C/C++ Eigen3에서의 사용 방법

Eigen은 C++에서의 행렬 연산을 위한 고성능 라이브러리로, LU 분해를 포함한 다양한 선형대수 연산을 손쉽게 수행할 수 있다. 이 절에서는 Eigen 라이브러리를 활용하여 LU 분해를 수행하는 방법을 상세히 설명하겠다.

1. Eigen 라이브러리 소개

Eigen은 C++ 언어에서 사용되는 템플릿 라이브러리로, 행렬 및 벡터 연산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 이 라이브러리는 다양한 수학적 연산을 지원하며, LU 분해, QR 분해, SVD 등의 고급 행렬 분해도 포함된다.

Eigen의 주요 특징

고성능: 효율적인 알고리즘과 메모리 관리로 높은 성능을 자랑한다.
템플릿 기반: 다양한 행렬 크기와 자료형을 지원한다.
간결한 문법: 복잡한 행렬 연산도 간단한 코드로 구현할 수 있다.
오픈 소스: 자유롭게 사용할 수 있으며, 많은 연구 및 산업 응용에서 사용되고 있다.

2. Eigen 설치 및 설정

Eigen은 헤더 전용 라이브러리이므로, 별도의 컴파일 과정 없이 헤더 파일만 포함하면 된다. GitHub에서 직접 다운로드하거나 패키지 매니저를 통해 설치할 수 있다.

설치 방법

GitHub에서 다운로드:
Eigen GitHub 리포지토리를 방문하여 소스 코드를 다운로드한다.
프로젝트의 include 디렉터리에 Eigen 폴더를 복사한다.
패키지 매니저 사용:
Debian/Ubuntu: sudo apt-get install libeigen3-dev
Homebrew (MacOS): brew install eigen

프로젝트에서의 설정

헤더 파일을 포함하려면 다음과 같이 작성한다. cpp #include <Eigen/Dense>
Eigen은 기본적으로 namespace Eigen을 사용한다. 따라서, 코드에서 Eigen::을 통해 클래스와 함수를 호출해야 한다.

3. LU 분해의 기초

LU 분해는 행렬 $\mathbf{A}$ 를 하삼각 행렬 $\mathbf{L}$ 과 상삼각 행렬 $\mathbf{U}$ 의 곱으로 표현하는 방법이다. 즉, $\mathbf{A} = \mathbf{L} \cdot \mathbf{U}$ 로 분해된다.

수학적 정의

행렬 $\mathbf{A}$ 가 다음과 같이 주어졌을 때:

$\mathbf{A} = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{bmatrix}$

LU 분해는 이를 다음과 같은 두 행렬로 분해하는 과정이다:

$\mathbf{L} = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ l_{21} & 1 & 0 \\ l_{31} & l_{32} & 1 \end{bmatrix}, \quad \mathbf{U} = \begin{bmatrix} u_{11} & u_{12} & u_{13} \\ 0 & u_{22} & u_{23} \\ 0 & 0 & u_{33} \end{bmatrix}$

여기서 $\mathbf{L}$ 은 하삼각 행렬, $\mathbf{U}$ 는 상삼각 행렬이다.

4. Eigen에서 LU 분해 사용 방법

Eigen에서 LU 분해는 PartialPivLU 클래스 또는 FullPivLU 클래스를 사용하여 수행할 수 있다. 이 클래스들은 행렬의 LU 분해를 계산하고 다양한 유용한 기능을 제공한다.

예제 코드

다음은 Eigen에서 LU 분해를 수행하는 간단한 코드이다.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3d A;
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 10;

    // LU 분해 수행
    Eigen::FullPivLU<Eigen::Matrix3d> lu(A);

    // L과 U 행렬 출력
    std::cout << "Matrix L:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Lower>() << std::endl;
    std::cout << "Matrix U:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Upper>() << std::endl;

    return 0;
}

이 코드에서는 3x3 행렬 $\mathbf{A}$ 에 대해 LU 분해를 수행하고, 결과로 나온 $\mathbf{L}$ 과 $\mathbf{U}$ 행렬을 출력한다.

5. LU 분해 결과의 해석

lu.matrixLU() 함수는 행렬 $\mathbf{A}$ 를 $\mathbf{L}$ 과 $\mathbf{U}$ 로 분해한 결과를 반환한다. 그러나 이 행렬은 원래의 $\mathbf{A}$ 와 동일한 크기의 행렬로, 하삼각 행렬과 상삼각 행렬이 결합된 형태이다.

하삼각 행렬 $\mathbf{L}$ 은 triangularView<Eigen::Lower>()를 통해 추출할 수 있다.
상삼각 행렬 $\mathbf{U}$ 는 triangularView<Eigen::Upper>()를 통해 추출할 수 있다.

6. PartialPivLU와 FullPivLU의 차이

Eigen에서는 LU 분해를 수행할 때 두 가지 주요 클래스인 PartialPivLU와 FullPivLU를 사용할 수 있다. 이 두 클래스는 LU 분해 과정에서 피봇팅 전략에 따라 다르게 동작한다.

PartialPivLU

부분 피봇팅 (Partial Pivoting) 을 수행한다.
피봇팅은 행렬의 수치적 안정성을 높이기 위해 행이나 열을 교환하는 과정을 의미한다. Partial Pivoting에서는 열 피봇팅만 수행된다.
이 방법은 대부분의 경우에 충분히 안정적이며, 성능 측면에서 더 효율적이다.
코드에서 사용 예시는 다음과 같다.

Eigen::PartialPivLU<Eigen::MatrixXd> lu(A);

FullPivLU

완전 피봇팅 (Complete Pivoting) 을 수행한다.
완전 피봇팅은 행과 열 모두에서 피봇팅을 수행하여 더욱 높은 수치적 안정성을 제공한다.
이 방법은 PartialPivLU보다 더 많은 계산 자원을 필요로 하지만, 특정 경우에는 더욱 정확한 결과를 제공한다.
코드에서 사용 예시는 다음과 같다.

Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXd> lu(A);

7. LU 분해를 이용한 연립방정식의 해법

LU 분해는 연립방정식을 푸는 데 매우 유용하다. 주어진 연립방정식 $\mathbf{A}\mathbf{x} = \mathbf{b}$ 를 LU 분해를 이용해 풀 수 있다.

수학적 접근

행렬 $\mathbf{A}$ 를 LU 분해하여 $\mathbf{L}$ 과 $\mathbf{U}$ 로 나눈다.
$\mathbf{A}\mathbf{x} = \mathbf{L}\mathbf{U}\mathbf{x} = \mathbf{b}$ 로 표현할 수 있다.
이 방정식은 $\mathbf{L}\mathbf{y} = \mathbf{b}$ 를 먼저 풀고, 이어서 $\mathbf{U}\mathbf{x} = \mathbf{y}$ 를 푸는 두 단계로 나눌 수 있다.

예제 코드

다음은 Eigen에서 LU 분해를 이용해 연립방정식을 푸는 코드이다.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3d A;
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 10;

    Eigen::Vector3d b(3);
    b << 3, 3, 4;

    // LU 분해
    Eigen::FullPivLU<Eigen::Matrix3d> lu(A);

    // 연립방정식 풀이
    Eigen::Vector3d x = lu.solve(b);

    std::cout << "Solution x:\n" << x << std::endl;

    return 0;
}

이 예제에서는 $\mathbf{A}\mathbf{x} = \mathbf{b}$ 형태의 연립방정식을 LU 분해를 이용해 풀이하고 있다. lu.solve(b)는 해 $\mathbf{x}$ 를 반환한다.

8. 성능 최적화와 주의사항

Eigen을 사용할 때 LU 분해의 성능 최적화를 위해 다음과 같은 점들을 고려할 수 있다.

행렬 크기와 자료형 선택

작은 행렬의 경우 Eigen은 컴파일 타임에 크기가 결정되는 정적 행렬 (Matrix3d, Matrix4f 등)을 사용하여 성능을 최적화한다.
큰 행렬의 경우 동적 행렬 (MatrixXd, MatrixXf 등)을 사용하며, 이 경우 연산의 성능은 주로 행렬의 크기와 자료형에 따라 좌우된다.

코드 최적화

LU 분해는 기본적으로 $O(n^3)$ 의 시간 복잡도를 가지므로, 대규모 문제를 해결할 때는 가능한 병렬화나 고성능 컴퓨팅 기법을 고려해야 한다.
Eigen은 내부적으로 SSE(Streaming SIMD Extensions) 등의 하드웨어 가속 기능을 사용하여 성능을 높인다. 이를 위해 컴파일 시 적절한 플래그를 설정하는 것이 좋다.

수치적 안정성

LU 분해는 행렬이 매우 큰 조건수를 가지는 경우 수치적 불안정성을 가질 수 있다. 이때는 FullPivLU를 사용하거나, 다른 분해 방법(예: QR 분해, SVD 등)을 고려할 수 있다.

9. 고급 기능: LU 분해의 재사용

Eigen에서는 동일한 행렬에 대해 반복적으로 LU 분해를 수행해야 하는 경우, 한 번 분해한 결과를 재사용할 수 있다. 이렇게 하면 계산 자원을 절약할 수 있다.

예제 코드

다음은 한 번 수행된 LU 분해를 반복적으로 사용하는 방법이다.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3d A;
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 10;

    Eigen::FullPivLU<Eigen::Matrix3d> lu(A);

    Eigen::Vector3d b1(3), b2(3);
    b1 << 3, 3, 4;
    b2 << 1, 2, 3;

    Eigen::Vector3d x1 = lu.solve(b1);
    Eigen::Vector3d x2 = lu.solve(b2);

    std::cout << "Solution x1:\n" << x1 << std::endl;
    std::cout << "Solution x2:\n" << x2 << std::endl;

    return 0;
}

이 코드에서는 행렬 $\mathbf{A}$ 에 대해 한 번 LU 분해를 수행한 후, 여러 번에 걸쳐 다른 우변 벡터 $\mathbf{b}$ 에 대한 해를 구하고 있다.

주의사항

행렬 $\mathbf{A}$ 가 변경되지 않는 한, LU 분해 결과는 유효하며 반복적으로 사용할 수 있다.
재사용이 빈번한 경우, 코드의 효율성을 높이기 위해 이 기법을 활용하는 것이 좋다.

10. Eigen의 LU 분해에서의 고급 활용

LU 분해의 고급 활용법을 통해 복잡한 수학적 문제들을 효율적으로 해결할 수 있다. 이러한 고급 활용법은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 실전 응용에서도 널리 사용된다.

1) 행렬의 역행렬 계산

LU 분해를 사용하여 행렬의 역행렬을 계산할 수 있다. 역행렬은 연립방정식을 해결하거나, 시스템 분석에서 중요한 역할을 한다.

수학적 정의

행렬 $\mathbf{A}$ 의 역행렬 $\mathbf{A}^{-1}$ 는 다음과 같이 정의된다:

$\mathbf{A} \cdot \mathbf{A}^{-1} = \mathbf{I}$

여기서 $\mathbf{I}$ 는 단위 행렬이다. LU 분해를 통해 $\mathbf{A}^{-1}$ 를 계산하려면, 다음 단계를 수행한다: 1. $\mathbf{A} = \mathbf{L} \cdot \mathbf{U}$ 로 LU 분해. 2. $\mathbf{U}\mathbf{X} = \mathbf{L}^{-1}\mathbf{I}$ 에서 $\mathbf{X} = \mathbf{U}^{-1}\mathbf{L}^{-1}$ 을 계산하여 $\mathbf{A}^{-1}$ 구하기.

예제 코드

다음은 Eigen을 사용하여 행렬의 역행렬을 LU 분해로 계산하는 코드이다.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3d A;
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 10;

    Eigen::FullPivLU<Eigen::Matrix3d> lu(A);
    Eigen::Matrix3d A_inv = lu.inverse();

    std::cout << "Inverse of A:\n" << A_inv << std::endl;

    return 0;
}

이 코드는 행렬 $\mathbf{A}$ 의 역행렬 $\mathbf{A}^{-1}$ 를 계산하여 출력한다.

2) 행렬의 결정자 계산

LU 분해를 통해 행렬의 결정자 (Determinant)를 빠르게 계산할 수 있다. 결정자는 행렬의 성질을 나타내는 중요한 값이다.

수학적 정의

행렬 $\mathbf{A}$ 의 결정자는 $\mathbf{A} = \mathbf{L} \cdot \mathbf{U}$ 로 분해했을 때 다음과 같이 계산할 수 있다:

$\text{det}(\mathbf{A}) = \text{det}(\mathbf{L}) \cdot \text{det}(\mathbf{U})$

여기서 $\text{det}(\mathbf{L})$ 는 $\mathbf{L}$ 이 하삼각 행렬이므로, 그 대각 요소의 곱이며, $\text{det}(\mathbf{U})$ 도 마찬가지로 상삼각 행렬의 대각 요소의 곱이다.

예제 코드

다음은 LU 분해를 이용하여 행렬의 결정자를 계산하는 코드이다.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3d A;
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 10;

    Eigen::FullPivLU<Eigen::Matrix3d> lu(A);
    double det = lu.determinant();

    std::cout << "Determinant of A:\n" << det << std::endl;

    return 0;
}

이 코드는 행렬 $\mathbf{A}$ 의 결정자를 계산하여 출력한다. LU 분해를 통해 결정자를 계산하면, 복잡한 행렬 연산을 보다 효율적으로 처리할 수 있다.

11. 다양한 자료형에서의 LU 분해

Eigen은 다양한 자료형을 지원하며, 정밀도와 성능의 균형을 맞추기 위해 상황에 따라 적합한 자료형을 선택할 수 있다. 예를 들어, 부동소수점 연산이 필요할 때 float 또는 double 자료형을 사용할 수 있다.

실수형 LU 분해

MatrixXf: 32비트 부동소수점 연산을 지원하며, 메모리와 성능을 아낄 수 있다.
MatrixXd: 64비트 부동소수점 연산을 지원하며, 높은 정밀도가 필요할 때 사용된다.

정수형 LU 분해

정수 행렬의 LU 분해는 다소 복잡할 수 있지만, Eigen은 이러한 경우에도 잘 동작한다. 정수형 행렬을 사용하여 분해를 수행하려면, 자료형을 int로 지정할 수 있다.

예제 코드

다음은 float 자료형을 사용하여 LU 분해를 수행하는 코드이다.

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::MatrixXf A(3, 3);
    A << 1.0f, 2.0f, 3.0f,
         4.0f, 5.0f, 6.0f,
         7.0f, 8.0f, 10.0f;

    Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXf> lu(A);
    Eigen::MatrixXf A_inv = lu.inverse();

    std::cout << "Inverse of A:\n" << A_inv << std::endl;

    return 0;
}

이 코드는 float 자료형을 사용하여 행렬의 역행렬을 계산한다.

12. 병렬 처리와 LU 분해

Eigen은 멀티코어 시스템에서의 성능 향상을 위해 병렬 처리를 지원한다. OpenMP 등을 이용해 LU 분해를 병렬화할 수 있다.

병렬 처리 설정

Eigen의 병렬 처리를 활성화하려면, 컴파일러 플래그를 설정하거나 Eigen 설정 파일에서 옵션을 수정할 수 있다.

OpenMP를 통한 병렬화 예제

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
#include <omp.h>

int main() {
    Eigen::MatrixXd A = Eigen::MatrixXd::Random(1000, 1000);

    Eigen::setNbThreads(4);  // 4개의 스레드를 사용
    Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXd> lu(A);

    std::cout << "LU decomposition completed." << std::endl;

    return 0;
}

이 코드는 OpenMP를 이용해 병렬 처리된 LU 분해를 수행한다. Eigen::setNbThreads 함수를 사용하여 사용할 스레드 수를 지정할 수 있다.