mahout源码分析之DistributedLanczosSolver（三）Job2

Mahout版本：0.7，hadoop版本：1.0.4，jdk：1.7.0_25 64bit。

1. 前奏：

本篇接着上篇继续分析，分析LanczosSolver中的：Vector nextVector = isSymmetric ? corpus.times(currentVector) : corpus.timesSquared(currentVector);之后。前篇说到这个是建立了一个job任务，并且按照一定的算法求得了一个nextVector，那么接下来是？

if (state.getScaleFactor() <= 0) {
        state.setScaleFactor(calculateScaleFactor(nextVector));
      }

这里首先判断getScaleFactor的值是否小于等于0，因为刚开始的时候初始化scaleFactor = 0;，所以这里要调用calculateScaleFactor(nextVector)函数:

protected double calculateScaleFactor(Vector nextVector) {
    return nextVector.norm(2);
  }

这个是如何计算的呢？else if (power == 2.0) {return Math.sqrt(dotSelf()); 这个就是norm函数中当参数是2的时候调用的代码了，所以这里返回的是先nextVector自点乘，然后开根号；（测试的时候这个值是：2029123.4011255247，excel计算的这个值是：2034667.82368468）接下来：

 nextVector.assign(new Scale(1.0 / state.getScaleFactor()));

nextVector 乘以1除以scaleFactor其实就是nextVector除以scaleFactor而已，数值太大了要变小点？经过这一步，nextVector变为：

{0:0.011875906226907599,1:0.0017759586067652153,2:0.0021729514771005837,3:0.014292365192727802,4:0.09660595016979406,5:0.002638859113021243,6:0.0026868791091140517,7:2.476888783392492E-4,8:0.001831833994868574,9:0.005012618192500366,10:8.604490527160895E-4,11:0.0029456317791350514,12:0.9951190694939772}

excel里面变为：

0.0118771

0.001776226

0.002173228

0.01429431

0.096617439

0.00263899

0.00268705

0

0

0.0050126

0

0

0.99511791

可见，由于误差，excel中的数据直接变为0了（比较小的数值）；

接下来还是更新nextVector的：

 double alpha = currentVector.dot(nextVector);
      nextVector.assign(currentVector, new PlusMult(-alpha));

首先是currentVector和nextVector的点积，然后用nextVector中的项减去currentVector中的项乘以alpha的值更新nextVector中的项；上面的测试结果，alpha的值为：0.315642761491587，excel计算的值是0.31564687543564，这里就很接近了；然后是nextVector的值：

{0:-0.07566764464132066,1:-0.08576759226146304,2:-0.08537059939112766,3:-0.07325118567550044,4:0.009062399301565813,5:-0.08490469175520701,6:-0.0848566717591142,7:-0.087295861989889,8:-0.08571171687335968,9:-0.08253093267572789,10:-0.08668310181551216,11:-0.0845979190890932,12:0.9075755186257489}

excel中的值是：

-0.075668

-0.08576847

-0.08537146

-0.073250382

0.009072747

-0.0849057

-0.0848576

-0.1

-0.1

-0.082532

-0.1

-0.1

0.90757322

接着是：

endTime(TimingSection.ITERATE);
      startTime(TimingSection.ORTHOGANLIZE);
      orthoganalizeAgainstAllButLast(nextVector, state);
      endTime(TimingSection.ORTHOGANLIZE);

endTime和startTime应该只是和目录有关的设置吧，这里不管了，直接看orthoganalizeAgainstAllButLast函数：

protected void orthoganalizeAgainstAllButLast(Vector nextVector, LanczosState state) {
    for (int i = 0; i < state.getIterationNumber(); i++) {
      Vector basisVector = state.getBasisVector(i);
      double alpha;
      if (basisVector == null || (alpha = nextVector.dot(basisVector)) == 0.0) {
        continue;
      }
      nextVector.assign(basisVector, new PlusMult(-alpha));
    }
  }

这个函数的操作就是使用bisis来更新nextVector，更新采用原始值减去basisVector对应值乘以（nextVector和basisVector的点积）来更新；第一次basisVector中只有一个值，是13个1初始根号13的向量，那么更新后的nextVector是：

{0:-0.07566764464132064,1:-0.08576759226146302,2:-0.08537059939112765,3:-0.07325118567550043,4:0.009062399301565828,5:-0.084904691755207,6:-0.08485667175911418,7:-0.08729586198988899,8:-0.08571171687335967,9:-0.08253093267572788,10:-0.08668310181551214,11:-0.08459791908909318,12:0.9075755186257489}

感觉和之前没有啥差别，因为nextVector和basisVector的点积很小的缘故；接下来是：

beta = nextVector.norm(2);

额，这个函数之前分析过：就是nextVector自己点积，然后开根号即可，得到的beta值是：0.9488780991876485，然后判断alpha和beta是否超过某个数，如下：

if (outOfRange(beta) || outOfRange(alpha)) {
        log.warn("Lanczos parameters out of range: alpha = {}, beta = {}.  Bailing out early!",
            alpha, beta);
        break;
      }

看到outOfRange函数：

private static boolean outOfRange(double d) {
    return Double.isNaN(d) || d > SAFE_MAX || -d > SAFE_MAX;
  }

由于SAFE_MAX=1.0E150，所以肯定是不会超过的；那么就继续往下分析了；

nextVector.assign(new Scale(1 / beta));
      state.setBasisVector(i, nextVector);
      previousVector = currentVector;
      currentVector = nextVector;
      // save the projections and norms!
      triDiag.set(i - 1, i - 1, alpha);
      if (i < desiredRank - 1) {
        triDiag.set(i - 1, i, beta);
        triDiag.set(i, i - 1, beta);
      }
      state.setIterationNumber(++i);

感觉和刚才一样了，nextVector先出示beta的值，然后设置basisVector的第1个值（所谓第1个值是因为这时i为1，计数从0开始），那么basisVector就有两个值了，第0个是13个1除以根号13，第1个是nextVector了；然后重新赋值，previousVector、currentVector，最后就是triDiag的设置了，这个是一个3乘以3的矩阵，这个3是前面设置的rank值；triDiag设置后的值是：

[[0.315642761491587, 0.9488780991876485, 0.0], [0.9488780991876485, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]]

2. 循环，job2

接着开始第二次while循环，使用nextVector更新后的currentVector再针对输入数据跑一边job1的算法；感觉这里的rank值有点像是控制循环的次数的感觉；由于这里i初始就被设置为1了，而且rank设置为3，所以这里只循环两次；最后循环完成后，triDiag的值是：

[[0.315642761491587, 0.9488780991876485, 0.0], [0.9488780991876485, 2.855117440373572, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]]

因为接下来就是只对这个值进行操作，所以记录下这个值；

3.处理triDiag（3*3矩阵）

首先是初始化：

EigenDecomposition decomp = new EigenDecomposition(triDiag);

看着个初始化做的事情：首先去判断triDiag是否是对称的，是的话就执行if里面的操作：

public EigenDecomposition(Matrix x, boolean isSymmetric) {
    n = x.columnSize();
    d = new DenseVector(n);
    e = new DenseVector(n);
    v = new DenseMatrix(n, n);

    if (isSymmetric) {
      v.assign(x);

      // Tridiagonalize.
      tred2();

      // Diagonalize.
      tql2();

    } else {
      // Reduce to Hessenberg form.
      // Reduce Hessenberg to real Schur form.
      hqr2(orthes(x));
    }
  }

assign就是把x赋值给v，tred2和tql2是做什么的呢？

额，吓我一跳，because 太他X长了，果然java不适合做矩阵处理。。。

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