← Back to branch summary

~ubuntu-branches/ubuntu/trusty/blender/trusty

« back to all changes in this revision

Viewing changes to extern/libmv/third_party/ceres/internal/ceres/sparse_normal_cholesky_solver.cc

  • Committer: Package Import Robot
  • Author(s): Jeremy Bicha
  • Date: 2013-03-06 12:08:47 UTC
  • mfrom: (1.5.1) (14.1.8 experimental)
  • Revision ID: package-import@ubuntu.com-20130306120847-frjfaryb2zrotwcg
Tags: 2.66a-1ubuntu1
https://launchpad.net/bugs/1076930
https://launchpad.net/bugs/1089256
https://launchpad.net/bugs/1052743
https://launchpad.net/bugs/999024
* Resynchronize with Debian (LP: #1076930, #1089256, #1052743, #999024,
  #1122888, #1147084)
* debian/control:
  - Lower build-depends on libavcodec-dev since we're not
    doing the libav9 transition in Ubuntu yet

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
extern/libmv/third_party/ceres/internal/ceres/sparse_normal_cholesky_solver.cc
 
1
// Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer
 
2
// Copyright 2010, 2011, 2012 Google Inc. All rights reserved.
 
3
// http://code.google.com/p/ceres-solver/
 
4
//
 
5
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without
 
6
// modification, are permitted provided that the following conditions are met:
 
7
//
 
8
// * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
 
9
//   this list of conditions and the following disclaimer.
 
10
// * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
 
11
//   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
 
12
//   and/or other materials provided with the distribution.
 
13
// * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be
 
14
//   used to endorse or promote products derived from this software without
 
15
//   specific prior written permission.
 
16
//
 
17
// THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS"
 
18
// AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
 
19
// IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
 
20
// ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE
 
21
// LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
 
22
// CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
 
23
// SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
 
24
// INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
 
25
// CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
 
26
// ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
 
27
// POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
 
28
//
 
29
// Author: sameeragarwal@google.com (Sameer Agarwal)
 
30
 
 
31
#include "ceres/sparse_normal_cholesky_solver.h"
 
32
 
 
33
#include <algorithm>
 
34
#include <cstring>
 
35
#include <ctime>
 
36
 
 
37
#ifndef CERES_NO_CXSPARSE
 
38
#include "cs.h"
 
39
#endif
 
40
 
 
41
#include "ceres/compressed_row_sparse_matrix.h"
 
42
#include "ceres/linear_solver.h"
 
43
#include "ceres/suitesparse.h"
 
44
#include "ceres/triplet_sparse_matrix.h"
 
45
#include "ceres/internal/eigen.h"
 
46
#include "ceres/internal/scoped_ptr.h"
 
47
#include "ceres/types.h"
 
48
 
 
49
namespace ceres {
 
50
namespace internal {
 
51
 
 
52
SparseNormalCholeskySolver::SparseNormalCholeskySolver(
 
53
    const LinearSolver::Options& options)
 
54
    : options_(options) {
 
55
#ifndef CERES_NO_SUITESPARSE
 
56
  factor_ = NULL;
 
57
#endif
 
58
 
 
59
#ifndef CERES_NO_CXSPARSE
 
60
  cxsparse_factor_ = NULL;
 
61
#endif  // CERES_NO_CXSPARSE
 
62
}
 
63
 
 
64
SparseNormalCholeskySolver::~SparseNormalCholeskySolver() {
 
65
#ifndef CERES_NO_SUITESPARSE
 
66
  if (factor_ != NULL) {
 
67
    ss_.Free(factor_);
 
68
    factor_ = NULL;
 
69
  }
 
70
#endif
 
71
 
 
72
#ifndef CERES_NO_CXSPARSE
 
73
  if (cxsparse_factor_ != NULL) {
 
74
    cxsparse_.Free(cxsparse_factor_);
 
75
    cxsparse_factor_ = NULL;
 
76
  }
 
77
#endif  // CERES_NO_CXSPARSE
 
78
}
 
79
 
 
80
LinearSolver::Summary SparseNormalCholeskySolver::SolveImpl(
 
81
    CompressedRowSparseMatrix* A,
 
82
    const double* b,
 
83
    const LinearSolver::PerSolveOptions& per_solve_options,
 
84
    double * x) {
 
85
  switch (options_.sparse_linear_algebra_library) {
 
86
    case SUITE_SPARSE:
 
87
      return SolveImplUsingSuiteSparse(A, b, per_solve_options, x);
 
88
    case CX_SPARSE:
 
89
      return SolveImplUsingCXSparse(A, b, per_solve_options, x);
 
90
    default:
 
91
      LOG(FATAL) << "Unknown sparse linear algebra library : "
 
92
                 << options_.sparse_linear_algebra_library;
 
93
  }
 
94
 
 
95
  LOG(FATAL) << "Unknown sparse linear algebra library : "
 
96
             << options_.sparse_linear_algebra_library;
 
97
  return LinearSolver::Summary();
 
98
}
 
99
 
 
100
#ifndef CERES_NO_CXSPARSE
 
101
LinearSolver::Summary SparseNormalCholeskySolver::SolveImplUsingCXSparse(
 
102
    CompressedRowSparseMatrix* A,
 
103
    const double* b,
 
104
    const LinearSolver::PerSolveOptions& per_solve_options,
 
105
    double * x) {
 
106
  LinearSolver::Summary summary;
 
107
  summary.num_iterations = 1;
 
108
  const int num_cols = A->num_cols();
 
109
  Vector Atb = Vector::Zero(num_cols);
 
110
  A->LeftMultiply(b, Atb.data());
 
111
 
 
112
  if (per_solve_options.D != NULL) {
 
113
    // Temporarily append a diagonal block to the A matrix, but undo
 
114
    // it before returning the matrix to the user.
 
115
    CompressedRowSparseMatrix D(per_solve_options.D, num_cols);
 
116
    A->AppendRows(D);
 
117
  }
 
118
 
 
119
  VectorRef(x, num_cols).setZero();
 
120
 
 
121
  // Wrap the augmented Jacobian in a compressed sparse column matrix.
 
122
  cs_di At = cxsparse_.CreateSparseMatrixTransposeView(A);
 
123
 
 
124
  // Compute the normal equations. J'J delta = J'f and solve them
 
125
  // using a sparse Cholesky factorization. Notice that when compared
 
126
  // to SuiteSparse we have to explicitly compute the transpose of Jt,
 
127
  // and then the normal equations before they can be
 
128
  // factorized. CHOLMOD/SuiteSparse on the other hand can just work
 
129
  // off of Jt to compute the Cholesky factorization of the normal
 
130
  // equations.
 
131
  cs_di* A2 = cs_transpose(&At, 1);
 
132
  cs_di* AtA = cs_multiply(&At,A2);
 
133
 
 
134
  cxsparse_.Free(A2);
 
135
  if (per_solve_options.D != NULL) {
 
136
    A->DeleteRows(num_cols);
 
137
  }
 
138
 
 
139
  // Compute symbolic factorization if not available.
 
140
  if (cxsparse_factor_ == NULL) {
 
141
    cxsparse_factor_ = CHECK_NOTNULL(cxsparse_.AnalyzeCholesky(AtA));
 
142
  }
 
143
 
 
144
  // Solve the linear system.
 
145
  if (cxsparse_.SolveCholesky(AtA, cxsparse_factor_, Atb.data())) {
 
146
    VectorRef(x, Atb.rows()) = Atb;
 
147
    summary.termination_type = TOLERANCE;
 
148
  }
 
149
 
 
150
  cxsparse_.Free(AtA);
 
151
  return summary;
 
152
}
 
153
#else
 
154
LinearSolver::Summary SparseNormalCholeskySolver::SolveImplUsingCXSparse(
 
155
    CompressedRowSparseMatrix* A,
 
156
    const double* b,
 
157
    const LinearSolver::PerSolveOptions& per_solve_options,
 
158
    double * x) {
 
159
  LOG(FATAL) << "No CXSparse support in Ceres.";
 
160
 
 
161
  // Unreachable but MSVC does not know this.
 
162
  return LinearSolver::Summary();
 
163
}
 
164
#endif
 
165
 
 
166
#ifndef CERES_NO_SUITESPARSE
 
167
LinearSolver::Summary SparseNormalCholeskySolver::SolveImplUsingSuiteSparse(
 
168
    CompressedRowSparseMatrix* A,
 
169
    const double* b,
 
170
    const LinearSolver::PerSolveOptions& per_solve_options,
 
171
    double * x) {
 
172
  const time_t start_time = time(NULL);
 
173
  const int num_cols = A->num_cols();
 
174
 
 
175
  LinearSolver::Summary summary;
 
176
  Vector Atb = Vector::Zero(num_cols);
 
177
  A->LeftMultiply(b, Atb.data());
 
178
 
 
179
  if (per_solve_options.D != NULL) {
 
180
    // Temporarily append a diagonal block to the A matrix, but undo it before
 
181
    // returning the matrix to the user.
 
182
    CompressedRowSparseMatrix D(per_solve_options.D, num_cols);
 
183
    A->AppendRows(D);
 
184
  }
 
185
 
 
186
  VectorRef(x, num_cols).setZero();
 
187
 
 
188
  scoped_ptr<cholmod_sparse> lhs(ss_.CreateSparseMatrixTransposeView(A));
 
189
  CHECK_NOTNULL(lhs.get());
 
190
 
 
191
  cholmod_dense* rhs = ss_.CreateDenseVector(Atb.data(), num_cols, num_cols);
 
192
  const time_t init_time = time(NULL);
 
193
 
 
194
  if (factor_ == NULL) {
 
195
    if (options_.use_block_amd) {
 
196
      factor_ = ss_.BlockAnalyzeCholesky(lhs.get(),
 
197
                                         A->col_blocks(),
 
198
                                         A->row_blocks());
 
199
    } else {
 
200
      factor_ = ss_.AnalyzeCholesky(lhs.get());
 
201
    }
 
202
 
 
203
    if (VLOG_IS_ON(2)) {
 
204
      cholmod_print_common("Symbolic Analysis", ss_.mutable_cc());
 
205
    }
 
206
  }
 
207
 
 
208
  CHECK_NOTNULL(factor_);
 
209
 
 
210
  const time_t symbolic_time = time(NULL);
 
211
 
 
212
  cholmod_dense* sol = ss_.SolveCholesky(lhs.get(), factor_, rhs);
 
213
  const time_t solve_time = time(NULL);
 
214
 
 
215
  ss_.Free(rhs);
 
216
  rhs = NULL;
 
217
 
 
218
  if (per_solve_options.D != NULL) {
 
219
    A->DeleteRows(num_cols);
 
220
  }
 
221
 
 
222
  summary.num_iterations = 1;
 
223
  if (sol != NULL) {
 
224
    memcpy(x, sol->x, num_cols * sizeof(*x));
 
225
 
 
226
    ss_.Free(sol);
 
227
    sol = NULL;
 
228
    summary.termination_type = TOLERANCE;
 
229
  }
 
230
 
 
231
  const time_t cleanup_time = time(NULL);
 
232
  VLOG(2) << "time (sec) total: " << (cleanup_time - start_time)
 
233
          << " init: " << (init_time - start_time)
 
234
          << " symbolic: " << (symbolic_time - init_time)
 
235
          << " solve: " << (solve_time - symbolic_time)
 
236
          << " cleanup: " << (cleanup_time - solve_time);
 
237
  return summary;
 
238
}
 
239
#else
 
240
LinearSolver::Summary SparseNormalCholeskySolver::SolveImplUsingSuiteSparse(
 
241
    CompressedRowSparseMatrix* A,
 
242
    const double* b,
 
243
    const LinearSolver::PerSolveOptions& per_solve_options,
 
244
    double * x) {
 
245
  LOG(FATAL) << "No SuiteSparse support in Ceres.";
 
246
 
 
247
  // Unreachable but MSVC does not know this.
 
248
  return LinearSolver::Summary();
 
249
}
 
250
#endif
 
251
 
 
252
}   // namespace internal
 
253
}   // namespace ceres