1#ifndef STAN_MATH_MIX_FUNCTOR_HESSIAN_TIMES_VECTOR_HPP
2#define STAN_MATH_MIX_FUNCTOR_HESSIAN_TIMES_VECTOR_HPP
15 const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>& x,
16 const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>& v,
18 Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>& Hv) {
24 Matrix<var, Eigen::Dynamic, 1> x_var(x.size());
25 for (
int i = 0; i < x_var.size(); ++i) {
29 var grad_fx_var_dot_v;
32 grad(grad_fx_var_dot_v.vi_);
34 for (
int i = 0; i < x.size(); ++i) {
35 Hv(i) = x_var(i).adj();
38template <
typename T,
typename F>
40 const Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1>& x,
41 const Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1>& v, T& fx,
42 Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1>& Hv) {
44 Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1>
grad;
45 Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> H;
A class following the RAII idiom to start and recover nested autodiff scopes.
void hessian_times_vector(const F &f, const Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, 1 > &x, const Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, 1 > &v, double &fx, Eigen::Matrix< double, Eigen::Dynamic, 1 > &Hv)
void hessian(const F &f, const Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, 1 > &x, T &fx, Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, 1 > &grad, Eigen::Matrix< T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > &H)
Calculate the value, the gradient, and the Hessian, of the specified function at the specified argume...
static void grad()
Compute the gradient for all variables starting from the end of the AD tape.
void gradient_dot_vector(const F &f, const Eigen::Matrix< T1, Eigen::Dynamic, 1 > &x, const Eigen::Matrix< T2, Eigen::Dynamic, 1 > &v, T1 &fx, T1 &grad_fx_dot_v)
The lgamma implementation in stan-math is based on either the reentrant safe lgamma_r implementation ...