vendor/gonum.org/v1/gonum/lapack/gonum/dorgl2.go

   1 // Copyright ©2015 The Gonum Authors. All rights reserved.
   2 // Use of this source code is governed by a BSD-style
   3 // license that can be found in the LICENSE file.
   4
   5 package gonum
   6
   7 import (
   8         "gonum.org/v1/gonum/blas"
   9         "gonum.org/v1/gonum/blas/blas64"
  10 )
  11
  12 // Dorgl2 generates an m×n matrix Q with orthonormal rows defined by the
  13 // first m rows product of elementary reflectors as computed by Dgelqf.
  14 //  Q = H_0 * H_1 * ... * H_{k-1}
  15 // len(tau) >= k, 0 <= k <= m, 0 <= m <= n, len(work) >= m.
  16 // Dorgl2 will panic if these conditions are not met.
  17 //
  18 // Dorgl2 is an internal routine. It is exported for testing purposes.
  19 func (impl Implementation) Dorgl2(m, n, k int, a []float64, lda int, tau, work []float64) {
  20         checkMatrix(m, n, a, lda)
  21         if len(tau) < k {
  22                 panic(badTau)
  23         }
  24         if k > m {
  25                 panic(kGTM)
  26         }
  27         if k > m {
  28                 panic(kGTM)
  29         }
  30         if m > n {
  31                 panic(nLTM)
  32         }
  33         if len(work) < m {
  34                 panic(badWork)
  35         }
  36         if m == 0 {
  37                 return
  38         }
  39         bi := blas64.Implementation()
  40         if k < m {
  41                 for i := k; i < m; i++ {
  42                         for j := 0; j < n; j++ {
  43                                 a[i*lda+j] = 0
  44                         }
  45                 }
  46                 for j := k; j < m; j++ {
  47                         a[j*lda+j] = 1
  48                 }
  49         }
  50         for i := k - 1; i >= 0; i-- {
  51                 if i < n-1 {
  52                         if i < m-1 {
  53                                 a[i*lda+i] = 1
  54                                 impl.Dlarf(blas.Right, m-i-1, n-i, a[i*lda+i:], 1, tau[i], a[(i+1)*lda+i:], lda, work)
  55                         }
  56                         bi.Dscal(n-i-1, -tau[i], a[i*lda+i+1:], 1)
  57                 }
  58                 a[i*lda+i] = 1 - tau[i]
  59                 for l := 0; l < i; l++ {
  60                         a[i*lda+l] = 0
  61                 }
  62         }
  63 }