Feature request: `row_centred_matrix` and `column_centred_matrix`

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
cpp
Área
backend

Línea de trabajo

Comienza revisando el tipo existente sum_to_zero_vector y las construcciones relacionadas matrix, array, vector y cholesky_factor_corr descritas en el issue. Lee el capítulo de regresión de User's Guide para conocer el patrón de modelo que lo motiva y, después, aclara la nomenclatura y el diseño de la API; el trabajo estará completo cuando incluya un enfoque acordado para matrices con restricciones por filas y por columnas, así como sus alias de escritura.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

feature good first issue

To facilitate working with the sum-to-zero constraint in multivariate contexts, it would be valuable to be able to specify not only individual sum_to_zero_vectors but also matrices for which all rows or all columns are constrained to sum to zero. To my knowledge, there is no universally standard name for such a mathematical object (nor to Claude's knowledge, which only produced a list of suggestions), but for the sake of starting a conversation, I would propose something like row_centered_matrix and col_centered_matrix (and perhaps row_centred_matrix and col_centred_matrix as aliases for spelling-dialect neutrality).

The primary use case for me would be hierarchical modelling with correlated multivariate random effects, e.g., random-slopes models or multivariate item-response models. To reduce problems with funnel geometries during sampling, it can be wise to write such models using ‘raw’ parameters with standard normal priors and then construct the actual parameters in the transformed parameters block via matrix multiplication with standard-deviation and correlation-matrix hyperpriors (e.g., the User's Guide chapter on ‘Regression Models’).

That's awkward to do using the sum_to_zero_vector type alone. The N raw parameter vectors (let's say of dimension K) have to be stored as array[K] sum_to_zero_vector[N]. This structure needs to be pulled apart and restructured as matrix[K, N] or array[N] vector[K] in transformed parameters in order to be multiplied by a cholesky_factor_corr[K]. In practice, the problem is mostly that this restructuring step is ugly and confusing to read, but in theory, it is also memory inefficient and could cause slowdowns at large model scale.

Lenguaje dominante
C++
Estrellas
845
Forks
225
Merge medio
3 d 9 h
PR fusionados (30 d)
12

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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