Formatted source
[jalview.git] / src / jalview / math / Matrix.java
index 3b93d6d..30c534b 100755 (executable)
 * along with this program; if not, write to the Free Software\r
 * Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA\r
 */\r
-\r
 package jalview.math;\r
 \r
 import jalview.util.*;\r
 \r
 import java.io.*;\r
 \r
-public class Matrix {\r
-\r
-  /**\r
-   * SMJSPUBLIC\r
-   */\r
-  public double[][] value;\r
-  public int rows;\r
-  public int cols;\r
-  public double[] d;  // Diagonal\r
-  public double[] e;  // off diagonal\r
-\r
-  public Matrix(double[][] value, int rows, int cols) {\r
-    this.rows = rows;\r
-    this.cols = cols;\r
-    this.value = value;\r
-  }\r
-\r
-  public Matrix transpose() {\r
-    double[][] out = new double[cols][rows];\r
-\r
-    for (int i = 0; i < cols; i++) {\r
-      for (int j = 0; j < rows ; j++) {\r
-        out[i][j] = value[j][i];\r
-      }\r
-    }\r
-    return new Matrix(out,cols,rows);\r
-  }\r
-\r
-  public void print(PrintStream ps) {\r
 \r
-    for (int i = 0; i < rows; i++) {\r
-      for (int j = 0; j < cols; j++) {\r
-        Format.print(ps,"%8.2f",value[i][j]);\r
-      }\r
-      ps.println();\r
+public class Matrix {\r
+    /**\r
+     * SMJSPUBLIC\r
+     */\r
+    public double[][] value;\r
+    public int rows;\r
+    public int cols;\r
+    public double[] d; // Diagonal\r
+    public double[] e; // off diagonal\r
+\r
+    public Matrix(double[][] value, int rows, int cols) {\r
+        this.rows = rows;\r
+        this.cols = cols;\r
+        this.value = value;\r
     }\r
-  }\r
 \r
+    public Matrix transpose() {\r
+        double[][] out = new double[cols][rows];\r
 \r
-  public Matrix  preMultiply(Matrix in) {\r
-    double[][] tmp = new double[in.rows][this.cols];\r
-\r
-    for (int i = 0; i < in.rows; i++) {\r
-      for (int j = 0; j < this.cols; j++ ) {\r
-        tmp[i][j] = 0.0;\r
-\r
-        for (int k = 0; k < in.cols; k++) {\r
-          tmp[i][j] += in.value[i][k]*this.value[k][j];\r
+        for (int i = 0; i < cols; i++) {\r
+            for (int j = 0; j < rows; j++) {\r
+                out[i][j] = value[j][i];\r
+            }\r
         }\r
 \r
-      }\r
+        return new Matrix(out, cols, rows);\r
     }\r
 \r
-    return new Matrix(tmp,in.rows,this.cols);\r
-  }\r
+    public void print(PrintStream ps) {\r
+        for (int i = 0; i < rows; i++) {\r
+            for (int j = 0; j < cols; j++) {\r
+                Format.print(ps, "%8.2f", value[i][j]);\r
+            }\r
 \r
-  public double[] vectorPostMultiply(double[] in) {\r
-    double[] out = new double[in.length];\r
-    for (int i = 0; i < in.length; i++) {\r
-      out[i] = 0.0;\r
-      for (int k=0; k < in.length; k++) {\r
-        out[i] += value[i][k] * in[k];\r
-      }\r
+            ps.println();\r
+        }\r
     }\r
-    return out;\r
-  }\r
-  public Matrix postMultiply(Matrix in) {\r
 \r
-    double[][] out = new double[this.rows][in.cols];\r
-    for (int i = 0; i < this.rows; i++) {\r
-      for (int j = 0; j < in.cols; j++ ) {\r
+    public Matrix preMultiply(Matrix in) {\r
+        double[][] tmp = new double[in.rows][this.cols];\r
 \r
-        out[i][j] = 0.0;\r
+        for (int i = 0; i < in.rows; i++) {\r
+            for (int j = 0; j < this.cols; j++) {\r
+                tmp[i][j] = 0.0;\r
 \r
-        for (int k = 0; k < rows; k++) {\r
-          out[i][j] = out[i][j] + value[i][k]*in.value[k][j];\r
+                for (int k = 0; k < in.cols; k++) {\r
+                    tmp[i][j] += (in.value[i][k] * this.value[k][j]);\r
+                }\r
+            }\r
         }\r
 \r
-      }\r
+        return new Matrix(tmp, in.rows, this.cols);\r
     }\r
-    return new Matrix(out,this.cols,in.rows);\r
-  }\r
 \r
-  public Matrix copy() {\r
-    double[][] newmat = new double[rows][cols];\r
+    public double[] vectorPostMultiply(double[] in) {\r
+        double[] out = new double[in.length];\r
 \r
-    for (int i = 0; i < rows; i++) {\r
-      for (int j = 0; j < cols; j++) {\r
-        newmat[i][j] = value[i][j];\r
-      }\r
-    }\r
-    return new Matrix(newmat,rows,cols);\r
-  }\r
-\r
-  public void tred() {\r
-    int n = rows;\r
-    int l;\r
-    int k;\r
-    int j;\r
-    int i;\r
-\r
-    double scale;\r
-    double hh;\r
-    double h;\r
-    double g;\r
-    double f;\r
-\r
-    this.d = new double[rows];\r
-    this.e = new double[rows];\r
-\r
-    for (i=n; i >= 2;i--) {\r
-      l=i-1;\r
-      h = 0.0;\r
-      scale = 0.0;\r
-\r
-      if (l > 1) {\r
-        for (k=1;k<=l;k++) {\r
-          scale += Math.abs(value[i-1][k-1]);\r
-        }\r
-        if (scale == 0.0) {\r
-          e[i-1] = value[i-1][l-1];\r
-        } else {\r
-          for (k=1; k <= l; k++) {\r
-            value[i-1][k-1] /= scale;\r
-            h += value[i-1][k-1]*value[i-1][k-1];\r
-          }\r
-          f = value[i-1][l-1];\r
-          if (f>0) {\r
-            g = -1.0*Math.sqrt(h);\r
-          } else {\r
-            g = Math.sqrt(h);\r
-          }\r
-          e[i-1] = scale*g;\r
-          h -= f*g;\r
-          value[i-1][l-1] = f-g;\r
-          f=0.0;\r
-          for (j=1; j <= l; j++) {\r
-            value[j-1][i-1] = value[i-1][j-1]/h;\r
-            g=0.0;\r
-            for (k= 1; k <= j; k++) {\r
-              g += value[j-1][k-1]*value[i-1][k-1];\r
-            }\r
-            for (k=j+1; k<=l;k++) {\r
-              g+= value[k-1][j-1]*value[i-1][k-1];\r
-            }\r
-            e[j-1] = g/h;\r
-            f+=e[j-1]*value[i-1][j-1];\r
-          }\r
-          hh=f/(h+h);\r
-          for (j=1;j<=l;j++) {\r
-            f=value[i-1][j-1];\r
-            g = e[j-1] - hh*f;\r
-            e[j-1] = g;\r
-            for (k=1;k<=j;k++) {\r
-              value[j-1][k-1] -= (f*e[k-1]+g*value[i-1][k-1]);\r
-            }\r
-          }\r
-        }\r
-      } else {\r
-        e[i-1] = value[i-1][l-1];\r
-      }\r
-      d[i-1] = h;\r
-    }\r
-    d[0] = 0.0;\r
-    e[0] = 0.0;\r
-    for (i=1;i<=n;i++) {\r
-      l=i-1;\r
-      if (d[i-1] != 0.0) {\r
-        for (j=1;j<=l;j++) {\r
-          g=0.0;\r
-          for (k=1;k<=l;k++) {\r
-            g+= value[i-1][k-1]*value[k-1][j-1];\r
-          }\r
-          for (k=1;k<=l;k++) {\r
-            value[k-1][j-1] -= g*value[k-1][i-1];\r
-          }\r
-        }\r
-      }\r
-      d[i-1] = value[i-1][i-1];\r
-      value[i-1][i-1] = 1.0;\r
-      for (j=1;j<=l;j++) {\r
-        value[j-1][i-1] = 0.0;\r
-        value[i-1][j-1] = 0.0;\r
-      }\r
-    }\r
-  }\r
-\r
-  public void tqli() {\r
-    int n = rows;\r
-\r
-    int m;\r
-    int l;\r
-    int iter;\r
-    int i;\r
-    int k;\r
-    double s;\r
-    double r;\r
-    double p;\r
-    ;\r
-    double g;\r
-    double f;\r
-    double dd;\r
-    double c;\r
-    double b;\r
-\r
-    for (i=2;i<=n;i++) {\r
-      e[i-2] = e[i-1];\r
-    }\r
-    e[n-1] = 0.0;\r
-    for (l=1;l<=n;l++) {\r
-      iter=0;\r
-      do {\r
-        for (m=l;m<=(n-1);m++) {\r
-          dd=Math.abs(d[m-1]) + Math.abs(d[m]);\r
-          if (Math.abs(e[m-1]) + dd == dd)\r
-            break;\r
-        }\r
-        if (m != l) {\r
-          iter++;\r
-          if (iter == 30) {\r
-            System.err.print("Too many iterations in tqli");\r
-            System.exit(0); // JBPNote - should this really be here ???\r
-          } else {\r
-            //     System.out.println("Iteration " + iter);\r
-          }\r
-          g=(d[l]-d[l-1])/(2.0*e[l-1]);\r
-          r = Math.sqrt((g*g) + 1.0);\r
-          g=d[m-1]-d[l-1]+e[l-1]/(g + sign(r,g));\r
-          c = 1.0;\r
-          s = c;\r
-          p=0.0;\r
-          for (i=m-1;i>=l;i--) {\r
-            f = s*e[i-1];\r
-            b = c*e[i-1];\r
-            if (Math.abs(f) >= Math.abs(g)) {\r
-              c=g/f;\r
-              r = Math.sqrt((c*c)+1.0);\r
-              e[i] = f*r;\r
-              s = 1.0/r;\r
-              c *= s;\r
-            } else {\r
-              s=f/g;\r
-              r = Math.sqrt((s*s)+1.0);\r
-              e[i] = g*r;\r
-              c = 1.0/r;\r
-              s *= c;\r
-            }\r
-            g=d[i] -p;\r
-            r=(d[i-1]-g)*s + 2.0*c*b;\r
-            p=s*r;\r
-            d[i] = g + p;\r
-            g = c * r - b;\r
-            for (k=1; k <= n; k++) {\r
-              f=value[k-1][i];\r
-              value[k-1][i] = s*value[k-1][i-1] + c*f;\r
-              value[k-1][i-1] = c*value[k-1][i-1] - s*f;\r
-            }\r
-          }\r
-          d[l-1] = d[l-1] - p;\r
-          e[l-1] = g;\r
-          e[m-1] = 0.0;\r
-        }\r
-      } while ( m != l);\r
-    }\r
-  }\r
-  public void tred2() {\r
-    int n = rows;\r
-    int l;\r
-    int k;\r
-    int j;\r
-    int i;\r
-\r
-    double scale;\r
-    double hh;\r
-    double h;\r
-    double g;\r
-    double f;\r
-\r
-    this.d = new double[rows];\r
-    this.e = new double[rows];\r
-\r
-    for (i=n-1; i >= 1;i--) {\r
-      l=i-1;\r
-      h = 0.0;\r
-      scale = 0.0;\r
-\r
-      if (l > 0) {\r
-        for (k=0;k<l;k++) {\r
-          scale += Math.abs(value[i][k]);\r
-        }\r
-        if (scale == 0.0) {\r
-          e[i] = value[i][l];\r
-        } else {\r
-          for (k=0; k < l; k++) {\r
-            value[i][k] /= scale;\r
-            h += value[i][k]*value[i][k];\r
-          }\r
-          f = value[i][l];\r
-          if (f>0) {\r
-            g = -1.0*Math.sqrt(h);\r
-          } else {\r
-            g = Math.sqrt(h);\r
-          }\r
-          e[i] = scale*g;\r
-          h -= f*g;\r
-          value[i][l] = f-g;\r
-          f=0.0;\r
-          for (j=0; j < l; j++) {\r
-            value[j][i] = value[i][j]/h;\r
-            g=0.0;\r
-            for (k= 0; k < j; k++) {\r
-              g += value[j][k]*value[i][k];\r
-            }\r
-            for (k=j; k<l;k++) {\r
-              g+= value[k][j]*value[i][k];\r
-            }\r
-            e[j] = g/h;\r
-            f+=e[j]*value[i][j];\r
-          }\r
-          hh=f/(h+h);\r
-          for (j=0;j<l;j++) {\r
-            f=value[i][j];\r
-            g = e[j] - hh*f;\r
-            e[j] = g;\r
-            for (k=0;k<j;k++) {\r
-              value[j][k] -= (f*e[k]+g*value[i][k]);\r
-            }\r
-          }\r
-        }\r
-      } else {\r
-        e[i] = value[i][l];\r
-      }\r
-      d[i] = h;\r
-    }\r
-    d[0] = 0.0;\r
-    e[0] = 0.0;\r
-    for (i=0;i<n;i++) {\r
-      l=i-1;\r
-      if (d[i] != 0.0) {\r
-        for (j=0;j<l;j++) {\r
-          g=0.0;\r
-          for (k=0;k<l;k++) {\r
-            g+= value[i][k]*value[k][j];\r
-          }\r
-          for (k=0;k<l;k++) {\r
-            value[k][j] -= g*value[k][i];\r
-          }\r
-        }\r
-      }\r
-      d[i] = value[i][i];\r
-      value[i][i] = 1.0;\r
-      for (j=0;j<l;j++) {\r
-        value[j][i] = 0.0;\r
-        value[i][j] = 0.0;\r
-      }\r
-    }\r
-  }\r
-\r
-  public void tqli2() {\r
-    int n = rows;\r
-\r
-    int m;\r
-    int l;\r
-    int iter;\r
-    int i;\r
-    int k;\r
-    double s;\r
-    double r;\r
-    double p;\r
-    ;\r
-    double g;\r
-    double f;\r
-    double dd;\r
-    double c;\r
-    double b;\r
-\r
-    for (i=2;i<=n;i++) {\r
-      e[i-2] = e[i-1];\r
-    }\r
-    e[n-1] = 0.0;\r
-    for (l=1;l<=n;l++) {\r
-      iter=0;\r
-      do {\r
-        for (m=l;m<=(n-1);m++) {\r
-          dd=Math.abs(d[m-1]) + Math.abs(d[m]);\r
-          if (Math.abs(e[m-1]) + dd == dd)\r
-            break;\r
-        }\r
-        if (m != l) {\r
-          iter++;\r
-          if (iter == 30) {\r
-            System.err.print("Too many iterations in tqli");\r
-            System.exit(0); // JBPNote - same as above - not a graceful exit!\r
-          } else {\r
-            //     System.out.println("Iteration " + iter);\r
-          }\r
-          g=(d[l]-d[l-1])/(2.0*e[l-1]);\r
-          r = Math.sqrt((g*g) + 1.0);\r
-          g=d[m-1]-d[l-1]+e[l-1]/(g + sign(r,g));\r
-          c = 1.0;\r
-          s = c;\r
-          p=0.0;\r
-          for (i=m-1;i>=l;i--) {\r
-            f = s*e[i-1];\r
-            b = c*e[i-1];\r
-            if (Math.abs(f) >= Math.abs(g)) {\r
-              c=g/f;\r
-              r = Math.sqrt((c*c)+1.0);\r
-              e[i] = f*r;\r
-              s = 1.0/r;\r
-              c *= s;\r
-            } else {\r
-              s=f/g;\r
-              r = Math.sqrt((s*s)+1.0);\r
-              e[i] = g*r;\r
-              c = 1.0/r;\r
-              s *= c;\r
-            }\r
-            g=d[i] -p;\r
-            r=(d[i-1]-g)*s + 2.0*c*b;\r
-            p=s*r;\r
-            d[i] = g + p;\r
-            g = c * r - b;\r
-            for (k=1; k <= n; k++) {\r
-              f=value[k-1][i];\r
-              value[k-1][i] = s*value[k-1][i-1] + c*f;\r
-              value[k-1][i-1] = c*value[k-1][i-1] - s*f;\r
+        for (int i = 0; i < in.length; i++) {\r
+            out[i] = 0.0;\r
+\r
+            for (int k = 0; k < in.length; k++) {\r
+                out[i] += (value[i][k] * in[k]);\r
             }\r
-          }\r
-          d[l-1] = d[l-1] - p;\r
-          e[l-1] = g;\r
-          e[m-1] = 0.0;\r
         }\r
-      } while ( m != l);\r
-    }\r
-  }\r
 \r
-  public double sign(double a, double b) {\r
-    if (b < 0) {\r
-      return -Math.abs(a);\r
-    } else {\r
-      return Math.abs(a);\r
+        return out;\r
     }\r
-  }\r
 \r
-  public double[] getColumn(int n) {\r
-    double[] out  = new double[rows];\r
-    for (int i=0;i<rows;i++) {\r
-      out[i] = value[i][n];\r
-    }\r
-    return out;\r
-  }\r
+    public Matrix postMultiply(Matrix in) {\r
+        double[][] out = new double[this.rows][in.cols];\r
 \r
+        for (int i = 0; i < this.rows; i++) {\r
+            for (int j = 0; j < in.cols; j++) {\r
+                out[i][j] = 0.0;\r
 \r
-  public void printD(PrintStream ps) {\r
+                for (int k = 0; k < rows; k++) {\r
+                    out[i][j] = out[i][j] + (value[i][k] * in.value[k][j]);\r
+                }\r
+            }\r
+        }\r
 \r
-    for (int j = 0; j < rows;j++) {\r
-      Format.print(ps,"%15.4e",d[j]);\r
+        return new Matrix(out, this.cols, in.rows);\r
     }\r
-  }\r
-  public void printE(PrintStream ps) {\r
 \r
-    for (int j = 0; j < rows;j++) {\r
-      Format.print(ps,"%15.4e",e[j]);\r
-    }\r
-  }\r
+    public Matrix copy() {\r
+        double[][] newmat = new double[rows][cols];\r
 \r
-  public static void main(String[] args) {\r
-    int n = Integer.parseInt(args[0]);\r
-    double[][] in = new double[n][n];\r
+        for (int i = 0; i < rows; i++) {\r
+            for (int j = 0; j < cols; j++) {\r
+                newmat[i][j] = value[i][j];\r
+            }\r
+        }\r
 \r
-    for (int i = 0;i < n;i++) {\r
-      for (int j = 0; j < n; j++) {\r
-        in[i][j] = (double)Math.random();\r
-      }\r
+        return new Matrix(newmat, rows, cols);\r
     }\r
 \r
-    Matrix origmat = new Matrix(in,n,n);\r
-    //    System.out.println(" --- Original matrix ---- ");\r
-    ///    origmat.print(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
-\r
-    //System.out.println(" --- transpose matrix ---- ");\r
-    Matrix trans = origmat.transpose();\r
-    //trans.print(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
-\r
-    //System.out.println(" --- OrigT * Orig ---- ");\r
-\r
-    Matrix symm = trans.postMultiply(origmat);\r
-    //symm.print(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
-\r
-    // Copy the symmetric matrix for later\r
-    Matrix origsymm = symm.copy();\r
+    public void tred() {\r
+        int n = rows;\r
+        int l;\r
+        int k;\r
+        int j;\r
+        int i;\r
+\r
+        double scale;\r
+        double hh;\r
+        double h;\r
+        double g;\r
+        double f;\r
+\r
+        this.d = new double[rows];\r
+        this.e = new double[rows];\r
+\r
+        for (i = n; i >= 2; i--) {\r
+            l = i - 1;\r
+            h = 0.0;\r
+            scale = 0.0;\r
+\r
+            if (l > 1) {\r
+                for (k = 1; k <= l; k++) {\r
+                    scale += Math.abs(value[i - 1][k - 1]);\r
+                }\r
+\r
+                if (scale == 0.0) {\r
+                    e[i - 1] = value[i - 1][l - 1];\r
+                } else {\r
+                    for (k = 1; k <= l; k++) {\r
+                        value[i - 1][k - 1] /= scale;\r
+                        h += (value[i - 1][k - 1] * value[i - 1][k - 1]);\r
+                    }\r
+\r
+                    f = value[i - 1][l - 1];\r
+\r
+                    if (f > 0) {\r
+                        g = -1.0 * Math.sqrt(h);\r
+                    } else {\r
+                        g = Math.sqrt(h);\r
+                    }\r
+\r
+                    e[i - 1] = scale * g;\r
+                    h -= (f * g);\r
+                    value[i - 1][l - 1] = f - g;\r
+                    f = 0.0;\r
+\r
+                    for (j = 1; j <= l; j++) {\r
+                        value[j - 1][i - 1] = value[i - 1][j - 1] / h;\r
+                        g = 0.0;\r
+\r
+                        for (k = 1; k <= j; k++) {\r
+                            g += (value[j - 1][k - 1] * value[i - 1][k - 1]);\r
+                        }\r
+\r
+                        for (k = j + 1; k <= l; k++) {\r
+                            g += (value[k - 1][j - 1] * value[i - 1][k - 1]);\r
+                        }\r
+\r
+                        e[j - 1] = g / h;\r
+                        f += (e[j - 1] * value[i - 1][j - 1]);\r
+                    }\r
+\r
+                    hh = f / (h + h);\r
+\r
+                    for (j = 1; j <= l; j++) {\r
+                        f = value[i - 1][j - 1];\r
+                        g = e[j - 1] - (hh * f);\r
+                        e[j - 1] = g;\r
+\r
+                        for (k = 1; k <= j; k++) {\r
+                            value[j - 1][k - 1] -= ((f * e[k - 1]) +\r
+                            (g * value[i - 1][k - 1]));\r
+                        }\r
+                    }\r
+                }\r
+            } else {\r
+                e[i - 1] = value[i - 1][l - 1];\r
+            }\r
 \r
+            d[i - 1] = h;\r
+        }\r
 \r
-    // This produces the tridiagonal transformation matrix\r
-    long tstart = System.currentTimeMillis();\r
-    symm.tred();\r
-    long tend = System.currentTimeMillis();\r
-    //System.out.println("Time take for tred = " + (tend-tstart) + "ms");\r
-    //System.out.println(" ---Tridiag transform matrix ---");\r
-    //symm.print(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
+        d[0] = 0.0;\r
+        e[0] = 0.0;\r
 \r
-    //System.out.println(" --- D vector ---");\r
-    //symm.printD(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
-    //System.out.println(" --- E vector ---");\r
-    //symm.printE(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
+        for (i = 1; i <= n; i++) {\r
+            l = i - 1;\r
 \r
+            if (d[i - 1] != 0.0) {\r
+                for (j = 1; j <= l; j++) {\r
+                    g = 0.0;\r
 \r
-    // Now produce the diagonalization matrix\r
-    tstart = System.currentTimeMillis();\r
-    symm.tqli();\r
-    tend = System.currentTimeMillis();\r
-    //System.out.println("Time take for tqli = " + (tend-tstart) + " ms");\r
+                    for (k = 1; k <= l; k++) {\r
+                        g += (value[i - 1][k - 1] * value[k - 1][j - 1]);\r
+                    }\r
 \r
-    //System.out.println(" --- New diagonalization matrix ---");\r
-    //symm.print(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
+                    for (k = 1; k <= l; k++) {\r
+                        value[k - 1][j - 1] -= (g * value[k - 1][i - 1]);\r
+                    }\r
+                }\r
+            }\r
 \r
-    //System.out.println(" --- D vector ---");\r
-    //symm.printD(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
-    //System.out.println(" --- E vector ---");\r
-    //symm.printE(System.out);\r
-    //System.out.println();\r
+            d[i - 1] = value[i - 1][i - 1];\r
+            value[i - 1][i - 1] = 1.0;\r
 \r
-    //System.out.println(" --- First eigenvector --- ");\r
-    //double[] eigenv = symm.getColumn(0);\r
-    //for (int i=0; i < eigenv.length;i++) {\r
-    //  Format.print(System.out,"%15.4f",eigenv[i]);\r
-    // }\r
-    //System.out.println();\r
+            for (j = 1; j <= l; j++) {\r
+                value[j - 1][i - 1] = 0.0;\r
+                value[i - 1][j - 1] = 0.0;\r
+            }\r
+        }\r
+    }\r
 \r
-    //double[] neigenv = origsymm.vectorPostMultiply(eigenv);\r
+    public void tqli() {\r
+        int n = rows;\r
+\r
+        int m;\r
+        int l;\r
+        int iter;\r
+        int i;\r
+        int k;\r
+        double s;\r
+        double r;\r
+        double p;\r
+        ;\r
+\r
+        double g;\r
+        double f;\r
+        double dd;\r
+        double c;\r
+        double b;\r
+\r
+        for (i = 2; i <= n; i++) {\r
+            e[i - 2] = e[i - 1];\r
+        }\r
 \r
-    //for (int i=0; i < neigenv.length;i++) {\r
-    //  Format.print(System.out,"%15.4f",neigenv[i]/symm.d[0]);\r
-    //}\r
+        e[n - 1] = 0.0;\r
+\r
+        for (l = 1; l <= n; l++) {\r
+            iter = 0;\r
+\r
+            do {\r
+                for (m = l; m <= (n - 1); m++) {\r
+                    dd = Math.abs(d[m - 1]) + Math.abs(d[m]);\r
+\r
+                    if ((Math.abs(e[m - 1]) + dd) == dd) {\r
+                        break;\r
+                    }\r
+                }\r
+\r
+                if (m != l) {\r
+                    iter++;\r
+\r
+                    if (iter == 30) {\r
+                        System.err.print("Too many iterations in tqli");\r
+                        System.exit(0); // JBPNote - should this really be here ???\r
+                    } else {\r
+                        //         System.out.println("Iteration " + iter);\r
+                    }\r
+\r
+                    g = (d[l] - d[l - 1]) / (2.0 * e[l - 1]);\r
+                    r = Math.sqrt((g * g) + 1.0);\r
+                    g = d[m - 1] - d[l - 1] + (e[l - 1] / (g + sign(r, g)));\r
+                    c = 1.0;\r
+                    s = c;\r
+                    p = 0.0;\r
+\r
+                    for (i = m - 1; i >= l; i--) {\r
+                        f = s * e[i - 1];\r
+                        b = c * e[i - 1];\r
+\r
+                        if (Math.abs(f) >= Math.abs(g)) {\r
+                            c = g / f;\r
+                            r = Math.sqrt((c * c) + 1.0);\r
+                            e[i] = f * r;\r
+                            s = 1.0 / r;\r
+                            c *= s;\r
+                        } else {\r
+                            s = f / g;\r
+                            r = Math.sqrt((s * s) + 1.0);\r
+                            e[i] = g * r;\r
+                            c = 1.0 / r;\r
+                            s *= c;\r
+                        }\r
+\r
+                        g = d[i] - p;\r
+                        r = ((d[i - 1] - g) * s) + (2.0 * c * b);\r
+                        p = s * r;\r
+                        d[i] = g + p;\r
+                        g = (c * r) - b;\r
+\r
+                        for (k = 1; k <= n; k++) {\r
+                            f = value[k - 1][i];\r
+                            value[k - 1][i] = (s * value[k - 1][i - 1]) +\r
+                                (c * f);\r
+                            value[k - 1][i - 1] = (c * value[k - 1][i - 1]) -\r
+                                (s * f);\r
+                        }\r
+                    }\r
+\r
+                    d[l - 1] = d[l - 1] - p;\r
+                    e[l - 1] = g;\r
+                    e[m - 1] = 0.0;\r
+                }\r
+            } while (m != l);\r
+        }\r
+    }\r
 \r
-    //System.out.println();\r
-  }\r
+    public void tred2() {\r
+        int n = rows;\r
+        int l;\r
+        int k;\r
+        int j;\r
+        int i;\r
+\r
+        double scale;\r
+        double hh;\r
+        double h;\r
+        double g;\r
+        double f;\r
+\r
+        this.d = new double[rows];\r
+        this.e = new double[rows];\r
+\r
+        for (i = n - 1; i >= 1; i--) {\r
+            l = i - 1;\r
+            h = 0.0;\r
+            scale = 0.0;\r
+\r
+            if (l > 0) {\r
+                for (k = 0; k < l; k++) {\r
+                    scale += Math.abs(value[i][k]);\r
+                }\r
+\r
+                if (scale == 0.0) {\r
+                    e[i] = value[i][l];\r
+                } else {\r
+                    for (k = 0; k < l; k++) {\r
+                        value[i][k] /= scale;\r
+                        h += (value[i][k] * value[i][k]);\r
+                    }\r
+\r
+                    f = value[i][l];\r
+\r
+                    if (f > 0) {\r
+                        g = -1.0 * Math.sqrt(h);\r
+                    } else {\r
+                        g = Math.sqrt(h);\r
+                    }\r
+\r
+                    e[i] = scale * g;\r
+                    h -= (f * g);\r
+                    value[i][l] = f - g;\r
+                    f = 0.0;\r
+\r
+                    for (j = 0; j < l; j++) {\r
+                        value[j][i] = value[i][j] / h;\r
+                        g = 0.0;\r
+\r
+                        for (k = 0; k < j; k++) {\r
+                            g += (value[j][k] * value[i][k]);\r
+                        }\r
+\r
+                        for (k = j; k < l; k++) {\r
+                            g += (value[k][j] * value[i][k]);\r
+                        }\r
+\r
+                        e[j] = g / h;\r
+                        f += (e[j] * value[i][j]);\r
+                    }\r
+\r
+                    hh = f / (h + h);\r
+\r
+                    for (j = 0; j < l; j++) {\r
+                        f = value[i][j];\r
+                        g = e[j] - (hh * f);\r
+                        e[j] = g;\r
+\r
+                        for (k = 0; k < j; k++) {\r
+                            value[j][k] -= ((f * e[k]) + (g * value[i][k]));\r
+                        }\r
+                    }\r
+                }\r
+            } else {\r
+                e[i] = value[i][l];\r
+            }\r
 \r
-}\r
+            d[i] = h;\r
+        }\r
 \r
+        d[0] = 0.0;\r
+        e[0] = 0.0;\r
 \r
+        for (i = 0; i < n; i++) {\r
+            l = i - 1;\r
 \r
+            if (d[i] != 0.0) {\r
+                for (j = 0; j < l; j++) {\r
+                    g = 0.0;\r
 \r
+                    for (k = 0; k < l; k++) {\r
+                        g += (value[i][k] * value[k][j]);\r
+                    }\r
 \r
+                    for (k = 0; k < l; k++) {\r
+                        value[k][j] -= (g * value[k][i]);\r
+                    }\r
+                }\r
+            }\r
 \r
+            d[i] = value[i][i];\r
+            value[i][i] = 1.0;\r
 \r
+            for (j = 0; j < l; j++) {\r
+                value[j][i] = 0.0;\r
+                value[i][j] = 0.0;\r
+            }\r
+        }\r
+    }\r
 \r
+    public void tqli2() {\r
+        int n = rows;\r
+\r
+        int m;\r
+        int l;\r
+        int iter;\r
+        int i;\r
+        int k;\r
+        double s;\r
+        double r;\r
+        double p;\r
+        ;\r
+\r
+        double g;\r
+        double f;\r
+        double dd;\r
+        double c;\r
+        double b;\r
+\r
+        for (i = 2; i <= n; i++) {\r
+            e[i - 2] = e[i - 1];\r
+        }\r
 \r
+        e[n - 1] = 0.0;\r
+\r
+        for (l = 1; l <= n; l++) {\r
+            iter = 0;\r
+\r
+            do {\r
+                for (m = l; m <= (n - 1); m++) {\r
+                    dd = Math.abs(d[m - 1]) + Math.abs(d[m]);\r
+\r
+                    if ((Math.abs(e[m - 1]) + dd) == dd) {\r
+                        break;\r
+                    }\r
+                }\r
+\r
+                if (m != l) {\r
+                    iter++;\r
+\r
+                    if (iter == 30) {\r
+                        System.err.print("Too many iterations in tqli");\r
+                        System.exit(0); // JBPNote - same as above - not a graceful exit!\r
+                    } else {\r
+                        //         System.out.println("Iteration " + iter);\r
+                    }\r
+\r
+                    g = (d[l] - d[l - 1]) / (2.0 * e[l - 1]);\r
+                    r = Math.sqrt((g * g) + 1.0);\r
+                    g = d[m - 1] - d[l - 1] + (e[l - 1] / (g + sign(r, g)));\r
+                    c = 1.0;\r
+                    s = c;\r
+                    p = 0.0;\r
+\r
+                    for (i = m - 1; i >= l; i--) {\r
+                        f = s * e[i - 1];\r
+                        b = c * e[i - 1];\r
+\r
+                        if (Math.abs(f) >= Math.abs(g)) {\r
+                            c = g / f;\r
+                            r = Math.sqrt((c * c) + 1.0);\r
+                            e[i] = f * r;\r
+                            s = 1.0 / r;\r
+                            c *= s;\r
+                        } else {\r
+                            s = f / g;\r
+                            r = Math.sqrt((s * s) + 1.0);\r
+                            e[i] = g * r;\r
+                            c = 1.0 / r;\r
+                            s *= c;\r
+                        }\r
+\r
+                        g = d[i] - p;\r
+                        r = ((d[i - 1] - g) * s) + (2.0 * c * b);\r
+                        p = s * r;\r
+                        d[i] = g + p;\r
+                        g = (c * r) - b;\r
+\r
+                        for (k = 1; k <= n; k++) {\r
+                            f = value[k - 1][i];\r
+                            value[k - 1][i] = (s * value[k - 1][i - 1]) +\r
+                                (c * f);\r
+                            value[k - 1][i - 1] = (c * value[k - 1][i - 1]) -\r
+                                (s * f);\r
+                        }\r
+                    }\r
+\r
+                    d[l - 1] = d[l - 1] - p;\r
+                    e[l - 1] = g;\r
+                    e[m - 1] = 0.0;\r
+                }\r
+            } while (m != l);\r
+        }\r
+    }\r
 \r
+    public double sign(double a, double b) {\r
+        if (b < 0) {\r
+            return -Math.abs(a);\r
+        } else {\r
+            return Math.abs(a);\r
+        }\r
+    }\r
 \r
+    public double[] getColumn(int n) {\r
+        double[] out = new double[rows];\r
 \r
+        for (int i = 0; i < rows; i++) {\r
+            out[i] = value[i][n];\r
+        }\r
 \r
+        return out;\r
+    }\r
 \r
+    public void printD(PrintStream ps) {\r
+        for (int j = 0; j < rows; j++) {\r
+            Format.print(ps, "%15.4e", d[j]);\r
+        }\r
+    }\r
 \r
+    public void printE(PrintStream ps) {\r
+        for (int j = 0; j < rows; j++) {\r
+            Format.print(ps, "%15.4e", e[j]);\r
+        }\r
+    }\r
 \r
+    public static void main(String[] args) {\r
+        int n = Integer.parseInt(args[0]);\r
+        double[][] in = new double[n][n];\r
 \r
+        for (int i = 0; i < n; i++) {\r
+            for (int j = 0; j < n; j++) {\r
+                in[i][j] = (double) Math.random();\r
+            }\r
+        }\r
 \r
+        Matrix origmat = new Matrix(in, n, n);\r
+\r
+        //    System.out.println(" --- Original matrix ---- ");\r
+        ///    origmat.print(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- transpose matrix ---- ");\r
+        Matrix trans = origmat.transpose();\r
+\r
+        //trans.print(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- OrigT * Orig ---- ");\r
+        Matrix symm = trans.postMultiply(origmat);\r
+\r
+        //symm.print(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        // Copy the symmetric matrix for later\r
+        Matrix origsymm = symm.copy();\r
+\r
+        // This produces the tridiagonal transformation matrix\r
+        long tstart = System.currentTimeMillis();\r
+        symm.tred();\r
+\r
+        long tend = System.currentTimeMillis();\r
+\r
+        //System.out.println("Time take for tred = " + (tend-tstart) + "ms");\r
+        //System.out.println(" ---Tridiag transform matrix ---");\r
+        //symm.print(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- D vector ---");\r
+        //symm.printD(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- E vector ---");\r
+        //symm.printE(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        // Now produce the diagonalization matrix\r
+        tstart = System.currentTimeMillis();\r
+        symm.tqli();\r
+        tend = System.currentTimeMillis();\r
+\r
+        //System.out.println("Time take for tqli = " + (tend-tstart) + " ms");\r
+        //System.out.println(" --- New diagonalization matrix ---");\r
+        //symm.print(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- D vector ---");\r
+        //symm.printD(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- E vector ---");\r
+        //symm.printE(System.out);\r
+        //System.out.println();\r
+        //System.out.println(" --- First eigenvector --- ");\r
+        //double[] eigenv = symm.getColumn(0);\r
+        //for (int i=0; i < eigenv.length;i++) {\r
+        //  Format.print(System.out,"%15.4f",eigenv[i]);\r
+        // }\r
+        //System.out.println();\r
+        //double[] neigenv = origsymm.vectorPostMultiply(eigenv);\r
+        //for (int i=0; i < neigenv.length;i++) {\r
+        //  Format.print(System.out,"%15.4f",neigenv[i]/symm.d[0]);\r
+        //}\r
+        //System.out.println();\r
+    }\r
+}\r