サンプリングを行うためにMath.netを接続していますが、想定どおりに機能しません...ここで何が欠けていますか？
let mm = Double.DenseMatrix.Identity(2)
let ida = Double.DenseMatrix.Identity(2)
let idb = Double.DenseMatrix.Identity(2)
let generator = MatrixNormal(mm, ida, idb)
generator.Density(mm)
私は得る
System.ArgumentOutOfRangeException: Matrix dimensions must agree.
Parameter name: x
at MathNet.Numerics.Distributions.MatrixNormal.Density(Matrix`1 x) in c:\TeamCity\buildAgent\work\392bcd0e1411b00f\src\Numerics\Distributions\Multivariate\MatrixNormal.cs:line 241
at <StartupCode$FSI_0079>.$FSI_0079.main@()
Stopped due to error
奇妙なことに、githubソースを見るとここにスローされます
public double Density(Matrix<double> x) {
if (x.RowCount != _m.RowCount || x.ColumnCount != _m.ColumnCount)
{
throw Matrix.DimensionsDontMatch<ArgumentOutOfRangeException>(x, _m, "x");
}
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すべてを再起動した後、2 * 2の行列平均では機能しましたが、2 * 1では機能しませんでした（列の分散を調整した後）。非常に奇妙なのは、定義時にいくつかのディメンションチェックがあることです。それでも、エラーメッセージは呼び出し時に表示されます。チェックが行の分散と列の分散を間違えていて、呼び出し時に正しいものを使用している可能性があります。これはすべて、リッチタイプチェックの強力な利点を強調しています。
好奇心旺盛な方のために、ここに多変量実装があります。まだチェックしていません。
let sampleNormal =
let rnd = new MersenneTwister()
fun () ->
let rec randomNormal () =
let u1, u2 = rnd.NextDouble(),rnd.NextDouble()
let r = sqrt (-2. * (log u1))
let theta = 2. * System.Math.PI * u2
seq { yield r * sin theta
yield r * cos theta
yield! randomNormal() }
randomNormal ()
let generate covar =
let chol = Double.Factorization.DenseCholesky(covar)
let a = chol.Factor
fun () -> let v = vector ( sampleNormal() |> Seq.take(covar.ColumnCount) |> List.ofSeq )
a * v
//generate covar
let generatecovar = generate covar
let generaten n covar = Seq.init n (fun _ -> generatecovar ())
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コレスキーは完全に相関する入力に対して失敗します、これは問題ありません
let mapply (m:Generic.Matrix<float>) f = m.IndexedEnumerator() |> Seq.iter(fun (i,j,v) -> m.[i,j] <- f v ); m
let generate (covar:Generic.Matrix<float>) =
let R = if covar.Determinant() = 0. then // we want covar = R.RT // C = U D1/2.D1/2 U' = (RT.QT) Q.R = RT.RTT
let u, d, vt = let t = covar.Svd(true) in t.U(), t.W(), t.VT()
let A = (mapply d sqrt) * u.Transpose()
let qr = A.QR() in qr.R.Transpose()
else
let chol = covar.Cholesky()
chol.Factor
fun () -> let v = vector ( sampleNormal() |> Seq.take(covar.ColumnCount) |> List.ofSeq )
R * v