lu_lagrange.cpp 4.1 KB

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  1. #include "lu_lagrange.h"
  2. // Cholesky LLT decomposition for symmetric positive definite
  3. //#include <Eigen/SparseExtra>
  4. // Bug in unsupported/Eigen/SparseExtra needs iostream first
  5. #include <iostream>
  6. #include <unsupported/Eigen/SparseExtra>
  7. #include <cassert>
  8. #include "find.h"
  9. #include "sparse.h"
  10. template <typename T>
  11. IGL_INLINE bool igl::lu_lagrange(
  12. const Eigen::SparseMatrix<T> & ATA,
  13. const Eigen::SparseMatrix<T> & C,
  14. Eigen::SparseMatrix<T> & L,
  15. Eigen::SparseMatrix<T> & U)
  16. {
  17. #if EIGEN_VERSION_AT_LEAST(3,0,92)
  18. # warning lu_lagrange has not yet been implemented for your Eigen Version
  19. return false;
  20. #else
  21. // number of unknowns
  22. int n = ATA.rows();
  23. // number of lagrange multipliers
  24. int m = C.cols();
  25. assert(ATA.cols() == n);
  26. if(m != 0)
  27. {
  28. assert(C.rows() == n);
  29. if(C.nonZeros() == 0)
  30. {
  31. // See note above about empty columns in C
  32. fprintf(stderr,"Error: lu_lagrange() C has columns but no entries\n");
  33. return false;
  34. }
  35. }
  36. // Check that each column of C has at least one entry
  37. std::vector<bool> has_entry; has_entry.resize(C.cols(),false);
  38. // Iterate over outside
  39. for(int k=0; k<C.outerSize(); ++k)
  40. {
  41. // Iterate over inside
  42. for(typename Eigen::SparseMatrix<T>::InnerIterator it (C,k); it; ++it)
  43. {
  44. has_entry[it.col()] = true;
  45. }
  46. }
  47. for(int i=0;i<(int)has_entry.size();i++)
  48. {
  49. if(!has_entry[i])
  50. {
  51. // See note above about empty columns in C
  52. fprintf(stderr,"Error: lu_lagrange() C(:,%d) has no entries\n",i);
  53. return false;
  54. }
  55. }
  56. // Cholesky factorization of ATA
  57. //// Eigen fails if you give a full view of the matrix like this:
  58. //Eigen::SparseLLT<SparseMatrix<T> > ATA_LLT(ATA);
  59. Eigen::SparseMatrix<T> ATA_LT = ATA.template triangularView<Eigen::Lower>();
  60. Eigen::SparseLLT<Eigen::SparseMatrix<T> > ATA_LLT(ATA_LT);
  61. Eigen::SparseMatrix<T> J = ATA_LLT.matrixL();
  62. //if(!ATA_LLT.succeeded())
  63. if(!((J*0).eval().nonZeros() == 0))
  64. {
  65. fprintf(stderr,"Error: lu_lagrange() failed to factor ATA\n");
  66. return false;
  67. }
  68. if(m == 0)
  69. {
  70. // If there are no constraints (C is empty) then LU decomposition is just L
  71. // and L' from cholesky decomposition
  72. L = J;
  73. U = J.transpose();
  74. }else
  75. {
  76. // Construct helper matrix M
  77. Eigen::SparseMatrix<T> M = C;
  78. J.template triangularView<Eigen::Lower>().solveInPlace(M);
  79. // Compute cholesky factorizaiton of M'*M
  80. Eigen::SparseMatrix<T> MTM = M.transpose() * M;
  81. Eigen::SparseLLT<Eigen::SparseMatrix<T> > MTM_LLT(MTM.template triangularView<Eigen::Lower>());
  82. Eigen::SparseMatrix<T> K = MTM_LLT.matrixL();
  83. //if(!MTM_LLT.succeeded())
  84. if(!((K*0).eval().nonZeros() == 0))
  85. {
  86. fprintf(stderr,"Error: lu_lagrange() failed to factor MTM\n");
  87. return false;
  88. }
  89. // assemble LU decomposition of Q
  90. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> MI;
  91. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> MJ;
  92. Eigen::Matrix<T,Eigen::Dynamic,1> MV;
  93. igl::find(M,MI,MJ,MV);
  94. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> KI;
  95. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> KJ;
  96. Eigen::Matrix<T,Eigen::Dynamic,1> KV;
  97. igl::find(K,KI,KJ,KV);
  98. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> JI;
  99. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> JJ;
  100. Eigen::Matrix<T,Eigen::Dynamic,1> JV;
  101. igl::find(J,JI,JJ,JV);
  102. int nnz = JV.size() + MV.size() + KV.size();
  103. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> UI(nnz);
  104. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> UJ(nnz);
  105. Eigen::Matrix<T,Eigen::Dynamic,1> UV(nnz);
  106. UI << JJ, MI, (KJ.array() + n).matrix();
  107. UJ << JI, (MJ.array() + n).matrix(), (KI.array() + n).matrix();
  108. UV << JV, MV, KV*-1;
  109. igl::sparse(UI,UJ,UV,U);
  110. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> LI(nnz);
  111. Eigen::Matrix<int,Eigen::Dynamic,1> LJ(nnz);
  112. Eigen::Matrix<T,Eigen::Dynamic,1> LV(nnz);
  113. LI << JI, (MJ.array() + n).matrix(), (KI.array() + n).matrix();
  114. LJ << JJ, MI, (KJ.array() + n).matrix();
  115. LV << JV, MV, KV;
  116. igl::sparse(LI,LJ,LV,L);
  117. }
  118. return true;
  119. #endif
  120. }
  121. #ifndef IGL_HEADER_ONLY
  122. // Explicit template specialization
  123. #endif