最終更新日時: 2025年07月12日 02時16分44秒 (JST)
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function template
<linalg>

# std::linalg::matrix_inf_norm(C++26)

    namespace std::linalg {
      template<in-matrix InMat, class Scalar>
      Scalar matrix_inf_norm(InMat A, Scalar init);          // (1)

      template<class ExecutionPolicy,
               in-matrix InMat,
               class Scalar>
      Scalar matrix_inf_norm(
        ExecutionPolicy&& exec,
        InMat A,
        Scalar init);                                        // (2)

      template<in-matrix InMat>
      auto matrix_inf_norm(InMat A);                         // (3)

      template<class ExecutionPolicy, in-matrix InMat>
      auto matrix_inf_norm(ExecutionPolicy&& exec, InMat A); // (4)
    }

## 概要

行列の無限大ノルムを計算する。

- (1): 逐次実行する。
- (2): 指定された実行ポリシーに応じて実行する。
- (3): (1)で`init`に`InMat::value_type`のデフォルト値を与えて逐次実行する。
- (4): (2)で`init`に`InMat::value_type`のデフォルト値を与えて、指定された実行ポリシーに応じて実行する。

## 適格要件

- (1), (2): `decltype(abs-if-needed(declval<typename InMat::value_type>()))`が`Scalar`に変換可能。
- (2), (4): `is_execution_policy<ExecutionPolicy>::value`が`true`

## 効果

- (3), (4): `T`を`decltype(abs-if-needed(declval<typename InMat::value_type>()))`とすると、
  - (3): `matrix_inf_norm(A, T{})`を返す。
  - (4): `matrix_inf_norm(std::forward<ExecutionPolicy>(exec), A, T{})`を返す。

## 戻り値

- (1), (2): `A`が $m \times n$ 行列とすると、以下の値を返す。
  1. もし、`m`が0なら`init`
  2. そうでないなら、以下の式の値

$$ \verb|init| + \max_{i = 0, \dots ,m - 1}\sum_{j = 0}^{n - 1} |\verb|A[|i, j\verb|]|| $$

- (3), (4): `T`を`decltype(abs-if-needed(declval<typename InMat::value_type>()))`とすると、
  - (3): `matrix_inf_norm(A, T{})`を返す。
  - (4): `matrix_inf_norm(std::forward<ExecutionPolicy>(exec), A, T{})`を返す。

## 備考

- (1), (2): もし`InMat::value_type`と`Scalar`がどちらも浮動小数点数型または`std::complex`の特殊化で、`Scalar`が`InMat::value_type`より精度が高い場合、和の各項は`Scalar`またはより高い精度の型が使われる。

## 例

[注意] 処理系にあるコンパイラで確認していないため、間違っているかもしれません。

    #include <array>
    #include <cmath>
    #include <execution>
    #include <iostream>
    #include <linalg>
    #include <mdspan>

    int main()
    {
      constexpr size_t M = 4;
      constexpr size_t N = 4;

      std::array<double, M * N> mat;

      std::mdspan A(mat.data(), M, N);

      for(int i = 0; i < A.extent(0); ++i) {
        for(int j = 0; j < A.extent(1); ++j) {
          A[i,j] = ((i + j) % 2 == 0 ? 1.0 : -1.0) / (i * A.extent(1) + j + 1);
        }
      }

      std::cout << std::linalg::matrix_inf_norm(A, -1.0 / 3) << '\n'
                << std::linalg::matrix_inf_norm(std::execution::par, A, -1.0 / 3) << '\n'
                << std::linalg::matrix_inf_norm(A) << '\n'
                << std::linalg::matrix_inf_norm(std::execution::par, A) << '\n';

      return 0;
    }

### 出力

    1.75
    1.75
    2.08333
    2.08333

## バージョン

### 言語

- C++26

### 処理系

- Clang: ??
- GCC: ??
- ICC: ??
- Visual C++: ??

## 関連項目

- `execution`
- `mdspan`

## 参照

- P1673R13 A free function linear algebra interface based on the BLAS