OgitaRumpOishiMethod.java

/*
 * Created on 2008/01/21
 * Copyright (C) 2008 Koga Laboratory. All rights reserved.
 *
 */
package org.mklab.cga.linear;

import org.mklab.cga.interval.matrix.IntervalNumericalMatrix;
import org.mklab.cga.interval.scalar.IntervalNumericalScalar;
import org.mklab.nfc.matrix.NormType;
import org.mklab.nfc.matrix.NumericalMatrix;
import org.mklab.nfc.scalar.NumericalScalar;


/**
 * 線形方程式の精度保証付き解を(丸めの変更を行わない)Ogita-Rump-Oishiの方法で求めるクラスです。
 * 
 * @author yano
 * @version $Revision: 1.3 $, 2008/01/21
 * @param <IS> 区間スカラーの型
 * @param <IM> 区間行列の型
 * @param <S> 成分の型
 * @param <M> 行列の型
 */
public class OgitaRumpOishiMethod<IS extends IntervalNumericalScalar<IS,IM,S,M>, IM extends IntervalNumericalMatrix<IS,IM,S,M>, S extends NumericalScalar<S,M>, M extends NumericalMatrix<S,M>> implements LinearEquationVerifier<IS,IM,S,M> {

  /** 係数行列 */
  private M A;
  /** 右辺係数ベクトル */
  private M b;
  /** 係数行列 */
  private IM IA;
  /** 右辺係数ベクトル */
  private IM Ib;

  /** 精度保証付き解 */
  private IM solution;

  /**
   * 新しく生成された<code>OgitaMethod</code>オブジェクトを初期化します。
   * 
   * @param A 係数行列
   * @param b 右辺係数ベクトル
   */
  public OgitaRumpOishiMethod(final IM A, final IM b) {
    this.IA = A;
    this.Ib = b;
  }


//  /**
//   * {@inheritDoc}
//   */
//  public void solve(IM A, M b) {
//    throw new RuntimeException("Not implemented"); //$NON-NLS-1$
//  }
//
//  /**
//   * @see org.mklab.cga.linear.LinearEquationVerifier#solve(org.mklab.nfc.matrix.NumericalMatrix, org.mklab.cga.interval.matrix.IntervalMatrix)
//   */
//  public void solve(M A, IM b) {
//    throw new RuntimeException("Not implemented"); //$NON-NLS-1$
//  }
//
//  /**
//   * @see org.mklab.cga.linear.LinearEquationVerifier#solve(org.mklab.nfc.matrix.NumericalMatrix, org.mklab.nfc.matrix.NumericalMatrix)
//   */
//  public void solve(M A, M b) {
//    throw new RuntimeException("Not implemented"); //$NON-NLS-1$
//  }

  /**
   * {@inheritDoc}
   */
  public void solve() {
    //this.IA = IA;
    this.A = this.IA.getMiddle();
    //this.Ib = Ib;
    this.b = this.Ib.getMiddle();

    M R = this.A.inverse();
    M xtilde = R.multiply(this.b);

    M alpha = alphaStd(this.A, R);
    M beta = beta(this.A, xtilde, this.b, R);
    this.solution = null;
  }

  /**
   * @see org.mklab.cga.linear.LinearEquationVerifier#getSolution()
   */
  public IM getSolution() {
    return this.solution;
  }

  /**
   * @param a a
   * @param xtilde xtilde
   * @param b b
   * @param r r
   * @return beta
   */
  private M beta(M a, M xtilde, M b, M r) {
    return null;
  }

  /**
   * @param A A
   * @param R R
   * @return alphaStd
   */
  private M alphaStd(M A, M R) {
    S alpha1 = ((R.multiply(A).subtract((A.createUnit(A.getRowSize(), A.getColumnSize())))).norm(NormType.INFINITY));
    if (alpha1.isGreaterThanOrEquals(1)) {
      throw new RuntimeException("verification failed"); //$NON-NLS-1$
    }
    return null;
  }
}