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  1. Matrix
    1. Función +
    2. Función -
    3. Función $*
    4. Función $/
    5. Función *
    6. Función +
    7. Función -
    8. Función <<
    9. Función ACos
    10. Función ACosH
    11. Función ARMAACov
    12. Función ARMATACov
    13. Función ASin
    14. Función ASinH
    15. Función ATan
    16. Función ATanH
    17. Función Abs
    18. Función And
    19. Función AutoCor
    20. Función AutoCov
    21. Función BackDifEq
    22. Función BootsSample
    23. Función BrockwellCov
    24. Función BrockwellInvDiag
    25. Función Choleski
    26. Función CholeskiInverse
    27. Función CokeBoots
    28. Función Col
    29. Función ColumnPivots
    30. Función ConcatColumns
    31. Función ConcatRows
    32. Función Cor
    33. Función Cos
    34. Función CosH
    35. Función Cov
    36. Función DBMatrix
    37. Función Diag
    38. Función DifEq
    39. Función DurbinAutoReg
    40. Función Eq
    41. Función EvalPol
    42. Función Exp
    43. Función F01
    44. Función Floor
    45. Función Frequency
    46. Función GE
    47. Función GT
    48. Función GaussInverse
    49. Función GaussReduction
    50. Función Gaussian
    51. Función GetNumeric
    52. Función GibbsConstrainedMNormal
    53. Función GibbsRectangleMNormal
    54. Función GibbsSampler
    55. Función Gradient
    56. Función IfMat
    57. Función InvF01
    58. Función InvPartAutoCor
    59. Función InverseAutoCor
    60. Función InverseDiag
    61. Función IsFinite
    62. Función IsNegInf
    63. Función IsPosInf
    64. Función IsUnknown
    65. Función Kernel
    66. Función KroneckerProduct
    67. Función LE
    68. Función LT
    69. Función LTInverse
    70. Función LTSolve
    71. Función LinComb
    72. Función Log
    73. Función Log10
    74. Función MatAppendFile
    75. Función MatReadFile
    76. Función MatReadRows
    77. Función MatWriteFile
    78. Función Max
    79. Función MetropolisHastings
    80. Función Min
    81. Función MinimumResidualsSolve
    82. Función MtMSqr
    83. Función MultiFitLinear
    84. Función NE
    85. Función NormDiag
    86. Función Not
    87. Función Or
    88. Función OrthonormalCompletion
    89. Función PCor
    90. Función PartAutoCor
    91. Función PivotByColumns
    92. Función PivotByRows
    93. Función PolMat
    94. Función PostProdDiag
    95. Función PreProdDiag
    96. Función PseudoInverseDiag
    97. Función Quantile
    98. Función RPow
    99. Función RProd
    100. Función RSum
    101. Función Rand
    102. Función RandCombination
    103. Función RandConstrainedMNormal
    104. Función RandIWishart
    105. Función RandMultinomial
    106. Función RandPermutation
    107. Función RandRectangleMNormal
    108. Función RandTruncatedMultNormal
    109. Función RandWishart
    110. Función RegressionCoef
    111. Función Reverse
    112. Función Round
    113. Función Row
    114. Función RowPivots
    115. Función SerFrequency
    116. Función SerMat
    117. Función SerSetMat
    118. Función SetCol
    119. Función SetDiag
    120. Función SetMat
    121. Función SetRow
    122. Función SetSum
    123. Función SetTriang
    124. Función ShermanMorrisonInverse
    125. Función ShermanMorrisonPseudoInverse
    126. Función Sign
    127. Función Sin
    128. Función SinH
    129. Función SliceSampler1D
    130. Función Solve
    131. Función Sort
    132. Función SpectralDensity
    133. Función SqRt
    134. Función Sqrt
    135. Función StdLib::ARIMAGetJacobian
    136. Función StdLib::BLR
    137. Función StdLib::BLRC
    138. Función StdLib::BLRC_MHGenBetaBlock
    139. Función StdLib::BLRC_MHGenSigma2Block
    140. Función StdLib::BLR_GetHiperBlock
    141. Función StdLib::BLR_H
    142. Función StdLib::BLR_LinConBlock
    143. Función StdLib::BLR_MHGenBetaBlock
    144. Función StdLib::BLR_MHGenSigma2Block
    145. Función StdLib::BLR_P
    146. Función StdLib::BProbit
    147. Función StdLib::BProbit_MHGenBetaBlock
    148. Función StdLib::BProbit_MHGenOmegaBlock
    149. Función StdLib::BysMcmc::Inference::loadMcmc
    150. Función StdLib::CoPro
    151. Función StdLib::CoProL
    152. Función StdLib::ColDiag
    153. Función StdLib::ConcatSetCols
    154. Función StdLib::ConcatSetRows
    155. Función StdLib::CovMat
    156. Función StdLib::EvFromInitValues
    157. Función StdLib::ForMat
    158. Función StdLib::FreqRel
    159. Función StdLib::FreqRelSql
    160. Función StdLib::FrequencySql
    161. Función StdLib::FullWithZeroCol
    162. Función StdLib::FullWithZeroRow
    163. Función StdLib::FullWithZeroSquare
    164. Función StdLib::FunArMat
    165. Función StdLib::IncludeMatrix
    166. Función StdLib::MEvalDerTransfor
    167. Función StdLib::MEvalInvTransfor
    168. Función StdLib::MEvalTransfor
    169. Función StdLib::MInvSVD
    170. Función StdLib::MLH_Cov
    171. Función StdLib::MLH_IdTrans_LinRel
    172. Función StdLib::MLH_Trans_LinRel
    173. Función StdLib::MLH_Trans_Rel
    174. Función StdLib::MSVD
    175. Función StdLib::MatCorrSetSer
    176. Función StdLib::MatDiag
    177. Función StdLib::MatSetSeries
    178. Función StdLib::MatTriInf
    179. Función StdLib::MatTriSup
    180. Función StdLib::MatUnkInd
    181. Función StdLib::MatrixEval
    182. Función StdLib::NumericJacobian
    183. Función StdLib::RCODA::raftery.diag
    184. Función StdLib::Rkde::density
    185. Función StdLib::SVDInverse
    186. Función StdLib::SerCorrelation
    187. Función StdLib::SerCovarianze
    188. Función StdLib::SetSerMatCorr
    189. Función StdLib::SqlEngine::SqlDBMatrix
    190. Función StdLib::SubMat
    191. Función StdLib::SubMatCond
    192. Función StdLib::SubPos
    193. Función Sub
    194. Función SubCol
    195. Función SubDiag
    196. Función SubRow
    197. Función SubTriang
    198. Función Tan
    199. Función TanH
    200. Función TrSolve
    201. Función Tra
    202. Función TrasposePivots
    203. Función UniKerDnsEstOptBnw
    204. Función VMat2Mat
    205. Función VMat2Triplet
    206. Función Vech
    207. Función WeightProd
    208. Función WeightQuotient
    209. Función
    210. Función f01
    211. Función |

Matrix

Funciones que devuelven Matrix

Función +

Función -

Función $*

  • Declaración:
    Matrix mat1 $* mat2 {Matrix mat1, Matrix mat2}
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de productos celda a celda mat1[i,j]*mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$*at2==WeightProd(mat1,mat2)
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función $/

  • Declaración:
    Matrix mat1 $/ mat2 {Matrix mat1, Matrix mat2}
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de cocientes celda a celda mat1[i,j]/mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$/at2==WeightQuotient(mat1,mat2)
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función *

  • Declaración:
    Matrix mat1 * mat2 {Matrix mat1, {Matrix|Real} mat2}
    
  • Descripción:
    Devuelve el producto de dos matrices tales que el numero de columnas de la primera matriz sea igual al numero de filas de la segunda. El segundo argumento puede ser tambien un numero Real
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función +

  • Declaración:
    Matrix mat1 + mat2 {Matrix mat1, {Matrix|Real} mat2}
    
  • Descripción:
    Devuelve la suma de dos matrices con las mismas dimensiones.El segundo argumento puede ser tambien un numero Real
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función -

  • Declaración:
    Matrix mat1 - mat2 {Matrix mat1, {Matrix|Real} mat2}
    
  • Descripción:
    Devuelve la resta de dos matrices con las mismas dimensiones.El segundo argumento puede ser tambien un numero Real
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función <<

  • Declaración:
    Matrix mat1 << mat2 {Matrix mat1, Matrix mat2}
    
  • Descripción:
    Concatena todas las filas de de dos matrices con el mismo numero de columnas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ACos

  • Declaración:
    Matrix ACos(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el arcocoseno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ACosH

  • Declaración:
    Matrix ACosH(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el arcocoseno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ARMAACov

  • Declaración:
    Matrix ARMAACov(Polyn ar, Polyn ma, Real n [, Real sigma=1])
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de autovarianzas de orden n del proceso ARMA
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ARMATACov

  • Declaración:
    Matrix ARMATACov(Polyn ar, Polyn ma, Real n)
    
  • Descripción:
    Calcula la función de autocovarianzas teórica de un modelo ARMA hasta el orden n.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/bmodel/estim.cpp

Función ASin

  • Declaración:
    Matrix ASin(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el arcoseno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ASinH

  • Declaración:
    Matrix ASinH(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el arcoseno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ATan

  • Declaración:
    Matrix ATan(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la arcotangente trigonometrica de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ATanH

  • Declaración:
    Matrix ATanH(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la arcotangente hipergeometrica de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Abs

Función And

  • Declaración:
    Matrix And(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve el AND logico de todos los argumentos.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función AutoCor

  • Declaración:
    Matrix AutoCor(Serie ser, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector de autocorrelaciones muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función AutoCov

  • Declaración:
    Matrix AutoCov(Serie ser, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector de autocovarianzas muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función BackDifEq

  • Declaración:
    Matrix BackDifEq(Ratio R, Matrix X, Matrix X0=0, Matrix Y0=0)
    
  • Descripción:
    .Resuelve la ecuacion en diferencias Y = R(F)*X con los valores iniciales X0, Y0.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función BootsSample

  • Declaración:
    Matrix BootsSample(Set model, Code Estim, Code GetEffect, Code GetNoiseStruct, Code GetParam, Code GetResiduals, Code NewModel, Real B)
    
  • Descripción:
    Ejecuta un bootstrap
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función BrockwellCov

  • Declaración:
    Matrix BrockwellCov(Matrix ACOR, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de covarianzas del vector de autocorrelaciones.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función BrockwellInvDiag

  • Declaración:
    Matrix BrockwellInvDiag(Matrix ACOR, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector de inversos de desviaciones estandar del vector de autocorrelaciones.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Choleski

  • Declaración:
    Matrix Choleski(Matrix M)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz triangular inferior de Choleski de una matriz simetrica y definida positiva.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función CholeskiInverse

  • Declaración:
    Matrix CholeskiInverse(Matrix M)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de factorizacion de Choleski para invertir una matriz simetrica y definida positiva.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función CokeBoots

  • Declaración:
    Matrix CokeBoots(Set model, Code Estim, Code GetEffect, Code GetNoiseStruct, Code GetParam, Code GetResiduals, Code NewModel, Real B)
    
  • Descripción:
    Ejecuta un bootstrap
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Col

  • Declaración:
    Matrix Col(Real x1 [, Real x2, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz columna [[x1],[x2],...,[xn]].
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ColumnPivots

  • Declaración:
    Matrix ColumnPivots(Matrix x)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz con el indice del elemento de maximo valor absoluto para cada columna.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ConcatColumns

  • Declaración:
    Matrix ConcatColumns(Matrix mat1 [, Matrix mat2, ...])
    
  • Descripción:
    Concatena todas las columnas de una lista de matrices con el mismo numero de filas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ConcatRows

  • Declaración:
    Matrix ConcatRows(Matrix mat1 [, Matrix mat2, ...])
    
  • Descripción:
    Concatena todas las filas de una lista de matrices con el mismo numero de columnas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Cor

  • Declaración:
    Matrix Cor(Matrix s)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de correlacion entre las filas de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Cos

  • Declaración:
    Matrix Cos(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el coseno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función CosH

  • Declaración:
    Matrix CosH(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el coseno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Cov

  • Declaración:
    Matrix Cov(Matrix s)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de covarianzas entre las filas de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función DBMatrix

  • Declaración:
    Matrix DBMatrix(Text consulta [, Real valorDefecto=0])
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz cuyos datos vienen dados por una consulta a la base de datos abierta. Dicha consulta debe devolver sólo campos numéricos.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/bdb/bdspool.cpp

Función Diag

  • Declaración:
    Matrix Diag(Real n, Real x, [Real direccion=1])
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz diagonal de dimension n y valores diagonales todos iguales a x.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función DifEq

  • Declaración:
    Matrix DifEq(Ratio R, Matrix X, Matrix X0=0, Matrix Y0=0)
    
  • Descripción:
    .Resuelve la ecuacion en diferencias Y = R(B)*X con los valores iniciales X0, Y0.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función DurbinAutoReg

  • Declaración:
    Matrix DurbinAutoReg(Matrix acor, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de polinomios autoregresivos de Durbin-Levinson de una matriz de autocorrelaciones dada hasta el grado n.En la fila k-esima aparecen los opuestos de los k coeficientes de grado no nulo pues el de grado 0 siempre es 1.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Eq

  • Declaración:
    Matrix Eq(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto si cada argumento es igual que el siguiente.
    Tambien puede invocarse como EQ
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función EvalPol

  • Declaración:
    Matrix EvalPol(Polyn p, Matrix x)
    
  • Descripción:
    Evalua la funcion polinomial correspondiente en cada celda de la matriz dada.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Exp

Función F01

  • Declaración:
    Matrix F01(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la funcion de distribucion normal estandar de cada celda de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Floor

Función Frequency

  • Declaración:
    Matrix Frequency(Matrix M, Real n [, Real min, Real max])
    
  • Descripción:
    Hace un analisis de frecuencia de n intervalos para la primera columna de una matriz M. Devuelve una matriz con dos columnas. En la primera columna contiene el limite superior de cada intervalo. En la segunda columna contiene el numero de valores de M que pertenecen a cada intervalo.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GE

  • Declaración:
    Matrix GE(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto si cada argumento es mayor o igual que el siguiente.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GT

  • Declaración:
    Matrix GT(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto si cada argumento es mayor que el siguiente.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GaussInverse

  • Declaración:
    Matrix GaussInverse(Matrix M)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de reduccion de Gauss para invertir una matriz cuadrada.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GaussReduction

  • Declaración:
    Matrix GaussReduction(Matrix mat, Real n)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de reduccion de Gauss a las n primeras columnas de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Gaussian

  • Declaración:
    Matrix Gaussian(Real filas, Real columnas, Real nu, Real sigma)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz de numeros con distribucion normal(mu,sigma^2) independientes.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GetNumeric

  • Declaración:
    Matrix GetNumeric(Set ejemplo)
    
  • Descripción:
    Construye un conjunto semejante al ejemplo dado en el que , opcionalmente, se sustituyen los datos numericos por los datos de la matriz dada.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GibbsConstrainedMNormal

  • Declaración:
    Matrix GibbsConstrainedMNormal(Matrix mu, Anything A, Matrix B, Matrix b [, Real s2=1.0, Real size=100, Real burning=3, Matrix X0=0])
    
  • Descripción:
    Genera una cadena de markov a partir de una multinormal X ~ N_R[mu, s2*A] restringida a la region R, donde R viene dada por un sistema de desigualdades lineales Bx <= b.
    
    Parametros:
    
         mu: parametro media de la distribucion N_R.
       s2,A: s2*A es parametro covarianza de la distribucion N_R. Ver debajo la descripcion del parametro A.
        B,b: B*X<=b define la region R asociada a las restricciones lineales.
       size: tamaño de la cadena de markov solicitado.
    burning: numero de muestras descartadas.
         X0: punto inicial de la cadena. Debe pertencer a R, es decir B*X0<=b.
    
    Descripcion de la matriz de covarianza:
    
    La matriz de covarianza SIGMA=s2*A puede darse en forma de Matriz (Matrix) o conjunto (Set)
    
                Matrix A: se utiliza cholesky como metodo de factorizacion de A
      [["FULL_CHOL", A]]: se utiliza cholesky como metodo de factorizacion de A, es equivalente a pasar la matriz A como argumento.
      [["FACT_CHOL", L]]: L es el factor cholesky de A, se asume que A = L*L'
     [["FACT_ICHOL", L]]: L es el factor cholesky de A^-1, se asume que  A^-1 = L*L'
       [["FULL_SVD", A]]: se utiliza SVD como metodo de factorizacion de A A
    [["FACT_SVD", V, W]]: factorizacion SVD de A, se asume que A = V*W^2*V'
    [["FACT_ISVD", V W]]: factorizacion SVD de A^-1, se asume que A^-1 = V*W^2*V
      [[Text "DIAG", D]]: A=D es una matriz diagonal.
    
    Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
    
    Si la dimension del vector mu es 1, entonces el argumento A no tiene significado y se simula una normal unvariante truncada con parametro media mu(1,1) y varianza s2.
    
    Ejemplo:
    
        Matrix mu = Col(2.0, 2.0);
        Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
        Matrix B = ((-1.0, 1.0), (0.0, -1.0));
        Matrix b = Col(0.0, 0.0);
        Matrix MCsample = GibbsConstrainedMNormal(mu, COV, B, b, 1, 100);
    
    Referencias:
    
    La implementacion esta basada en "Eficient Gibbs Sampling of Truncated Multivariate Normal with Application to Constrained Linear Regression" : http://www.stat.colostate.edu/~rdavis/papers/CLR.pdf
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GibbsRectangleMNormal

  • Declaración:
    Matrix GibbsRectangleMNormal(Matrix mu, Anything COV, Matrix corner1, Matrix corner2 [, Real s2=1, Real size=1])
    
  • Descripción:
    Genera una cadena de markov para una multinormal truncada donde la zona de muestreo es el rectangulo multidimensional definido por las esquinas c1,c2. El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena.
    La matriz de covarianza COV puede especificarse en diversas formas:
      Matrix COV : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix
      [[Text "FULL_CHOL" Matrix COV]] : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix, es similar a dar solo Matrix COV
      [[Text "FACT_CHOL" Matrix L]] : se asume que COV = L*L'  [[Text "FACT_ICHOL" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = L*L'  [[Text "FULL_SVD" Matrix COV]] : se usa SVD internamente para descomponer COV  [[Text "FACT_SVD" Matrix L]] :  se asume que COV = V*W^2*V'  [[Text "FACT_ISVD" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = V*W^2*V  [[Text "DIAG", D]] : se asume que COV es una matriz diagonal siendo D un vector columna con los elementos de la diagonal de COV.
    
    Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
    
    Ejemplo:
    
        Matrix mu = Col(0.0, 2.0);
        Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
        Matrix c1 = Col(-1.0, 0.5);
        Matrix c2 = Col(1.0, 1.5);
        Matrix MCsample = GibbsRectangleMNormal(mu, COV, c1, c2, 1, 100);
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función GibbsSampler

  • Declaración:
    Matrix GibbsSampler(Set Conditionals, Real BurningPeriod, Real SampleSize)
    
  • Descripción:
    Muestreo multidimensional mediante Gibbs sampler
    
    Argumentos:
    
       Conditionals --> especificación de las densidades de cada uno de los parámetros
                        condicionados al resto de los parámetros. Una densidad condicional
                        la podemos definir de dos formas:
                        1- Sabemos generar las muestras del parámetro condicionado. La densidad
                           se define como un conjunto formado por el generador de muetras de la
                           densidad y un conjunto de datos externos. Ejemplo: [[RNormalX, Mydata]]
                           El prototipo del generador debe ser:
                               Real (Matrix CondParameters, Real Previous, Set data)
    
                               CondParameters -> valor de los parámetros condicionantes.
                               Previous       -> valor previo del parámetro condicionado.
                               data           -> datos globales, necesarios para la evaluación
                                                 del generador.
    
                        2- Solo sabemos evaluar la densidad (hasta un factor constante) o el
                           logaritmo de la densidad (menos un término constante). La densidad se
                           define por un evaluador de la misma, un intervalo de evaluación y un flag
                           indicando si se evalua la densidad o el logaritmo de la densidad,
                           Ejemplo: [[LogNormalX,MyData,-100,100,1]]. El prototipo del generador debe ser:
                               Real (Real X, Matrix CondParameters, Real Previous, Set data)
    
                               X -> valor del dominio donde evaluar la densidad.
                               Resto de parametros descritos en 1-
      BuringPeriod --> Número de muestra a descartar inicialmente.
      SampleSize   --> Tamaño de muestras a generar. El valor de retorno de la función es una matriz donde
                       las filas son la muetras de la variable y las columnas los valores de los parámetros.
    
    Ejemplo:
    
    
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/gibbssampler.cpp

Función Gradient

  • Declaración:
    Matrix Gradient(Code function, Matrix point)
    
  • Descripción:
    Determina el gradiente de una funcion evaluada en un punto dado.          
    Argumentos:                                                               
    function ---> funcion a analizar,                                         
    point    ---> punto de calculo del gradiente                              
    
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función IfMat

  • Declaración:
    Matrix IfMat(Matrix condition, Matrix A, Matrix B)
    
  • Descripción:
    Para cada celda (i,j) si condition(i,j) es cierto devuelve A(i,j) y si no B(i,j).
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función InvF01

  • Declaración:
    Matrix InvF01(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la funcion inversa de la distribucion normal estandar de cada celda de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función InvPartAutoCor

  • Declaración:
    Matrix InvPartAutoCor(Serie ser, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector de autocorrelaciones parciales inversas muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función InverseAutoCor

  • Declaración:
    Matrix InverseAutoCor(Serie ser, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector de autocorrelaciones inversas muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función InverseDiag

Función IsFinite

  • Declaración:
    Matrix IsFinite(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto en cada celda que contenga un numero finito conocido.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función IsNegInf

  • Declaración:
    Matrix IsNegInf(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto en cada celda que contenga el infinito negativo.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función IsPosInf

  • Declaración:
    Matrix IsPosInf(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto en cada celda que contenga el infinito positivo.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función IsUnknown

  • Declaración:
    Matrix IsUnknown(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto en cada celda que contenga un numero desconocido.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Kernel

  • Declaración:
    Matrix Kernel(Matrix A)
    
  • Descripción:
    Devuelve una base ortonormal del nucleo de una matriz A, es decir, la matriz K mas grande para la que se cumple que 
            A*K   = 0 
            K'*K = I 
    
    
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función KroneckerProduct

  • Declaración:
    Matrix KroneckerProduct(Matrix A, Matrix B)
    
  • Descripción:
    En matematicas, el producto de Kronecker, denotado por una x dentro de un circulo, es una operacion de dos matrices de tamaño arbitrario dando por resultado la matriz del bloque (aij*B).  Es un caso especial de un producto del tensor. El producto de Kronecker no se debe confundir con la multiplicacion usual de matrices, que es una operacion enteramente distinta.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función LE

  • Declaración:
    Matrix LE(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto si cada argumento es menor o igual que el siguiente.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función LT

  • Declaración:
    Matrix LT(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto si cada argumento es menor que el siguiente.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función LTInverse

  • Declaración:
    Matrix LTInverse(Matrix L)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de reduccion de Gauss para invertir una matriz cuadrada triangular inferior. Para sistemas triangulares más generales use TrSolve pasando Diag(n,1) como argumento B
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función LTSolve

  • Declaración:
    Matrix LTSolve(Matrix L, Matrix B)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de reduccion de Gauss para resolver el sistema lineal L*X=B donde L es triangular inferior. Para sistemas triangulares más generales use TrSolve
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función LinComb

  • Declaración:
    Matrix LinComb(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve las ecuaciones de las combinaciones lineales de las filas de una matriz que se anulan, si se trata una matriz regular, o la matriz vacia en otro caso.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Log

  • Declaración:
    Matrix Log(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el logaritmo natural de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Log10

  • Declaración:
    Matrix Log10(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el logaritmo decimal de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MatAppendFile

  • Declaración:
    Matrix MatAppendFile(Text nombreFichero, Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Añade la matrix 'mat' al fichero 'nombreFichero'.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MatReadFile

  • Declaración:
    Matrix MatReadFile(Text nombreFichero)
    
  • Descripción:
    Lee una matriz de un fichero en formato binario
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MatReadRows

  • Declaración:
    Matrix MatReadRows(Text filename, Real firstRow, Real numRows [, Real thinning=1])
    
  • Descripción:
    Lee un rango de filas de una matriz de un fichero en formato binario
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MatWriteFile

  • Declaración:
    Matrix MatWriteFile(Text nombreFichero, Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Escribe una matriz en un fichero en formato binario
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Max

  • Declaración:
    Matrix Max(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve el maximo de todos los argumentos.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MetropolisHastings

  • Declaración:
    Matrix MetropolisHastings(Set BlockDef, Real Burning, Real Size [,Set Workspace, Set Monitor])
    
  • Descripción:
    Algoritmo Metropolis-Hastings para simular una distribución multivariada. Usa un algoritmo 'block-at-a-time'
    
    Argumentos:
    
       Burning - número de muestras a descartar inicialmente
          Size - número de muestras a generar. El resultado es una matriz con Size columnas y tantas filas como parámetros se simulen.
      BlockDef - Conjunto que define cada uno de los bloques en los que se particiona el vector de parametros conjunto.
    
      La definción de un bloque es a su vez un Set con la siguiente structura:
    
        [1] - tamaño del bloque, debe ser > 0
        [2] - tipo de muestreo a utilizar en el bloque, debe ser: 0 -> sampler directo, 1 -> 'random walk', 2 -> MH genérico.
        [3] - estado inicial del bloque en forma de vector columna
        [4] - datos específicos del bloque
        [5] - Matrix SamplerCode(Matrix X, Matrix CX, Matrix join, Set blk_data [, Real ID_workspace])
              Generador para este bloque. Si [2] es 0 entonces este código es el generador para la densidad condicional completa del bloque.
              En cualquier otro caso es el código que genera candidatos a ser considerados en el test MH de este bloque.
              Tiene los siguientes argumentos:
                     X - es el valor actual de los paramétros para este bloque
                    CX - es el vector conjunto excepto este bloque
    
                  join - es el vector conjunto de parámetros
              blk_data - son datos espcíficos del bloque
    
              ID_workspace - identificador a ser usado en MHSetWorkspace o MHGetWorkspace según se necesite
    
        Si [2] no es 0 entonces necesitamos 2 argumentas extras:
    
          [6] - Matrix TargetDenCode(Matrix X, Matrix CX, Matrix join, Set blk_data [, Real ID_workspace])
                Evalúa log pi(x) -- el log de la densidad objetivo
          [7] - valor Real que indica si el kernel q(x,y) is simétrico,
                puede ser 0 -> no simétrico or 1 -> simétrico
    
        Si [7] es 0 entonces necesitamos un argumento más:
    
          [8] - Real KernelDenCode(Matrix Y, Matrix X, Matrix CX, Matrix join, Set blk_data [, Real ID_workspace])
                Evalúa log q(x,y) -- el log de la densidad generadora de candidatos
    
      Workspace - Es un Set que sera manipulado por el Code  de usuario en cada bloque.
                  Cada Code de usuario invocado por el MH recibirá un identificador de workspace
                  que puede utilizarse para modificar este Set. El identificador de workspace es
                  el argumento ID_workspace del Code de usuario.
      Monitor - Define a monitor of the MH's chain. It is a set with at least 4 elements:
                [1] - tipo de Monitor, es un texto que puede tomar los valores: "csv".
                [2] - nombre del monitor. Si el tipo es "csv", es el nombre de un archivo donde se escribirá la cadena.
                [3] - frecuencia de actualizació del monitor. Es un valor entero que indica cada cuantas muestras se actualiza el Monitor.
                [4] - discartar bloque de muestras previo. Puede tomar los valores 0 ó 1. 0 indica que la matriz resultante contendrá toda la muestra.
                      1 significa que la matriz resultante contendrá un número de muestras igual al valor de 'frequency' en lugar de 'size'.
    
    Ejemplo:
    
    
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/gibbssampler.cpp

Función Min

  • Declaración:
    Matrix Min(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve el minimo de todos los argumentos.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MinimumResidualsSolve

  • Declaración:
    Matrix MinimumResidualsSolve(Matrix M, Matrix B [, Real chop=1.49012e-008, Matrix X0=Tra(M)*B,Real maxIter=20*Columns(M)])
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de los Minimos Residuos para resolver el sistema lineal M*X=B comenzando por el valor inicial <X0> y continuando hasta  que el error sea menor que <chop> o se supere el número de iteraciones indicadas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función MtMSqr

Función MultiFitLinear

  • Declaración:
    Matrix MultiFitLinear(Matrix A, Matrix b)
    
  • Descripción:
    Calcula la solucion de mejor ajuste del sistema b = A x.               
    El calculo emplea la descomposicion en valor singular de la matriz A.  
    Argumentos:                                                            
    A ---> matriz                                                          
    b ---> vector de terminos independientes                              
    
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función NE

  • Declaración:
    Matrix NE(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve cierto si cada argumento no es igual que el siguiente.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función NormDiag

  • Declaración:
    Matrix NormDiag(Matrix m)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz equivalente a m con diagonal unitaria.Por ejemplo, dada una matriz de covarianzas devuelve la decorrelaciones. Si m no es una matriz cuadrada muestra un error.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Not

Función Or

  • Declaración:
    Matrix Or(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
    
  • Descripción:
    Devuelve el OR logico de todos los argumentos.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función OrthonormalCompletion

  • Declaración:
    Matrix OrthonormalCompletion(Matrix mat, Real m)
    
  • Descripción:
    Añade columnas a una matriz ortonormal para obtener una matriz ortonormal de m columnas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PCor

  • Declaración:
    Matrix PCor(Matrix s)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de correlacion parciales entre las filas de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PartAutoCor

  • Declaración:
    Matrix PartAutoCor(Serie ser, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector de autocorrelaciones parciales muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PivotByColumns

  • Declaración:
    Matrix PivotByColumns(Matrix x, Matrix p)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz x pivotada por columnas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PivotByRows

Función PolMat

  • Declaración:
    Matrix PolMat(Polyn pol,Real filas, Real columnas)
    
  • Descripción:
    Devuelve la representacion matricial de un polinomio de retardos.Si el polinomio no contiene términos en F, entonces se trata de una matriz triangular inferior que tiene todos los valores de la diagonal principal iguales al coeficiente de grado 0 del polinomio, y los de las diagonales inferiores iguales al coeficiente del grado correspondiente. Si tiene térmnos en F, ocurre de forma análoga con las diagonales superiores
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PostProdDiag

  • Declaración:
    Matrix PostProdDiag(Matrix m, Matrix d)
    
  • Descripción:
    Multiplica por la derecha una matriz <m> por la matriz diagonal cuyos elementos en la diagonal principal son los de la matriz fila <d>
      PostProdDiag(m,d) == m*SetDiag(MatSet(d)[1])
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PreProdDiag

  • Declaración:
    Matrix PreProdDiag(Matrix d, Matrix m)
    
  • Descripción:
    Multiplica por la derecha una matriz <m> por la matriz diagonal cuyos elementos en la diagonal principal son los de la matriz fila <d> 
      PreProdDiag(d,m) == SetDiag(MatSet(d)[1])*m
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función PseudoInverseDiag

  • Declaración:
    Matrix PseudoInverseDiag(Matrix M , Real corte)
    
  • Descripción:
    Devuelve la pseudo-inversa de una matriz diagonal inviertiendo los elementos de la diagonal con valor absoluto mayor o igual que el valor de corte dado.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Quantile

  • Declaración:
    Matrix Quantile(Matrix mat, Matrix p)
    
  • Descripción:
    Devuelve el cuantil de probabilidad p de todos los elementos de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RPow

  • Declaración:
    Matrix RPow(Matrix mat, Real x)
    
  • Descripción:
    Devuelve la potencia de cada elemnto de una matriz a un numero real.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RProd

  • Declaración:
    Matrix RProd(Matrix mat, Real x)
    
  • Descripción:
    Devuelve el producto de cada elemento de una matriz por un numero real.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RSum

  • Declaración:
    Matrix RSum(Matrix mat, Real x)
    
  • Descripción:
    Devuelve la suma de cada elemnto de una matriz y un numero real.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Rand

  • Declaración:
    Matrix Rand(Real filas, Real columnas, Real min, Real max)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz de numeros con distribucion uniforme[min, max] independientes.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandCombination

  • Declaración:
    Matrix RandCombination(Real numComb, Real m, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz con m permutaciones de n numeros tomados de n en n.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandConstrainedMNormal

  • Declaración:
    Matrix RandConstrainedMNormal(Matrix mu, Anything COV, Matrix B, Matrix b [, Real s2=1.0, Real burning, Real size=3, Matrix X0=0])
    
  • Descripción:
    Realiza una muestra a partir de una multinormal truncada donde la zona de muestreo viene dada por un sistema de desigualdades lineales Bx <= b. El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena de markov a generar para obtener la muestra.
    La matriz de covarianza COV puede especificarse en diversas formas:
      Matrix COV : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix
      [[Text "FULL_CHOL" Matrix COV]] : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix, es similar a dar solo Matrix COV
      [[Text "FACT_CHOL" Matrix L]] : se asume que COV = L*L'
      [[Text "FACT_ICHOL" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = L*L'
      [[Text "FULL_SVD" Matrix COV]] : se usa SVD internamente para descomponer COV
      [[Text "FACT_SVD" Matrix L]] :  se asume que COV = V*W^2*V'
      [[Text "FACT_ISVD" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = V*W^2*V
      [[Text "DIAG", D]] : se asume que COV es una matriz diagonal siendo D un vector columna con los elementos de la diagonal de COV.
    
    Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
    
    Ejemplo:
    
        Matrix mu = Col(2.0, 2.0);
        Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
        Matrix B = ((-1.0, 1.0), (0.0, -1.0));
        Matrix b = Col(0.0, 0.0);
        Matrix sample = RandConstrainedMNormal(mu, COV, B, b, 1, 100);
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandIWishart

  • Declaración:
    Matrix RandIWishart(Real v, Matrix S)
    
  • Descripción:
    Random Wishart (mu, S). 
    Si W es InvWishart(mu,S) entonces W^{-1} es Wishart(mu, S^{-1})
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandMultinomial

  • Declaración:
    Matrix RandMultinomial(Real filas, Real N, Matrix p)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz de filas distribuidas como multinomiales con tamaño poblacional <N> y vector de probabilidades <p>
    .Esta funcion llama a la funcion GSL gsl_ran_multinomial: http://www.network-theory.co.uk/docs/gslref/TheMultinomialDistribution.html 
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandPermutation

  • Declaración:
    Matrix RandPermutation(Real m, Real n)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz con m permutaciones de n numeros.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandRectangleMNormal

  • Declaración:
    Matrix RandRectangleMNormal(Matrix mu, Anything COV, Matrix corner1, Matrix corner2 [, Real s2=1, Real size=1])
    
  • Descripción:
    Realiza una muestra a partir de una multinormal truncada donde la zona de muestreo es el rectangulo multidimensional definido por las esquinas c1,c2. El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena.
    La matriz de covarianza COV puede especificarse en diversas formas:
      Matrix COV : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix
      [[Text "FULL_CHOL" Matrix COV]] : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix, es similar a dar solo Matrix COV
      [[Text "FACT_CHOL" Matrix L]] : se asume que COV = L*L'  [[Text "FACT_ICHOL" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = L*L'  [[Text "FULL_SVD" Matrix COV]] : se usa SVD internamente para descomponer COV  [[Text "FACT_SVD" Matrix L]] :  se asume que COV = V*W^2*V'  [[Text "FACT_ISVD" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = V*W^2*V  [[Text "DIAG", D]] : se asume que COV es una matriz diagonal siendo D un vector columna con los elementos de la diagonal de COV.
    
    Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
    
    Ejemplo:
    
        Matrix mu = Col(0.0, 2.0);
        Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
        Matrix c1 = Col(-1.0, 0.5);
        Matrix c2 = Col(1.0, 1.5);
        Matrix MCsample = RandRectangleMNormal(mu, COV, c1, c2, 1, 100);
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandTruncatedMultNormal

  • Declaración:
    Matrix RandTruncatedMultNormal(Matrix mu, Matrix L, Matrix corner1, Matrix corner2, [Real s2=1, Real size=1, Real test=true])
    
  • Descripción:
    Realiza una muestra a partir de una multinormal truncada donde la zona de muestreo es el rectangulo multidimensional definido por las esquinas c1,c2.
    Por razones de eficiencia la matriz de covarianzas viene dada por la descomposicion triangular cov=L*Tra(L)
    El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena.
    Si L es la matriz 1x1 con el elemento 1 entonces la matriz de covarianzas se asumira unitaria.
    Si test==Cierto la funcion chequeara que todos los valores devueltos cumplen las restricciones
    .Ejemplo:
    
        Matrix mu  = Col(0, 2);
        Matrix Cov = ((1, 4/5),(4/5, 1));
        Matrix L   = Choleski(Cov);
        Matrix c1  = Col(-1, 0.5);
        Matrix c2  = Col( 1, 1.5);
        Matrix MCsample = RandTruncatedMultNormal(mu, L, c1, c2, 1, 100);
    
    
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RandWishart

  • Declaración:
    Matrix RandWishart(Real v, Matrix S)
    
  • Descripción:
    Random Wishart (mu, S).
    Es el mismo ointerfaz que en Gelman et al., p574
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función RegressionCoef

  • Declaración:
    Matrix RegressionCoef(Matrix s)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de regresion entre las filas de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Reverse

  • Declaración:
    Matrix Reverse(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz con las filas y columnas en orden inverso.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Round

  • Declaración:
    Matrix Round(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el valor redondeado de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Row

Función RowPivots

  • Declaración:
    Matrix RowPivots(Matrix x)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz con el indice del elemento de maximo valor absoluto para cada columna.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SerFrequency

  • Declaración:
    Matrix SerFrequency(Serie ser, Real partes [, Real min, Real max])
    
  • Descripción:
    Hace un analisis de frecuencia de n intervalos para una serie S. Devuelve una matriz con dos columnas. En la primera columna contiene el limite superior de cada intervalo. En la segunda columna contiene el numero de valores de S que pertenecen a cada intervalo.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SerMat

  • Declaración:
    Matrix SerMat(Serie ser)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz fila a partir de los datos de una serie.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SerSetMat

  • Declaración:
    Matrix SerSetMat(Set s [, Date desde, Date hasta] )
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz cuyas filas son los datos de las series de un conjunto.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SetCol

Función SetDiag

  • Declaración:
    Matrix SetDiag(Set diagValues)
    
  • Descripción:
    Crea una matriz diagonal con los elementos de un conjunto de numeros reales.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SetMat

  • Declaración:
    Matrix SetMat(Set s)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz a partir de un conjunto de conjuntos de numeros reales.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SetRow

Función SetSum

Función SetTriang

  • Declaración:
    Matrix SetTriang(Matrix v, Text UPLOSI)
    
  • Descripción:
    Convierte un vector fila en:
      una matriz triangular superior si <UPLOSI>=="U" 
      una matriz triangular inferior si <UPLOSI>=="L" 
      una matriz simetrica si <UPLOSI>=="S" 
    El tamaño del vector <v> debe ser un entero k tal que k=n*(n+1)/2, siendo n el tamaño de la matriz cuadrada resultante
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ShermanMorrisonInverse

  • Declaración:
    Matrix ShermanMorrisonInverse(Matrix M)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de Sherman-Morrison para invertir una matriz rala sin ceros en la diagonal.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función ShermanMorrisonPseudoInverse

  • Declaración:
    Matrix ShermanMorrisonPseudoInverse(Matrix M)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de Sherman-Morrison para invertir una matriz rala sin ceros en la diagonal.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Sign

Función Sin

  • Declaración:
    Matrix Sin(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el seno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SinH

  • Declaración:
    Matrix SinH(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve el seno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SliceSampler1D

  • Declaración:
    Matrix SliceSampler1D(Code logf, Real L, Real U [, Real x0=(L+U)/2, Real size=1, Real burn=0, Set data=Empty, Real w=1, Real m=+Inf])
    
  • Descripción:
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Solve

  • Declaración:
    Matrix Solve(Matrix M, Matrix B)
    
  • Descripción:
    Aplica el metodo de reduccion de Gauss para resolver el sistema lineal M*X=B.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Sort

  • Declaración:
    Matrix Sort(Matrix mat, Set criterium)
    
  • Descripción:
    Ordena las filas de una matriz dado un criterio mezclado de columnas ascendentes y descendentes. Por ejemplo, criterium=[[-2,3]] ordena por la segunda columna descendente y por la tercera ascendente en caso de empate.Devuelve la matriz de permutación tal que PivotByRows(mat,p) es la matriz ordenada.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SpectralDensity

  • Declaración:
    Matrix SpectralDensity(Matrix acor, Real periodicidad, Real partes)
    
  • Descripción:
    Devuelve la funcion de densidad espectral de las autocorrelaciones.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SqRt

Función Sqrt

Función StdLib::ARIMAGetJacobian

Función StdLib::BLR

Función StdLib::BLRC

Función StdLib::BLRC_MHGenBetaBlock

Función StdLib::BLRC_MHGenSigma2Block

Función StdLib::BLR_GetHiperBlock

Función StdLib::BLR_H

Función StdLib::BLR_LinConBlock

Función StdLib::BLR_MHGenBetaBlock

Función StdLib::BLR_MHGenSigma2Block

Función StdLib::BLR_P

Función StdLib::BProbit

Función StdLib::BProbit_MHGenBetaBlock

Función StdLib::BProbit_MHGenOmegaBlock

Función StdLib::BysMcmc::Inference::loadMcmc

Función StdLib::CoPro

  • Declaración:
    Matrix StdLib::CoPro(Matrix mat1, Matrix mat2, Real min)
    
  • Descripción:
    Matrix CoPro (Matrix mat1, Matrix mat2, Real min):
    Retorna la matriz que por entradas tiene el producto de las entradas de las matrixes <mat1> y <mat2>.
    El argumento <min> tiene el siguiente significado:
               - Si min=0, indica que el usuario sabe que las matrices tienen todas sus entradas positivas.(Mas rapido).
               - Si min<0, el usuario sabe que el minimo de las entradas de las dos matrices es <min>.(Velocidad intermedia).
               - Si min>0, indica que el usuario no sabe el minimo de las entradas de las dos matrices.(Mas lento).
    
     (Nota: Se usa la funcion Real MinMatrix() de las libreria common)
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::CoProL

Función StdLib::ColDiag

  • Declaración:
    Matrix StdLib::ColDiag(Matrix col)
    
  • Descripción:
    Dada una matriz columna de tamaño n devuevle una matriz 
    cuadrada con elementos en la diagonal a[ii]=col[i]. 
    
    Por ejemplo:
    Matrix col = Col(1,2,3);
    Matrix a   = ColDiag(col);
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::ConcatSetCols

  • Declaración:
    Matrix StdLib::ConcatSetCols(Set cols)
    
  • Descripción:
    Matrix ConcatSetCols (Set cols):
    Retorna la matriz resultado de concatenar los vectores columna del conjunto <cols>.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::ConcatSetRows

  • Declaración:
    Matrix StdLib::ConcatSetRows(Set rows)
    
  • Descripción:
    Matrix ConcatSetRows (Set rows):
    Retorna la matriz resultado de concatenar los vectores fila del conjunto <rows>.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::CovMat

Función StdLib::EvFromInitValues

Función StdLib::ForMat

  • Declaración:
    Matrix StdLib::ForMat(Real rows, Real columns, Code fun)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz con las dimensiones dadas y los valores generados por la funcion indicada, la cual toma dos argumentos reales correspondientes a las coordenadas (i,j) y devuelve el elemento (i,j) de la matriz.
    Ejemplo : 
    Matrix ForMat(2, 3, Real (Real n, Real m){n*m});
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::FreqRel

  • Declaración:
    Matrix StdLib::FreqRel(Matrix M, Real sample, Real ini, Real end)
    
  • Descripción:
    Calcula la frecuencia relativa de los elementos de una 
    matriz columna y retorna una matriz con las siguientes columnas:
    - Extremos superiores de cada intervalo
    - Frecuencia relativa de cada intervalo
    - Probabilidad acumulada
    - 1- Probabilidad acumulada.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::FreqRelSql

  • Declaración:
    Matrix StdLib::FreqRelSql(Text qry, Real sample, Real ini, Real end)
    
  • Descripción:
    Calcula la frecuencia relativa de los elementos de una 
    matriz columna.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::FrequencySql

  • Declaración:
    Matrix StdLib::FrequencySql(Text qry, Real sample, Real ini, Real fin)
    
  • Descripción:
    Hace un análisis de frecuencia de sample intervalos para una
    query que devuelve una columna con nombre k. Devuelve una matriz con dos 
    columnas. En la primera columna contiene el límite superior de cada intervalo.
    En la segunda columna contiene el número de valores de M que pertenecen a
    cada intervalo.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::FullWithZeroCol

Función StdLib::FullWithZeroRow

Función StdLib::FullWithZeroSquare

Función StdLib::FunArMat

Función StdLib::IncludeMatrix

Función StdLib::MEvalDerTransfor

Función StdLib::MEvalInvTransfor

Función StdLib::MEvalTransfor

Función StdLib::MInvSVD

Función StdLib::MLH_Cov

  • Declaración:
    Matrix StdLib::MLH_Cov(Set resSet, TimeSet tms)
    
  • Descripción:
    Retorna la matriz de covarianzas de un conjunto de series en 
    diferentes fechados armonicos entre si y diferentes fechas entre ellos, pero
    con algun solapamiento entre las fechas de máximo y minimo.
    
    Observese que:
    Cov'(x,y) = (n/Nxy)*[Cov(x,y)+E[x]E[y]-Nxy*n*E[x]*E[y]/(Nx*Ny))
    
    Con Cov'(x,y) = (1/Nxy)*Suma(x*y)-((1/Nx)*Suma(x))*((1/Ny)*Suma(x))
        E[x]      = (1/n)*Suma(x)
        E[y]      = (1/n)*Suma(y)   
        Cov(x,y)  = (1/n)*Suma(x*y)-((1/n)*Suma(x))*((1/n)*Suma(x))
    
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol

Función StdLib::MLH_IdTrans_LinRel

  • Declaración:
    Matrix StdLib::MLH_IdTrans_LinRel(Matrix nu, Matrix cov, Matrix matB, Matrix b)
    
  • Descripción:
    Devuelve el vector media de la distribucion condicional de un sistema 
    de regresion lineal z = nu + e con e distribuido como N(0, cov) y restriccion
    lineal dada por Bz = b
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol

Función StdLib::MLH_Trans_LinRel

  • Declaración:
    Matrix StdLib::MLH_Trans_LinRel(Code t1, Code t1Inv, Code t2, Code t2Inv, Matrix nuZ1, Matrix nuZ2, Matrix cov, Matrix matA, Matrix a, Real show)
    
  • Descripción:
    Retorna el vector maximo-verosimil de un modelo no lineal 
    de la forma:
     T1(z1) = T1(nuZ1)+E1
     T2(z2) = T2(nuZ2)+E2
    Con  (E1, E2) -> N(0, cov) y z2 = a+matA*z1
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol

Función StdLib::MLH_Trans_Rel

  • Declaración:
    Matrix StdLib::MLH_Trans_Rel(Code t1, Code t1Inv, Code t2, Code t2Inv, Matrix nuZ1, Matrix nuZ2, Matrix cov, Code rel, Set paramSet, Real show)
    
  • Descripción:
    Retorna el vector maximo-verosimil de un modelo no lineal 
    de la forma:
     T1(z1) = T1(nuZ1)+E1
     T2(z2) = T2(nuZ2)+E2
    Con  (E1, E2) -> N(0, cov) y z2 = rel(z1). La funcion rel es una funcion 
    Matrix (Matrix z1), es decir una aplicacion vectorial rel:R^n1->R^m2, con
    Rows(z2)=m2 y Rows(z1)=m1.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol

Función StdLib::MSVD

Función StdLib::MatCorrSetSer

Función StdLib::MatDiag

Función StdLib::MatSetSeries

  • Declaración:
    Matrix StdLib::MatSetSeries(Set setSer)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz a partir de un conjunto de series desde el mayor de los 
    inicion al menor de los finales
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::MatTriInf

Función StdLib::MatTriSup

Función StdLib::MatUnkInd

  • Declaración:
    Matrix StdLib::MatUnkInd(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Retorna una matriz indicadora con 1 si hay ? en mat y 0 en
    otro caso (incluyendo 1/0 y -1/0).
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::MatrixEval

Función StdLib::NumericJacobian

Función StdLib::RCODA::raftery.diag

  • Declaración:
    Matrix StdLib::RCODA::raftery.diag(Anything data, Set optArgs)
    
  • Descripción:
    Function RCODA::raftery.diag is a TOL port to R function raftery.diag {coda} 
    
    URL: http://cran.r-project.org/doc/packages/coda.pdf
    
    Description
    raftery.diag is a run length control diagnostic based on a criterion of accuracy of estimation of the quantile q. It is intended for use on a short pilot run of a Markov chain. The number of iterations required to estimate the quantile q to within an accuracy of +/- r with probability p is calculated. Separate calculations are performed for each variable within each chain.
    If the number of iterations in data is too small, an error message is printed indicating the minimum length of pilot run. The minimum length is the required sample size for a chain with no correlation between consecutive samples. Positive autocorrelation will increase the required sample size above this minimum value. An estimate I (the `dependence factor') of the extent to which autocorrelation inflates the required sample size is also provided. Values of I larger than 5 indicate strong autocorrelation which may be due to a poor choice of starting value, high posterior correlations or `stickiness' of the MCMC algorithm.
    The number of `burn in' iterations to be discarded at the beginning of the chain is also calculated.
    
    Usage examples
    
      Matrix RCODA::raftery.diag(data, {[[
        Real verbose=FALSE, 
        Real varByCol=TRUE, 
        Real q=0.030, 
        Real r=0.006, 
        Real s=0.99, 
        Real eps=0.001]]})
    
      Matrix RCODA::raftery.diag(data, {[[
        Real varByCol=FALSE, 
        Real eps=0.0003]]})
    
      Matrix RCODA::raftery.diag(data,Empty)
    
    Arguments
      data: an mcmc object that could be a Matrix variable or a Text one with the path to a BBM file
      optArgs: supplies optional arguments:
        Real verbose: If TRUE some traces will be send to standard output    Real varByCol: If TRUE then each column contains the Markov Chain of a variable and each row has a simulation. In other case each row is a variable and each column is a simulationDefault value is TRUE
        Real q: the quantile to be estimated. Default value is 0.025
        Real r: the desired margin of error of the estimate.Default value is 0.005
        Real s: the probability of obtaining an estimate in the interval (q-r,q+r). Default value is 0.95
        Real eps: Precision required for estimate of time to convergence.Default value is 0.001
    
    Returns a matrix containing in each row the next information about each variable: 
      M the length of burn in, 
      N the required sample size, 
      Nmin the minimum sample size based on zero autocorrelation, 
      I = (M+N)/Nmin the dependence factor
    
    Acknowledgements:
    Martyn Plummer, Nicky Best, Kate Cowles and Karen Vines (2006). coda:Output analysis and diagnostics for MCMC. R package version 0.10-7.
    URL http://www-fis.iarc.fr/coda/
    
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/diagnosis/_rcoda.tol

Función StdLib::Rkde::density

  • Declaración:
    Matrix StdLib::Rkde::density(Matrix sample, Set optArgs)
    
  • Descripción:
    Rkde::density is a function to interface with the R function density 
    
    URL http://www.R-project.org.
    
    Description
    The (S3) generic function density computes kernel density estimates. Its default method does so with the given kernel and bandwidth for univariate observations. 
    
    Arguments:
    
       sample: a vector with the sample data.
    
       n: the number of equally spaced points at which the density is to be       estimated. When n > 512, it is rounded up to the next power of 2       for efficiency reasons (fft)..
    
    Return Value:
    
         A matrix of two columns with (x,y) pairs of density evaluations
    };
    
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/math/stat/kde/_rkde.tol

Función StdLib::SVDInverse

Función StdLib::SerCorrelation

Función StdLib::SerCovarianze

Función StdLib::SetSerMatCorr

Función StdLib::SqlEngine::SqlDBMatrix

Función StdLib::SubMat

  • Declaración:
    Matrix StdLib::SubMat(Matrix mat, Set filas, Set columnas)
    
  • Descripción:
    Retorna la submatriz de la matriz dada que tiene las 
    filas y columnas argumento
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::SubMatCond

  • Declaración:
    Matrix StdLib::SubMatCond(Matrix mat, Text filas, Text columnas)
    
  • Descripción:
    Retorna la submatriz de la matriz argumento a través de 
    condiciones dadas por os argumentos de texto para filas y columnas. Estos
    argumentos son sentencias tol que se evaluan y que deben servir de indicadores
    de pertenencia. Se usan variables <col> y <row> para hacer notar las columnas
    y filas a seleccionar. Por ejemplo:
    
    col == 1 y row>=5 selecciona la columna 1 y las filas mayores o iguales que 5.
    
    Solo sepueden color valores numéricos. Es decir no se pueden colocar 
    expresiones como col>row.
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función StdLib::SubPos

  • Declaración:
    Matrix StdLib::SubPos(Matrix A, Real rows, Real cols)
    
  • Descripción:
    Matrix SubPos (Matrix A, Real rows, Real cols) :
    Calcula la submatriz de la matriz <A> asociado a la posicion (<rows>,<cols>).
    
  • Lenguaje:TOL
  • Fuente : stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol

Función Sub

  • Declaración:
    Matrix Sub(Matrix m, Real fila, Real columna, Real alto, Real ancho)
    
  • Descripción:
    Extrae de la matriz la submatriz que comienza en la fila y la columna dadas y que tiene el alto y ancho indicados.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SubCol

  • Declaración:
    Matrix SubCol(Matrix m , Set indiceDeColumnas)
    
  • Descripción:
    Extrae de la matriz las columnas indicadas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SubDiag

  • Declaración:
    Matrix SubDiag(Matrix m, Real indiceDeDiagonal)
    
  • Descripción:
    Extrae de la matriz la diagonal indicada. La diagonal principal es la de indice 0, las diagonales inferiores tienen indices negativos y las superiores los tienen positivos.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SubRow

  • Declaración:
    Matrix SubRow(Matrix m , Set indiceDeFilas)
    
  • Descripción:
    Extrae de la matriz las filas indicadas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función SubTriang

  • Declaración:
    Matrix SubTriang(Matrix m, Text UPLO)
    
  • Descripción:
    Extrae de la matriz <m> un vector fila conteniendo:
      la parte triangular superior si <UPLO>=="U" 
      la parte triangular inferior si <UPLO>=="L" 
    Si la matriz no es cuadrada silo se tendra en cuenta la submatriz menor principal.
    Si el tamaño de <m> es n entonces el tamaño del vector devuelto sera k=n*(n+1)/2
    Para restaurar la matriz triangular use SetTriang
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Tan

  • Declaración:
    Matrix Tan(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la tangente trigonometrica de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función TanH

  • Declaración:
    Matrix TanH(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la tangente hipergeometrica de cada elemento de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función TrSolve

  • Declaración:
    Matrix TrSolve(Matrix T, Matrix B [, Real left=1, Real trans=0, Real lower=1])
    
  • Descripción:
    Resuelve un sistema de ecuaciones triangular.Es posible resolver diferentes tipos de sistemas dependiendo de los valores que tomen los argumentos opciones left, trans y lower.
    Si lower es verdadero entonces se resuelve un sistema triangular inferior en otro caso se resuelve un sistema triangular superior:
    
    L*X=B  si (left=1,trans=0,lower=1)
    L'*X=B si (left=1,trans=1,lower=1)
    X*L=B  si (left=0,trans=0,lower=1)
    X*L'=B si (left=0,trans=1,lower=1)
    
    U*X=B  si (left=1,trans=0,lower=0)
    U'*X=B si (left=1,trans=1,lower=0)
    X*U=B  si (left=0,trans=0,lower=0)
    X*U'=B si (left=0,trans=1,lower=0)
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función Tra

  • Declaración:
    Matrix Tra(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz traspuesta, es decir, el resultado de cambiar filas por columnas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función TrasposePivots

  • Declaración:
    Matrix TrasposePivots(Matrix p, Real dim)
    
  • Descripción:
    Devuelve una matriz con el indice del elemento de maximo valor absoluto para cada columna.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función UniKerDnsEstOptBnw

  • Declaración:
    Matrix UniKerDnsEstOptBnw(Matrix muestra, Matrix objetivos [, Real orden=0, Real numIter=0, Real epsilon=1.E-5])
    
  • Descripción:
    UniKerDnsEstOptBnw es abreviatura de Univariate Kernel Density Estimation with Optimal Bandwith Un programa desarrollado por Vikas C. Raykar bajo la licencia Lessr GPL y disponible en 
      http://www.umiacs.umd.edu/~vikas/Software/optimal_bw/optimal_bw_code.htm 
    Dado un vector <muestra> de realizaciones independientes de una variable aleatoria univariante esta función aproxima, en los objetivos marcados, la derivada de <orden> dado de la función de densidad correspondiente mediante el método Kernel Density Estimation (KDE) con función de núcleo normal y usando el criterio de optimalidad AMISE para la selección del ancho de banda. Si <orden> es 0 devuelve la densidad y si es mayor sus derivadas sucesivas. El argumento <epsilon> indica la tolerancia al error con respecto al método exacto que se desea obtener y cuanto mayor sea más rápido y menos exacto será el resultado.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/contrib/optimal_bw/api_tol_optimal_bw.cpp

Función VMat2Mat

  • Declaración:
    Matrix VMat2Mat(VMatrix data [, Real transpose=FALSE])
    
  • Descripción:
    Convuerte una VMatrix o su traspuesta en una Marix.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/vmatrix_type/vmatgra.cpp

Función VMat2Triplet

  • Declaración:
    Matrix VMat2Triplet(VMatrix M [, Real transpose=FALSE])
    
  • Descripción:
    Convuerte una VMatrix o su traspuesta en una Marix con tres columnas que en cada fila contiene una tripleta (i,j,M(i,j)).
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/vmatrix_type/vmatgra.cpp

Función Vech

Función WeightProd

  • Declaración:
    Matrix WeightProd(Matrix mat1, Matrix mat2)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de productos celda a celda mat1[i,j]*mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$*at2==WeightProd(mat1,mat2)
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función WeightQuotient

  • Declaración:
    Matrix WeightQuotient(Matrix mat1, Matrix mat2)
    
  • Descripción:
    Devuelve la matriz de cocientes celda a celda mat1[i,j]/mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$/at2==WeightQuotient(mat1,mat2)
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función

  • Declaración:
    Matrix mat ^ x {Matrix mat, Real x}
    
  • Descripción:
    Devuelve la potencia de cada elemnto de una matriz a un numero real.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función f01

  • Declaración:
    Matrix f01(Matrix mat)
    
  • Descripción:
    Devuelve la funcion de densidad normal estandar de cada celda de una matriz.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp

Función |

  • Declaración:
    Matrix mat1 | mat2 {Matrix mat1 , Matrix mat2}
    
  • Descripción:
    Concatena todas las columnas de dos matrices con el mismo numero de filas.
    
  • Lenguaje:C++
  • Fuente : tol/btol/matrix_type/matgra.cpp
Last modified 16 years ago Last modified on Feb 27, 2009, 5:45:44 PM