| Viewing file:  QRDecomposition.php (5.66 KB)      -rw-r--r-- Select action/file-type:
 
  (+) |  (+) |  (+) | Code (+) | Session (+) |  (+) | SDB (+) |  (+) |  (+) |  (+) |  (+) |  (+) | 
 
<?php/**
 *    @package JAMA
 *
 *    For an m-by-n matrix A with m >= n, the QR decomposition is an m-by-n
 *    orthogonal matrix Q and an n-by-n upper triangular matrix R so that
 *    A = Q*R.
 *
 *    The QR decompostion always exists, even if the matrix does not have
 *    full rank, so the constructor will never fail.  The primary use of the
 *    QR decomposition is in the least squares solution of nonsquare systems
 *    of simultaneous linear equations.  This will fail if isFullRank()
 *    returns false.
 *
 *    @author  Paul Meagher
 *    @license PHP v3.0
 *    @version 1.1
 */
 class PHPExcel_Shared_JAMA_QRDecomposition {
 
 const MatrixRankException    = "Can only perform operation on full-rank matrix.";
 
 /**
 *    Array for internal storage of decomposition.
 *    @var array
 */
 private $QR = array();
 
 /**
 *    Row dimension.
 *    @var integer
 */
 private $m;
 
 /**
 *    Column dimension.
 *    @var integer
 */
 private $n;
 
 /**
 *    Array for internal storage of diagonal of R.
 *    @var  array
 */
 private $Rdiag = array();
 
 
 /**
 *    QR Decomposition computed by Householder reflections.
 *
 *    @param matrix $A Rectangular matrix
 *    @return Structure to access R and the Householder vectors and compute Q.
 */
 public function __construct($A) {
 if($A instanceof PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix) {
 // Initialize.
 $this->QR = $A->getArrayCopy();
 $this->m  = $A->getRowDimension();
 $this->n  = $A->getColumnDimension();
 // Main loop.
 for ($k = 0; $k < $this->n; ++$k) {
 // Compute 2-norm of k-th column without under/overflow.
 $nrm = 0.0;
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $nrm = hypo($nrm, $this->QR[$i][$k]);
 }
 if ($nrm != 0.0) {
 // Form k-th Householder vector.
 if ($this->QR[$k][$k] < 0) {
 $nrm = -$nrm;
 }
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $this->QR[$i][$k] /= $nrm;
 }
 $this->QR[$k][$k] += 1.0;
 // Apply transformation to remaining columns.
 for ($j = $k+1; $j < $this->n; ++$j) {
 $s = 0.0;
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $s += $this->QR[$i][$k] * $this->QR[$i][$j];
 }
 $s = -$s/$this->QR[$k][$k];
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $this->QR[$i][$j] += $s * $this->QR[$i][$k];
 }
 }
 }
 $this->Rdiag[$k] = -$nrm;
 }
 } else {
 throw new PHPExcel_Calculation_Exception(PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix::ArgumentTypeException);
 }
 }    //    function __construct()
 
 
 /**
 *    Is the matrix full rank?
 *
 *    @return boolean true if R, and hence A, has full rank, else false.
 */
 public function isFullRank() {
 for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {
 if ($this->Rdiag[$j] == 0) {
 return false;
 }
 }
 return true;
 }    //    function isFullRank()
 
 
 /**
 *    Return the Householder vectors
 *
 *    @return Matrix Lower trapezoidal matrix whose columns define the reflections
 */
 public function getH() {
 for ($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {
 for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {
 if ($i >= $j) {
 $H[$i][$j] = $this->QR[$i][$j];
 } else {
 $H[$i][$j] = 0.0;
 }
 }
 }
 return new PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($H);
 }    //    function getH()
 
 
 /**
 *    Return the upper triangular factor
 *
 *    @return Matrix upper triangular factor
 */
 public function getR() {
 for ($i = 0; $i < $this->n; ++$i) {
 for ($j = 0; $j < $this->n; ++$j) {
 if ($i < $j) {
 $R[$i][$j] = $this->QR[$i][$j];
 } elseif ($i == $j) {
 $R[$i][$j] = $this->Rdiag[$i];
 } else {
 $R[$i][$j] = 0.0;
 }
 }
 }
 return new PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($R);
 }    //    function getR()
 
 
 /**
 *    Generate and return the (economy-sized) orthogonal factor
 *
 *    @return Matrix orthogonal factor
 */
 public function getQ() {
 for ($k = $this->n-1; $k >= 0; --$k) {
 for ($i = 0; $i < $this->m; ++$i) {
 $Q[$i][$k] = 0.0;
 }
 $Q[$k][$k] = 1.0;
 for ($j = $k; $j < $this->n; ++$j) {
 if ($this->QR[$k][$k] != 0) {
 $s = 0.0;
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $s += $this->QR[$i][$k] * $Q[$i][$j];
 }
 $s = -$s/$this->QR[$k][$k];
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $Q[$i][$j] += $s * $this->QR[$i][$k];
 }
 }
 }
 }
 /*
 for($i = 0; $i < count($Q); ++$i) {
 for($j = 0; $j < count($Q); ++$j) {
 if(! isset($Q[$i][$j]) ) {
 $Q[$i][$j] = 0;
 }
 }
 }
 */
 return new PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($Q);
 }    //    function getQ()
 
 
 /**
 *    Least squares solution of A*X = B
 *
 *    @param Matrix $B A Matrix with as many rows as A and any number of columns.
 *    @return Matrix Matrix that minimizes the two norm of Q*R*X-B.
 */
 public function solve($B) {
 if ($B->getRowDimension() == $this->m) {
 if ($this->isFullRank()) {
 // Copy right hand side
 $nx = $B->getColumnDimension();
 $X  = $B->getArrayCopy();
 // Compute Y = transpose(Q)*B
 for ($k = 0; $k < $this->n; ++$k) {
 for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {
 $s = 0.0;
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $s += $this->QR[$i][$k] * $X[$i][$j];
 }
 $s = -$s/$this->QR[$k][$k];
 for ($i = $k; $i < $this->m; ++$i) {
 $X[$i][$j] += $s * $this->QR[$i][$k];
 }
 }
 }
 // Solve R*X = Y;
 for ($k = $this->n-1; $k >= 0; --$k) {
 for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {
 $X[$k][$j] /= $this->Rdiag[$k];
 }
 for ($i = 0; $i < $k; ++$i) {
 for ($j = 0; $j < $nx; ++$j) {
 $X[$i][$j] -= $X[$k][$j]* $this->QR[$i][$k];
 }
 }
 }
 $X = new PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($X);
 return ($X->getMatrix(0, $this->n-1, 0, $nx));
 } else {
 throw new PHPExcel_Calculation_Exception(self::MatrixRankException);
 }
 } else {
 throw new PHPExcel_Calculation_Exception(PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix::MatrixDimensionException);
 }
 }    //    function solve()
 
 }    //    PHPExcel_Shared_JAMA_class QRDecomposition
 
 |