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◆ Zggglm()
| Sub Zggglm |
( |
N As |
Long, |
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M As |
Long, |
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P As |
Long, |
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A() As |
Complex, |
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B() As |
Complex, |
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D() As |
Complex, |
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X() As |
Complex, |
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Y() As |
Complex, |
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Info As |
Long |
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) |
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一般Gauss-Markov線形モデル(GLM)問題 (複素行列)
- 目的
- 本ルーチンは一般Gauss-Markov線形モデル(GLM)問題を解く.
d = A*x + B*y の制約条件のもとで || y ||_2 を最小化するxを求める.
ここで, AはN×M行列, BはN×P行列, dは与えられたNベクトルである. ただし, M <= N <= M + P とする. また, 次式が成り立つものとする. rank(A) = M かつ rank(A B) = N
これらの条件により, 制約付き方程式は常に正しく, 一意の解xおよび最小2ノルム解yを持つ. 解は, 次式で与えられる行列のペア(A, B)の一般化QR分解を用いて得られる. 特に行列Bが正方で非特異ならば, GLM問題は次の重み付き線形最小二乗問題に等しい. || inv(B)*(d - A*x) ||_2 を最小化するxを求める.
- 引数
-
| [in] | N | 行列 A および B の行数. (N >= 0) (N = 0 の場合, 処理を行わずに戻る) |
| [in] | M | 行列 A の列数. (0 <= M <= N) |
| [in] | P | 行列 B の列数. (P >= N - M) |
| [in,out] | A() | 配列 A(LA1 - 1, LA2 - 1) (LA1 >= N, LA2 >= M)
[in] N×M行列 A.
[out] 配列A()の上三角要部分にM×M上三角行列Rが入る. |
| [in,out] | B() | 配列 B(LB1 - 1, LB2 - 1) (LB1 >= N, LB2 >= P)
[in] N×P行列 B.
[out] N <= P であれば, 配列の一部 B(0〜N-1, P-N〜P-1)の上三角部分にN×N上三角行列Tが入る. N > P であれば, (N-P)番目の対角およびその上三角要素にN×P上台形行列Tが入る. |
| [in,out] | D() | 配列 D(LD - 1) (LD >= N)
[in] D()にGLM方程式の左辺ベクトルを入れる.
[out] D()は壊される. |
| [out] | X() | 配列 X(LX - 1) (LX >= M) |
| [out] | Y() | 配列 Y(LY - 1) (LY >= P)
X()およびY()はGLM問題の解を返す. |
| [out] | Info | = 0: 正常終了.
= -1: パラメータ N の誤り. (N < 0)
= -2: パラメータ M の誤り. (M < 0 または M > N)
= -3: パラメータ P の誤り. (P < 0 または P < N - M)
= -4: パラメータ A() の誤り.
= -5: パラメータ B() の誤り.
= -6: パラメータ D() の誤り.
= -7: パラメータ X() の誤り.
= -8: パラメータ Y() の誤り.
= 1: (A, B)ペアの一般化QR分解のAに関連する上三角行列Rが特異で, rank(A) < Mである. 最小二乗解を求めることができなかった.
= 2: (A, B)ペアの一般化QR分解のBに関する上台形行列Tの底辺側N-M×N-M部分が特異で, rank(A B) < Nである. 最小二乗解を求めることができなかった. |
- 出典
- LAPACK
- 使用例
- 一般ガウス・マルコフ線形モデル(GLM)問題を解く. すなわち, d = A*x + B*y の制約条件のもとで || y ||_2 を最小化するxを求める. ただし,
( -0.82+0.83i 0.18-0.94i -0.18-0.12i )
A = ( -0.76-0.24i 0.57-0.16i -0.08-0.27i )
( 1.90+0.26i -0.98+0.54i 0.21+0.28i )
( 0.50-0.30i -0.31+0.37i 0.22+0.19i )
( 1 0 0 0 )
B = ( 0 1 0 0 )
( 0 0 1 0 )
( 0 0 0 1 )
( 1.7126-0.6648i )
d = ( 0.8697+0.7604i )
( -2.1048-1.6171i )
( -0.9297+0.1252i )
とする. Sub EX_Zggglm()
Const M = 3, N = 4, P = 4
Dim A(N - 1, M - 1) As Complex, B(N - 1, P - 1) As Complex
Dim C(M - 1) As Complex, D(P - 1) As Complex
Dim X(M - 1) As Complex, Y(P - 1) As Complex
Dim S As Double, Info As Long
A(0, 0) = Cmplx(-0.82, 0.83): A(0, 1) = Cmplx(0.18, -0.94): A(0, 2) = Cmplx(-0.18, -0.12)
A(1, 0) = Cmplx(-0.76, -0.24): A(1, 1) = Cmplx(0.57, -0.16): A(1, 2) = Cmplx(-0.08, -0.27)
A(2, 0) = Cmplx(1.9, 0.26): A(2, 1) = Cmplx(-0.98, 0.54): A(2, 2) = Cmplx(0.21, 0.28)
A(3, 0) = Cmplx(0.5, -0.3): A(3, 1) = Cmplx(-0.31, 0.37): A(3, 2) = Cmplx(0.22, 0.19)
D(0) = Cmplx(1.7126, -0.6648): D(1) = Cmplx(0.8697, 0.7604)
D(2) = Cmplx(-2.1048, -1.6171): D(3) = Cmplx(-0.9297, 0.1252)
Call Zggglm(N, M, P, A(), B(), D(), X(), Y(), Info)
Debug.Print "X ="
Debug.Print "SumSq =", S, "Info =", Info
End Sub
Function Cmplx(R As Double, Optional I As Double=0) As Complex 複素数の作成
Function Cimag(A As Complex) As Double 複素数の虚数部
Function Creal(A As Complex) As Double 複素数の実数部
Sub Zggglm(N As Long, M As Long, P As Long, A() As Complex, B() As Complex, D() As Complex, X() As Complex, Y() As Complex, Info As Long) 一般Gauss-Markov線形モデル(GLM)問題 (複素行列)
Function Dznrm2(N As Long, ZX_I As Complex, Optional IncX As Long=1) As Double ||x||2 (2-norm) (複素ベクトル) (BLAS 1)
- 実行結果
X =
-0.819999999999999 -0.939999999999999 0.740000000000001 0.200000000000002
0.480000000000002 0.21
SumSq = 1.06144666256319E-16 Info = 0
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