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hessian_times_vector.hpp
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1#ifndef STAN_MATH_MIX_FUNCTOR_HESSIAN_TIMES_VECTOR_HPP
2#define STAN_MATH_MIX_FUNCTOR_HESSIAN_TIMES_VECTOR_HPP
3
7#include <stdexcept>
8#include <vector>
9
10namespace stan {
11namespace math {
12
13template <typename F>
14void hessian_times_vector(const F& f,
15 const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>& x,
16 const Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>& v,
17 double& fx,
18 Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>& Hv) {
19 using Eigen::Matrix;
20
21 // Run nested autodiff in this scope
23
24 Matrix<var, Eigen::Dynamic, 1> x_var(x.size());
25 for (int i = 0; i < x_var.size(); ++i) {
26 x_var(i) = x(i);
27 }
28 var fx_var;
29 var grad_fx_var_dot_v;
30 gradient_dot_vector(f, x_var, v, fx_var, grad_fx_var_dot_v);
31 fx = fx_var.val();
32 grad(grad_fx_var_dot_v.vi_);
33 Hv.resize(x.size());
34 for (int i = 0; i < x.size(); ++i) {
35 Hv(i) = x_var(i).adj();
36 }
37}
38template <typename T, typename F>
39void hessian_times_vector(const F& 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) {
43 using Eigen::Matrix;
44 Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1> grad;
45 Matrix<T, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> H;
46 hessian(f, x, fx, grad, H);
47 Hv = H * v;
48}
49
50} // namespace math
51} // namespace stan
52#endif
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...
Definition hessian.hpp:41
static void grad()
Compute the gradient for all variables starting from the end of the AD tape.
Definition grad.hpp:26
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 ...