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c++ - 结合 Eigen 和 CppAD

coder 2024-02-11 原文

我想使用由 Eigen 线性代数中的 CppAD。一个示例类型是 Eigen::矩阵< cppad::ad,-1,-1="">。由于 CppAD::AD 是自定义数字类型 必须提供此类型的 NumTraits。 CppAD 提供 文件中的那些 cppad/example/cppad_eigen.hpp .这使得 以下最小示例编译:

#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方式，例如这 提到

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...

如果我手动将双 Matrix 转换到 AD，它会起作用。然而这 不是解决方案，因为实际上使用了类型提升 Eigen 中无处不在。

在我看来，CppAD 提供的 NumTraits 似乎不足以应对这种情况。后续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，例如:

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> > >’

谁能指出我正确的方向？ NumTraits 可能适用于旧的 Eigen 版本。我使用的是 3.3.2 和 CppAD 当前主分支。

最佳答案

如果你想乘以一个Matrix<CppAD::AD<double>, ...>通过 Matrix<double, ...>你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CppAD::AD<X>() * X()已实现。

或者，您需要转换矩阵 m至 AD :

// should work:
y = m.cast<CppAD::AD<double> >() * x;

关于c++ - 结合 Eigen 和 CppAD，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45220606/

ampEigencodeCppADc++templatesautomatic-differentiation

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