examples/sampled_function/sampled_function.cc

   1 // Ceres Solver - A fast non-linear least squares minimizer
   2 // Copyright 2015 Google Inc. All rights reserved.
   3 // http://ceres-solver.org/
   4 //
   5 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without
   6 // modification, are permitted provided that the following conditions are met:
   7 //
   8 // * Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
   9 //   this list of conditions and the following disclaimer.
  10 // * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
  11 //   this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  12 //   and/or other materials provided with the distribution.
  13 // * Neither the name of Google Inc. nor the names of its contributors may be
  14 //   used to endorse or promote products derived from this software without
  15 //   specific prior written permission.
  16 //
  17 // THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS"
  18 // AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
  19 // IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
  20 // ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE
  21 // LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
  22 // CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
  23 // SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
  24 // INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
  25 // CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
  26 // ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE
  27 // POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
  28 //
  29 // Author: sameeragarwal@google.com (Sameer Agarwal)
  30 //
  31 // A simple example of optimizing a sampled function by using cubic
  32 // interpolation.
  33
  34 #include "ceres/ceres.h"
  35 #include "ceres/cubic_interpolation.h"
  36 #include "glog/logging.h"
  37
  38 using ceres::Grid1D;
  39 using ceres::CubicInterpolator;
  40 using ceres::AutoDiffCostFunction;
  41 using ceres::CostFunction;
  42 using ceres::Problem;
  43 using ceres::Solver;
  44 using ceres::Solve;
  45
  46 // A simple cost functor that interfaces an interpolated table of
  47 // values with automatic differentiation.
  48 struct InterpolatedCostFunctor {
  49   explicit InterpolatedCostFunctor(
  50       const CubicInterpolator<Grid1D<double> >& interpolator)
  51       : interpolator_(interpolator) {
  52   }
  53
  54   template<typename T> bool operator()(const T* x, T* residuals) const {
  55     interpolator_.Evaluate(*x, residuals);
  56     return true;
  57   }
  58
  59   static CostFunction* Create(
  60       const CubicInterpolator<Grid1D<double> >& interpolator) {
  61     return new AutoDiffCostFunction<InterpolatedCostFunctor, 1, 1>(
  62         new InterpolatedCostFunctor(interpolator));
  63   }
  64
  65  private:
  66   const CubicInterpolator<Grid1D<double> >& interpolator_;
  67 };
  68
  69 int main(int argc, char** argv) {
  70   google::InitGoogleLogging(argv[0]);
  71
  72   // Evaluate the function f(x) = (x - 4.5)^2;
  73   const int kNumSamples = 10;
  74   double values[kNumSamples];
  75   for (int i = 0; i < kNumSamples; ++i) {
  76     values[i] = (i - 4.5) * (i - 4.5);
  77   }
  78
  79   Grid1D<double> array(values, 0, kNumSamples);
  80   CubicInterpolator<Grid1D<double> > interpolator(array);
  81
  82   double x = 1.0;
  83   Problem problem;
  84   CostFunction* cost_function = InterpolatedCostFunctor::Create(interpolator);
  85   problem.AddResidualBlock(cost_function, NULL, &x);
  86
  87   Solver::Options options;
  88   options.minimizer_progress_to_stdout = true;
  89   Solver::Summary summary;
  90   Solve(options, &problem, &summary);
  91   std::cout << summary.BriefReport() << "\n";
  92   std::cout << "Expected x: 4.5. Actual x : " << x << std::endl;
  93   return 0;
  94 }