2025-07-10
共分散行列の更新の方法がメインテーマで、ここで性能が決まるということだなー
ランク1、ランクμ、ステップサイズを別々に求めて、それらを組み合わせて更新するから難しく見える
他固定で一つずつ実装していけば行ける気がしてきた
ランクμはできた
行列とかベクトルの演算子ってどういう扱いなんだ？
ndarrayクラスは特殊メソッドを独自に定義していて、たとえば積の場合a @ bはa.__matmul__(b)として解釈されるということらしい 概ね処理は書けたけど最適化がうまくいかない関数がある
バグがあると思う
もしくはパラメータ仮置きしてるとローゼンブロック関数は難しいのか？
ごちゃごちゃしてるのでまずリファクタリングする
その後プロットして眺める
リファクタリング終わった
関数からクラスに変えた
複雑な処理は数行でも切り出した
原因は仮置きしていたパラメータの共分散行列の比率だった
共分散行列とステップの組み合わせで最適化を行うのだがC_muとC_1の比率を大幅に間違えていた
つかれた
涼しいから早く寝る