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MatriplexSym.h
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MatriplexSym.h
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#ifndef MatriplexSym_H
#define MatriplexSym_H
#include "MatriplexCommon.h"
#include "Matriplex.h"
static const idx_t fOff3x3[] = {0, 1, 3, 1, 2, 4, 3, 4, 5};
static const idx_t fOff6x6[] = {0, 1, 3, 6, 10, 15, 1, 2, 4, 7, 11, 16, 3, 4, 5, 8, 12, 17, 6, 7, 8, 9, 13, 18, 10, 11, 12, 13, 14, 19, 15, 16, 17, 18, 19, 20};
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
class MatriplexSym
{
public:
enum
{
/// no. of matrix rows
kRows = D,
/// no. of matrix columns
kCols = D,
/// no of elements: lower triangle
kSize = (D + 1) * D / 2,
/// size of the whole matriplex
kTotSize = N * kSize
};
T fArray[kTotSize] __attribute__((aligned(64)));
MatriplexSym() {}
MatriplexSym(T v) { SetVal(v); }
void SetVal(T v)
{
#pragma simd
for (idx_t i = 0; i < kTotSize; ++i)
{
fArray[i] = v;
}
}
// This is krappe
T& At(idx_t i, idx_t j, idx_t n) { throw return fArray[(i * D + j) * N + n]; }
T& operator()(idx_t i, idx_t j, idx_t n) { return At(i, j, n); }
void Assign(idx_t n, T *arr)
{
#pragma simd
for (idx_t i = n; i < kTotSize; i += N)
{
fArray[i] = *(arr++);
}
}
};
template<typename T, idx_t N>
class MatriplexSym<T, 3, N>
{
public:
enum
{
/// no. of matrix rows
kRows = 3,
/// no. of matrix columns
kCols = 3,
/// no of elements: lower triangle
kSize = (3 + 1) * 3 / 2,
/// size of the whole matriplex
kTotSize = N * kSize
};
T fArray[kTotSize] __attribute__((aligned(64)));
MatriplexSym() {}
MatriplexSym(T v) { SetVal(v); }
void SetVal(T v)
{
#pragma simd
for (idx_t i = 0; i < kTotSize; ++i)
{
fArray[i] = v;
}
}
T& At(idx_t i, idx_t j, idx_t n) { return fArray[fOff3x3[i * 3 + j] * N + n]; }
T& operator()(idx_t i, idx_t j, idx_t n) { return At(i, j, n); }
void Assign(idx_t n, T *arr)
{
#pragma simd
for (idx_t i = n; i < kTotSize; i += N)
{
fArray[i] = *(arr++);
}
}
};
template<typename T, idx_t N>
class MatriplexSym<T, 6, N>
{
public:
enum
{
/// no. of matrix rows
kRows = 6,
/// no. of matrix columns
kCols = 6,
/// no of elements: lower triangle
kSize = (6 + 1) * 6 / 2,
/// size of the whole matriplex
kTotSize = N * kSize
};
T fArray[kTotSize] __attribute__((aligned(64)));
MatriplexSym() {}
MatriplexSym(T v) { SetVal(v); }
void SetVal(T v)
{
#pragma simd
for (idx_t i = 0; i < kTotSize; ++i)
{
fArray[i] = v;
}
}
T& At(idx_t i, idx_t j, idx_t n) { return fArray[fOff6x6[i * 6 + j] * N + n]; }
T& operator()(idx_t i, idx_t j, idx_t n) { return At(i, j, n); }
void Assign(idx_t n, T *arr)
{
#pragma simd
for (idx_t i = n; i < kTotSize; i += N)
{
fArray[i] = *(arr++);
}
}
};
//==============================================================================
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
struct SymMultiplyCls
{
SymMultiplyCls(const MatriplexSym<T, D, N>& A,
const MatriplexSym<T, D, N>& B,
Matriplex<T, D, D, N>& C)
{
throw std::runtime_error("general symmetric multiplication not supported");
}
};
template<typename T, idx_t N>
struct SymMultiplyCls<T, 3, N>
{
SymMultiplyCls(const MatriplexSym<T, 3, N>& A,
const MatriplexSym<T, 3, N>& B,
Matriplex<T, 3, 3, N>& C)
{
//#pragma vector nontemporal
//#pragma parallel for simd
#pragma simd
#pragma ivdep
for (idx_t n = 0; n < N; ++n)
{
C.fArray[0 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[3 * N + n];
C.fArray[1 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[4 * N + n];
C.fArray[2 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[5 * N + n];
C.fArray[3 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[3 * N + n];
C.fArray[4 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[4 * N + n];
C.fArray[5 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[5 * N + n];
C.fArray[6 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[3 * N + n];
C.fArray[7 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[4 * N + n];
C.fArray[8 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[5 * N + n];
}
}
};
template<typename T, idx_t N>
struct SymMultiplyCls<T, 6, N>
{
SymMultiplyCls(const MatriplexSym<float, 6, N>& A,
const MatriplexSym<float, 6, N>& B,
Matriplex<float, 6, 6, N>& C)
{
#pragma simd
for (idx_t n = 0; n < N; ++n)
{
C.fArray[0 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[15 * N + n];
C.fArray[1 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[16 * N + n];
C.fArray[2 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[5 * N + n] + A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[17 * N + n];
C.fArray[3 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[9 * N + n] + A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[18 * N + n];
C.fArray[4 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[14 * N + n] + A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[19 * N + n];
C.fArray[5 * N + n] = A.fArray[0 * N + n] * B.fArray[15 * N + n] + A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[16 * N + n] + A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[17 * N + n] + A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[18 * N + n] + A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[19 * N + n] + A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[20 * N + n];
C.fArray[6 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[15 * N + n];
C.fArray[7 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[16 * N + n];
C.fArray[8 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[5 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[17 * N + n];
C.fArray[9 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[9 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[18 * N + n];
C.fArray[10 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[14 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[19 * N + n];
C.fArray[11 * N + n] = A.fArray[1 * N + n] * B.fArray[15 * N + n] + A.fArray[2 * N + n] * B.fArray[16 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[17 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[18 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[19 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[20 * N + n];
C.fArray[12 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[15 * N + n];
C.fArray[13 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[16 * N + n];
C.fArray[14 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[5 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[17 * N + n];
C.fArray[15 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[9 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[18 * N + n];
C.fArray[16 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[14 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[19 * N + n];
C.fArray[17 * N + n] = A.fArray[3 * N + n] * B.fArray[15 * N + n] + A.fArray[4 * N + n] * B.fArray[16 * N + n] + A.fArray[5 * N + n] * B.fArray[17 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[18 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[19 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[20 * N + n];
C.fArray[18 * N + n] = A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[9 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[15 * N + n];
C.fArray[19 * N + n] = A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[9 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[16 * N + n];
C.fArray[20 * N + n] = A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[5 * N + n] + A.fArray[9 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[17 * N + n];
C.fArray[21 * N + n] = A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[9 * N + n] * B.fArray[9 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[18 * N + n];
C.fArray[22 * N + n] = A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[9 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[14 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[19 * N + n];
C.fArray[23 * N + n] = A.fArray[6 * N + n] * B.fArray[15 * N + n] + A.fArray[7 * N + n] * B.fArray[16 * N + n] + A.fArray[8 * N + n] * B.fArray[17 * N + n] + A.fArray[9 * N + n] * B.fArray[18 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[19 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[20 * N + n];
C.fArray[24 * N + n] = A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[14 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[15 * N + n];
C.fArray[25 * N + n] = A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[14 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[16 * N + n];
C.fArray[26 * N + n] = A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[5 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[14 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[17 * N + n];
C.fArray[27 * N + n] = A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[9 * N + n] + A.fArray[14 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[18 * N + n];
C.fArray[28 * N + n] = A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[14 * N + n] * B.fArray[14 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[19 * N + n];
C.fArray[29 * N + n] = A.fArray[10 * N + n] * B.fArray[15 * N + n] + A.fArray[11 * N + n] * B.fArray[16 * N + n] + A.fArray[12 * N + n] * B.fArray[17 * N + n] + A.fArray[13 * N + n] * B.fArray[18 * N + n] + A.fArray[14 * N + n] * B.fArray[19 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[20 * N + n];
C.fArray[30 * N + n] = A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[0 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[20 * N + n] * B.fArray[15 * N + n];
C.fArray[31 * N + n] = A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[1 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[2 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[20 * N + n] * B.fArray[16 * N + n];
C.fArray[32 * N + n] = A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[3 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[4 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[5 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[20 * N + n] * B.fArray[17 * N + n];
C.fArray[33 * N + n] = A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[6 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[7 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[8 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[9 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[20 * N + n] * B.fArray[18 * N + n];
C.fArray[34 * N + n] = A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[10 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[11 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[12 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[13 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[14 * N + n] + A.fArray[20 * N + n] * B.fArray[19 * N + n];
C.fArray[35 * N + n] = A.fArray[15 * N + n] * B.fArray[15 * N + n] + A.fArray[16 * N + n] * B.fArray[16 * N + n] + A.fArray[17 * N + n] * B.fArray[17 * N + n] + A.fArray[18 * N + n] * B.fArray[18 * N + n] + A.fArray[19 * N + n] * B.fArray[19 * N + n] + A.fArray[20 * N + n] * B.fArray[20 * N + n];
}
}
};
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
void Multiply(const MatriplexSym<T, D, N>& A,
const MatriplexSym<T, D, N>& B,
Matriplex<T, D, D, N>& C)
{
// printf("Multipl %d %d\n", D, N);
SymMultiplyCls<T, D, N> xx(A, B, C);
}
//==============================================================================
// Cramer inversion
//==============================================================================
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
struct SymCramerInverter
{
SymCramerInverter(MatriplexSym<T, D, N>& m)
{
throw std::runtime_error("general cramer inversion not supported");
}
};
template<typename T, idx_t N>
struct SymCramerInverter<T, 3, N>
{
SymCramerInverter(MatriplexSym<T, 3, N>& C)
{
typedef T TT;
#pragma simd
for (idx_t n = 0; n < N; ++n)
{
T *p = & C.fArray[n];
const TT c00 = p[2*N] * p[5*N] - p[4*N] * p[4*N];
const TT c01 = p[4*N] * p[3*N] - p[1*N] * p[5*N];
const TT c02 = p[1*N] * p[4*N] - p[2*N] * p[3*N];
const TT c11 = p[5*N] * p[0*N] - p[3*N] * p[3*N];
const TT c12 = p[3*N] * p[1*N] - p[4*N] * p[0*N];
const TT c22 = p[0*N] * p[2*N] - p[1*N] * p[1*N];
const TT det = p[0*N] * c00 + p[1*N] * c01 + p[3*N] * c02;
const TT s = TT(1) / det;
p[0*N] = s*c00;
p[1*N] = s*c01;
p[2*N] = s*c11;
p[3*N] = s*c02;
p[4*N] = s*c12;
p[5*N] = s*c22;
}
}
};
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
void SymInvertCramer(MatriplexSym<T, D, N>& m)
{
SymCramerInverter<T, D, N> ci(m);
}
//==============================================================================
// Cholesky inversion
//==============================================================================
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
struct SymCholInverter
{
SymCholInverter(MatriplexSym<T, D, N>& m)
{
throw std::runtime_error("general cholesky inversion not supported");
}
};
template<typename T, idx_t N>
struct SymCholInverter<T, 3, N>
{
/*
// The "slow" version that does >=0 checks.
CholInverter(Matriplex<T, 3, 3, N>& m)
{
#pragma simd
for (idx_t n = 0; n < N; ++n)
{
T l0 = (m(0,0,n) > T(0)) ? std::sqrt(T(1) / m(0,0,n)) : 0;
T l1 = m(1,0,n) * l0;
T l2 = m(1,1,n) - l1 * l1;
l2 = (l2 > T(0)) ? std::sqrt(T(1) / l2) : 0;
T l3 = m(2,0,n) * l0;
T l4 = (m(2,1,n) - l1 * l3) * l2;
T l5 = m(2,2,n) - (l3 * l3 + l4 * l4);
l5 = (l5 > T(0)) ? std::sqrt(T(1) / l5) : 0;
// decomposition done
const T li21 = -l1 * l0 * l2;
const T li32 = -l4 * l2 * l5;
const T li31 = (l1 * l4 * l2 - l3) * l0 * l5;
m(0,0,n) = li31*li31 + li21*li21 + l0*l0;
m(1,0,n) = m(0,1,n) = li31*li32 + li21*l2;
m(1,1,n) = li32*li32 + l2*l2;
m(2,0,n) = m(0,2,n) = li31*l5;
m(2,1,n) = m(1,2,n) = li32*l5;
m(2,2,n) = l5*l5;
// m(2,x) are all zero if anything went wrong at l5.
// all zero, if anything went wrong already for l0 or l2.
}
}
*/
/*
// Optimized version for positive definite matrices, no checks.
// Also, use as little locals as possible.
// Fill only part of output matrix --> need MatriplexSym !!!
// This gives: host x 5.8 (instead of 4.7x)
// mic x17.7 (instead of 8.5x))
*/
SymCholInverter(MatriplexSym<T, 3, N>& m)
{
#pragma simd
for (idx_t n = 0; n < N; ++n)
{
T *p = & m.fArray[n];
T l0 = std::sqrt(T(1) / p[0*N]);
T l1 = p[1*N] * l0;
T l2 = p[2*N] - l1 * l1;
l2 = std::sqrt(T(1) / l2);
T l3 = p[3*N] * l0;
T l4 = (p[4*N] - l1 * l3) * l2;
T l5 = p[5*N] - (l3 * l3 + l4 * l4);
l5 = std::sqrt(T(1) / l5);
// decomposition done
l3 = (l1 * l4 * l2 - l3) * l0 * l5;
l1 = -l1 * l0 * l2;
l4 = -l4 * l2 * l5;
p[0*N] = l3*l3 + l1*l1 + l0*l0;
p[1*N] = l3*l4 + l1*l2;
p[2*N] = l4*l4 + l2*l2;
p[3*N] = l3*l5;
p[4*N] = l4*l5;
p[5*N] = l5*l5;
// m(2,x) are all zero if anything went wrong at l5.
// all zero, if anything went wrong already for l0 or l2.
}
}
};
template<typename T, idx_t D, idx_t N>
void SymInvertChol(MatriplexSym<T, D, N>& m)
{
SymCholInverter<T, D, N> ci(m);
}
#endif