Add RQ decomposition
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评估
调研方向
Start with the existing qr API and its LAPACK bindings, then investigate how gerqf applies to row-major arrays and what the equivalent is for column-major storage. Done means a built-in RQ decomposition API handles the relevant array layouts and returns the R and Q factors described in the issue.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Hello, and thanks for the great library. I would like to request the addition of RQ decomposition. Although it's fairly trivial to implement RQ in terms of QR (link), it still took me quite some time to figure this out even with AI help (which used extra unnecessary flips).
One thing that made this challenging for me was that qr does not accept arrays with negative strides, so any slice had to then be copied into another backing array. This is ultimately what I ended up with:
use ndarray::Data;
use ndarray::prelude::*;
use ndarray_linalg::error::Result;
use ndarray_linalg::{Lapack, QRInto, Scalar};
pub trait RQ {
type R;
type Q;
fn rq(&self) -> Result<(Self::R, Self::Q)>;
}
impl<A, S> RQ for ArrayBase<S, Ix2>
where
A: Scalar + Lapack,
S: Data<Elem = A>,
{
type R = Array2<A>;
type Q = Array2<A>;
fn rq(&self) -> Result<(Self::R, Self::Q)> {
let a = Array::from_shape_vec(
self.raw_dim(),
self.slice(s![..;-1,..]).t().iter().cloned().collect(),
)?;
let (q, r) = a.qr_into()?;
let q = Array::from_shape_vec(
q.raw_dim(),
q.t().slice(s![..;-1,..]).iter().cloned().collect(),
)?;
let r = Array::from_shape_vec(
r.raw_dim(),
r.t().slice(s![..;-1,..;-1]).iter().cloned().collect(),
)?;
Ok((r, q))
}
}
A built-in RQ would ideally use gerqf for row major arrays. Not sure what the equivalent would be for column major.
- 主要语言
- Rust
- 星标
- 452
- 派生
- 95
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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