SCM

SCM Repository

[matrix] Diff of /pkg/Matrix/src/Csparse.c
ViewVC logotype

Diff of /pkg/Matrix/src/Csparse.c

Parent Directory Parent Directory | Revision Log Revision Log | View Patch Patch

revision 2661, Wed Apr 6 06:55:54 2011 UTC revision 3018, Sat Oct 11 17:52:10 2014 UTC
# Line 1  Line 1 
1                          /* Sparse matrices in compressed column-oriented form */                          /* Sparse matrices in compressed column-oriented form */
2    
3  #include "Csparse.h"  #include "Csparse.h"
4  #include "Tsparse.h"  #include "Tsparse.h"
5  #include "chm_common.h"  #include "chm_common.h"
# Line 36  Line 37 
37      return Csparse_validate_(x, FALSE);      return Csparse_validate_(x, FALSE);
38  }  }
39    
 SEXP Csparse_validate2(SEXP x, SEXP maybe_modify) {  
     return Csparse_validate_(x, asLogical(maybe_modify));  
 }  
40    
41  SEXP Csparse_validate_(SEXP x, Rboolean maybe_modify)  #define _t_Csparse_validate
42  {  #include "t_Csparse_validate.c"
     /* NB: we do *NOT* check a potential 'x' slot here, at all */  
     SEXP pslot = GET_SLOT(x, Matrix_pSym),  
         islot = GET_SLOT(x, Matrix_iSym);  
     Rboolean sorted, strictly;  
     int j, k,  
         *dims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)),  
         nrow = dims[0],  
         ncol = dims[1],  
         *xp = INTEGER(pslot),  
         *xi = INTEGER(islot);  
43    
44      if (length(pslot) != dims[1] + 1)  #define _t_Csparse_sort
45          return mkString(_("slot p must have length = ncol(.) + 1"));  #include "t_Csparse_validate.c"
     if (xp[0] != 0)  
         return mkString(_("first element of slot p must be zero"));  
     if (length(islot) < xp[ncol]) /* allow larger slots from over-allocation!*/  
         return  
             mkString(_("last element of slot p must match length of slots i and x"));  
     for (j = 0; j < xp[ncol]; j++) {  
         if (xi[j] < 0 || xi[j] >= nrow)  
             return mkString(_("all row indices must be between 0 and nrow-1"));  
     }  
     sorted = TRUE; strictly = TRUE;  
     for (j = 0; j < ncol; j++) {  
         if (xp[j] > xp[j + 1])  
             return mkString(_("slot p must be non-decreasing"));  
         if(sorted) /* only act if >= 2 entries in column j : */  
             for (k = xp[j] + 1; k < xp[j + 1]; k++) {  
                 if (xi[k] < xi[k - 1])  
                     sorted = FALSE;  
                 else if (xi[k] == xi[k - 1])  
                     strictly = FALSE;  
             }  
     }  
     if (!sorted) {  
         if(maybe_modify) {  
             CHM_SP chx = (CHM_SP) alloca(sizeof(cholmod_sparse));  
             R_CheckStack();  
             as_cholmod_sparse(chx, x, FALSE, TRUE);/*-> cholmod_l_sort() ! */  
             /* as chx = AS_CHM_SP__(x)  but  ^^^^ sorting x in_place !!! */  
46    
47              /* Now re-check that row indices are *strictly* increasing  // R: .validateCsparse(x, sort.if.needed = FALSE) :
48               * (and not just increasing) within each column : */  SEXP Csparse_validate2(SEXP x, SEXP maybe_modify) {
49              for (j = 0; j < ncol; j++) {      return Csparse_validate_(x, asLogical(maybe_modify));
                 for (k = xp[j] + 1; k < xp[j + 1]; k++)  
                     if (xi[k] == xi[k - 1])  
                         return mkString(_("slot i is not *strictly* increasing inside a column (even after cholmod_l_sort)"));  
             }  
         } else { /* no modifying sorting : */  
             return mkString(_("row indices are not sorted within columns"));  
         }  
     } else if(!strictly) {  /* sorted, but not strictly */  
         return mkString(_("slot i is not *strictly* increasing inside a column"));  
50      }      }
51      return ScalarLogical(1);  
52    // R: Matrix:::.sortCsparse(x) :
53    SEXP Csparse_sort (SEXP x) {
54       int ok = Csparse_sort_2(x, TRUE); // modifying x directly
55       if(!ok) warning(_("Csparse_sort(x): x is not a valid (apart from sorting) CsparseMatrix"));
56       return x;
57  }  }
58    
59  SEXP Rsparse_validate(SEXP x)  SEXP Rsparse_validate(SEXP x)
# Line 188  Line 145 
145      if(cl_x[2] != 'C') error(_("not a CsparseMatrix"));      if(cl_x[2] != 'C') error(_("not a CsparseMatrix"));
146      int nnz = LENGTH(GET_SLOT(x, Matrix_iSym));      int nnz = LENGTH(GET_SLOT(x, Matrix_iSym));
147      SEXP ans;      SEXP ans;
148      char *ncl = strdup(cl_x);      char *ncl = alloca(strlen(cl_x) + 1); /* not much memory required */
149        strcpy(ncl, cl_x);
150      double *dx_x; int *ix_x;      double *dx_x; int *ix_x;
151      ncl[0] = (r_kind == x_double ? 'd' :      ncl[0] = (r_kind == x_double ? 'd' :
152                (r_kind == x_logical ? 'l' :                (r_kind == x_logical ? 'l' :
# Line 228  Line 186 
186      return ans;      return ans;
187  }  }
188    
189  SEXP Csparse_to_matrix(SEXP x)  SEXP Csparse_to_matrix(SEXP x, SEXP chk)
190  {  {
191      return chm_dense_to_matrix(cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP__(x), &c),      return chm_dense_to_matrix(cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP2(x, asLogical(chk)), &c),
192                                 1 /*do_free*/, GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));                                 1 /*do_free*/, GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
193  }  }
194    SEXP Csparse_to_vector(SEXP x)
195    {
196        return chm_dense_to_vector(cholmod_sparse_to_dense(AS_CHM_SP__(x), &c), 1);
197    }
198    
199  SEXP Csparse_to_Tsparse(SEXP x, SEXP tri)  SEXP Csparse_to_Tsparse(SEXP x, SEXP tri)
200  {  {
# Line 265  Line 227 
227    
228  SEXP Csparse_general_to_symmetric(SEXP x, SEXP uplo)  SEXP Csparse_general_to_symmetric(SEXP x, SEXP uplo)
229  {  {
230        int *adims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)), n = adims[0];
231        if(n != adims[1]) {
232            error(_("Csparse_general_to_symmetric(): matrix is not square!"));
233            return R_NilValue; /* -Wall */
234        }
235      CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chgx;      CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(x), chgx;
236      int uploT = (*CHAR(STRING_ELT(uplo,0)) == 'U') ? 1 : -1;      int uploT = (*CHAR(STRING_ELT(uplo,0)) == 'U') ? 1 : -1;
237      int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;      int Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
238      R_CheckStack();      R_CheckStack();
   
239      chgx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ uploT, chx->xtype, &c);      chgx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ uploT, chx->xtype, &c);
240      /* xtype: pattern, "real", complex or .. */      /* xtype: pattern, "real", complex or .. */
241      return chm_sparse_to_SEXP(chgx, 1, 0, Rkind, "",      return chm_sparse_to_SEXP(chgx, 1, 0, Rkind, "",
# Line 379  Line 345 
345  SEXP Csparse_dense_prod(SEXP a, SEXP b)  SEXP Csparse_dense_prod(SEXP a, SEXP b)
346  {  {
347      CHM_SP cha = AS_CHM_SP(a);      CHM_SP cha = AS_CHM_SP(a);
348      SEXP b_M = PROTECT(mMatrix_as_dgeMatrix(b));      SEXP b_M = PROTECT(mMatrix_as_dgeMatrix2(b, // transpose_if_vector =
349                                                 cha->ncol == 1));
350      CHM_DN chb = AS_CHM_DN(b_M);      CHM_DN chb = AS_CHM_DN(b_M);
351      CHM_DN chc = cholmod_allocate_dense(cha->nrow, chb->ncol, cha->nrow,      CHM_DN chc = cholmod_allocate_dense(cha->nrow, chb->ncol, cha->nrow,
352                                          chb->xtype, &c);                                          chb->xtype, &c);
# Line 410  Line 377 
377  SEXP Csparse_dense_crossprod(SEXP a, SEXP b)  SEXP Csparse_dense_crossprod(SEXP a, SEXP b)
378  {  {
379      CHM_SP cha = AS_CHM_SP(a);      CHM_SP cha = AS_CHM_SP(a);
380      SEXP b_M = PROTECT(mMatrix_as_dgeMatrix(b));      SEXP b_M = PROTECT(mMatrix_as_dgeMatrix2(b, // transpose_if_vector =
381                                                 cha->nrow == 1));
382      CHM_DN chb = AS_CHM_DN(b_M);      CHM_DN chb = AS_CHM_DN(b_M);
383      CHM_DN chc = cholmod_allocate_dense(cha->ncol, chb->ncol, cha->ncol,      CHM_DN chc = cholmod_allocate_dense(cha->ncol, chb->ncol, cha->ncol,
384                                          chb->xtype, &c);                                          chb->xtype, &c);
# Line 565  Line 533 
533      }      }
534      else { /* triangular with diag='N'): now drop the diagonal */      else { /* triangular with diag='N'): now drop the diagonal */
535          /* duplicate, since chx will be modified: */          /* duplicate, since chx will be modified: */
536          CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(duplicate(x));          SEXP xx = PROTECT(duplicate(x));
537            CHM_SP chx = AS_CHM_SP__(xx);
538          int uploT = (*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1,          int uploT = (*uplo_P(x) == 'U') ? 1 : -1,
539              Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;              Rkind = (chx->xtype != CHOLMOD_PATTERN) ? Real_kind(x) : 0;
540          R_CheckStack();          R_CheckStack();
541    
542          chm_diagN2U(chx, uploT, /* do_realloc */ FALSE);          chm_diagN2U(chx, uploT, /* do_realloc */ FALSE);
543    
544          return chm_sparse_to_SEXP(chx, /*dofree*/ 0/* or 1 ?? */,          SEXP ans = chm_sparse_to_SEXP(chx, /*dofree*/ 0/* or 1 ?? */,
545                                    uploT, Rkind, "U",                                    uploT, Rkind, "U",
546                                    GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));                                    GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym));
547            UNPROTECT(1);// only now !
548            return ans;
549      }      }
550  }  }
551    
# Line 600  Line 571 
571      if (csize >= 0 && !isInteger(j))      if (csize >= 0 && !isInteger(j))
572          error(_("Index j must be NULL or integer"));          error(_("Index j must be NULL or integer"));
573    
574      if (chx->stype) /* symmetricMatrix */  #define CHM_SUB(_M_, _i_, _j_)                                  \
575        cholmod_submatrix(_M_,                                      \
576                          (rsize < 0) ? NULL : INTEGER(_i_), rsize, \
577                          (csize < 0) ? NULL : INTEGER(_j_), csize, \
578                          TRUE, TRUE, &c)
579        CHM_SP ans;
580        if (!chx->stype) {/* non-symmetric Matrix */
581            ans = CHM_SUB(chx, i, j);
582        }
583        else {
584          /* for now, cholmod_submatrix() only accepts "generalMatrix" */          /* for now, cholmod_submatrix() only accepts "generalMatrix" */
585          chx = cholmod_copy(chx, /* stype: */ 0, chx->xtype, &c);          CHM_SP tmp = cholmod_copy(chx, /* stype: */ 0, chx->xtype, &c);
586            ans = CHM_SUB(tmp, i, j);
587            cholmod_free_sparse(&tmp, &c);
588        }
589    
590      return chm_sparse_to_SEXP(cholmod_submatrix(chx,      // "FIXME": currently dropping dimnames, and adding them afterwards in R :
591                                  (rsize < 0) ? NULL : INTEGER(i), rsize,      /* // dimnames: */
592                                  (csize < 0) ? NULL : INTEGER(j), csize,      /* SEXP x_dns = GET_SLOT(x, Matrix_DimNamesSym), */
593                                                    TRUE, TRUE, &c),      /*  dn = PROTECT(allocVector(VECSXP, 2)); */
594                                1, 0, Rkind, "",      return chm_sparse_to_SEXP(ans, 1, 0, Rkind, "", /* dimnames: */ R_NilValue);
                               /* FIXME: drops dimnames */ R_NilValue);  
595  }  }
596    
597  /**  #define _d_Csp_
598   * Subassignment:  x[i,j]  <- value  #include "t_Csparse_subassign.c"
599   *  
600   * @param x  #define _l_Csp_
601   * @param i_ integer row    index 0-origin vector (as returned from R .ind.prep2())  #include "t_Csparse_subassign.c"
602   * @param j_ integer column index 0-origin vector  
603   * @param value currently must be a dsparseVector {which is recycled if needed}  #define _i_Csp_
604   *  #include "t_Csparse_subassign.c"
605   * @return a Csparse matrix like x, but with the values replaced  
606   */  #define _n_Csp_
607  SEXP Csparse_subassign(SEXP x, SEXP i_, SEXP j_, SEXP value)  #include "t_Csparse_subassign.c"
608  {  
609      static const char  #define _z_Csp_
610          *valid_cM [] = {"dgCMatrix",// the only one, for "the moment", more later  #include "t_Csparse_subassign.c"
                         ""},  
         *valid_spv[] = {"dsparseVector",  
                         ""};  
   
     int ctype = Matrix_check_class_etc(x, valid_cM);  
     if (ctype < 0)  
         error(_("invalid class of 'x' in Csparse_subassign()"));  
     // value: assume a  "dsparseVector" for now -- slots: (i, length, x)  
     ctype = Matrix_check_class_etc(value, valid_spv);  
     if (ctype < 0)  
         error(_("invalid class of 'value' in Csparse_subassign()"));  
   
     SEXP ans,  
         pslot = GET_SLOT(x, Matrix_pSym),  
         islot = GET_SLOT(x, Matrix_iSym),  
         i_cp = PROTECT((TYPEOF(i_) == INTSXP) ?  
                        duplicate(i_) : coerceVector(i_, INTSXP)),  
         j_cp = PROTECT((TYPEOF(j_) == INTSXP) ?  
                        duplicate(j_) : coerceVector(j_, INTSXP)),  
         // for d.CMatrix and l.CMatrix  but not n.CMatrix  
         xslot = GET_SLOT(x, Matrix_xSym);  
611    
     int *dims = INTEGER(GET_SLOT(x, Matrix_DimSym)),  
         nrow = dims[0],  
         ncol = dims[1],  
         *xp = INTEGER(pslot),  
         *xi = INTEGER(islot),  
         *ii = INTEGER(i_cp), len_i = LENGTH(i_cp),  
         *jj = INTEGER(j_cp), len_j = LENGTH(j_cp),  
         i, j, k;  
     int    *val_i = INTEGER(GET_SLOT(value, Matrix_iSym));  
     double *val_x =   REAL (GET_SLOT(value, Matrix_xSym));  
     int len_val = asInteger(GET_SLOT(value, Matrix_lengthSym));  
     int p_last = xp[0];  
   
     // for d.CMatrix only:  
     double *xx = REAL(xslot);  
     double ind; // the index that goes all the way from 1:(len_i * len_j)  
612    
     PROTECT(ans = duplicate(x));  
     for(j = 0; j < ncol; j++) {  
     }  
     UNPROTECT(3);  
     return ans;  
 }  
613    
614  SEXP Csparse_MatrixMarket(SEXP x, SEXP fname)  SEXP Csparse_MatrixMarket(SEXP x, SEXP fname)
615  {  {
# Line 699  Line 638 
638   *   *
639   * @return  a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries   * @return  a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries
640   */   */
641  SEXP diag_tC_ptr(int n, int *x_p, double *x_x, int *perm, SEXP resultKind)  SEXP diag_tC_ptr(int n, int *x_p, double *x_x, Rboolean is_U, int *perm,
642  /*                                ^^^^^^ FIXME[Generalize] to int / ... */  /*                                ^^^^^^ FIXME[Generalize] to int / ... */
643                     SEXP resultKind)
644  {  {
645      const char* res_ch = CHAR(STRING_ELT(resultKind,0));      const char* res_ch = CHAR(STRING_ELT(resultKind,0));
646      enum diag_kind { diag, diag_backpermuted, trace, prod, sum_log      enum diag_kind { diag, diag_backpermuted, trace, prod, sum_log, min, max, range
647      } res_kind = ((!strcmp(res_ch, "trace")) ? trace :      } res_kind = ((!strcmp(res_ch, "trace")) ? trace :
648                    ((!strcmp(res_ch, "sumLog")) ? sum_log :                    ((!strcmp(res_ch, "sumLog")) ? sum_log :
649                     ((!strcmp(res_ch, "prod")) ? prod :                     ((!strcmp(res_ch, "prod")) ? prod :
650                        ((!strcmp(res_ch, "min")) ? min :
651                         ((!strcmp(res_ch, "max")) ? max :
652                          ((!strcmp(res_ch, "range")) ? range :
653                      ((!strcmp(res_ch, "diag")) ? diag :                      ((!strcmp(res_ch, "diag")) ? diag :
654                       ((!strcmp(res_ch, "diagBack")) ? diag_backpermuted :                       ((!strcmp(res_ch, "diagBack")) ? diag_backpermuted :
655                        -1)))));                           -1))))))));
656      int i, n_x, i_from = 0;      int i, n_x, i_from;
657      SEXP ans = PROTECT(allocVector(REALSXP,      SEXP ans = PROTECT(allocVector(REALSXP,
658  /*                                 ^^^^  FIXME[Generalize] */  /*                                 ^^^^  FIXME[Generalize] */
659                                     (res_kind == diag ||                                     (res_kind == diag ||
660                                      res_kind == diag_backpermuted) ? n : 1));                                      res_kind == diag_backpermuted) ? n :
661                                       (res_kind == range ? 2 : 1)));
662      double *v = REAL(ans);      double *v = REAL(ans);
663  /*  ^^^^^^      ^^^^  FIXME[Generalize] */  /*  ^^^^^^      ^^^^  FIXME[Generalize] */
664    
665        i_from = (is_U ? -1 : 0);
666    
667  #define for_DIAG(v_ASSIGN)                                              \  #define for_DIAG(v_ASSIGN)                                              \
668      for(i = 0; i < n; i++, i_from += n_x) {                             \      for(i = 0; i < n; i++) {                                    \
669          /* looking at i-th column */                                    \          /* looking at i-th column */                                    \
670          n_x = x_p[i+1] - x_p[i];/* #{entries} in this column */ \          n_x = x_p[i+1] - x_p[i];/* #{entries} in this column */ \
671            if( is_U) i_from += n_x;                                \
672          v_ASSIGN;                                                       \          v_ASSIGN;                                                       \
673            if(!is_U) i_from += n_x;                                \
674      }      }
675    
676      /* NOTA BENE: we assume  -- uplo = "L" i.e. lower triangular matrix      /* NOTA BENE: we assume  -- uplo = "L" i.e. lower triangular matrix
677       *            for uplo = "U" (makes sense with a "dtCMatrix" !),       *            for uplo = "U" (makes sense with a "dtCMatrix" !),
678       *            should use  x_x[i_from + (nx - 1)] instead of x_x[i_from],       *            should use  x_x[i_from + (n_x - 1)] instead of x_x[i_from],
679       *            where nx = (x_p[i+1] - x_p[i])       *            where n_x = (x_p[i+1] - x_p[i])
680       */       */
681    
682      switch(res_kind) {      switch(res_kind) {
683      case trace:      case trace: // = sum
684          v[0] = 0.;          v[0] = 0.;
685          for_DIAG(v[0] += x_x[i_from]);          for_DIAG(v[0] += x_x[i_from]);
686          break;          break;
# Line 747  Line 695 
695          for_DIAG(v[0] *= x_x[i_from]);          for_DIAG(v[0] *= x_x[i_from]);
696          break;          break;
697    
698        case min:
699            v[0] = R_PosInf;
700            for_DIAG(if(v[0] > x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from]);
701            break;
702    
703        case max:
704            v[0] = R_NegInf;
705            for_DIAG(if(v[0] < x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from]);
706            break;
707    
708        case range:
709            v[0] = R_PosInf;
710            v[1] = R_NegInf;
711            for_DIAG(if(v[0] > x_x[i_from]) v[0] = x_x[i_from];
712                     if(v[1] < x_x[i_from]) v[1] = x_x[i_from]);
713            break;
714    
715      case diag:      case diag:
716          for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);          for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);
717          break;          break;
# Line 754  Line 719 
719      case diag_backpermuted:      case diag_backpermuted:
720          for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);          for_DIAG(v[i] = x_x[i_from]);
721    
722          warning(_("resultKind = 'diagBack' (back-permuted) is experimental"));          warning(_("%s = '%s' (back-permuted) is experimental"),
723                    "resultKind", "diagBack");
724          /* now back_permute : */          /* now back_permute : */
725          for(i = 0; i < n; i++) {          for(i = 0; i < n; i++) {
726              double tmp = v[i]; v[i] = v[perm[i]]; v[perm[i]] = tmp;              double tmp = v[i]; v[i] = v[perm[i]]; v[perm[i]] = tmp;
# Line 775  Line 741 
741   * Extract the diagonal entries from *triangular* Csparse matrix  __or__ a   * Extract the diagonal entries from *triangular* Csparse matrix  __or__ a
742   * cholmod_sparse factor (LDL = TRUE).   * cholmod_sparse factor (LDL = TRUE).
743   *   *
744     * @param obj -- now a cholmod_sparse factor or a dtCMatrix
745   * @param pslot  'p' (column pointer)   slot of Csparse matrix/factor   * @param pslot  'p' (column pointer)   slot of Csparse matrix/factor
746   * @param xslot  'x' (non-zero entries) slot of Csparse matrix/factor   * @param xslot  'x' (non-zero entries) slot of Csparse matrix/factor
747   * @param perm_slot  'perm' (= permutation vector) slot of corresponding CHMfactor;   * @param perm_slot  'perm' (= permutation vector) slot of corresponding CHMfactor;
# Line 783  Line 750 
750   *   *
751   * @return  a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries   * @return  a SEXP, either a (double) number or a length n-vector of diagonal entries
752   */   */
753  SEXP diag_tC(SEXP pslot, SEXP xslot, SEXP perm_slot, SEXP resultKind)  SEXP diag_tC(SEXP obj, SEXP resultKind)
754  {  {
755    
756        SEXP
757            pslot = GET_SLOT(obj, Matrix_pSym),
758            xslot = GET_SLOT(obj, Matrix_xSym);
759        Rboolean is_U = (R_has_slot(obj, Matrix_uploSym) &&
760                         *CHAR(asChar(GET_SLOT(obj, Matrix_uploSym))) == 'U');
761      int n = length(pslot) - 1, /* n = ncol(.) = nrow(.) */      int n = length(pslot) - 1, /* n = ncol(.) = nrow(.) */
762          *x_p  = INTEGER(pslot),          *x_p  = INTEGER(pslot), pp = -1, *perm;
         *perm = INTEGER(perm_slot);  
763      double *x_x = REAL(xslot);      double *x_x = REAL(xslot);
764  /*  ^^^^^^        ^^^^ FIXME[Generalize] to INTEGER(.) / LOGICAL(.) / ... xslot !*/  /*  ^^^^^^        ^^^^ FIXME[Generalize] to INTEGER(.) / LOGICAL(.) / ... xslot !*/
765    
766      return diag_tC_ptr(n, x_p, x_x, perm, resultKind);      if(R_has_slot(obj, Matrix_permSym))
767            perm = INTEGER(GET_SLOT(obj, Matrix_permSym));
768        else perm = &pp;
769    
770        return diag_tC_ptr(n, x_p, x_x, is_U, perm, resultKind);
771  }  }
772    
773    
774  /**  /**
775   * Create a Csparse matrix object from indices and/or pointers.   * Create a Csparse matrix object from indices and/or pointers.
776   *   *

Legend:
Removed from v.2661  
changed lines
  Added in v.3018

root@r-forge.r-project.org
ViewVC Help
Powered by ViewVC 1.0.0  
Thanks to:
Vienna University of Economics and Business University of Wisconsin - Madison Powered By FusionForge