43x2/SimpleMatrix.h

## main.cpp
// main.cpp is placed in PUBLIC DOMAIN.
//

#include <cmath>
#include <vector>
#include <random>
#include <iostream>
#include "SimpleMatrix.h"

// 入力データと教師データ
struct Data
{
	struct
	{
		double A;	// 入力 a
		double B;	// 入力 b
	} input;
	struct
	{
		double S;	// 出力 s (和)
		double C;	// 出力 c (キャリー)
	} supervisor;
};


int main( int /*argc*/, char * /*argv*/[] )
{
	// 入力データと教師データ
	const std::vector< Data > datas {
	//	  input         supervisor
		{ { 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0 } },
		{ { 0.0, 1.0 }, { 1.0, 0.0 } },
		{ { 1.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0 } },
		{ { 1.0, 1.0 }, { 0.0, 1.0 } }
	};

	// 乱数生成器・一様分布器
	std::random_device device;
	std::mt19937_64 generator( device() );
	std::uniform_real_distribution< double > distributor( -8.0, 8.0 );

	// 隠れ層への重み
	SimpleMatrix< double > weightA( 3, 2 );
	for ( auto i = 0; i < 3; ++i )
	{
		for ( auto j = 0; j < 2; ++j )
		{
			weightA( i, j ) = distributor( generator );
		}
	}
	// 隠れ層バイアス
	SimpleMatrix< double > biasA( 3, 1 );
	for ( auto i = 0; i < 3; ++i )
	{
		biasA( i, 0 ) = distributor( generator );
	}
	// 出力層への重み
	SimpleMatrix< double > weightB( 2, 3 );
	for ( auto i = 0; i < 2; ++i )
	{
		for ( auto j = 0; j < 3; ++j )
		{
			weightB( i, j ) = distributor( generator );
		}
	}
	// 出力層バイアス
	SimpleMatrix< double > biasB( 2, 1 );
	for ( auto i = 0; i < 2; ++i )
	{
		biasB( i, 0 ) = distributor( generator );
	}

	// 学習回数
	constexpr std::size_t training_times = 100000;
	// 学習率
	constexpr double learning_rate = 0.3;


	//
	// 学習フェーズ
	//

	for ( auto i = 0; i < training_times; ++i )
	{
		// 誤差
		auto error = 0.0;
		// 誤差に対する隠れ層への重みの偏微分 (∂E/∂WA)
		SimpleMatrix< double > dE_dWA( 3, 2, 0.0 );
		// 誤差に対する隠れ層バイアスの偏微分 (∂E/∂bA)
		SimpleMatrix< double > dE_dbA( 3, 1, 0.0 );
		// 誤差に対する出力層への重みの偏微分 (∂E/∂WB)
		SimpleMatrix< double > dE_dWB( 2, 3, 0.0 );
		// 誤差に対する出力層バイアスの偏微分 (∂E/∂bB)
		SimpleMatrix< double > dE_dbB( 2, 1, 0.0 );

		for ( auto & data : datas )
		{
			// 入力層
			SimpleMatrix< double > input( 2, 1, { data.input.A, data.input.B } );

			// 隠れ層を計算する
			auto hidden = weightA * input + biasA;
			hidden( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 0, 0 ) ) );	//
			hidden( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 1, 0 ) ) );	//
			hidden( 2, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 2, 0 ) ) );	// シグモイド関数による非線形変換

			// 出力層を計算する
			auto output = weightB * hidden + biasB;
			output( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 0, 0 ) ) );	//
			output( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 1, 0 ) ) );	// シグモイド関数による非線形変換

			// 誤差
			error += 0.5 * ( std::pow( output( 0, 0 ) - data.supervisor.S, 2.0 ) + std::pow( output( 1, 0 ) - data.supervisor.C, 2.0 ) );

			// ∂E/∂bB
			SimpleMatrix< double > supervisor( 2, 1, { data.supervisor.S, data.supervisor.C } );
			auto temp0 = output - supervisor;
			auto temp1 = temp0.element_product( output ).element_product( SimpleMatrix< double >( 2, 1, 1.0 ) - output );
			dE_dbB += temp1;

			// ∂E/∂WB
			auto temp2 = temp1 * hidden.transpose();
			dE_dWB += temp2;

			// ∂E/∂bA
			auto temp3 = ( temp1.transpose() * weightB ).transpose();
			auto temp4 = temp3.element_product( hidden ).element_product( SimpleMatrix< double >( 3, 1, 1.0 ) - hidden );
			dE_dbA += temp4;

			// ∂E/∂WA
			auto temp5 = temp4 * input.transpose();
			dE_dWA += temp5;
		}

		// 100 回ごとに報告
		if ( i % 100 == 0 )
		{
			std::cout << i << " -- " << error << std::endl;
		}

		// 重みとバイアスに反映
		weightA -= ( dE_dWA *= learning_rate );
		biasA   -= ( dE_dbA *= learning_rate );
		weightB -= ( dE_dWB *= learning_rate );
		biasB   -= ( dE_dbB *= learning_rate );
	}

	//
	// 結果 (学習フェーズとほぼ同じコードなのでコメントは省略)
	//

	auto error = 0.0;
	for ( auto data : datas )
	{
		SimpleMatrix< double > input( 2, 1, { data.input.A, data.input.B } );
		auto hidden = weightA * input + biasA;
		hidden( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 0, 0 ) ) );
		hidden( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 1, 0 ) ) );
		hidden( 2, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 2, 0 ) ) );
		auto output = weightB * hidden + biasB;
		output( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 0, 0 ) ) );
		output( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 1, 0 ) ) );
		error += 0.5 * ( std::pow( output( 0, 0 ) - data.supervisor.S, 2.0 ) + std::pow( output( 1, 0 ) - data.supervisor.C, 2.0 ) );
	}
	std::cout << training_times << " -- " << error << std::endl;

	return 0;
}

## SimpleMatrix.h
// SimpleMatrix.h is placed in PUBLIC DOMAIN.
//

#if !defined( SIMPLE_MATRIX_H )
#define SIMPLE_MATRIX_H

#include <cstddef>
#include <cassert>
#include <vector>
#include <utility>


// シンプルな行列演算クラス
template< class NumberType >
class SimpleMatrix
{
//
//	メンバ関数
//
public:
	// コンストラクタ
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns );
	// コンストラクタ (単一の値で初期化)
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const NumberType initial_value );
	// コンストラクタ (初期化リストで初期化)
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, std::initializer_list< NumberType > initial_values );
	// コンストラクタ (ベクタで初期化)
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const std::vector< NumberType > & initial_values );
	// コピーコンストラクタ
	SimpleMatrix( const SimpleMatrix & ) = default;
	// ムーブコンストラクタ
	SimpleMatrix( SimpleMatrix && source );
	// デストラクタ
	~SimpleMatrix() = default;
	// 代入演算子
	SimpleMatrix & operator=( const SimpleMatrix & ) = default;
	// ムーブ代入演算子
	SimpleMatrix & operator=( SimpleMatrix && source );

	// すべての要素を指定の値にする
	SimpleMatrix & fill( const NumberType & value );

	// 行数を取得する
	std::size_t get_number_of_rows() const;
	// 列数を取得する
	std::size_t get_number_of_columns() const;
	// 要素参照 (non-const)
	NumberType & operator()( const std::size_t row, const std::size_t column );
	// 要素参照 (const)
	const NumberType & operator()( const std::size_t row, const std::size_t column ) const;

	// 加算
	SimpleMatrix operator+( const SimpleMatrix & rhs ) const;
	// 減算
	SimpleMatrix operator-( const SimpleMatrix & rhs ) const;
	// 乗算
	SimpleMatrix operator*( const SimpleMatrix & rhs ) const;
	// アダマール積 (要素ごとの積)
	SimpleMatrix element_product( const SimpleMatrix & rhs ) const;

	// 加算複合代入
	SimpleMatrix & operator+=( const SimpleMatrix & rhs );
	// 減算複合代入
	SimpleMatrix & operator-=( const SimpleMatrix & rhs );
	// 乗算複合代入 (対スカラー)
	SimpleMatrix & operator*=( const NumberType & rhs );
	// 除算複合代入 (対スカラー)
	SimpleMatrix & operator/=( const NumberType & rhs );
	// インプレースでアダマール積 (要素ごとの積)
	SimpleMatrix & element_product_inplace( const SimpleMatrix & rhs );

	// 転置
	SimpleMatrix transpose() const;

//
//	メンバ変数
//
private:
	// 行数
	std::size_t rows_;
	// 列数
	std::size_t columns_;
	// 保存領域
	std::vector< NumberType > buffer_;
};


// コンストラクタ
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( rows * columns )
{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 );
}

// コンストラクタ (単一の値で初期化)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const NumberType initial_value )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( rows * columns, initial_value )
{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 );
}

// コンストラクタ (初期化リストで初期化)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, std::initializer_list< NumberType > initial_values )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( initial_values )
{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 && initial_values.size() == rows * columns );
}

// コンストラクタ (ベクタで初期化)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const std::vector< NumberType > & initial_values )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( initial_values )
{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 && initial_values.size() == rows * columns );
}

// ムーブコンストラクタ
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( SimpleMatrix && source )
	: rows_( source.rows_ )
	, columns_( source.columns_ )
	, buffer_( std::move( source.buffer_ ) )
{
	// source.buffer_ の内容が保証されなくなったので rows_ と columns_ も更新する
	source.rows_ = source.columns_ = 0;
}

// ムーブ代入演算子
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator=( SimpleMatrix && source )
{
	rows_ = source.rows_;
	columns_ = source.columns_;
	buffer_ = std::move( source.buffer_ );

	// source.buffer_ の内容が保証されなくなったので rows_ と columns_ も更新する
	source.rows_ = source.columns_ = 0;

	return *this;
}

//  すべての要素を指定の値にする
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::fill( const NumberType & value )
{
	std::vector< NumberType > temp( rows_ * columns_, value );
	buffer_.swap( temp );
	return *this;

	// 一時的にメモリ消費量がほぼ倍になるので,
	// 要素数が非常に大きい場合は std::fill を使うほうがよいと思う.
	// by Atsushi OHTA (2016/7/2)
}

// 行数を取得する
template< class NumberType >
std::size_t SimpleMatrix< NumberType >::get_number_of_rows() const
{
	return rows_;
}

// 列数を取得する
template< class NumberType >
std::size_t SimpleMatrix< NumberType >::get_number_of_columns() const
{
	return columns_;
}

// 要素参照 (non-const)
template< class NumberType >
NumberType & SimpleMatrix< NumberType >::operator()( const std::size_t row, const std::size_t column )
{
	// アサーション
	assert( row < rows_ && column < columns_ );

	return buffer_[ row * columns_ + column ];
}

// 要素参照 (const)
template< class NumberType >
const NumberType & SimpleMatrix< NumberType >::operator()( const std::size_t row, const std::size_t column ) const
{
	// アサーション
	assert( row < rows_ && column < columns_ );

	return buffer_[ row * columns_ + column ];
}

// 加算
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::operator+( const SimpleMatrix & rhs ) const
{
	SimpleMatrix result( *this );
	return result += rhs;
}

// 減算
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::operator-( const SimpleMatrix & rhs ) const
{
	SimpleMatrix result( *this );
	return result -= rhs;
}

// 乗算
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::operator*( const SimpleMatrix & rhs ) const
{
	// アサーション
	assert( columns_ == rhs.rows_ );

	SimpleMatrix result( rows_, rhs.columns_ );
	for ( auto i = 0; i < rows_; ++i )
	{
		for ( auto j = 0; j < rhs.columns_; ++j )
		{
			NumberType temp = NumberType( 0 );
			for ( auto k = 0; k < columns_; ++k )
			{
				temp += ( *this )( i, k ) * rhs( k, j );
			}
			result( i, j ) = temp;
		}
	}
	return result;
}

// アダマール積 (要素ごとの積)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::element_product( const SimpleMatrix & rhs ) const
{
	SimpleMatrix result( *this );
	return result.element_product_inplace( rhs );
}

// 加算複合代入
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator+=( const SimpleMatrix & rhs )
{
	// アサーション
	assert( rows_ == rhs.rows_ && columns_ == rhs.columns_ );

	auto it = rhs.buffer_.cbegin();
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
		elem += *it++;
	}
	return *this;
}

// 減算複合代入
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator-=( const SimpleMatrix & rhs )
{
	// アサーション
	assert( rows_ == rhs.rows_ && columns_ == rhs.columns_ );

	auto it = rhs.buffer_.cbegin();
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
		elem -= *it++;
	}
	return *this;
}

// 乗算複合代入 (対スカラー)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator*=( const NumberType & rhs )
{
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
		elem *= rhs;
	}
	return *this;
}

// 除算複合代入 (対スカラー)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator/=( const NumberType & rhs )
{
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
		elem /= rhs;
	}
	return *this;
}

// インプレースでアダマール積 (要素ごとの積)
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::element_product_inplace( const SimpleMatrix & rhs )
{
	// アサーション
	assert( rows_ == rhs.rows_ && columns_ == rhs.columns_ );

	auto it = rhs.buffer_.cbegin();
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
		elem *= *it++;
	}
	return *this;
}

// 転置
template< class NumberType >
SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::transpose() const
{
	SimpleMatrix result( columns_, rows_ );
	for ( auto i = 0; i < columns_; ++i )
	{
		for ( auto j = 0; j < rows_; ++j )
		{
			result( i, j ) = ( *this )( j, i );
		}
	}
	return result;
}


#endif	// !defined( SIMPLE_MATRIX_H )
	// main.cpp is placed in PUBLIC DOMAIN.
	//

	#include <cmath>
	#include <vector>
	#include <random>
	#include <iostream>
	#include "SimpleMatrix.h"

	// 入力データと教師データ
	struct Data
	{
	struct
	{
	double A; // 入力 a
	double B; // 入力 b
	} input;
	struct
	{
	double S; // 出力 s (和)
	double C; // 出力 c (キャリー)
	} supervisor;
	};


	int main( int /argc/, char * /argv/[] )
	{
	// 入力データと教師データ
	const std::vector< Data > datas {
	// input supervisor
	{ { 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0 } },
	{ { 0.0, 1.0 }, { 1.0, 0.0 } },
	{ { 1.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0 } },
	{ { 1.0, 1.0 }, { 0.0, 1.0 } }
	};

	// 乱数生成器・一様分布器
	std::random_device device;
	std::mt19937_64 generator( device() );
	std::uniform_real_distribution< double > distributor( -8.0, 8.0 );

	// 隠れ層への重み
	SimpleMatrix< double > weightA( 3, 2 );
	for ( auto i = 0; i < 3; ++i )
	{
	for ( auto j = 0; j < 2; ++j )
	{
	weightA( i, j ) = distributor( generator );
	}
	}
	// 隠れ層バイアス
	SimpleMatrix< double > biasA( 3, 1 );
	for ( auto i = 0; i < 3; ++i )
	{
	biasA( i, 0 ) = distributor( generator );
	}
	// 出力層への重み
	SimpleMatrix< double > weightB( 2, 3 );
	for ( auto i = 0; i < 2; ++i )
	{
	for ( auto j = 0; j < 3; ++j )
	{
	weightB( i, j ) = distributor( generator );
	}
	}
	// 出力層バイアス
	SimpleMatrix< double > biasB( 2, 1 );
	for ( auto i = 0; i < 2; ++i )
	{
	biasB( i, 0 ) = distributor( generator );
	}

	// 学習回数
	constexpr std::size_t training_times = 100000;
	// 学習率
	constexpr double learning_rate = 0.3;


	//
	// 学習フェーズ
	//

	for ( auto i = 0; i < training_times; ++i )
	{
	// 誤差
	auto error = 0.0;
	// 誤差に対する隠れ層への重みの偏微分 (∂E/∂WA)
	SimpleMatrix< double > dE_dWA( 3, 2, 0.0 );
	// 誤差に対する隠れ層バイアスの偏微分 (∂E/∂bA)
	SimpleMatrix< double > dE_dbA( 3, 1, 0.0 );
	// 誤差に対する出力層への重みの偏微分 (∂E/∂WB)
	SimpleMatrix< double > dE_dWB( 2, 3, 0.0 );
	// 誤差に対する出力層バイアスの偏微分 (∂E/∂bB)
	SimpleMatrix< double > dE_dbB( 2, 1, 0.0 );

	for ( auto & data : datas )
	{
	// 入力層
	SimpleMatrix< double > input( 2, 1, { data.input.A, data.input.B } );

	// 隠れ層を計算する
	auto hidden = weightA * input + biasA;
	hidden( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 0, 0 ) ) ); //
	hidden( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 1, 0 ) ) ); //
	hidden( 2, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 2, 0 ) ) ); // シグモイド関数による非線形変換

	// 出力層を計算する
	auto output = weightB * hidden + biasB;
	output( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 0, 0 ) ) ); //
	output( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 1, 0 ) ) ); // シグモイド関数による非線形変換

	// 誤差
	error += 0.5 * ( std::pow( output( 0, 0 ) - data.supervisor.S, 2.0 ) + std::pow( output( 1, 0 ) - data.supervisor.C, 2.0 ) );

	// ∂E/∂bB
	SimpleMatrix< double > supervisor( 2, 1, { data.supervisor.S, data.supervisor.C } );
	auto temp0 = output - supervisor;
	auto temp1 = temp0.element_product( output ).element_product( SimpleMatrix< double >( 2, 1, 1.0 ) - output );
	dE_dbB += temp1;

	// ∂E/∂WB
	auto temp2 = temp1 * hidden.transpose();
	dE_dWB += temp2;

	// ∂E/∂bA
	auto temp3 = ( temp1.transpose() * weightB ).transpose();
	auto temp4 = temp3.element_product( hidden ).element_product( SimpleMatrix< double >( 3, 1, 1.0 ) - hidden );
	dE_dbA += temp4;

	// ∂E/∂WA
	auto temp5 = temp4 * input.transpose();
	dE_dWA += temp5;
	}

	// 100 回ごとに報告
	if ( i % 100 == 0 )
	{
	std::cout << i << " -- " << error << std::endl;
	}

	// 重みとバイアスに反映
	weightA -= ( dE_dWA *= learning_rate );
	biasA -= ( dE_dbA *= learning_rate );
	weightB -= ( dE_dWB *= learning_rate );
	biasB -= ( dE_dbB *= learning_rate );
	}

	//
	// 結果 (学習フェーズとほぼ同じコードなのでコメントは省略)
	//

	auto error = 0.0;
	for ( auto data : datas )
	{
	SimpleMatrix< double > input( 2, 1, { data.input.A, data.input.B } );
	auto hidden = weightA * input + biasA;
	hidden( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 0, 0 ) ) );
	hidden( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 1, 0 ) ) );
	hidden( 2, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -hidden( 2, 0 ) ) );
	auto output = weightB * hidden + biasB;
	output( 0, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 0, 0 ) ) );
	output( 1, 0 ) = 1.0 / ( 1.0 + std::exp( -output( 1, 0 ) ) );
	error += 0.5 * ( std::pow( output( 0, 0 ) - data.supervisor.S, 2.0 ) + std::pow( output( 1, 0 ) - data.supervisor.C, 2.0 ) );
	}
	std::cout << training_times << " -- " << error << std::endl;

	return 0;
	}
	// SimpleMatrix.h is placed in PUBLIC DOMAIN.
	//

	#if !defined( SIMPLE_MATRIX_H )
	#define SIMPLE_MATRIX_H

	#include <cstddef>
	#include <cassert>
	#include <vector>
	#include <utility>


	// シンプルな行列演算クラス
	template< class NumberType >
	class SimpleMatrix
	{
	//
	// メンバ関数
	//
	public:
	// コンストラクタ
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns );
	// コンストラクタ (単一の値で初期化)
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const NumberType initial_value );
	// コンストラクタ (初期化リストで初期化)
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, std::initializer_list< NumberType > initial_values );
	// コンストラクタ (ベクタで初期化)
	explicit SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const std::vector< NumberType > & initial_values );
	// コピーコンストラクタ
	SimpleMatrix( const SimpleMatrix & ) = default;
	// ムーブコンストラクタ
	SimpleMatrix( SimpleMatrix && source );
	// デストラクタ
	~SimpleMatrix() = default;
	// 代入演算子
	SimpleMatrix & operator=( const SimpleMatrix & ) = default;
	// ムーブ代入演算子
	SimpleMatrix & operator=( SimpleMatrix && source );

	// すべての要素を指定の値にする
	SimpleMatrix & fill( const NumberType & value );

	// 行数を取得する
	std::size_t get_number_of_rows() const;
	// 列数を取得する
	std::size_t get_number_of_columns() const;
	// 要素参照 (non-const)
	NumberType & operator()( const std::size_t row, const std::size_t column );
	// 要素参照 (const)
	const NumberType & operator()( const std::size_t row, const std::size_t column ) const;

	// 加算
	SimpleMatrix operator+( const SimpleMatrix & rhs ) const;
	// 減算
	SimpleMatrix operator-( const SimpleMatrix & rhs ) const;
	// 乗算
	SimpleMatrix operator*( const SimpleMatrix & rhs ) const;
	// アダマール積 (要素ごとの積)
	SimpleMatrix element_product( const SimpleMatrix & rhs ) const;

	// 加算複合代入
	SimpleMatrix & operator+=( const SimpleMatrix & rhs );
	// 減算複合代入
	SimpleMatrix & operator-=( const SimpleMatrix & rhs );
	// 乗算複合代入 (対スカラー)
	SimpleMatrix & operator*=( const NumberType & rhs );
	// 除算複合代入 (対スカラー)
	SimpleMatrix & operator/=( const NumberType & rhs );
	// インプレースでアダマール積 (要素ごとの積)
	SimpleMatrix & element_product_inplace( const SimpleMatrix & rhs );

	// 転置
	SimpleMatrix transpose() const;

	//
	// メンバ変数
	//
	private:
	// 行数
	std::size_t rows_;
	// 列数
	std::size_t columns_;
	// 保存領域
	std::vector< NumberType > buffer_;
	};


	// コンストラクタ
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( rows * columns )
	{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 );
	}

	// コンストラクタ (単一の値で初期化)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const NumberType initial_value )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( rows * columns, initial_value )
	{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 );
	}

	// コンストラクタ (初期化リストで初期化)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, std::initializer_list< NumberType > initial_values )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( initial_values )
	{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 && initial_values.size() == rows * columns );
	}

	// コンストラクタ (ベクタで初期化)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( const std::size_t rows, const std::size_t columns, const std::vector< NumberType > & initial_values )
	: rows_( rows )
	, columns_( columns )
	, buffer_( initial_values )
	{
	// アサーション
	assert( rows > 0 && columns > 0 && initial_values.size() == rows * columns );
	}

	// ムーブコンストラクタ
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType >::SimpleMatrix( SimpleMatrix && source )
	: rows_( source.rows_ )
	, columns_( source.columns_ )
	, buffer_( std::move( source.buffer_ ) )
	{
	// source.buffer_ の内容が保証されなくなったので rows_ と columns_ も更新する
	source.rows_ = source.columns_ = 0;
	}

	// ムーブ代入演算子
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator=( SimpleMatrix && source )
	{
	rows_ = source.rows_;
	columns_ = source.columns_;
	buffer_ = std::move( source.buffer_ );

	// source.buffer_ の内容が保証されなくなったので rows_ と columns_ も更新する
	source.rows_ = source.columns_ = 0;

	return *this;
	}

	// すべての要素を指定の値にする
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::fill( const NumberType & value )
	{
	std::vector< NumberType > temp( rows_ * columns_, value );
	buffer_.swap( temp );
	return *this;

	// 一時的にメモリ消費量がほぼ倍になるので,
	// 要素数が非常に大きい場合は std::fill を使うほうがよいと思う.
	// by Atsushi OHTA (2016/7/2)
	}

	// 行数を取得する
	template< class NumberType >
	std::size_t SimpleMatrix< NumberType >::get_number_of_rows() const
	{
	return rows_;
	}

	// 列数を取得する
	template< class NumberType >
	std::size_t SimpleMatrix< NumberType >::get_number_of_columns() const
	{
	return columns_;
	}

	// 要素参照 (non-const)
	template< class NumberType >
	NumberType & SimpleMatrix< NumberType >::operator()( const std::size_t row, const std::size_t column )
	{
	// アサーション
	assert( row < rows_ && column < columns_ );

	return buffer_[ row * columns_ + column ];
	}

	// 要素参照 (const)
	template< class NumberType >
	const NumberType & SimpleMatrix< NumberType >::operator()( const std::size_t row, const std::size_t column ) const
	{
	// アサーション
	assert( row < rows_ && column < columns_ );

	return buffer_[ row * columns_ + column ];
	}

	// 加算
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::operator+( const SimpleMatrix & rhs ) const
	{
	SimpleMatrix result( *this );
	return result += rhs;
	}

	// 減算
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::operator-( const SimpleMatrix & rhs ) const
	{
	SimpleMatrix result( *this );
	return result -= rhs;
	}

	// 乗算
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::operator*( const SimpleMatrix & rhs ) const
	{
	// アサーション
	assert( columns_ == rhs.rows_ );

	SimpleMatrix result( rows_, rhs.columns_ );
	for ( auto i = 0; i < rows_; ++i )
	{
	for ( auto j = 0; j < rhs.columns_; ++j )
	{
	NumberType temp = NumberType( 0 );
	for ( auto k = 0; k < columns_; ++k )
	{
	temp += ( this )( i, k ) rhs( k, j );
	}
	result( i, j ) = temp;
	}
	}
	return result;
	}

	// アダマール積 (要素ごとの積)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::element_product( const SimpleMatrix & rhs ) const
	{
	SimpleMatrix result( *this );
	return result.element_product_inplace( rhs );
	}

	// 加算複合代入
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator+=( const SimpleMatrix & rhs )
	{
	// アサーション
	assert( rows_ == rhs.rows_ && columns_ == rhs.columns_ );

	auto it = rhs.buffer_.cbegin();
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
	elem += *it++;
	}
	return *this;
	}

	// 減算複合代入
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator-=( const SimpleMatrix & rhs )
	{
	// アサーション
	assert( rows_ == rhs.rows_ && columns_ == rhs.columns_ );

	auto it = rhs.buffer_.cbegin();
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
	elem -= *it++;
	}
	return *this;
	}

	// 乗算複合代入 (対スカラー)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator*=( const NumberType & rhs )
	{
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
	elem *= rhs;
	}
	return *this;
	}

	// 除算複合代入 (対スカラー)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::operator/=( const NumberType & rhs )
	{
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
	elem /= rhs;
	}
	return *this;
	}

	// インプレースでアダマール積 (要素ごとの積)
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > & SimpleMatrix< NumberType >::element_product_inplace( const SimpleMatrix & rhs )
	{
	// アサーション
	assert( rows_ == rhs.rows_ && columns_ == rhs.columns_ );

	auto it = rhs.buffer_.cbegin();
	for ( auto & elem : buffer_ )
	{
	elem = it++;
	}
	return *this;
	}

	// 転置
	template< class NumberType >
	SimpleMatrix< NumberType > SimpleMatrix< NumberType >::transpose() const
	{
	SimpleMatrix result( columns_, rows_ );
	for ( auto i = 0; i < columns_; ++i )
	{
	for ( auto j = 0; j < rows_; ++j )
	{
	result( i, j ) = ( *this )( j, i );
	}
	}
	return result;
	}


	#endif // !defined( SIMPLE_MATRIX_H )