Multi-column matrix solve

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
rust
Ambito
data

Direzione di ricerca

Start by locating the existing Rust solve implementation and its LAPACK dgesv binding. Extend the behavior from a vector right-hand side to an NxK matrix right-hand side, then verify that solving produces an NxK solution for multiple independent columns.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Solve currently implements Ax = b for known NxN matrix A and known N-dimensional vector b, resulting in a N-dimensional solution vector x. A common generalization is Ax = B for the same A, but with B now being a NxK dimensional matrix and x being solved as an NxK dimensional matrix itself.

This generalization is on one hand somewhat trivial as it can be performed via iterated solving for each of the K columns of B independently and could be reasonably implemented in Rust via that method. However, the LAPACK dgesv method already handles this generalization and thus it may be a small generalization of existing solving code to allow it.

As a practical application, this generalized solve is useful for computing Kalman filters where the optimal Kalman gain is computed as PH'/S where PH' is a full matrix whenever the observation space is multidimensional. While S is often well-behaved, it would be ideal to compute the gain via a solve routine as opposed to an invert-and-multiply.

Lingua principale
Rust
Stelle
452
Fork
95
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
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