Sparse matrix vector product
authorjpritikin <jpritikin@df83fd30-4cca-4c36-ab9d-e8b5583ccbd1>
Sat, 17 Aug 2013 04:14:44 +0000 (04:14 +0000)
committerjpritikin <jpritikin@df83fd30-4cca-4c36-ab9d-e8b5583ccbd1>
Sat, 17 Aug 2013 04:14:44 +0000 (04:14 +0000)
commitf15eaa48e5bd1e2be4c722d2a8f06186e9117036
tree3beb0724793c09c1bc8a83d3611920e615fcab45
parentb6e1d99df7d064bf2e90da9357eba6b6e2734ad1
Sparse matrix vector product

There are two benefits: (1) With many parameters, drastically fewer
multiplies and adds. (2) Since the terms are sorted by offset into the
inverse Hessian, more cache friendly. The improvement in performance
small but measurable.

git-svn-id: http://openmx.psyc.virginia.edu/svn/trunk@2855 df83fd30-4cca-4c36-ab9d-e8b5583ccbd1
R/MxCompute.R
models/passing/ifa-grm1.R
src/Compute.cpp
src/Compute.h
src/ComputeNR.cpp
src/omxFitFunctionBA81.cpp
src/types.h