/var/www/hkosl.com/innoutstorage_bk20210521/webadmin/PHPExcel_1.8.0/Classes/PHPExcel/Shared/JAMA/QRDecomposition.php


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<?php
/**
 *    @package JAMA
 *
 *    For an m-by-n matrix A with m >= n, the QR decomposition is an m-by-n
 *    orthogonal matrix Q and an n-by-n upper triangular matrix R so that
 *    A = Q*R.
 *
 *    The QR decompostion always exists, even if the matrix does not have
 *    full rank, so the constructor will never fail.  The primary use of the
 *    QR decomposition is in the least squares solution of nonsquare systems
 *    of simultaneous linear equations.  This will fail if isFullRank()
 *    returns false.
 *
 *    @author  Paul Meagher
 *    @license PHP v3.0
 *    @version 1.1
 */
class PHPExcel_Shared_JAMA_QRDecomposition {

    const 
MatrixRankException    "Can only perform operation on full-rank matrix.";

    
/**
     *    Array for internal storage of decomposition.
     *    @var array
     */
    
private $QR = array();

    
/**
     *    Row dimension.
     *    @var integer
     */
    
private $m;

    
/**
    *    Column dimension.
    *    @var integer
    */
    
private $n;

    
/**
     *    Array for internal storage of diagonal of R.
     *    @var  array
     */
    
private $Rdiag = array();


    
/**
     *    QR Decomposition computed by Householder reflections.
     *
     *    @param matrix $A Rectangular matrix
     *    @return Structure to access R and the Householder vectors and compute Q.
     */
    
public function __construct($A) {
        if(
$A instanceof PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix) {
            
// Initialize.
            
$this->QR $A->getArrayCopy();
            
$this->m  $A->getRowDimension();
            
$this->n  $A->getColumnDimension();
            
// Main loop.
            
for ($k 0$k $this->n; ++$k) {
                
// Compute 2-norm of k-th column without under/overflow.
                
$nrm 0.0;
                for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                    
$nrm hypo($nrm$this->QR[$i][$k]);
                }
                if (
$nrm != 0.0) {
                    
// Form k-th Householder vector.
                    
if ($this->QR[$k][$k] < 0) {
                        
$nrm = -$nrm;
                    }
                    for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                        
$this->QR[$i][$k] /= $nrm;
                    }
                    
$this->QR[$k][$k] += 1.0;
                    
// Apply transformation to remaining columns.
                    
for ($j $k+1$j $this->n; ++$j) {
                        
$s 0.0;
                        for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                            
$s += $this->QR[$i][$k] * $this->QR[$i][$j];
                        }
                        
$s = -$s/$this->QR[$k][$k];
                        for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                            
$this->QR[$i][$j] += $s $this->QR[$i][$k];
                        }
                    }
                }
                
$this->Rdiag[$k] = -$nrm;
            }
        } else {
            throw new 
PHPExcel_Calculation_Exception(PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix::ArgumentTypeException);
        }
    }    
//    function __construct()


    /**
     *    Is the matrix full rank?
     *
     *    @return boolean true if R, and hence A, has full rank, else false.
     */
    
public function isFullRank() {
        for (
$j 0$j $this->n; ++$j) {
            if (
$this->Rdiag[$j] == 0) {
                return 
false;
            }
        }
        return 
true;
    }    
//    function isFullRank()


    /**
     *    Return the Householder vectors
     *
     *    @return Matrix Lower trapezoidal matrix whose columns define the reflections
     */
    
public function getH() {
        for (
$i 0$i $this->m; ++$i) {
            for (
$j 0$j $this->n; ++$j) {
                if (
$i >= $j) {
                    
$H[$i][$j] = $this->QR[$i][$j];
                } else {
                    
$H[$i][$j] = 0.0;
                }
            }
        }
        return new 
PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($H);
    }    
//    function getH()


    /**
     *    Return the upper triangular factor
     *
     *    @return Matrix upper triangular factor
     */
    
public function getR() {
        for (
$i 0$i $this->n; ++$i) {
            for (
$j 0$j $this->n; ++$j) {
                if (
$i $j) {
                    
$R[$i][$j] = $this->QR[$i][$j];
                } elseif (
$i == $j) {
                    
$R[$i][$j] = $this->Rdiag[$i];
                } else {
                    
$R[$i][$j] = 0.0;
                }
            }
        }
        return new 
PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($R);
    }    
//    function getR()


    /**
     *    Generate and return the (economy-sized) orthogonal factor
     *
     *    @return Matrix orthogonal factor
     */
    
public function getQ() {
        for (
$k $this->n-1$k >= 0; --$k) {
            for (
$i 0$i $this->m; ++$i) {
                
$Q[$i][$k] = 0.0;
            }
            
$Q[$k][$k] = 1.0;
            for (
$j $k$j $this->n; ++$j) {
                if (
$this->QR[$k][$k] != 0) {
                    
$s 0.0;
                    for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                        
$s += $this->QR[$i][$k] * $Q[$i][$j];
                    }
                    
$s = -$s/$this->QR[$k][$k];
                    for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                        
$Q[$i][$j] += $s $this->QR[$i][$k];
                    }
                }
            }
        }
        
/*
        for($i = 0; $i < count($Q); ++$i) {
            for($j = 0; $j < count($Q); ++$j) {
                if(! isset($Q[$i][$j]) ) {
                    $Q[$i][$j] = 0;
                }
            }
        }
        */
        
return new PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($Q);
    }    
//    function getQ()


    /**
     *    Least squares solution of A*X = B
     *
     *    @param Matrix $B A Matrix with as many rows as A and any number of columns.
     *    @return Matrix Matrix that minimizes the two norm of Q*R*X-B.
     */
    
public function solve($B) {
        if (
$B->getRowDimension() == $this->m) {
            if (
$this->isFullRank()) {
                
// Copy right hand side
                
$nx $B->getColumnDimension();
                
$X  $B->getArrayCopy();
                
// Compute Y = transpose(Q)*B
                
for ($k 0$k $this->n; ++$k) {
                    for (
$j 0$j $nx; ++$j) {
                        
$s 0.0;
                        for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                            
$s += $this->QR[$i][$k] * $X[$i][$j];
                        }
                        
$s = -$s/$this->QR[$k][$k];
                        for (
$i $k$i $this->m; ++$i) {
                            
$X[$i][$j] += $s $this->QR[$i][$k];
                        }
                    }
                }
                
// Solve R*X = Y;
                
for ($k $this->n-1$k >= 0; --$k) {
                    for (
$j 0$j $nx; ++$j) {
                        
$X[$k][$j] /= $this->Rdiag[$k];
                    }
                    for (
$i 0$i $k; ++$i) {
                        for (
$j 0$j $nx; ++$j) {
                            
$X[$i][$j] -= $X[$k][$j]* $this->QR[$i][$k];
                        }
                    }
                }
                
$X = new PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix($X);
                return (
$X->getMatrix(0$this->n-10$nx));
            } else {
                throw new 
PHPExcel_Calculation_Exception(self::MatrixRankException);
            }
        } else {
            throw new 
PHPExcel_Calculation_Exception(PHPExcel_Shared_JAMA_Matrix::MatrixDimensionException);
        }
    }    
//    function solve()

}    //    PHPExcel_Shared_JAMA_class QRDecomposition