LAPACK_utilities.hpp

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//
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#ifndef LAPACK_UTILITIES_HPP
#define LAPACK_UTILITIES_HPP
 
#include "Eigen/Eigen"
 
namespace LAPACK_utilities
{
struct QR_Factorization
{
    Eigen::MatrixXd Q;
    Eigen::MatrixXd R;
    Eigen::MatrixXd P;
    unsigned int Space_Dimension;
};
 
void svd(Eigen::MatrixXd A, Eigen::MatrixXd &U, Eigen::MatrixXd &V, Eigen::VectorXd &S);
 
void svd(Eigen::MatrixXd A, Eigen::MatrixXd &V, Eigen::VectorXd &S);
 
Eigen::VectorXd svd(Eigen::MatrixXd A);
 
inline double cond(const Eigen::VectorXd &s)
{
    return s[0] / s[s.size() - 1];
}
 
unsigned int rank(const Eigen::VectorXd &s, const double &tolerance = std::numeric_limits<double>::epsilon());
 
void MGS(const Eigen::MatrixXd &X, Eigen::MatrixXd &Q, Eigen::MatrixXd &R);
 
QR_Factorization MGS(const Eigen::MatrixXd &X, const double &tolerance = std::numeric_limits<double>::epsilon());
 
QR_Factorization QR(const Eigen::MatrixXd &X, const double &tolerance = std::numeric_limits<double>::epsilon());
 
QR_Factorization QRP(const Eigen::MatrixXd &X, const double &tolerance = std::numeric_limits<double>::epsilon());
 
Eigen::MatrixXd triu(const Eigen::MatrixXd &X, const unsigned int &i);
 
void eig(const Eigen::MatrixXd A, Eigen::VectorXd &D, Eigen::MatrixXd &R);
 
void inverseTri(const Eigen::MatrixXd A, Eigen::MatrixXd &InvA, const char &UPLO, const char &DIAG);
 
double rcondest(const Eigen::SparseMatrix<double> &sparseA);
} // namespace LAPACK_utilities
 
#endif // LAPACK_UTILITIES_HPP