Funciones que usan Pds::Matrix, Ejemplo: Pds::Sin(), Pds::Cos(), Pds::Exp(), Pds::Sqrt, etc. Más...

Namespaces
namespace	Pds
	Nombre de espacio para Pds (Procesamiento Digital de Senales)

Funciones trigonometricas
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::Sin (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función seno. Más...

Pds::Matrix	Pds::Cos (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función coseno. Más...

Pds::Matrix	Pds::Tan (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función tangente. Más...

Funciones exponencial
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::Exp (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función exponente. Más...

Pds::Matrix	Pds::TwoExp (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función exponente de 2. Más...

Pds::Matrix	Pds::Log (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo natural. Más...

Pds::Matrix	Pds::Ln (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo natural. Más...

Pds::Matrix	Pds::Log2 (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo de base 2. Más...

Pds::Matrix	Pds::Log10 (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo de base 10. Más...

Funciones de potencia
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::Sqrt (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función raiz cuadrada. Más...

Pds::Matrix	Pds::Pow (const Pds::Matrix &A, double var)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función pow. Más...

Pds::Matrix	Pds::Pow (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función pow. Más...

Pds::Matrix	Pds::Atan2 (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función atan2. Más...

Funciones pseudo Hb
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::XqHb (double p, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$. Más...

Pds::Matrix	Pds::XqHb (const Pds::Matrix &A, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$. Más...

double	Pds::DXqHb (double p, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$. Más...

Pds::Matrix	Pds::DXqHb (const Pds::Matrix &A, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$. Más...

Funciones relativas a la Entropia binaria
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::PLog2P (double p)
	Retorna el resultado de evaluar la función Pds::PLog2P(). Más...

Pds::Matrix	Pds::PLog2P (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Pds::PLog2P(). Más...

double	Pds::CrossEntropy (double p, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária. Más...

Pds::Matrix	Pds::CrossEntropy (const Pds::Matrix &P, const Pds::Matrix &Q)
	Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária. Más...

double	Pds::KLDivergence (double p, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la Kullback–Leibler divergence. Más...

Pds::Matrix	Pds::KLDivergence (const Pds::Matrix &P, const Pds::Matrix &Q)
	Retorna el resultado de evaluar la Kullback–Leibler divergence. Más...

Funciones de Entropia binaria
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::Hb (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária. Más...

Pds::Matrix	Pds::Hb (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Entropia binária. Más...

double	Pds::HbInv (double h)
	Retorna el valor de la función de entropía binaria para un valor de $h\approx h_b(p)$ . Más...

Pds::Matrix	Pds::HbInv (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función inversa de la Entropia binária. Más...

double	Pds::Logit2 (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función logit. Más...

Pds::Matrix	Pds::Logit2 (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logit. Más...

double	Pds::Hbn (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária natural. Más...

Pds::Matrix	Pds::Hbn (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Entropia binária natural. Más...

Funciones Tsallis
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::qExp (double x, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la función q-exponent de Tsallis. Más...

Pds::Matrix	Pds::qExp (const Pds::Matrix &A, double q)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función q-exponent de Tsallis. Más...

double	Pds::qLog (double x, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la función q-logaritmic de Tsallis. Más...

Pds::Matrix	Pds::qLog (const Pds::Matrix &A, double q)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función q-logaritmic de Tsallis. Más...

double	Pds::qHbn (double x, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la función entropia de Tsallis. Más...

Pds::Matrix	Pds::qHbn (const Pds::Matrix &A, double q)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función entropia de Tsallis. Más...

double	Pds::qDHbn (double x, double q)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función entropia de Tsallis. Más...

Pds::Matrix	Pds::qDHbn (const Pds::Matrix &A, double q)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada función entropia de Tsallis. Más...

Funciones de Information Gain
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::InformationGain (const Pds::Matrix &B, const std::vector< Pds::Matrix > &A, double Umbral=0.5)
	Retorna el Information Gain entre si mismo B y {A[0],A[1],...,A[N-1]}. Antes de comprarar las matrices se binarizan con el umbral Umbral. A[n]>Umbral, B>Umbral. Más...

Pds::Vector	Pds::InformationGainScale (const Pds::Vector &Y, double Umbral=0.5)
	Retorna un vector con todos los valores de Information Gain, dependiendo en donde se realice un corte en el vector . Más...

Pds::Vector	Pds::InformationSumScale (const Pds::Vector &Y, double Umbral=0.5)
	Retorna un vector con todos los valores de Information Sum, dependiendo en donde se realice un corte en el vector . Más...

Funciones Cumulative density functions
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::CDF::Phi (double x)
	Calcula el valor de la función $\Phi(x)$ . Más...

double	Pds::CDF::Phi (double x, double mu, double sigma)
	Calcula el valor de la función $\Phi(x)$ . Más...

Pds::Matrix	Pds::CDF::Phi (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la función $\Phi(x)$ . Más...

double	Pds::CDF::Probit (double p)
	Calcula el valor de la función $\Phi^{-1}(p)$ que es la inversa de $\Phi(x)\equiv$ Pds::CDF::Phi(). Más...

Pds::Matrix	Pds::CDF::Probit (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la función $\Phi^{-1}(p)$ que es la inversa de $\Phi(x)\equiv$ Pds::CDF::Phi(). Más...

Funciones Estadisticas
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::Var (const Pds::Matrix &A, double *mean)
	Calcula el valor de la varianza de la matriz A. Más...

double	Pds::Var (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la varianza de la matriz A. Más...

double	Pds::Mean (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor medio de los elementos de la matriz A. Más...

double	Pds::Sum (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la suma de los elementos de la matriz A. Más...

double	Pds::R2 (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B)
	Calcula el coeficiente de determinación o . Más...

double	Pds::Accuracy (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B, double Umbral=0.5)
	Calcula el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. A>Umbral, B>Umbral. Más...

double	Pds::AccuracyBatchBlock (const Pds::BatchBlock &A, const Pds::BatchBlock &B, double Umbral=0.5)
	Calcula el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. A>Umbral, B>Umbral. Más...

bool	Pds::CountRoundEqualIn (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B, unsigned int &S, unsigned int &T)
	Calcula el número de elementos enteros iguales entre las matrices A y B. Más...

bool	Pds::CountRoundEqualInBatchBlock (const Pds::BatchBlock &A, const Pds::BatchBlock &B, unsigned int &S, unsigned int &T)
	Calcula el número de elementos enteros iguales entre los objetos A y B. Más...

bool	Pds::SquareErrorInBatchBlock (const Pds::BatchBlock &A, const Pds::BatchBlock &B, double &S)
	Calcula el Square Error entre A y B. Más...

double	Pds::NAccuracy (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B)
	Calcula el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. round(A), round(B). Más...

double	Pds::MeanAbsoluteError (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B)
	Calcula el valor del error absoluto medio. Más...

Funciones de álgebra lineal
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::ArgMax (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el identicador (ID) de la posicion del máximo en la matriz. En caso de existir varios máximos la función retorna el primero en ser encontrado. Más...

double	Pds::ArgMin (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el identicador (ID) de la posicion del mínimo en la matriz. En caso de existir varios mínimos la función retorna el primero en ser encontrado. Más...

double	Pds::Det (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la detrminante de una matriz. Más...

double	Pds::RMS (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor raiz quadrático medio de una matriz. Más...

double	Pds::MeanAbsolute (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor absoluto medio de una matriz. Más...

double	Pds::MeanSquare (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor quadrático medio de una matriz. Más...

double	Pds::SumSquare (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la suma quadrática de una matriz. Más...

double	Pds::Norm (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor dela norma (Frobenius) de una matriz. Más...

double	Pds::NormDiff (const Pds::Matrix &A, const Pds::Matrix &B)
	Calcula el valor dela norma (Frobenius) de una matriz. Más...

Funciones de activación
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::SQNL (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función SQNL. Más...

double	Pds::SQNL (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función SQNL. Más...

Pds::Matrix	Pds::DSQNL (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función SQNL. Más...

double	Pds::DSQNL (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función SQNL. Más...

Pds::Matrix	Pds::Identity (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función linear. Más...

double	Pds::Identity (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función linear. Más...

Pds::Matrix	Pds::DIdentity (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función linear. Más...

double	Pds::DIdentity (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función linear. Más...

Pds::Matrix	Pds::SoftSign (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función SoftSign. Más...

double	Pds::SoftSign (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función SoftSign. Más...

Pds::Matrix	Pds::DSoftSign (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función SoftSign. Más...

double	Pds::DSoftSign (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función SoftSign. Más...

Pds::Matrix	Pds::ELU (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función ELU. Más...

double	Pds::ELU (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función ELU. Más...

Pds::Matrix	Pds::DELU (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función ELU. Más...

double	Pds::DELU (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función ELU. Más...

Pds::Matrix	Pds::SoftPlus (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función SoftPlus. Más...

double	Pds::SoftPlus (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función SoftPlus. Más...

Pds::Matrix	Pds::DSoftPlus (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función SoftPlus. Más...

double	Pds::DSoftPlus (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función SoftPlus. Más...

Pds::Matrix	Pds::ReLU (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función ReLU. Más...

double	Pds::ReLU (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función ReLU. Más...

Pds::Matrix	Pds::DReLU (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función ReLU. Más...

double	Pds::DReLU (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función ReLU. Más...

Pds::Matrix	Pds::LeakyReLU (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función ReLU. Más...

double	Pds::LeakyReLU (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función Leaky ReLU. Más...

Pds::Matrix	Pds::DLeakyReLU (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función ReLU. Más...

double	Pds::DLeakyReLU (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función Leaky ReLU. Más...

Pds::Matrix	Pds::Gaussian (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función gaussiana. Más...

double	Pds::Gaussian (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función gaussiana. Más...

Pds::Matrix	Pds::DGaussian (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar la función gaussiana. Más...

double	Pds::DGaussian (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función gaussiana. Más...

Pds::Matrix	Pds::Tanh (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función tangente hiperbólico. Más...

double	Pds::Tanh (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función tangente hiperbólico. Más...

Pds::Matrix	Pds::DTanh (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función tangente hiperbólico. Más...

double	Pds::DTanh (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función tangente hiperbólico. Más...

Pds::Matrix	Pds::Sigmoid (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función sigmoid. Más...

double	Pds::Sigmoid (double x)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función sigmoid. Más...

Pds::Matrix	Pds::DSigmoid (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función sigmoid. Más...

double	Pds::DSigmoid (double x)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función sigmoid. Más...

Funciones de activación multiple
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::SoftMax (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar la función SoftMax. Más...

Pds::Matrix	Pds::HardMax (const Pds::Matrix &X)
	Retorna el resultado de evaluar la función HardMax (ArgMax in Machine learning). Más...

Funcione de analisis combinatorio
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
unsigned int	Pds::Factorial (unsigned int n)
	Evalúa factorial de n, igual a n!. Más...

unsigned int	Pds::NchooseK (unsigned int n, unsigned int k)
	Retorna el combinatorio (n,k) Más...

unsigned int	Pds::NmultichooseK (unsigned int n, unsigned int k)
	Retorna el combinatorio (n,k) Más...

Funciones de aredondamento a enteros
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::UnitStep (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función UnitStep(). Más...

Pds::Matrix	Pds::UnitStep (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar la función UnitStep(). Más...

double	Pds::UnitRamp (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función UnitRamp(). Más...

Pds::Matrix	Pds::UnitRamp (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar la función UnitRamp(). Más...

double	Pds::SignNZ (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función Sign Non Zero. Más...

double	Pds::Sign (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función Sign. Más...

Pds::Matrix	Pds::Sign (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Sign. Más...

Pds::Matrix	Pds::Round (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función round. Más...

Funciones de telecomunicaciones
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
double	Pds::MuLaw (double x, double Mu)
	Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ (ley mu). Más...

Pds::Matrix	Pds::MuLaw (const Pds::Matrix &A, double Mu)
	Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ . (ley mu). Más...

double	Pds::MuLawInv (double y, double Mu)
	Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ (ley mu). Más...

Pds::Matrix	Pds::MuLawInv (const Pds::Matrix &A, double Mu)
	Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ . (ley mu). Más...

Funciones relativas a la convolução
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::Conv2DCh (const std::vector< Pds::Matrix > &A, const std::vector< Pds::Matrix > &Kernel, const std::vector< unsigned int > &Strides={1, 1}, Pds::Ra::Padding Padding=Pds::Ra::Valid)
	Calcula la convolución de todos los canales entre A y Kernel. Más...

Pds::Vector	Pds::Conv1DCh (const std::vector< Pds::Vector > &A, const std::vector< Pds::Vector > &Kernel, unsigned int Strides=1, Pds::Ra::Padding Padding=Pds::Ra::Valid)
	Calcula la convolución de todos los canales entre A y Kernel. Más...

Pds::Matrix	Pds::Conv1DCh (const std::vector< Pds::Matrix > &A, const std::vector< Pds::Vector > &Kernel, unsigned int Strides=1, Pds::Ra::Padding Padding=Pds::Ra::Valid)
	Calcula la convolución de todos los canales entre A y Kernel. Más...

Funciones varias
Descripcion de algunas funciónes matematicas que usan Pds::Matrix.
Pds::Matrix	Pds::Abs (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función valor absoluto. Más...

double	Pds::Logit (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función logit. Más...

Pds::Matrix	Pds::Logit (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logit. Más...

Pds::Matrix	Pds::Erf (const Pds::Matrix &A)
	Calcula el valor de la función . Más...

double	Pds::Sinc (double x)
	Retorna el resultado de evaluar la función sinc. Más...

Pds::Matrix	Pds::Sinc (const Pds::Matrix &A)
	Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función sinc. Más...

Descripción detallada

Funciones que usan Pds::Matrix, Ejemplo: Pds::Sin(), Pds::Cos(), Pds::Exp(), Pds::Sqrt, etc.

#include <Pds/MathMatrix>

Estas funciónes trabajan con una matriz de la forma.

$\mathbf{A}=\left(\begin{matrix} a_{00} & a_{01} & \cdots & a_{0(Ncol-1)}\\ a_{10} & a_{11} & \cdots & a_{1(Ncol-1)}\\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ a_{(Nlin-2)0} & a_{(Nlin-2)1} & \cdots & a_{(Nlin-2)(Ncol-1)}\\ a_{(Nlin-1)0} & a_{(Nlin-1)1} & \cdots & a_{(Nlin-1)(Ncol-1)}\\ \end{matrix}\right)$

$A\equiv [a_{i,j}]$

nlin es el número de lineas y ncol es el número de columnas.

Informacion adicional puede ser encontrada en [5]

Documentación de las funciones

◆ Sin()

Pds::Matrix Pds::Sin ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función seno.

$sin(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Cos()

Pds::Matrix Pds::Cos ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función coseno.

$cos(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Tan()

Pds::Matrix Pds::Tan ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función tangente.

$tan(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Exp()

Pds::Matrix Pds::Exp ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función exponente.

$e^A$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ TwoExp()

Pds::Matrix Pds::TwoExp ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función exponente de 2.

$2^A$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Log()

Pds::Matrix Pds::Log ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo natural.

$ln(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply(); Pds::Ln()

◆ Ln()

Pds::Matrix Pds::Ln ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo natural.

$ln(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply(); Pds::Log()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Log2()

Pds::Matrix Pds::Log2 ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo de base 2.

$log_2(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Log10()

Pds::Matrix Pds::Log10 ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logaritmo de base 10.

$log_{10}(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Sqrt()

Pds::Matrix Pds::Sqrt ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función raiz cuadrada.

$\sqrt{A}$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Pow() [1/2]

Pds::Matrix Pds::Pow	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	var
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función pow.

$A^{var} \equiv pow(A,var)$

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	var	La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_vector_poly.cpp.

◆ Pow() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Pow	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función pow.

$A^B \equiv pow(A,B)$

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	B	La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Atan2()

Pds::Matrix Pds::Atan2	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función atan2.

$atan2(A,B)$

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	B	La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ XqHb() [1/2]

double Pds::XqHb	(	double	p,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$.

$XqHb(p,q)=\begin{cases} 0 & \text{ if } ~ p\leq 0 \\ \left(\frac{p}{0.5}\right)^q & \text{ if } ~ 0<p<0.5\\ 1 & \text{ if } ~ p=0.5 \\ \left(\frac{1-p}{0.5}\right)^q & \text{ if } ~ 0.5<p<1\\ 0 & \text{ if } ~ 1\leq p \\ \end{cases}$

qHb

Parámetros

[in]	p	La variable a evaluar
[in]	q	parámetro potencia.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_pseudohb.cpp.

◆ XqHb() [2/2]

Pds::Matrix Pds::XqHb	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$.

$XqHb(p,q)=\begin{cases} 0 & \text{ if } ~ p\leq 0 \\ \left(\frac{p}{0.5}\right)^q & \text{ if } ~ 0<p<0.5\\ 1 & \text{ if } ~ p=0.5 \\ \left(\frac{1-p}{0.5}\right)^q & \text{ if } ~ 0.5<p<1\\ 0 & \text{ if } ~ 1\leq p \\ \end{cases}$

$XqHb(A,q)$

qHb

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	q	parámetro potencia.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DXqHb() [1/2]

double Pds::DXqHb	(	double	p,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$.

$DXqHb(p,q)=\begin{cases} 0 & \text{ if } ~ p\leq 0 \\ +2q\left(\frac{p}{0.5}\right)^{q-1} & \text{ if } ~ 0<p<0.5\\ \pm 2q & \text{ if } ~ p=0.5 \text{ with~random~signal }\\ -2q\left(\frac{1-p}{0.5}\right)^{q-1} & \text{ if } ~ 0.5<p<1\\ 0 & \text{ if } ~ 1\leq p \\ \end{cases}$

qHb

Parámetros

[in]	p	La variable a evaluar
[in]	q	parámetro potencia.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_pseudohb.cpp.

◆ DXqHb() [2/2]

Pds::Matrix Pds::DXqHb	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función pseudo entropia $XqHb(p,q)$.

$DXqHb(p,q)=\begin{cases} 0 & \text{ if } ~ p\leq 0 \\ +2q\left(\frac{p}{0.5}\right)^{q-1} & \text{ if } ~ 0<p<0.5\\ \pm 2q & \text{ if } ~ p=0.5 \text{ with~random~signal }\\ -2q\left(\frac{1-p}{0.5}\right)^{q-1} & \text{ if } ~ 0.5<p<1\\ 0 & \text{ if } ~ 1\leq p \\ \end{cases}$

$DXqHb(A,q)$

qHb

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	q	parámetro potencia.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ PLog2P() [1/2]

double Pds::PLog2P ( double p )

Retorna el resultado de evaluar la función Pds::PLog2P().

$PLog2P(p)=\begin{cases} 0 & \text{ if } p=0 \\ p~log_2(p) & \text{ else } \end{cases}$

Pds::PLog2P()

Parámetros

[in] p La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_mathmatrix_plog2p.cpp.

◆ PLog2P() [2/2]

Pds::Matrix Pds::PLog2P ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Pds::PLog2P().

$PLog2P(p)=\begin{cases} 0 & \text{ if } p=0 \\ p~log_2(p) & \text{ else } \end{cases}$

Pds::PLog2P()

$PLog2P(\mathbf{A}) \equiv PLog2P(a_i)\qquad \forall a_i \in \mathbf{A}$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ CrossEntropy() [1/2]

double Pds::CrossEntropy	(	double	p,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária.

$Pds::CrossEntropy(p,q)=-p~log_2(q)-(1-p) log_2(1-q)$

$Pds::CrossEntropy(p,q)=Pds::KLDivergence(p,q)+Pds::Hb(p)$

Valores
Pds::CrossEntropy(0.0,0.0):	0
Pds::CrossEntropy(0.0,1.0):	inf
Pds::CrossEntropy(1.0,0.0):	inf
Pds::CrossEntropy(1.0,1.0):	0

Pds::CrossEntropy()

Parámetros

[in]	p	La primeira probabilidade.
[in]	q	La segunda probabilidade.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_mathmatrix_crossentropy.cpp.

◆ CrossEntropy() [2/2]

Pds::Matrix Pds::CrossEntropy	(	const Pds::Matrix &	P,
		const Pds::Matrix &	Q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária.

$Pds::CrossEntropy(p,q)=-p~log_2(q)-(1-p) log_2(1-q)$

$Pds::CrossEntropy(p,q)=Pds::KLDivergence(p,q)+Pds::Hb(p)$

Valores
Pds::CrossEntropy(0.0,0.0):	0
Pds::CrossEntropy(0.0,1.0):	inf
Pds::CrossEntropy(1.0,0.0):	inf
Pds::CrossEntropy(1.0,1.0):	0

Pds::CrossEntropy()

Parámetros

[in]	P	La primeira probabilidade.
[in]	Q	La segunda probabilidade.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ KLDivergence() [1/2]

double Pds::KLDivergence	(	double	p,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la Kullback–Leibler divergence.

$Pds::KLDivergence(p,q)=-p~log_2\left(\frac{q}{p}\right)-(1-p) log_2\left(\frac{1-q}{1-p}\right)$

$Pds::CrossEntropy(p,q)=Pds::KLDivergence(p,q)+Pds::Hb(p)$

Valores
Pds::KLDivergence(0.0,0.0):	0
Pds::KLDivergence(0.0,1.0):	inf
Pds::KLDivergence(1.0,0.0):	inf
Pds::KLDivergence(1.0,1.0):	0

Pds::KLDivergence()

Parámetros

[in]	p	La primeira probabilidade.
[in]	q	La segunda probabilidade.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_mathmatrix_kldivergence.cpp.

◆ KLDivergence() [2/2]

Pds::Matrix Pds::KLDivergence	(	const Pds::Matrix &	P,
		const Pds::Matrix &	Q
	)

Retorna el resultado de evaluar la Kullback–Leibler divergence.

$Pds::KLDivergence(p,q)=-p~log_2\left(\frac{q}{p}\right)-(1-p) log_2\left(\frac{1-q}{1-p}\right)$

$Pds::CrossEntropy(p,q)=Pds::KLDivergence(p,q)+Pds::Hb(p)$

Valores
Pds::KLDivergence(0.0,0.0):	0
Pds::KLDivergence(0.0,1.0):	inf
Pds::KLDivergence(1.0,0.0):	inf
Pds::KLDivergence(1.0,1.0):	0

Pds::KLDivergence()

Parámetros

[in]	P	La primeira probabilidade.
[in]	Q	La segunda probabilidade.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Hb() [1/2]

double Pds::Hb ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária.

$h_b(x)=-x~log_2(x)-(1-x) log_2(1-x)$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_coin_create.cpp, example_exponential_create.cpp, example_matrixmath.cpp, example_normal_create.cpp, example_rayleigh_create.cpp y example_uniform_create.cpp.

◆ Hb() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Hb ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Entropia binária.

$h_b(x)=-x~log_2(x)-(1-x) log_2(1-x)$

$h_b(\mathbf{A}) \equiv h_b(a_i)\qquad \forall a_i \in \mathbf{A}$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ HbInv() [1/2]

double Pds::HbInv ( double h )

Retorna el valor de la función de entropía binaria para un valor de $h\approx h_b(p)$ .

$h_b(p)\equiv -p~log_2(p)-(1-p)~log_2(1-p)$

Parámetros

[in] h Valor de entrada.

Devuelve: El valor de en $h\approx h_b(p)$ . La busqueeda finaliza quando $|h-H_b(p)|<|\frac{E(h)}{1000000}|$ , .

◆ HbInv() [2/2]

Pds::Matrix Pds::HbInv ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función inversa de la Entropia binária.

$h_b(p)\equiv -p~log_2(p)-(1-p)~log_2(1-p)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: El valor de en $h\approx h_b(p)$ . La busqueeda finaliza quando $|h-H_b(p)|<|\frac{E(h)}{1000000}|$ , .

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Logit2() [1/2]

double Pds::Logit2 ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función logit.

$log_2\left(\frac{x}{1-x}\right) \equiv -\frac{d~H_b(x)}{dx}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Logit2() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Logit2 ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logit.

$log_2\left(\frac{A}{1-A}\right) \equiv -\frac{d~H_b(x)}{dx}$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Hbn() [1/2]

double Pds::Hbn ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función Entropia binária natural.

$h_b(x)=-x~log(x)-(1-x) log(1-x)$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Hbn() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Hbn ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Entropia binária natural.

$h_b(x)=-x~log(x)-(1-x) log(1-x)$

$h_b(\mathbf{A}) \equiv h_b(a_i)\qquad \forall a_i \in \mathbf{A}$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ qExp() [1/2]

double Pds::qExp	(	double	x,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función q-exponent de Tsallis.

$qExp(x) = \begin{cases} e^{x} & \text{if }q=1, \\[6pt] [1+(1-q)x]^{1/(1-q)} & \text{if }q \ne 1 \text{ and } 1+(1-q)x >0, \\[6pt] 0^{1/(1-q)} & \text{if }q \ne 1\text{ and }1+(1-q)x \le 0, \\[6pt] \end{cases}$

qExp

Parámetros

[in]	x	La variable a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_tsallis.cpp.

◆ qExp() [2/2]

Pds::Matrix Pds::qExp	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función q-exponent de Tsallis.

$qExp(x) = \begin{cases} e^{x} & \text{if }q=1, \\[6pt] [1+(1-q)x]^{1/(1-q)} & \text{if }q \ne 1 \text{ and } 1+(1-q)x >0, \\[6pt] 0^{1/(1-q)} & \text{if }q \ne 1\text{ and }1+(1-q)x \le 0, \\[6pt] \end{cases}$

$qExp(A)$

qExp

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ qLog() [1/2]

double Pds::qLog	(	double	x,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función q-logaritmic de Tsallis.

$qLog(x) = \begin{cases}\ln(x)&{\text{if }}x>0{\text{ and }}q=1\\[8pt]{\dfrac {x^{1-q}-1}{1-q}}&{\text{if }}x>0{\text{ and }}q\neq 1\\[8pt]{\text{Undefined }}&{\text{if }}x\leq 0\\[8pt]\end{cases}$

qLog

Parámetros

[in]	x	La variable a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_tsallis.cpp.

◆ qLog() [2/2]

Pds::Matrix Pds::qLog	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función q-logaritmic de Tsallis.

$qLog(x) = \begin{cases}\ln(x)&{\text{if }}x>0{\text{ and }}q=1\\[8pt]{\dfrac {x^{1-q}-1}{1-q}}&{\text{if }}x>0{\text{ and }}q\neq 1\\[8pt]{\text{Undefined }}&{\text{if }}x\leq 0\\[8pt]\end{cases}$

$qLog(A)$

qLog

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ qHbn() [1/2]

double Pds::qHbn	(	double	x,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la función entropia de Tsallis.

$qHbn(x) = \frac{1-x^{q}-(1-x)^{q}}{q-1}$

qHb

Parámetros

[in]	x	La variable a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_tsallis.cpp.

◆ qHbn() [2/2]

Pds::Matrix Pds::qHbn	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función entropia de Tsallis.

$qHbn(x) = \frac{1-x^{q}-(1-x)^{q}}{q-1}$

$qHbn(A)$

qHb

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ qDHbn() [1/2]

double Pds::qDHbn	(	double	x,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función entropia de Tsallis.

$qDHbn(x) = \frac{-q~x^{q-1}+q~(1-x)^{q-1}}{q-1}$

qHb

Parámetros

[in]	x	La variable a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_tsallis.cpp.

◆ qDHbn() [2/2]

Pds::Matrix Pds::qDHbn	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	q
	)

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada función entropia de Tsallis.

$qDHbn(x) = \frac{-q~x^{q-1}+q~(1-x)^{q-1}}{q-1}$

$qDHbn(A)$

qHb

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	q	parámetro Tsallis.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ InformationGain()

double Pds::InformationGain	(	const Pds::Matrix &	B,
		const std::vector< Pds::Matrix > &	A,
		double	Umbral = `0.5`
	)

Retorna el Information Gain entre si mismo B y {A[0],A[1],...,A[N-1]}. Antes de comprarar las matrices se binarizan con el umbral Umbral. A[n]>Umbral, B>Umbral.

$h_b(p)=- p log_2(p)- (1-p) log_2(1-p)$

$IG=h_b(p_{\mathbf{B}})-\sum_{n=0}^{N-1} \frac{N_{\mathbf{A[n]}}}{N_{\mathbf{B}}}h_b(p_{\mathbf{A[n]}})$

$p_{\mathbf{B}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{B}$ .
$p_{\mathbf{A[n]}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{A[n]}$ .
Parámetros

[in] B Matriz total. Estas seran binarizadas con Umbral.

[in] A vector de matrices. Estas seran binarizadas con Umbral.

[in] Umbral Umbral de binarización. A>Umbral.

Devuelve
Retorna el Information Gain entre si mismo B y {A[0],A[1],...,A[N-1]}. En caso de que la matriz sea vacía o algun otro problema se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ InformationGainScale()

Pds::Vector Pds::InformationGainScale	(	const Pds::Vector &	Y,
		double	Umbral = `0.5`
	)

Retorna un vector con todos los valores de Information Gain, dependiendo en donde se realice un corte en el vector .

$\mathbf{Y} \leftarrow \mathbf{Y}>Umbral$

$IG_{i}=h_b(p_{\mathbf{Y}}) - \frac{i}{N}h_b(p_{\mathbf{Y}_{0:i-1}}) - \frac{N-i}{N}h_b(p_{\mathbf{Y}_{i:N-1}})$

$p_{\mathbf{Y}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{Y}$ .
$p_{\mathbf{Y}_{0:i-1}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{Y}_{0:i-1}$ .
$p_{\mathbf{Y}_{i:N-1}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{Y}_{i:N-1}$ .

El valor IG.GetRaw(i) es el Information Gain si quiebro el vector $\mathbf{Y}$ en $\mathbf{Y}_{0:i-1}$ y $\mathbf{Y}_{i:N-1}$ , es decir $IG_{i}=Pds::InformationGain(\mathbf{Y},\{\mathbf{Y}_{0:(i-1)},\mathbf{Y}_{i:N-1}\})$

Pds::InformationGainScale

Parámetros

[in]	Y	Data con elementos.
[in]	Umbral	Umbral de para la binarizacion de , .

Devuelve: Retorna un vector con todos los valores de Information Gain, dependiendo en donde se realice el corte en .

Ejemplos: example_matrixmath_information.cpp.

◆ InformationSumScale()

Pds::Vector Pds::InformationSumScale	(	const Pds::Vector &	Y,
		double	Umbral = `0.5`
	)

Retorna un vector con todos los valores de Information Sum, dependiendo en donde se realice un corte en el vector .

$\mathbf{Y} \leftarrow \mathbf{Y}>Umbral$

$IS_{i}= \frac{i}{N}h_b(p_{\mathbf{Y}_{0:i-1}})+ \frac{N-i}{N}h_b(p_{\mathbf{Y}_{i:N-1}})$

$p_{\mathbf{Y}_{0:i-1}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{Y}_{0:i-1}$ .
$p_{\mathbf{Y}_{i:N-1}}$ es la probabilidad de 1s en la matriz $\mathbf{Y}_{i:N-1}$ .

El valor IS.GetRaw(i) es el Information Sum si quiebro el vector $\mathbf{Y}$ en $\mathbf{Y}_{0:i-1}$ y $\mathbf{Y}_{i:N-1}$ , es decir $IS_{i}=Pds::InformationSum(\mathbf{Y},\{\mathbf{Y}_{0:(i-1)},\mathbf{Y}_{i:N-1}\})$

Pds::InformationSumScale

Parámetros

[in]	Y	Data con elementos.
[in]	Umbral	Umbral de para la binarizacion de , .

Devuelve: Retorna un vector con todos los valores de Information Sum, dependiendo en donde se realice el corte en .

Ejemplos: example_matrixmath_information.cpp.

◆ Phi() [1/3]

double Pds::CDF::Phi ( double x )

Calcula el valor de la función $\Phi(x)$ .

Pds::CDF::Phi()

$\Phi(x)={\frac {1}{\sqrt{2\pi}}}\int _{-\infty }^{x}e^{-t^{2}/2}\,dt$

$\Phi(x)=\frac{1}{2}\left(1+erf\left(\frac{x}{\sqrt{2}}\right) \right)$

Parámetros

[in] x Valor a evaluar.

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_erf.cpp.

◆ Phi() [2/3]

double Pds::CDF::Phi	(	double	x,
		double	mu,
		double	sigma
	)

Calcula el valor de la función $\Phi(x)$ .

Pds::CDF::Phi()

$\Phi(x; \mu,\sigma)=\frac{1}{2}\left(1+erf\left(\frac{x-\mu}{\sigma \sqrt{2}}\right) \right)$

Parámetros

[in]	x	Valor a evaluar.
[in]	mu	Valor medio $\mu$ .
[in]	sigma	Valor del desvio padrón $\sigma$ .

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Phi() [3/3]

Pds::Matrix Pds::CDF::Phi ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la función $\Phi(x)$ .

Pds::CDF::Phi()

$\Phi(x)={\frac {1}{\sqrt{2\pi}}}\int _{-\infty }^{x}e^{-t^{2}/2}\,dt$

$\Phi(x)=\frac{1}{2}\left(1+erf\left(\frac{x}{\sqrt{2}}\right) \right)$

$\Phi(A)$

Parámetros

[in] A Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Probit() [1/2]

double Pds::CDF::Probit ( double p )

Calcula el valor de la función $\Phi^{-1}(p)$ que es la inversa de $\Phi(x)\equiv$ Pds::CDF::Phi().

$p=\Phi(x)={\frac {1}{\sqrt{2\pi}}}\int _{-\infty }^{x}e^{-t^{2}/2}\,dt$

$\Phi^{-1} (p)$

Parámetros

[in] p La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath_erf.cpp.

◆ Probit() [2/2]

Pds::Matrix Pds::CDF::Probit ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la función $\Phi^{-1}(p)$ que es la inversa de $\Phi(x)\equiv$ Pds::CDF::Phi().

$p=\Phi(x)={\frac {1}{\sqrt{2\pi}}}\int _{-\infty }^{x}e^{-t^{2}/2}\,dt$

$\Phi^{-1} (p) \equiv Pds::CDF::Probit(p)$

Parámetros

[in] A Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Var() [1/2]

double Pds::Var	(	const Pds::Matrix &	A,
		double *	mean
	)

Calcula el valor de la varianza de la matriz A.

Parámetros

[in]	A	Matriz a procesar.
[in]	mean	Valor medio de los elelento de la Matriz A.

Devuelve: Retorna el valor de la varianza de la matriz. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ Var() [2/2]

double Pds::Var ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la varianza de la matriz A.

Parámetros

[in] A Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna el valor de la varianza de la matriz. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ Mean()

double Pds::Mean ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor medio de los elementos de la matriz A.

Parámetros

[in] A Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna el valor medio de los elementos de la matriz. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ Sum()

double Pds::Sum ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la suma de los elementos de la matriz A.

Parámetros

[in] A Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna el valor de la suma de los elementos de la matriz. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ R2()

double Pds::R2	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B
	)

Calcula el coeficiente de determinación o .

$R^2\equiv R2(A,B)\quad =\quad 1-\frac{\sigma_r^2}{\sigma^2}\quad =\quad 1-\frac{\frac{1}{L}|| \mathbf{A}_{ij}-\mathbf{B}_{ij}||^2}{Var(\mathbf{A})}$

$-\infty < R^2 < 1$

Varianza $\sigma^2$ , varianza residual $\sigma_r^2$ .

Devuelve: Retorna el coeficiente de determinación entre A e B. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

Ejemplos: example_matrixrotation.cpp.

◆ Accuracy()

double Pds::Accuracy	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B,
		double	Umbral = `0.5`
	)

Calcula el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. A>Umbral, B>Umbral.

$Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}=\frac{Number~of~A==B}{Number~of~elements~in~A}$

TP=True positive TN=True negative FP=False positive FN=False negative

Parámetros

[in]	A	Matriz a procesar.
[in]	B	Matriz a procesar.
[in]	Umbral	Umbral de binarización.

Devuelve: Retorna el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan. En caso de que las matrizes no tengan el mismo tamaño se retorna Pds::Ra::Nan.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp y example_optadam_create.cpp.

◆ AccuracyBatchBlock()

double Pds::AccuracyBatchBlock	(	const Pds::BatchBlock &	A,
		const Pds::BatchBlock &	B,
		double	Umbral = `0.5`
	)

Calcula el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. A>Umbral, B>Umbral.

$Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}=\frac{Number~of~A==B}{Number~of~elements~in~A}$

TP=True positive TN=True negative FP=False positive FN=False negative

Parámetros

[in]	A	Vector de SampleBlock a procesar.
[in]	B	Vector de SampleBlock a procesar.
[in]	Umbral	Umbral de binarización.

Devuelve: Retorna el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan. En caso de que las matrizes no tengan el mismo tamaño se retorna Pds::Ra::Nan.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ CountRoundEqualIn()

bool Pds::CountRoundEqualIn	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B,
		unsigned int &	S,
		unsigned int &	T
	)

Calcula el número de elementos enteros iguales entre las matrices A y B.

$S=Sum(round(A)==round(B));\qquad T=A.Nel()$

Parámetros

[in]	A	Matriz a procesar.
[in]	B	Matriz a procesar.
[out]	S	Número de elementos iguales.
[out]	T	Número total de elementos.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

◆ CountRoundEqualInBatchBlock()

bool Pds::CountRoundEqualInBatchBlock	(	const Pds::BatchBlock &	A,
		const Pds::BatchBlock &	B,
		unsigned int &	S,
		unsigned int &	T
	)

Calcula el número de elementos enteros iguales entre los objetos A y B.

$S=Sum(round(A)==round(B));\qquad T=A.Nel()$

Parámetros

[in]	A	Vector de SampleBlock a procesar.
[in]	B	Vector de SampleBlock a procesar.
[out]	S	Número de elementos iguales.
[out]	T	Número total de elementos.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

◆ SquareErrorInBatchBlock()

bool Pds::SquareErrorInBatchBlock	(	const Pds::BatchBlock &	A,
		const Pds::BatchBlock &	B,
		double &	S
	)

Calcula el Square Error entre A y B.

$S=Sum((A-B)\odot(A-B))$

Parámetros

[in]	A	Vector de SampleBlock a procesar.
[in]	B	Vector de SampleBlock a procesar.
[out]	S	Square Error total.

Devuelve: Retorna true si todo fue bien o false si no.

◆ NAccuracy()

double Pds::NAccuracy	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B
	)

Calcula el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. round(A), round(B).

$Accuracy=\frac{Number~of~A==B}{Number~of~elements~in~A}$

Parámetros

[in]	A	Matriz a procesar.
[in]	B	Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna el valor de la Accuracy entre los elementos de las matrices A y B. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan. En caso de que las matrizes no tengan el mismo tamaño se retorna Pds::Ra::Nan.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ MeanAbsoluteError()

double Pds::MeanAbsoluteError	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B
	)

Calcula el valor del error absoluto medio.

$Pds::MeanAbsoluteError(A,B)=\frac{1}{Nlin~Ncol}\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}-b_{ij}|}$

Parámetros

[in]	A	Matriz a procesar.
[in]	B	Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna el valor del error absoluto medio. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ ArgMax()

double Pds::ArgMax ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el identicador (ID) de la posicion del máximo en la matriz. En caso de existir varios máximos la función retorna el primero en ser encontrado.

$ID = \underset{ID}{arg~max}(X)$

Parámetros

[in] X El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el o Pds::Ra::Nan en caso de error, ejemplo: cuando X está vacío.

◆ ArgMin()

double Pds::ArgMin ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el identicador (ID) de la posicion del mínimo en la matriz. En caso de existir varios mínimos la función retorna el primero en ser encontrado.

$ID = \underset{ID}{arg~min}(X)$

Parámetros

[in] X El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el o Pds::Ra::Nan en caso de error, ejemplo: cuando X está vacío.

◆ Det()

double Pds::Det ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la detrminante de una matriz.

$Pds::Det(A)=|A|$

Parámetros

[in] A El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor de la determinante. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ RMS()

double Pds::RMS ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor raiz quadrático medio de una matriz.

$Pds::RMS(A)=\sqrt{\frac{1}{Nlin~Ncol}\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}|}^2}$

Parámetros

[in] A El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor raiz cuadrático medio. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ MeanAbsolute()

double Pds::MeanAbsolute ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor absoluto medio de una matriz.

$Pds::MeanSquare(A)=\frac{1}{Nlin~Ncol}\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}|}$

Parámetros

[in] A El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor absoluto medio. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ MeanSquare()

double Pds::MeanSquare ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor quadrático medio de una matriz.

$Pds::MeanSquare(A)=\frac{1}{Nlin~Ncol}\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}|}^2$

Parámetros

[in] A El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor cuadrático medio. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ SumSquare()

double Pds::SumSquare ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la suma quadrática de una matriz.

$Pds::SumSquare(A)=\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}|}^2$

Parámetros

[in] A El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor de la suma cuadrática. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ Norm()

double Pds::Norm ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor dela norma (Frobenius) de una matriz.

$Pds::Norm(A)=\sqrt{\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}|}^2}$

Parámetros

[in] A El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor de la norma de Frobenius. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

Ejemplos: example_point2d.cpp.

◆ NormDiff()

double Pds::NormDiff	(	const Pds::Matrix &	A,
		const Pds::Matrix &	B
	)

Calcula el valor dela norma (Frobenius) de una matriz.

$Pds::Norm(A,B)=\sqrt{\sum \limits_{i}^{Nlin} \sum \limits_{j}^{Ncol} {|a_{ij}-b_{ij}|}^2}$

Parámetros

[in]	A	El vector de entrada.
[in]	B	El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el valor de la norma de Frobenius. En caso de que la matriz sea vacía se retorna Pds::Ra::Nan.

◆ SQNL() [1/2]

Pds::Matrix Pds::SQNL ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función SQNL.

Pds::SQNL

$Pds::SQNL(x)= \left\{ \begin{matrix} +1 & if & 2<x \\ x-\frac{x^2}{4} & if & 0\leq x\leq 2 \\ x+\frac{x^2}{4} & if & -2 \leq x< 0 \\ -1 & if & x<-2 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ SQNL() [2/2]

double Pds::SQNL ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función SQNL.

Pds::SQNL

$Pds::SQNL(x)= \left\{ \begin{matrix} +1 & if & 2<x \\ x-\frac{x^2}{4} & if & 0\leq x\leq 2 \\ x+\frac{x^2}{4} & if & -2 \leq x< 0 \\ -1 & if & x<-2 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DSQNL() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DSQNL ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función SQNL.

Pds::DSQNL

$\frac{\partial Pds::SQNL(x)}{\partial x}= \left\{ \begin{matrix} 0 & if & 2<x \\ 1-\frac{x}{2} & if & 0\leq x\leq 2\\ 1+\frac{x}{2} & if & -2 \leq x< 0 \\ 0 & if & x<-2 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DSQNL() [2/2]

double Pds::DSQNL ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función SQNL.

Pds::DSQNL

$\frac{\partial Pds::SQNL(x)}{\partial x}= \left\{ \begin{matrix} 0 & if & 2<x \\ 1-\frac{x}{2} & if & 0\leq x\leq 2\\ 1+\frac{x}{2} & if & -2 \leq x< 0 \\ 0 & if & x<-2 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Identity() [1/2]

Pds::Matrix Pds::Identity ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función linear.

Pds::Identity

$Pds::Identity(x)=x$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Identity() [2/2]

double Pds::Identity ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función linear.

Pds::Identity

$Pds::Identity(x)=x$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DIdentity() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DIdentity ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función linear.

Pds::DIdentity

$\frac{\partial Pds::Identity(x)}{\partial x}=1$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DIdentity() [2/2]

double Pds::DIdentity ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función linear.

Pds::DIdentity

$\frac{\partial Pds::Identity(x)}{\partial x}=1$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ SoftSign() [1/2]

Pds::Matrix Pds::SoftSign ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función SoftSign.

Pds::SoftSign

$Pds::SoftSign(x)=\frac{x}{1+|x|}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ SoftSign() [2/2]

double Pds::SoftSign ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función SoftSign.

Pds::SoftSign

$Pds::SoftSign(x)=\frac{x}{1+|x|}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DSoftSign() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DSoftSign ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función SoftSign.

Pds::DSoftSign

$Pds::SoftSign(x)=\frac{1}{(1+|x|)^2}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DSoftSign() [2/2]

double Pds::DSoftSign ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función SoftSign.

Pds::DSoftSign

$Pds::SoftSign(x)=\frac{1}{(1+|x|)^2}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ ELU() [1/2]

Pds::Matrix Pds::ELU ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función ELU.

Pds::ELU

$Pds::ELU(x)= \left\{ \begin{matrix} x & if & x > 0 \\ e^{x}-1 & if & x\leq 0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ ELU() [2/2]

double Pds::ELU ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función ELU.

Pds::ELU

$Pds::ELU(x)= \left\{ \begin{matrix} x & if & x > 0 \\ e^{x}-1 & if & x\leq 0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DELU() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DELU ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función ELU.

Pds::DELU

$Pds::DELU(x)= \left\{ \begin{matrix} 1 & if & x > 0 \\ e^{x} & if & x\leq 0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DELU() [2/2]

double Pds::DELU ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función ELU.

Pds::DELU

$Pds::DELU(x)= \left\{ \begin{matrix} 1 & if & x > 0 \\ e^{x} & if & x\leq 0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ SoftPlus() [1/2]

Pds::Matrix Pds::SoftPlus ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función SoftPlus.

Pds::SoftPlus

$Pds::SoftPlus(x)=log\left(1+e^{x}\right)$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ SoftPlus() [2/2]

double Pds::SoftPlus ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función SoftPlus.

Pds::SoftPlus

$Pds::SoftPlus(x)=log\left(1+e^{x}\right)$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DSoftPlus() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DSoftPlus ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función SoftPlus.

Pds::DSoftPlus

$Pds::DSoftPlus(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DSoftPlus() [2/2]

double Pds::DSoftPlus ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función SoftPlus.

Pds::DSoftPlus

$Pds::DSoftPlus(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ ReLU() [1/2]

Pds::Matrix Pds::ReLU ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función ReLU.

Pds::ReLU

$Pds::ReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} x & if & x \geq 0 \\ 0 & if & x<0 \end{matrix} \right. = std::max(0,x)$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ ReLU() [2/2]

double Pds::ReLU ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función ReLU.

Pds::ReLU

$Pds::ReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} x & if & x \geq 0 \\ 0 & if & x<0 \end{matrix} \right. = std::max(0,x)$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DReLU() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DReLU ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función ReLU.

Pds::DReLU

$Pds::DReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} 1 & if & x > 0 \\ 1 & if & x = 0 \\ 0 & if & x < 0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DReLU() [2/2]

double Pds::DReLU ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función ReLU.

Pds::DReLU

$Pds::DReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} 1 & if & x > 0 \\ 1 & if & x = 0 \\ 0 & if & x < 0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ LeakyReLU() [1/2]

Pds::Matrix Pds::LeakyReLU ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función ReLU.

Pds::ReLU

$Pds::LeakyReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} x & if & x \geq 0 \\ 0.01~x & if & x<0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ LeakyReLU() [2/2]

double Pds::LeakyReLU ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función Leaky ReLU.

Pds::ReLU

$Pds::LeakyReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} x & if & x \geq 0 \\ 0.01~x & if & x<0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DLeakyReLU() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DLeakyReLU ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función ReLU.

Pds::ReLU

$Pds::DLeakyReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} 1 & if & x \geq 0 \\ 0.01 & if & x<0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DLeakyReLU() [2/2]

double Pds::DLeakyReLU ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función Leaky ReLU.

Pds::ReLU

$Pds::DLeakyReLU(x)= \left\{ \begin{matrix} 1 & if & x \geq 0 \\ 0.01 & if & x<0 \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Gaussian() [1/2]

Pds::Matrix Pds::Gaussian ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función gaussiana.

Pds::Gaussian

$Pds::Gaussian(x)=e^{-x^2}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Gaussian() [2/2]

double Pds::Gaussian ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función gaussiana.

Pds::Gaussian

$Pds::Gaussian(x)=e^{-x^2}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DGaussian() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DGaussian ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar la función gaussiana.

Pds::DGaussian

$\frac{\partial Pds::Gaussian(x)}{\partial x}=-2 x e^{-x^2}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DGaussian() [2/2]

double Pds::DGaussian ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función gaussiana.

Pds::DGaussian

$\frac{\partial Pds::Gaussian(x)}{\partial x}=-2 x e^{-x^2}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Tanh() [1/2]

Pds::Matrix Pds::Tanh ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función tangente hiperbólico.

Pds::Tanh

$Pds::Tanh(x)=\frac{e^{2x}-1}{e^{2x}+1}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Tanh() [2/2]

double Pds::Tanh ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función tangente hiperbólico.

Pds::Tanh

$Pds::Tanh(x)=\frac{e^{2x}-1}{e^{2x}+1}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DTanh() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DTanh ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función tangente hiperbólico.

Pds::DTanh

$\frac{\partial Pds::Tanh(x)}{\partial x}=\frac{4 e^{2x}}{(e^{2x}+1)^2}$

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DTanh() [2/2]

double Pds::DTanh ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la derivada de la función tangente hiperbólico.

Pds::DTanh

$\frac{\partial Pds::Tanh(x)}{\partial x}=\frac{4 e^{2x}}{(e^{2x}+1)^2}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ Sigmoid() [1/2]

Pds::Matrix Pds::Sigmoid ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función sigmoid.

$Pds::Sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$

Pds::Sigmoid

Parámetros

[in] X La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath.cpp y example_optadam_create.cpp.

◆ Sigmoid() [2/2]

double Pds::Sigmoid ( double x )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función sigmoid.

Pds::Sigmoid

$Pds::Sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ DSigmoid() [1/2]

Pds::Matrix Pds::DSigmoid ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función sigmoid.

Pds::DSigmoid

$\frac{\partial Pds::Sigmoid(x)}{\partial x}=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}$

Parámetros

[in] X La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ DSigmoid() [2/2]

double Pds::DSigmoid ( double x )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la derivada de la función sigmoid.

Pds::DSigmoid

$\frac{\partial Pds::Sigmoid(x)}{\partial x}=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ SoftMax()

Pds::Matrix Pds::SoftMax ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar la función SoftMax.

$Y=Pds::SoftMax(X)$

$y_i=\frac{e^{x_i}}{\sum_{j}e^{x_j}}$

Parámetros

[in] X El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el vector o un vector vacio en caso de error.

◆ HardMax()

Pds::Matrix Pds::HardMax ( const Pds::Matrix & X )

Retorna el resultado de evaluar la función HardMax (ArgMax in Machine learning).

$max_x=X.Max()$

$y_i= \left\{ \begin{matrix} 1 & if(x_i==max_x)\\ 0 & else \end{matrix} \right.$

Parámetros

[in] X El vector de entrada.

Devuelve: Retorna el vector o un vector vacio en caso de error.

◆ Factorial()

unsigned int Pds::Factorial ( unsigned int n )

Evalúa factorial de n, igual a n!.

$y=n!\equiv n(n-1)(n-2)(n-3)...1$

Tiene problemas de presición, cuando n es muy grande.

Parámetros

[in] n Valor de entrada.

Devuelve: El valor de n!.

◆ NchooseK()

unsigned int Pds::NchooseK	(	unsigned int	n,
		unsigned int	k
	)

Retorna el combinatorio (n,k)

${n \choose k}=\frac{n!}{k!(n-k)!}$

Parámetros

[in]	n	Valor superior del combinatorio.
[in]	k	Valor inferior del combinatorio.

Devuelve: El valor del combinatorio (n,k). Si k>n retorna 0.

Ejemplos: example_funcmatrix_indexsum.cpp.

◆ NmultichooseK()

unsigned int Pds::NmultichooseK	(	unsigned int	n,
		unsigned int	k
	)

Retorna el combinatorio (n,k)

$\left({n \choose k}\right)={{n+k-1} \choose k}$

Parámetros

[in]	n	Valor superior del combinatorio.
[in]	k	Valor inferior del combinatorio.

Devuelve: El valor del combinatorio (n,k).

Ejemplos: example_funcmatrix_indexsum.cpp y example_matrixfunc.cpp.

◆ UnitStep() [1/2]

double Pds::UnitStep ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función UnitStep().

$if(x\geq 0)\quad return\quad 1$

$else \quad return\quad 0$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ UnitStep() [2/2]

Pds::Matrix Pds::UnitStep ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar la función UnitStep().

$if(x\geq 0)\quad return\quad 1$

$else \quad return\quad 0$

$UnitStep(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

◆ UnitRamp() [1/2]

double Pds::UnitRamp ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función UnitRamp().

$if(x\geq 0)\quad return\quad x$

$else \quad return\quad 0$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

◆ UnitRamp() [2/2]

Pds::Matrix Pds::UnitRamp ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar la función UnitRamp().

$if(x\geq 0)\quad return\quad x$

$else \quad return\quad 0$

$UnitRamp(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

◆ SignNZ()

double Pds::SignNZ ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función Sign Non Zero.

$if(x\geq0)\quad return\quad+1$

$if(x<0)\quad return\quad-1$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Sign() [1/2]

double Pds::Sign ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función Sign.

$if(x>0)\quad return\quad+1$

$if(x=0)\quad return\quad~0$

$if(x<0)\quad return\quad-1$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Sign() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Sign ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función Sign.

$if(x>0)\quad sign(x)\quad return\quad+1$

$if(x=0)\quad sign(x)\quad return\quad~0$

$if(x<0)\quad sign(x)\quad return\quad-1$

$sign(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

◆ Round()

Pds::Matrix Pds::Round ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función round.

$round(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_funcconvexhull_incremental.cpp, example_matrixmath.cpp y example_octave_show.cpp.

◆ MuLaw() [1/2]

double Pds::MuLaw	(	double	x,
		double	Mu
	)

Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ (ley mu).

$y=F(x)=sgn(x){\frac {\ln(1+\mu |x|)}{\ln(1+\mu )}}~~~~-1\leq x\leq 1$

MuLaw

Parámetros

[in]	x	La matriz a evaluar
[in]	Mu	El factor mu.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath_telecom.cpp.

◆ MuLaw() [2/2]

Pds::Matrix Pds::MuLaw	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	Mu
	)

Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ . (ley mu).

$y=F(x)=sgn(x){\frac {\ln(1+\mu |x|)}{\ln(1+\mu )}}~~~~-1\leq x\leq 1$

MuLaw

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	Mu	El factor mu.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ MuLawInv() [1/2]

double Pds::MuLawInv	(	double	y,
		double	Mu
	)

Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ (ley mu).

$F^{-1}(y)={sgn}(y){1 \over \mu }{\Bigl (}(1+\mu )^{|y|}-1{\Bigr )}~~~~-1\leq y\leq 1$

MuLaw

Parámetros

[in]	y	La matriz a evaluar
[in]	Mu	El factor mu.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

Ejemplos: example_matrixmath_telecom.cpp.

◆ MuLawInv() [2/2]

Pds::Matrix Pds::MuLawInv	(	const Pds::Matrix &	A,
		double	Mu
	)

Retorna el resultado de evaluar la $\mu - law$ . (ley mu).

$F^{-1}(y)={sgn}(y){1 \over \mu }{\Bigl (}(1+\mu )^{|y|}-1{\Bigr )}~~~~-1\leq y\leq 1$

MuLaw

Parámetros

[in]	A	La matriz a evaluar
[in]	Mu	El factor mu.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Conv2DCh()

Pds::Matrix Pds::Conv2DCh	(	const std::vector< Pds::Matrix > &	A,
		const std::vector< Pds::Matrix > &	Kernel,
		const std::vector< unsigned int > &	Strides = `{1, 1}`,
		Pds::Ra::Padding	Padding = `Pds::Ra::Valid`
	)

Calcula la convolución de todos los canales entre A y Kernel.

$\mathbf{D}=\sum \limits_{n}^{N} \mathbf{A}[n].Conv2D(\mathbf{Kernel}[n])$

Atención: Esta función NO usa FFT.

Parámetros

[in]	A	Vector de matrices a aplicar la convolución. Debe tener el mismo número de canales que Kernel. Todos los canales deben tener el mismo tamaño.
[in]	Kernel	Vector de matrices a aplicar la convolución. Debe tener el mismo número de canales que A. Todos los canales deben tener el mismo tamaño.
[in]	Strides	Paso del convolucionador.
[in]	Padding	indica el tipo de pading de la convolución lo cual afecta al tamaño de la matriz de salida.

Devuelve: retorna la convolución de todos los canales o una matriz vacia en caso de error. Ex: diferente número de canales.

Ejemplos: example_matrix_dsp.cpp.

◆ Conv1DCh() [1/2]

Pds::Vector Pds::Conv1DCh	(	const std::vector< Pds::Vector > &	A,
		const std::vector< Pds::Vector > &	Kernel,
		unsigned int	Strides = `1`,
		Pds::Ra::Padding	Padding = `Pds::Ra::Valid`
	)

Calcula la convolución de todos los canales entre A y Kernel.

$\mathbf{D}=\sum \limits_{n}^{N} \mathbf{A}[n].Conv1D(\mathbf{Kernel}[n])$

Atención: Esta función NO usa FFT.

Parámetros

[in]	A	Vector de vectores a aplicar la convolución. Debe tener el mismo número de canales que Kernel. Todos los canales deben tener el mismo tamaño.
[in]	Kernel	Vector de vectores a aplicar la convolución. Debe tener el mismo número de canales que A. Todos los canales deben tener el mismo tamaño.
[in]	Strides	Paso del convolucionador.
[in]	Padding	indica el tipo de pading de la convolución lo cual afecta al tamaño de la matriz de salida.

Devuelve: retorna la convolución de todos los canales o una matriz vacia en caso de error. Ex: diferente número de canales.

Ejemplos: example_matrixmath_dsp.cpp.

◆ Conv1DCh() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Conv1DCh	(	const std::vector< Pds::Matrix > &	A,
		const std::vector< Pds::Vector > &	Kernel,
		unsigned int	Strides = `1`,
		Pds::Ra::Padding	Padding = `Pds::Ra::Valid`
	)

Calcula la convolución de todos los canales entre A y Kernel.

$\mathbf{D}=\sum \limits_{n}^{N} \mathbf{A}[n].Conv1D(\mathbf{Kernel}[n])$

Atención: Esta función NO usa FFT.

Parámetros

[in]	A	Vector de vectores a aplicar la convolución. Debe tener el mismo número de canales que Kernel. Todos los canales deben tener el mismo tamaño.
[in]	Kernel	Vector de vectores a aplicar la convolución. Debe tener el mismo número de canales que A. Todos los canales deben tener el mismo tamaño.
[in]	Strides	Paso del convolucionador.
[in]	Padding	indica el tipo de pading de la convolución lo cual afecta al tamaño de la matriz de salida.

Devuelve: retorna la convolución de todos los canales o una matriz vacia en caso de error. Ex: diferente número de canales.

◆ Abs()

Pds::Matrix Pds::Abs ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función valor absoluto.

$|A|$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Logit() [1/2]

double Pds::Logit ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función logit.

$log\left(\frac{x}{1-x}\right)\equiv Pds::Sigmoid^{-1}(x)$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Logit() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Logit ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función logit.

$log\left(\frac{A}{1-A}\right) \equiv Pds::Sigmoid^{-1}(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Erf()

Pds::Matrix Pds::Erf ( const Pds::Matrix & A )

Calcula el valor de la función .

$erf (x)=\frac {2}{\sqrt{\pi}} \int _{0}^{x}e^{-t^{2}}\,dt$

$erf (A)$

Parámetros

[in] A Matriz a procesar.

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

◆ Sinc() [1/2]

double Pds::Sinc ( double x )

Retorna el resultado de evaluar la función sinc.

$sinc(x)=\frac{sin(x)}{x}$

Parámetros

[in] x La variable a evaluar

Devuelve: Retorna la variable evaluada.

Ejemplos: example_matrixmath.cpp.

◆ Sinc() [2/2]

Pds::Matrix Pds::Sinc ( const Pds::Matrix & A )

Retorna el resultado de evaluar elemento a elemento la función sinc.

$sinc(x)=\frac{sin(x)}{x}$

$sinc(A)$

Parámetros

[in] A La matriz a evaluar

Devuelve: Retorna la matriz evaluada.

Ver también: Pds::Matrix::Apply()

[in]	B	Matriz total. Estas seran binarizadas con Umbral.
[in]	A	vector de matrices. Estas seran binarizadas con Umbral.
[in]	Umbral	Umbral de binarización. A>Umbral.

Namespaces

Funciones trigonometricas

Funciones exponencial

Funciones de potencia

Funciones pseudo Hb

Funciones relativas a la Entropia binaria

Funciones de Entropia binaria

Funciones Tsallis

Funciones de Information Gain

Funciones Cumulative density functions

Funciones Estadisticas

Funciones de álgebra lineal

Funciones de activación

Funciones de activación multiple

Funcione de analisis combinatorio

Funciones de aredondamento a enteros

Funciones de telecomunicaciones

Funciones relativas a la convolução

Funciones varias

Descripción detallada

Documentación de las funciones

◆ Sin()

◆ Cos()

◆ Tan()

◆ Exp()

◆ TwoExp()

◆ Log()

◆ Ln()

◆ Log2()

◆ Log10()

◆ Sqrt()

◆ Pow() [1/2]

◆ Pow() [2/2]

◆ Atan2()

◆ XqHb() [1/2]

◆ XqHb() [2/2]

◆ DXqHb() [1/2]

◆ DXqHb() [2/2]

◆ PLog2P() [1/2]

◆ PLog2P() [2/2]

◆ CrossEntropy() [1/2]

◆ CrossEntropy() [2/2]

◆ KLDivergence() [1/2]

◆ KLDivergence() [2/2]

◆ Hb() [1/2]

◆ Hb() [2/2]

◆ HbInv() [1/2]

◆ HbInv() [2/2]

◆ Logit2() [1/2]

◆ Logit2() [2/2]

◆ Hbn() [1/2]

◆ Hbn() [2/2]

◆ qExp() [1/2]

◆ qExp() [2/2]

◆ qLog() [1/2]

◆ qLog() [2/2]

◆ qHbn() [1/2]

◆ qHbn() [2/2]

◆ qDHbn() [1/2]

◆ qDHbn() [2/2]

◆ InformationGain()

◆ InformationGainScale()

◆ InformationSumScale()

◆ Phi() [1/3]

◆ Phi() [2/3]

◆ Phi() [3/3]

◆ Probit() [1/2]

◆ Probit() [2/2]

◆ Var() [1/2]

◆ Var() [2/2]

◆ Mean()

◆ Sum()

◆ R2()

◆ Accuracy()

◆ AccuracyBatchBlock()

◆ CountRoundEqualIn()

◆ CountRoundEqualInBatchBlock()

◆ SquareErrorInBatchBlock()

◆ NAccuracy()

◆ MeanAbsoluteError()