mdivide_left.hpp File Reference

#include <vector>
#include <stan/math/matrix/Eigen.hpp>
#include <stan/math/matrix/typedefs.hpp>
#include <stan/math/error_handling/matrix/check_multiplicable.hpp>
#include <stan/agrad/fwd/fvar.hpp>
#include <stan/agrad/fwd/matrix/typedefs.hpp>
#include <stan/agrad/fwd/matrix/inverse.hpp>
#include <stan/agrad/fwd/matrix/multiply.hpp>
#include <stan/math/matrix/multiply.hpp>
#include <stan/agrad/fwd/matrix/to_fvar.hpp>
#include <stan/math/matrix/inverse.hpp>
#include <stan/math/matrix/mdivide_left.hpp>
#include <stan/math/error_handling/matrix/check_square.hpp>

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Namespaces
	stan
	Probability, optimization and sampling library.
	stan::agrad
	Function gradients via reverse-mode automatic differentiation.

Functions
template<typename T , int R1, int C1, int R2, int C2>
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C2 >	stan::agrad::mdivide_left (const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &A, const Eigen::Matrix< fvar< T >, R2, C2 > &b)
template<typename T , int R1, int C1, int R2, int C2>
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C2 >	stan::agrad::mdivide_left (const Eigen::Matrix< double, R1, C1 > &A, const Eigen::Matrix< fvar< T >, R2, C2 > &b)
template<typename T , int R1, int C1, int R2, int C2>
Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C2 >	stan::agrad::mdivide_left (const Eigen::Matrix< fvar< T >, R1, C1 > &A, const Eigen::Matrix< double, R2, C2 > &b)