Add norm and norm's unittest.

src/Function1D.cpp

@@ -11,6 +11,8 @@
 #include <Eigen/Core>
 #include <Eigen/Eigen>
 #include <Eigen/Dense>
+#include <Eigen/SVD>
+#include <mkl_lapack.h>
 
 using namespace Aurora;
 
@@ -415,3 +417,48 @@ Matrix Aurora::conj(const Matrix& aMatrix)
     vzConj(size,(MKL_Complex16*)aMatrix.getData(), (MKL_Complex16*)data);
     return Matrix::New(data, aMatrix);
 }
+
+double Aurora::norm(const Matrix& aMatrix, NormMethod aNormMethod)
+{
+    if(aMatrix.isComplex() || aMatrix.isNull())
+    {
+        return NAN;
+    }
+
+    size_t size = aMatrix.getDataSize();
+    int column = aMatrix.getDimSize(1);
+    int row = aMatrix.getDimSize(0);
+    if (aNormMethod == NormMethod::Norm1)
+    {
+        double value = 0;
+        for(int i=0; i<column; ++i)
+        {
+            double temp = cblas_dasum(row, aMatrix($,i,$).toMatrix().getData(), 1);
+            if(temp > value)
+            {
+                value = temp;
+            }
+        }
+        return value;
+    }
+    else if(aNormMethod == NormMethod::NormF)
+    {
+        return cblas_dnrm2(size, aMatrix.getData(), 1);
+    }
+    else if(aNormMethod == NormMethod::Norm2)
+    {
+        //columns > 1
+        if(aMatrix.getDimSize(1) > 1)
+        {
+            Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> eMatrix(aMatrix.getData(),aMatrix.getDimSize(0),aMatrix.getDimSize(1));
+            Eigen::JacobiSVD<Eigen::MatrixXd> svd(eMatrix, Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV);
+            return svd.singularValues()(0);
+        }
+        else
+        {
+            return cblas_dnrm2(size, aMatrix.getData(), 1);
+        }
+    }
+
+    return 0;
+}