線形代数ライブラリEigenの資料まとめ - My Life as a Mock Quant
C++のテンプレートメタプログラミングを活用した線形代数ライブラリであるEigenに関連した資料へのLINKまとめ。 公式ドキュメント とりあえずここを探す。 Eigen: Main Page 特にクイックリファレンスガイド良く見る。 Eigen: Quick reference guide 講演資料 Publications - Eigen 特に Eigen a c++ linear algebra library が、「Expression Template使ってるぜー」とかの説明もあって良かった。 eigen/Cookbook 短いけどCookbook。うっかりshared_ptrに突っ込んでたので、しょっぱなの「Structures containing Eigen types as members」から勉強になったわ… eigen/Cookbook Eigen ー C++で線形代
Eigenの実対称行列の固有値問題をARPACKで解く
ハイパーお久しぶりです． 修論に追われていて，先輩方に言われた「正月はもう一週間前に終わった」という言葉をかみしめています (とてもにがい)． 今日は，ARPACK を使って Eigen の実対称行列の固有値・固有ベクトルを求めるために薄いラッパーを書いたので，ご紹介いたします． beam2d/arpaca - GitHub 基本的な使い方は README に書いてあります． 求めたい固有値の数と種類 (実数 (or 絶対値) の意味で大きい (or 小さい) 方からいくつか，あるいは次数の意味で両側から合わせていくつか) を指定して，行列を渡すだけです． 行列は掛け算にだけ用いられるので，Eigen の Expression Template を直接渡すこともできます． また README の 2 番目の例のように，対象となる行列をベクトルにかける演算を自分で書いて渡せば，その固有値を求
PCA の練習
練習に http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris のデータをさくっと PCA してみました。 #include <iostream> #include <string> #include <utility> #include <vector> #include <boost/algorithm/string.hpp> #include <boost/lexical_cast.hpp> #include <eigen3/Eigen/Dense> // #include <redsvd/redsvd.hpp> using namespace std; using namespace boost; int main() { vector<pair<string, vector<float>>> data; for (string line; getl
密／疎ベクトルのトレードオフを調べてみた - ny23の日記
k-means を実装していて，疎ベクトルと密ベクトルのトレードオフ（距離計算の速度差）が気になったので軽く実験してみた．具体的に知りたかったのは，どれぐらい疎なら疎ベクトルを使った方が距離計算が速くなるか，という問に対する答え．空間使用率の改善については sparse vector における index と value の型のサイズ比でほぼ自明に分かるが，速度に関してはコンパイラの最適化の加減もあるので良く分からない．以下がテストコード（ややずぼらな実装）． [追記] 折角なので，Eigen 3.0-beta2 とも比べてみた． #include <sys/time.h> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <vector> #include <tr1/random> #include <eig
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