Quelle autodiff_scalar.cpp Sprache: C

// This file is part of Eigen, a lightweight C++ template library
// for linear algebra.
//
// Copyright (C) 2013 Christoph Hertzberg <chtz@informatik.uni-bremen.de>
//
// This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla
// Public License v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed
// with this file, You can obtain one at http://mozilla.org/MPL/2.0/.

#include "main.h"
#include <unsupported/Eigen/AutoDiff>

/*
* In this file scalar derivations are tested for correctness.
* TODO add more tests!
*/

template<typename Scalar> void check_atan2()
{
  typedef Matrix<Scalar, 1, 1> Deriv1;
  typedef AutoDiffScalar<Deriv1> AD;

  AD x(internal::random<Scalar>(-3.0, 3.0), Deriv1::UnitX());

  using std::exp;
  Scalar r = exp(internal::random<Scalar>(-10, 10));

  AD s = sin(x), c = cos(x);
  AD res = atan2(r*s, r*c);

  VERIFY_IS_APPROX(res.value(), x.value());
  VERIFY_IS_APPROX(res.derivatives(), x.derivatives());

  res = atan2(r*s+0, r*c+0);
  VERIFY_IS_APPROX(res.value(), x.value());
  VERIFY_IS_APPROX(res.derivatives(), x.derivatives());
}

template<typename Scalar> void check_hyperbolic_functions()
{
  using std::sinh;
  using std::cosh;
  using std::tanh;
  typedef Matrix<Scalar, 1, 1> Deriv1;
  typedef AutoDiffScalar<Deriv1> AD;
  Deriv1 p = Deriv1::Random();
  AD val(p.x(),Deriv1::UnitX());

  Scalar cosh_px = std::cosh(p.x());
  AD res1 = tanh(val);
  VERIFY_IS_APPROX(res1.value(), std::tanh(p.x()));
  VERIFY_IS_APPROX(res1.derivatives().x(), Scalar(1.0) / (cosh_px * cosh_px));

  AD res2 = sinh(val);
  VERIFY_IS_APPROX(res2.value(), std::sinh(p.x()));
  VERIFY_IS_APPROX(res2.derivatives().x(), cosh_px);

  AD res3 = cosh(val);
  VERIFY_IS_APPROX(res3.value(), cosh_px);
  VERIFY_IS_APPROX(res3.derivatives().x(), std::sinh(p.x()));

  // Check constant values.
  const Scalar sample_point = Scalar(1) / Scalar(3);
  val = AD(sample_point,Deriv1::UnitX());
  res1 = tanh(val);
  VERIFY_IS_APPROX(res1.derivatives().x(), Scalar(0.896629559604914));

  res2 = sinh(val);
  VERIFY_IS_APPROX(res2.derivatives().x(), Scalar(1.056071867829939));

  res3 = cosh(val);
  VERIFY_IS_APPROX(res3.derivatives().x(), Scalar(0.339540557256150));
}

template <typename Scalar>
void check_limits_specialization()
{
  typedef Eigen::Matrix<Scalar, 1, 1> Deriv;
  typedef Eigen::AutoDiffScalar<Deriv> AD;

  typedef std::numeric_limits<AD> A;
  typedef std::numeric_limits<Scalar> B;

  // workaround "unused typedef" warning:
  VERIFY(!bool(internal::is_same<B, A>::value));

#if EIGEN_HAS_CXX11
  VERIFY(bool(std::is_base_of<B, A>::value));
#endif
}

EIGEN_DECLARE_TEST(autodiff_scalar)
{
  for(int i = 0; i < g_repeat; i++) {
    CALL_SUBTEST_1( check_atan2<float>() );
    CALL_SUBTEST_2( check_atan2<double>() );
    CALL_SUBTEST_3( check_hyperbolic_functions<float>() );
    CALL_SUBTEST_4( check_hyperbolic_functions<double>() );
    CALL_SUBTEST_5( check_limits_specialization<double>());
  }
}

quality94%

¤ Dauer der Verarbeitung: 0.15 Sekunden (vorverarbeitet) ¤

Wurzel

Suchen

Beweissystem der NASA

Beweissystem Isabelle

NIST Cobol Testsuite

Cephes Mathematical Library

Wiener Entwicklungsmethode

Haftungshinweis

Die Informationen auf dieser Webseite wurden nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit, noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.

Bemerkung:

Die farbliche Syntaxdarstellung ist noch experimentell.