我想在本征线性代数中使用CppAD提供的自动微分机制。一个示例类型是Eigen::Matrix< CppAD::AD,-1,-1>。因为CppAD::AD是一个自定义的数字类型,所以必须提供此类型的NumTraits。CppAD在文件cppad/example/cppad_eigen.hpp中提供了这些。这将使以下最小示例进行编译:
#include <cppad/cppad.hpp>
#include <cppad/example/cppad_eigen.hpp>
int main() {
typedef double Scalar;
typedef CppAD::AD<Scalar> AD;
// independent variable vector
Eigen::Matrix<AD,Eigen::Dynamic,1> x(4);
CppAD::Independent(x);
// dependent variable vector
Eigen::Matrix<AD,Eigen::Dynamic,1> y(4);
Eigen::Matrix<double,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic> m(4,4);
m.setIdentity();
y = 1. * x;
// THIS DOES NOT WORK
// y = m * x;
CppAD::ADFun<Scalar> fun(x, y);
}一旦使用了一些更复杂的表达式,例如前面提到的
y = m * x;代码编译失败:
PATH/Eigen/latest/include/Eigen/src/Core/Product.h:29:116: error:
no type named 'ReturnType' in 'Eigen::ScalarBinaryOpTraits<double, CppAD::AD<double>,
Eigen::internal::scalar_product_op<double, CppAD::AD<double> > >'
...typename ScalarBinaryOpTraits<typename traits<LhsCleaned>::Scalar, typename traits<RhsCleaned>::Scalar>::ReturnType...如果我手动将double Matrix转换为AD,它可以工作。然而,这不是一个解决方案,因为类型提升实际上在Eigen中随处可见。
在我看来,CppAD提供的NumTraits对于这种情况是不够的。以下错误消息支持这一点:
PATH/Eigen/latest/include/Eigen/src/Core/Product.h:155:5: error:
no type named 'CoeffReturnType' in
'Eigen::internal::dense_product_base<Eigen::Matrix<double, -1, -1, 0, -1, -1>,
Eigen::Matrix<CppAD::AD<double>, -1, 1, 0, -1, 1>, 0, 7>'
EIGEN_DENSE_PUBLIC_INTERFACE(Derived)
^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~其他用例会导致错误消息,如:
PATH/Eigen/src/Core/functors/Binary
Functors.h:78:92: error: no type named ‘ReturnType’ in ‘struct Eigen::ScalarBinaryOpTraits<dou
ble, CppAD::AD<double>, Eigen::internal::scalar_product_op<double, CppAD::AD<double> > >’有谁能告诉我正确的方向吗?有可能NumTraits是针对旧的特征版本的。我使用的是当前主分支中的3.3.2和CppAD。
发布于 2017-07-21 03:02:01
如果要将Matrix<CppAD::AD<double>, ...>与Matrix<double, ...>相乘,还需要专门化相应的ScalarBinaryOpTraits
namespace Eigen {
template<typename X, typename BinOp>
struct ScalarBinaryOpTraits<CppAD::AD<X>,X,BinOp>
{
typedef CppAD::AD<X> ReturnType;
};
template<typename X, typename BinOp>
struct ScalarBinaryOpTraits<X,CppAD::AD<X>,BinOp>
{
typedef CppAD::AD<X> ReturnType;
};
} // namespace Eigen这需要实现CppAD::AD<X>() * X()。
或者,您需要将矩阵m转换为AD
// should work:
y = m.cast<CppAD::AD<double> >() * x;https://stackoverflow.com/questions/45220606
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