root/applications/robust/robustlib.h @ 1349

Revision 1349, 80.8 kB (checked in by sindj, 13 years ago)

Oprava dalsich drobnych chyb (pridavani otcovske podminky do totalne neutralnich poly). Jeste nejake zbyva odstranit. JS

Line 
1/*!
2  \file
3  \brief Robust Bayesian auto-regression model
4  \author Jan Sindelar.
5*/
6
7#ifndef ROBUST_H
8#define ROBUST_H
9
10#include <stat/exp_family.h>
11#include <itpp/itbase.h>
12#include <itpp/base/random.h>
13#include <map>
14#include <limits>
15#include <vector>
16#include <list>
17#include <set>
18#include <algorithm>
19       
20using namespace bdm;
21using namespace std;
22using namespace itpp;
23
24const double max_range = 50;//numeric_limits<double>::max()/10e-10;
25
26/// An enumeration of possible actions performed on the polyhedrons. We can merge them or split them.
27enum actions {MERGE, SPLIT};
28
29// Forward declaration of polyhedron, vertex and emlig
30class polyhedron;
31class vertex;
32class emlig;
33
34/*
35class t_simplex
36{
37public:
38        set<vertex*> minima;
39
40        set<vertex*> simplex;
41
42        t_simplex(vertex* origin_vertex)
43        {
44                simplex.insert(origin_vertex);
45                minima.insert(origin_vertex);
46        }
47};*/
48
49/// A class representing a single condition that can be added to the emlig. A condition represents data entries in a statistical model.
50class condition
51{       
52public:
53        /// Value of the condition representing the data
54        vec value;     
55
56        /// Mulitplicity of the given condition may represent multiple occurences of same data entry.
57        int multiplicity;
58
59        /// Default constructor of condition class takes the value of data entry and creates a condition with multiplicity 1 (first occurence of the data).
60        condition(vec value)
61        {
62                this->value = value;
63                multiplicity = 1;
64        }
65};
66
67class simplex
68{
69       
70
71public:
72
73        set<vertex*> vertices;
74
75        double probability;
76
77        vector<multimap<double,double>> positive_gamma_parameters;
78
79        vector<multimap<double,double>> negative_gamma_parameters;
80
81        double positive_gamma_sum;
82
83        double negative_gamma_sum;
84
85        double min_beta;
86       
87
88        simplex(set<vertex*> vertices)
89        {
90                this->vertices.insert(vertices.begin(),vertices.end());
91                probability = 0;
92        }
93
94        simplex(vertex* vertex)
95        {
96                this->vertices.insert(vertex);
97                probability = 0;
98        }
99
100        void clear_gammas()
101        {
102                positive_gamma_parameters.clear();
103                negative_gamma_parameters.clear();             
104               
105                positive_gamma_sum = 0;
106                negative_gamma_sum = 0;
107
108                min_beta = numeric_limits<double>::max();
109        }
110
111        void insert_gamma(int order, double weight, double beta)
112        {
113                if(weight>=0)
114                {
115                        while(positive_gamma_parameters.size()<order+1)
116                        {
117                                multimap<double,double> map;
118                                positive_gamma_parameters.push_back(map);
119                        }
120
121                        positive_gamma_sum += weight;
122
123                        positive_gamma_parameters[order].insert(pair<double,double>(weight,beta));             
124                }
125                else
126                {
127                        while(negative_gamma_parameters.size()<order+1)
128                        {
129                                multimap<double,double> map;
130                                negative_gamma_parameters.push_back(map);
131                        }
132
133                        negative_gamma_sum -= weight;
134
135                        negative_gamma_parameters[order].insert(pair<double,double>(-weight,beta));
136                }
137
138                if(beta < min_beta)
139                {
140                        min_beta = beta;
141                }
142        }
143};
144
145
146/// A class describing a single polyhedron of the split complex. From a collection of such classes a Hasse diagram
147/// of the structure in the exponent of a Laplace-Inverse-Gamma density will be created.
148class polyhedron
149{
150        /// A property having a value of 1 usually, with higher value only if the polyhedron arises as a coincidence of
151        /// more than just the necessary number of conditions. For example if a newly created line passes through an already
152        /// existing point, the points multiplicity will rise by 1.
153        int multiplicity;       
154
155        /// A property representing the position of the polyhedron related to current condition with relation to which we
156        /// are splitting the parameter space (new data has arrived). This property is setup within a classification procedure and
157        /// is only valid while the new condition is being added. It has to be reset when new condition is added and new classification
158        /// has to be performed.
159        int split_state;
160
161        /// A property representing the position of the polyhedron related to current condition with relation to which we
162        /// are merging the parameter space (data is being deleted usually due to a moving window model which is more adaptive and
163        /// steps in for the forgetting in a classical Gaussian AR model). This property is setup within a classification procedure and
164        /// is only valid while the new condition is being removed. It has to be reset when new condition is removed and new classification
165        /// has to be performed.
166        int merge_state;
167
168                       
169
170public:
171        /// A pointer to the multi-Laplace inverse gamma distribution this polyhedron belongs to.
172        emlig* my_emlig;
173
174        /// A list of polyhedrons parents within the Hasse diagram.
175        list<polyhedron*> parents;
176
177        /// A list of polyhedrons children withing the Hasse diagram.
178        list<polyhedron*> children;
179
180        /// All the vertices of the given polyhedron
181        set<vertex*> vertices;
182
183        /// The conditions that gave birth to the polyhedron. If some of them is removed, the polyhedron ceases to exist.
184        set<condition*> parentconditions;
185
186        /// A list used for storing children that lie in the positive region related to a certain condition
187        list<polyhedron*> positivechildren;
188
189        /// A list used for storing children that lie in the negative region related to a certain condition
190        list<polyhedron*> negativechildren;
191
192        /// Children intersecting the condition
193        list<polyhedron*> neutralchildren;
194
195        /// A set of grandchildren of the polyhedron that when new condition is added lie exactly on the condition hyperplane. These grandchildren
196        /// behave differently from other grandchildren, when the polyhedron is split. New grandchild is not necessarily created on the crossection of
197        /// the polyhedron and new condition.
198        set<polyhedron*> totallyneutralgrandchildren;
199
200        /// A set of children of the polyhedron that when new condition is added lie exactly on the condition hyperplane. These children
201        /// behave differently from other children, when the polyhedron is split. New child is not necessarily created on the crossection of
202        /// the polyhedron and new condition.
203        set<polyhedron*> totallyneutralchildren;
204
205        /// Reverse relation to the totallyneutralgrandchildren set is needed for merging of already existing polyhedrons to keep
206        /// totallyneutralgrandchildren list up to date.
207        set<polyhedron*> grandparents;
208
209        /// Vertices of the polyhedron classified as positive related to an added condition. When the polyhderon is split by the new condition,
210        /// these vertices will belong to the positive part of the splitted polyhedron.
211        set<vertex*> positiveneutralvertices;
212
213        /// Vertices of the polyhedron classified as negative related to an added condition. When the polyhderon is split by the new condition,
214        /// these vertices will belong to the negative part of the splitted polyhedron.
215        set<vertex*> negativeneutralvertices;
216
217        /// A bool specifying if the polyhedron lies exactly on the newly added condition or not.
218        bool totally_neutral;
219
220        /// When two polyhedrons are merged, there always exists a child lying on the former border of the polyhedrons. This child manages the merge
221        /// of the two polyhedrons. This property gives us the address of the mediator child.
222        polyhedron* mergechild;
223
224        /// If the polyhedron serves as a mergechild for two of its parents, we need to have the address of the parents to access them. This
225        /// is the pointer to the positive parent being merged.
226        polyhedron* positiveparent;
227
228        /// If the polyhedron serves as a mergechild for two of its parents, we need to have the address of the parents to access them. This
229        /// is the pointer to the negative parent being merged.
230        polyhedron* negativeparent;     
231
232        /// Adressing withing the statistic. Next_poly is a pointer to the next polyhedron in the statistic on the same level (if this is a point,
233        /// next_poly will be a point etc.).
234        polyhedron* next_poly;
235
236        /// Adressing withing the statistic. Prev_poly is a pointer to the previous polyhedron in the statistic on the same level (if this is a point,
237        /// next_poly will be a point etc.).
238        polyhedron* prev_poly;
239
240        /// A property counting the number of messages obtained from children within a classification procedure of position of the polyhedron related
241        /// an added/removed condition. If the message counter reaches the number of children, we know the polyhedrons' position has been fully classified.
242        int message_counter;
243
244        /// List of triangulation polyhedrons of the polyhedron given by their relative vertices.
245        set<simplex*> triangulation;
246
247        /// A list of relative addresses serving for Hasse diagram construction.
248        list<int> kids_rel_addresses;
249
250        /// Default constructor
251        polyhedron()
252        {
253                multiplicity = 1;
254
255                message_counter = 0;
256
257                totally_neutral = NULL;
258
259                mergechild = NULL;             
260        }
261       
262        /// Setter for raising multiplicity
263        void raise_multiplicity()
264        {
265                multiplicity++;
266        }
267
268        /// Setter for lowering multiplicity
269        void lower_multiplicity()
270        {
271                multiplicity--;
272        }
273
274        int get_multiplicity()
275        {
276                return multiplicity;
277        }
278       
279        /// An obligatory operator, when the class is used within a C++ STL structure like a vector
280        int operator==(polyhedron polyhedron2)
281        {
282                return true;
283        }
284
285        /// An obligatory operator, when the class is used within a C++ STL structure like a vector
286        int operator<(polyhedron polyhedron2)
287        {
288                return false;
289        }
290
291       
292        /// A setter of state of current polyhedron relative to the action specified in the argument. The three possible states of the
293        /// polyhedron are -1 - NEGATIVE, 0 - NEUTRAL, 1 - POSITIVE. Neutral state means that either the state has been reset or the polyhedron is
294        /// ready to be split/merged.
295        int set_state(double state_indicator, actions action)
296        {
297                switch(action)
298                {
299                        case MERGE:
300                                merge_state = (int)sign(state_indicator);
301                                return merge_state;                     
302                        case SPLIT:
303                                split_state = (int)sign(state_indicator);
304                                return split_state;             
305                }
306        }
307
308        /// A getter of state of current polyhedron relative to the action specified in the argument. The three possible states of the
309        /// polyhedron are -1 - NEGATIVE, 0 - NEUTRAL, 1 - POSITIVE. Neutral state means that either the state has been reset or the polyhedron is
310        /// ready to be split/merged.
311        int get_state(actions action)
312        {
313                switch(action)
314                {
315                        case MERGE:
316                                return merge_state;                     
317                        break;
318                        case SPLIT:
319                                return split_state;
320                        break;
321                }
322        }
323
324        /// Method for obtaining the number of children of given polyhedron.
325        int number_of_children()
326        {
327                return children.size();
328        }
329
330        /// A method for triangulation of given polyhedron.
331        double triangulate(bool should_integrate);     
332};
333
334
335/// A class for representing 0-dimensional polyhedron - a vertex. It will be located in the bottom row of the Hasse
336/// diagram representing a complex of polyhedrons. It has its coordinates in the parameter space.
337class vertex : public polyhedron
338{
339        /// A dynamic array representing coordinates of the vertex
340        vec coordinates;
341
342public:
343        /// A property specifying the value of the density (ted nevim, jestli je to jakoby log nebo ne) above the vertex.
344        double function_value;
345
346        /// Default constructor
347        vertex();
348
349        /// Constructor of a vertex from a set of coordinates
350        vertex(vec coordinates)
351        {
352                this->coordinates   = coordinates;
353
354                vertices.insert(this);
355
356                simplex* vert_simplex = new simplex(vertices);         
357
358                triangulation.insert(vert_simplex);
359        }
360
361        /// A method that widens the set of coordinates of given vertex. It is used when a complex in a parameter
362        /// space of certain dimension is established, but the dimension is not known when the vertex is created.
363        void push_coordinate(double coordinate)
364        {
365                coordinates  = concat(coordinates,coordinate);         
366        }
367
368        /// A method obtaining the set of coordinates of a vertex. These coordinates are not obtained as a pointer
369        /// (not given by reference), but a new copy is created (they are given by value).
370        vec get_coordinates()
371        {
372                return coordinates;
373        }
374               
375};
376
377
378/// A class representing a polyhedron in a top row of the complex. Such polyhedron has a condition that differen   tiates
379/// it from polyhedrons in other rows.
380class toprow : public polyhedron
381{
382       
383public:
384        double probability;
385
386        vertex* minimal_vertex;
387
388        /// A condition used for determining the function of a Laplace-Inverse-Gamma density resulting from Bayesian estimation
389        vec condition_sum;
390
391        int condition_order;
392
393        /// Default constructor
394        toprow(){};
395
396        /// Constructor creating a toprow from the condition
397        toprow(condition *condition, int condition_order)
398        {
399                this->condition_sum   = condition->value;
400                this->condition_order = condition_order;
401        }
402
403        toprow(vec condition_sum, int condition_order)
404        {
405                this->condition_sum   = condition_sum;
406                this->condition_order = condition_order;
407        }
408
409        double integrate_simplex(simplex* simplex, char c);
410
411};
412
413
414
415
416
417
418
419class c_statistic
420{
421
422public:
423        polyhedron* end_poly;
424        polyhedron* start_poly;
425
426        vector<polyhedron*> rows;
427
428        vector<polyhedron*> row_ends;
429
430        c_statistic()
431        {
432                end_poly   = new polyhedron();
433                start_poly = new polyhedron();
434        };
435
436        ~c_statistic()
437        {
438                delete end_poly;
439                delete start_poly;
440        }
441
442        void append_polyhedron(int row, polyhedron* appended_start, polyhedron* appended_end)
443        {
444                if(row>((int)rows.size())-1)
445                {
446                        if(row>rows.size())
447                        {
448                                throw new exception("You are trying to append a polyhedron whose children are not in the statistic yet!");
449                                return;
450                        }
451
452                        rows.push_back(end_poly);
453                        row_ends.push_back(end_poly);
454                }
455
456                // POSSIBLE FAILURE: the function is not checking if start and end are connected
457
458                if(rows[row] != end_poly)
459                {
460                        appended_start->prev_poly = row_ends[row];
461                        row_ends[row]->next_poly = appended_start;                     
462                                               
463                }
464                else if((row>0 && rows[row-1]!=end_poly)||row==0)
465                {
466                        appended_start->prev_poly = start_poly;
467                        rows[row]= appended_start;                     
468                }
469                else
470                {
471                        throw new exception("Wrong polyhedron insertion into statistic: missing intermediary polyhedron!");
472                }
473
474                appended_end->next_poly = end_poly;
475                row_ends[row] = appended_end;
476        }
477
478        void append_polyhedron(int row, polyhedron* appended_poly)
479        {
480                append_polyhedron(row,appended_poly,appended_poly);
481        }
482
483        void insert_polyhedron(int row, polyhedron* inserted_poly, polyhedron* following_poly)
484        {               
485                if(following_poly != end_poly)
486                {
487                        inserted_poly->next_poly = following_poly;
488                        inserted_poly->prev_poly = following_poly->prev_poly;
489
490                        if(following_poly->prev_poly == start_poly)
491                        {
492                                rows[row] = inserted_poly;
493                        }
494                        else
495                        {                               
496                                inserted_poly->prev_poly->next_poly = inserted_poly;                                                           
497                        }
498
499                        following_poly->prev_poly = inserted_poly;
500                }
501                else
502                {
503                        this->append_polyhedron(row, inserted_poly);
504                }               
505       
506        }
507
508
509       
510
511        void delete_polyhedron(int row, polyhedron* deleted_poly)
512        {
513                if(deleted_poly->prev_poly != start_poly)
514                {
515                        deleted_poly->prev_poly->next_poly = deleted_poly->next_poly;
516                }
517                else
518                {
519                        rows[row] = deleted_poly->next_poly;
520                }
521
522                if(deleted_poly->next_poly!=end_poly)
523                {
524                        deleted_poly->next_poly->prev_poly = deleted_poly->prev_poly;
525                }
526                else
527                {
528                        row_ends[row] = deleted_poly->prev_poly;
529                }
530
531               
532
533                deleted_poly->next_poly = NULL;
534                deleted_poly->prev_poly = NULL;                                 
535        }
536
537        int size()
538        {
539                return rows.size();
540        }
541
542        polyhedron* get_end()
543        {
544                return end_poly;
545        }
546
547        polyhedron* get_start()
548        {
549                return start_poly;
550        }
551
552        int row_size(int row)
553        {
554                if(this->size()>row && row>=0)
555                {
556                        int row_size = 0;
557                       
558                        for(polyhedron* row_poly = rows[row]; row_poly!=end_poly; row_poly=row_poly->next_poly)
559                        {
560                                row_size++;
561                        }
562
563                        return row_size;
564                }
565                else
566                {
567                        throw new exception("There is no row to obtain size from!");
568                }
569        }
570};
571
572
573class my_ivec : public ivec
574{
575public:
576        my_ivec():ivec(){};
577
578        my_ivec(ivec origin):ivec()
579        {
580                this->ins(0,origin);
581        }
582
583        bool operator>(const my_ivec &second) const
584        {
585                return max(*this)>max(second);
586               
587                /*
588                int size1 = this->size();
589                int size2 = second.size();             
590                 
591                int counter1 = 0;
592                while(0==0)
593                {
594                        if((*this)[counter1]==0)
595                        {
596                                size1--;
597                        }
598                       
599                        if((*this)[counter1]!=0)
600                                break;
601
602                        counter1++;
603                }
604
605                int counter2 = 0;
606                while(0==0)
607                {
608                        if(second[counter2]==0)
609                        {
610                                size2--;
611                        }
612                       
613                        if(second[counter2]!=0)
614                                break;
615
616                        counter2++;
617                }
618
619                if(size1!=size2)
620                {
621                        return size1>size2;
622                }
623                else
624                {
625                        for(int i = 0;i<size1;i++)
626                        {
627                                if((*this)[counter1+i]!=second[counter2+i])
628                                {
629                                        return (*this)[counter1+i]>second[counter2+i];
630                                }
631                        }
632
633                        return false;
634                }*/
635        }
636
637       
638        bool operator==(const my_ivec &second) const
639        {
640                return max(*this)==max(second);
641               
642                /*
643                int size1 = this->size();
644                int size2 = second.size();             
645                 
646                int counter = 0;
647                while(0==0)
648                {
649                        if((*this)[counter]==0)
650                {
651                        size1--;
652                }
653                       
654                if((*this)[counter]!=0)
655                        break;
656
657                counter++;
658                }
659
660                counter = 0;
661                while(0==0)
662                {
663                        if(second[counter]==0)
664                        {
665                                size2--;
666                        }
667                       
668                        if(second[counter]!=0)
669                                break;
670
671                        counter++;
672                }
673
674                if(size1!=size2)
675                {
676                        return false;
677                }
678                else
679                {
680                        for(int i=0;i<size1;i++)
681                        {
682                                if((*this)[size()-1-i]!=second[second.size()-1-i])
683                                {
684                                        return false;
685                                }
686                        }
687
688                        return true;
689                }*/
690        }
691
692        bool operator<(const my_ivec &second) const
693        {
694                return !(((*this)>second)||((*this)==second));
695        }
696
697        bool operator!=(const my_ivec &second) const
698        {
699                return !((*this)==second);
700        }
701
702        bool operator<=(const my_ivec &second) const
703        {
704                return !((*this)>second);
705        }
706
707        bool operator>=(const my_ivec &second) const
708        {
709                return !((*this)<second);
710        }
711
712        my_ivec right(my_ivec original)
713        {
714               
715        }
716};
717
718
719
720
721
722
723
724//! Conditional(e) Multicriteria-Laplace-Inverse-Gamma distribution density
725class emlig // : eEF
726{
727
728        /// A statistic in a form of a Hasse diagram representing a complex of convex polyhedrons obtained as a result
729        /// of data update from Bayesian estimation or set by the user if this emlig is a prior density
730       
731
732        vector<list<polyhedron*>> for_splitting;
733               
734        vector<list<polyhedron*>> for_merging;
735
736        list<condition*> conditions;
737
738        double normalization_factor;
739
740        int condition_order;
741
742       
743
744        void alter_toprow_conditions(condition *condition, bool should_be_added)
745        {
746                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
747                {
748                        set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();
749
750                        do
751                        {
752                                vertex_ref++;
753                        }
754                        while((*vertex_ref)->parentconditions.find(condition)==(*vertex_ref)->parentconditions.end());
755
756                        double product = (*vertex_ref)->get_coordinates()*condition->value;
757
758                        if(should_be_added)
759                        {
760                                ((toprow*) horiz_ref)->condition_order++;
761
762                                if(product>0)
763                                {
764                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum += condition->value;
765                                }
766                                else
767                                {
768                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum -= condition->value;
769                                }
770                        }
771                        else
772                        { 
773                                ((toprow*) horiz_ref)->condition_order--;
774
775                                if(product<0)                   
776                                {
777                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum += condition->value;
778                                }
779                                else
780                                {
781                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum -= condition->value;
782                                }
783                        }                               
784                }
785        }
786
787
788
789        void send_state_message(polyhedron* sender, condition *toadd, condition *toremove, int level)
790        {                       
791
792                bool shouldmerge    = (toremove != NULL);
793                bool shouldsplit    = (toadd != NULL);
794               
795                if(shouldsplit||shouldmerge)
796                {
797                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_iterator = sender->parents.begin();parent_iterator!=sender->parents.end();parent_iterator++)
798                        {
799                                polyhedron* current_parent = *parent_iterator;
800
801                                current_parent->message_counter++;
802
803                                bool is_last  = (current_parent->message_counter == current_parent->number_of_children());
804                                bool is_first = (current_parent->message_counter == 1);
805
806                                if(shouldmerge)
807                                {
808                                        int child_state  = sender->get_state(MERGE);
809                                        int parent_state = current_parent->get_state(MERGE);
810
811                                        if(parent_state == 0||is_first)
812                                        {
813                                                parent_state = current_parent->set_state(child_state, MERGE);                                           
814                                        }                                       
815
816                                        if(child_state == 0)
817                                        {
818                                                if(current_parent->mergechild == NULL)
819                                                {
820                                                        current_parent->mergechild = sender;
821                                                }                                                       
822                                        }                                       
823
824                                        if(is_last)
825                                        {                                               
826                                                if(parent_state == 1)
827                                                {
828                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_sum-=toremove->value;
829                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_order--;
830                                                }
831
832                                                if(parent_state == -1)
833                                                {
834                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_sum+=toremove->value;
835                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_order--;
836                                                }
837                                               
838                                                if(current_parent->mergechild != NULL)
839                                                {
840                                                        if(current_parent->mergechild->get_multiplicity()==1)
841                                                        {
842                                                                if(parent_state > 0)
843                                                                {                                                       
844                                                                        current_parent->mergechild->positiveparent = current_parent;                                                   
845                                                                }
846
847                                                                if(parent_state < 0)
848                                                                {                                                       
849                                                                        current_parent->mergechild->negativeparent = current_parent;                                                   
850                                                                }
851                                                        }                                                       
852                                                }                                               
853                                                else
854                                                {
855                                                        //current_parent->set_state(0,MERGE);   
856
857                                                        if((level == number_of_parameters - 1) && (!shouldsplit))
858                                                        {
859                                                                toprow* cur_par_toprow = ((toprow*)current_parent);
860                                                                cur_par_toprow->probability = 0.0;
861                                                               
862                                                                //set<simplex*> new_triangulation;
863
864                                                                for(set<simplex*>::iterator s_ref = current_parent->triangulation.begin();s_ref!=current_parent->triangulation.end();s_ref++)
865                                                                {
866                                                                        double cur_prob = cur_par_toprow->integrate_simplex((*s_ref),'C');
867                                                                       
868                                                                        cur_par_toprow->probability += cur_prob;
869
870                                                                        //new_triangulation.insert(pair<double,set<vertex*>>(cur_prob,(*t_ref).second));
871                                                                }
872
873                                                                normalization_factor += cur_par_toprow->probability;
874
875                                                                //current_parent->triangulation.clear();
876                                                                //current_parent->triangulation.insert(new_triangulation.begin(),new_triangulation.end());
877                                                        }
878                                                }
879
880                                                if(parent_state == 0)
881                                                {
882                                                        for_merging[level+1].push_back(current_parent);
883                                                        //current_parent->parentconditions.erase(toremove);                                                     
884                                                }                                               
885
886                                                                                               
887                                        }                                       
888                                }
889
890                                if(shouldsplit)
891                                {
892                                        current_parent->totallyneutralgrandchildren.insert(sender->totallyneutralchildren.begin(),sender->totallyneutralchildren.end());
893                                       
894                                        for(set<polyhedron*>::iterator tot_child_ref = sender->totallyneutralchildren.begin();tot_child_ref!=sender->totallyneutralchildren.end();tot_child_ref++)
895                                        {
896                                                (*tot_child_ref)->grandparents.insert(current_parent);
897                                        }
898
899                                        if(current_parent->totally_neutral == NULL)
900                                        {
901                                                current_parent->totally_neutral = sender->totally_neutral;
902                                        }
903                                        else
904                                        {
905                                                current_parent->totally_neutral = current_parent->totally_neutral && sender->totally_neutral;
906                                        }
907
908                                        switch(sender->get_state(SPLIT))
909                                        {
910                                        case 1:
911                                                current_parent->positivechildren.push_back(sender);
912                                                current_parent->positiveneutralvertices.insert(sender->vertices.begin(),sender->vertices.end());
913                                        break;
914                                        case 0:
915                                                current_parent->neutralchildren.push_back(sender);
916                                                current_parent->positiveneutralvertices.insert(sender->positiveneutralvertices.begin(),sender->positiveneutralvertices.end());
917                                                current_parent->negativeneutralvertices.insert(sender->negativeneutralvertices.begin(),sender->negativeneutralvertices.end());                                         
918
919                                                if(sender->totally_neutral)
920                                                {
921                                                        current_parent->totallyneutralchildren.insert(sender);
922                                                }
923                                                       
924                                        break;
925                                        case -1:
926                                                current_parent->negativechildren.push_back(sender);
927                                                current_parent->negativeneutralvertices.insert(sender->vertices.begin(),sender->vertices.end());
928                                        break;
929                                        }
930
931                                        if(is_last)
932                                        {                                               
933                                               
934                                                if((current_parent->negativechildren.size()>0&&current_parent->positivechildren.size()>0)
935                                                                                                        ||(current_parent->neutralchildren.size()>0&&current_parent->totallyneutralchildren.empty()))
936                                                {
937                                                        for_splitting[level+1].push_back(current_parent);                                               
938                                                               
939                                                        current_parent->set_state(0, SPLIT);
940                                                }
941                                                else
942                                                {
943                                                        if(current_parent->negativechildren.size()>0)
944                                                        {
945                                                                current_parent->set_state(-1, SPLIT);
946
947                                                                ((toprow*)current_parent)->condition_sum-=toadd->value;
948                                                                       
949                                                        }
950                                                        else if(current_parent->positivechildren.size()>0)
951                                                        {
952                                                                current_parent->set_state(1, SPLIT);
953
954                                                                ((toprow*)current_parent)->condition_sum+=toadd->value;                                                                 
955                                                        }
956                                                        else
957                                                        {
958                                                                current_parent->raise_multiplicity();
959                                                                current_parent->totally_neutral = true;
960                                                                current_parent->parentconditions.insert(toadd);
961                                                        }
962
963                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_order++;
964
965                                                        if(level == number_of_parameters - 1 && current_parent->mergechild == NULL)
966                                                        {
967                                                                toprow* cur_par_toprow = ((toprow*)current_parent);
968                                                                cur_par_toprow->probability = 0.0;
969                                                                       
970                                                                //map<double,set<vertex*>> new_triangulation;
971                                                               
972                                                                for(set<simplex*>::iterator s_ref = current_parent->triangulation.begin();s_ref!=current_parent->triangulation.end();s_ref++)
973                                                                {
974                                                                        double cur_prob = cur_par_toprow->integrate_simplex((*s_ref),'C');
975                                                                       
976                                                                        cur_par_toprow->probability += cur_prob;
977
978                                                                        //new_triangulation.insert(pair<double,set<vertex*>>(cur_prob,(*t_ref).second));
979                                                                }
980
981                                                                normalization_factor += cur_par_toprow->probability;
982
983                                                                //current_parent->triangulation.clear();
984                                                                //current_parent->triangulation.insert(new_triangulation.begin(),new_triangulation.end());
985                                                        }
986
987                                                        if(current_parent->mergechild == NULL)
988                                                        {
989                                                                current_parent->positivechildren.clear();
990                                                                current_parent->negativechildren.clear();
991                                                                current_parent->neutralchildren.clear();
992                                                                //current_parent->totallyneutralchildren.clear();
993                                                                current_parent->totallyneutralgrandchildren.clear();
994                                                                // current_parent->grandparents.clear();
995                                                                current_parent->positiveneutralvertices.clear();
996                                                                current_parent->negativeneutralvertices.clear();
997                                                                current_parent->totally_neutral = NULL;
998                                                                current_parent->kids_rel_addresses.clear();
999                                                        }                                                       
1000                                                }
1001                                        }
1002                                }
1003
1004                                if(is_last)
1005                                {
1006                                        current_parent->mergechild = NULL;
1007                                        current_parent->message_counter = 0;
1008
1009                                        send_state_message(current_parent,toadd,toremove,level+1);
1010                                }
1011                       
1012                        }
1013
1014                        sender->totallyneutralchildren.clear();                 
1015                }               
1016        }
1017       
1018public: 
1019        c_statistic statistic;
1020
1021        vertex* minimal_vertex;
1022
1023        double min_ll;
1024
1025        double log_nc;
1026
1027        vector<multiset<my_ivec>> correction_factors;
1028
1029        int number_of_parameters;
1030
1031        /// A default constructor creates an emlig with predefined statistic representing only the range of the given
1032        /// parametric space, where the number of parameters of the needed model is given as a parameter to the constructor.
1033        emlig(int number_of_parameters)
1034        {       
1035                this->number_of_parameters = number_of_parameters;
1036
1037                create_statistic(number_of_parameters);
1038
1039                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1040
1041                condition_order = 0;
1042        }
1043
1044        /// A constructor for creating an emlig when the user wants to create the statistic by himself. The creation of a
1045        /// statistic is needed outside the constructor. Used for a user defined prior distribution on the parameters.
1046        emlig(c_statistic statistic, int condition_order)
1047        {
1048                this->statistic = statistic;   
1049
1050                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1051
1052                this->condition_order = condition_order;
1053        }
1054
1055
1056        void step_me(int marker)
1057        {
1058               
1059                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1060                {
1061                        //int zero = 0;
1062                        //int one  = 0;
1063                        //int two  = 0;
1064
1065                        for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[i];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1066                        {
1067                               
1068                                /*
1069                                if(i==statistic.size()-1)
1070                                {
1071                                        cout << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << "   " << ((toprow*)horiz_ref)->probability << endl;
1072                                        cout << "Order:" << ((toprow*)horiz_ref)->condition_order << endl;
1073                                }
1074                                */
1075
1076                                // cout << "Stepped." << endl;
1077
1078                                for(set<simplex*>::iterator sim_ref = (*horiz_ref).triangulation.begin();sim_ref!=(*horiz_ref).triangulation.end();sim_ref++)
1079                                {
1080                                        if((*sim_ref)->vertices.size()!=i+1)
1081                                        {
1082                                                cout << "Something is wrong." << endl;
1083                                        }
1084                                }
1085                               
1086                                /*
1087                                if(i==0)
1088                                {
1089                                        cout << ((vertex*)horiz_ref)->get_coordinates() << endl;
1090                                }
1091                                */
1092
1093                                /*
1094                                char* string = "Checkpoint";
1095
1096
1097                                if((*horiz_ref).parentconditions.size()==0)
1098                                {
1099                                        zero++;
1100                                }
1101                                else if((*horiz_ref).parentconditions.size()==1)
1102                                {
1103                                        one++;                                 
1104                                }
1105                                else
1106                                {
1107                                        two++;
1108                                }
1109                                */
1110                               
1111                        }
1112                }
1113               
1114
1115                /*
1116                list<vec> table_entries;
1117                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.row_ends[statistic.size()-1];horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1118                {
1119                        toprow *current_toprow = (toprow*)(horiz_ref);
1120                        for(list<set<vertex*>>::iterator tri_ref = current_toprow->triangulation.begin();tri_ref!=current_toprow->triangulation.end();tri_ref++)
1121                        {
1122                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*tri_ref).begin();vert_ref!=(*tri_ref).end();vert_ref++)
1123                                {
1124                                        vec table_entry = vec();
1125                                       
1126                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates()*current_toprow->condition.get(1,current_toprow->condition.size()-1)-current_toprow->condition.get(0,0));
1127                                       
1128                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates());
1129
1130                                        table_entries.push_back(table_entry);
1131                                }
1132                        }                       
1133                }
1134
1135                unique(table_entries.begin(),table_entries.end());
1136
1137                               
1138               
1139                for(list<vec>::iterator entry_ref = table_entries.begin();entry_ref!=table_entries.end();entry_ref++)
1140                {
1141                        ofstream myfile;
1142                        myfile.open("robust_data.txt", ios::out | ios::app);
1143                        if (myfile.is_open())
1144                        {
1145                                for(int i = 0;i<(*entry_ref).size();i++)
1146                                {
1147                                        myfile << (*entry_ref)[i] << ";";
1148                                }
1149                                myfile << endl;
1150                       
1151                                myfile.close();
1152                        }
1153                        else
1154                        {
1155                                cout << "File problem." << endl;
1156                        }
1157                }
1158                */
1159               
1160
1161                return;
1162        }
1163
1164        int statistic_rowsize(int row)
1165        {
1166                return statistic.row_size(row);
1167        }
1168
1169        void add_condition(vec toadd)
1170        {
1171                vec null_vector = "";
1172
1173                add_and_remove_condition(toadd, null_vector);
1174        }
1175
1176
1177        void remove_condition(vec toremove)
1178        {               
1179                vec null_vector = "";
1180
1181                add_and_remove_condition(null_vector, toremove);       
1182        }
1183
1184        void add_and_remove_condition(vec toadd, vec toremove)
1185        {
1186                //step_me(0);
1187                normalization_factor = 0;
1188                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1189
1190                bool should_remove = (toremove.size() != 0);
1191                bool should_add    = (toadd.size() != 0);
1192
1193                if(should_remove)
1194                {
1195                        condition_order--;
1196                }
1197
1198                if(should_add)
1199                {
1200                        condition_order++;
1201                }
1202
1203                for_splitting.clear();
1204                for_merging.clear();
1205
1206                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1207                {
1208                        list<polyhedron*> empty_split;
1209                        list<polyhedron*> empty_merge;
1210
1211                        for_splitting.push_back(empty_split);
1212                        for_merging.push_back(empty_merge);
1213                }
1214
1215                list<condition*>::iterator toremove_ref = conditions.end();
1216                bool condition_should_be_added = should_add;
1217
1218                for(list<condition*>::iterator ref = conditions.begin();ref!=conditions.end();ref++)
1219                {
1220                        if(should_remove)
1221                        {
1222                                if((*ref)->value == toremove)
1223                                {
1224                                        if((*ref)->multiplicity>1)
1225                                        {
1226                                                (*ref)->multiplicity--;
1227
1228                                                alter_toprow_conditions(*ref,false);
1229
1230                                                should_remove = false;
1231                                        }
1232                                        else
1233                                        {
1234                                                toremove_ref = ref;                                                     
1235                                        }
1236                                }
1237                        }
1238
1239                        if(should_add)
1240                        {
1241                                if((*ref)->value == toadd)
1242                                {
1243                                        (*ref)->multiplicity++;
1244
1245                                        alter_toprow_conditions(*ref,true);
1246
1247                                        should_add = false;
1248
1249                                        condition_should_be_added = false;
1250                                }                               
1251                        }
1252                }       
1253
1254                condition* condition_to_remove = NULL;
1255
1256                if(toremove_ref!=conditions.end())
1257                {
1258                        condition_to_remove = *toremove_ref;
1259                        conditions.erase(toremove_ref);                 
1260                }
1261
1262                condition* condition_to_add = NULL;
1263
1264                if(condition_should_be_added)
1265                {
1266                        condition* new_condition = new condition(toadd);
1267                       
1268                        conditions.push_back(new_condition);
1269                        condition_to_add = new_condition;
1270                }               
1271               
1272                for(polyhedron* horizontal_position = statistic.rows[0];horizontal_position!=statistic.get_end();horizontal_position=horizontal_position->next_poly)
1273                {               
1274                        vertex* current_vertex = (vertex*)horizontal_position;
1275                       
1276                        if(should_add||should_remove)
1277                        {
1278                                vec appended_coords = current_vertex->get_coordinates();
1279                                appended_coords.ins(0,-1.0);                           
1280
1281                                if(should_add)
1282                                {
1283                                        double local_condition = 0;// = toadd*(appended_coords.first/=appended_coords.second);
1284
1285                                        local_condition = appended_coords*toadd;
1286
1287                                        cout << "Vertex multiplicity: "<< current_vertex->get_multiplicity() << endl;
1288
1289                                        current_vertex->set_state(local_condition,SPLIT);
1290
1291                                        /// \TODO There should be a rounding error tolerance used here to insure we are not having too many points because of rounding error.
1292                                        if(local_condition == 0)
1293                                        {
1294                                                cout << "Condition to add: " << toadd << endl;
1295                                                cout << "Vertex coords: " << appended_coords << endl;
1296
1297                                                current_vertex->totally_neutral = true;
1298
1299                                                current_vertex->raise_multiplicity();
1300                                                current_vertex->parentconditions.insert(condition_to_add);
1301
1302                                                current_vertex->negativeneutralvertices.insert(current_vertex);
1303                                                current_vertex->positiveneutralvertices.insert(current_vertex);
1304                                        }
1305                                        else
1306                                        {
1307                                                current_vertex->totally_neutral = false;
1308                                        }
1309                                }
1310                       
1311                                if(should_remove)
1312                                {                                       
1313                                        set<condition*>::iterator cond_ref;
1314                                       
1315                                        for(cond_ref = current_vertex->parentconditions.begin();cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end();cond_ref++)
1316                                        {
1317                                                if(*cond_ref == condition_to_remove)
1318                                                {
1319                                                        break;
1320                                                }
1321                                        }
1322
1323                                        if(cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end())
1324                                        {
1325                                                current_vertex->parentconditions.erase(cond_ref);
1326                                                current_vertex->set_state(0,MERGE);
1327                                                for_merging[0].push_back(current_vertex);
1328                                        }
1329                                        else
1330                                        {
1331                                                double local_condition = toremove*appended_coords;
1332                                                current_vertex->set_state(local_condition,MERGE);
1333                                        }
1334                                }                               
1335                        }
1336
1337                        send_state_message(current_vertex, condition_to_add, condition_to_remove, 0);           
1338                       
1339                }
1340
1341                //step_me(1);
1342               
1343                if(should_remove)
1344                {
1345                        /*
1346                        for(int i = 0;i<for_merging.size();i++)
1347                        {
1348                                for(list<polyhedron*>::iterator merge_ref = for_merging[i].begin();merge_ref!=for_merging[i].end();merge_ref++)
1349                                {
1350                                        cout << (*merge_ref)->get_state(MERGE) << ",";
1351                                }
1352
1353                                cout << endl;
1354                        }
1355                        */
1356
1357                        cout << "Merging." << endl;
1358
1359                        set<vertex*> vertices_to_be_reduced;                   
1360                       
1361                        int k = 1;
1362
1363                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = for_merging.begin();vert_ref<for_merging.end();vert_ref++)
1364                        {
1365                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator merge_ref = vert_ref->rbegin();merge_ref!=vert_ref->rend();merge_ref++)
1366                                {
1367                                        if((*merge_ref)->get_multiplicity()>1)
1368                                        {
1369                                                (*merge_ref)->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1370
1371                                                if(k==1)
1372                                                {
1373                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1374                                                }
1375                                                else
1376                                                {
1377                                                        (*merge_ref)->lower_multiplicity();
1378                                                }
1379                                        }
1380                                        else
1381                                        {
1382                                                bool will_be_split = false;
1383                                               
1384                                                toprow* current_positive = (toprow*)(*merge_ref)->positiveparent;
1385                                                toprow* current_negative = (toprow*)(*merge_ref)->negativeparent;
1386
1387                                                //current_positive->condition_sum -= toremove;
1388                                                //current_positive->condition_order--;
1389
1390                                                current_positive->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1391                                               
1392                                                current_positive->children.insert(current_positive->children.end(),current_negative->children.begin(),current_negative->children.end());
1393                                                current_positive->children.remove(*merge_ref);
1394
1395                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_negative->children.begin();child_ref!=current_negative->children.end();child_ref++)
1396                                                {
1397                                                        (*child_ref)->parents.remove(current_negative);
1398                                                        (*child_ref)->parents.push_back(current_positive);                                                                                                     
1399                                                }
1400
1401                                                // current_positive->parents.insert(current_positive->parents.begin(),current_negative->parents.begin(),current_negative->parents.end());
1402                                                // unique(current_positive->parents.begin(),current_positive->parents.end());
1403
1404                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_negative->parents.begin();parent_ref!=current_negative->parents.end();parent_ref++)
1405                                                {
1406                                                        (*parent_ref)->children.remove(current_negative);
1407
1408                                                        switch(current_negative->get_state(SPLIT))
1409                                                        {
1410                                                        case -1:
1411                                                                (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_negative);
1412                                                                break;
1413                                                        case 0:
1414                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_negative);                                                               
1415                                                                break;
1416                                                        case 1:
1417                                                                (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_negative);
1418                                                                break;
1419                                                        }
1420                                                        //(*parent_ref)->children.push_back(current_positive);
1421                                                }
1422
1423                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)!=0&&current_negative->get_state(SPLIT)==0)
1424                                                {
1425                                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_positive->parents.begin();parent_ref!=current_positive->parents.end();parent_ref++)
1426                                                        {
1427                                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)==1)
1428                                                                {
1429                                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_positive);
1430                                                                }
1431                                                                else
1432                                                                {
1433                                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_positive);
1434                                                                }
1435
1436                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.push_back(current_positive);
1437                                                        }
1438
1439                                                        current_positive->set_state(0,SPLIT);
1440                                                        for_splitting[k].push_back(current_positive);
1441                                                        will_be_split = true;
1442                                                }
1443                                               
1444                                                if((current_positive->get_state(SPLIT)==0&&!current_positive->totally_neutral)||(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral))
1445                                                {
1446                                                        current_positive->negativechildren.insert(current_positive->negativechildren.end(),current_negative->negativechildren.begin(),current_negative->negativechildren.end());                                               
1447                                                       
1448                                                        current_positive->positivechildren.insert(current_positive->positivechildren.end(),current_negative->positivechildren.begin(),current_negative->positivechildren.end());
1449                                                                                                       
1450                                                        current_positive->neutralchildren.insert(current_positive->neutralchildren.end(),current_negative->neutralchildren.begin(),current_negative->neutralchildren.end());
1451                                               
1452                                                        switch((*merge_ref)->get_state(SPLIT))
1453                                                        {
1454                                                        case -1:
1455                                                                current_positive->negativechildren.remove(*merge_ref);
1456                                                                break;
1457                                                        case 0:
1458                                                                current_positive->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1459                                                                break;
1460                                                        case 1:
1461                                                                current_positive->positivechildren.remove(*merge_ref);
1462                                                                break;
1463                                                        }
1464
1465                                                        /*
1466                                                        current_positive->totallyneutralchildren.insert(current_negative->totallyneutralchildren.begin(),current_negative->totallyneutralchildren.end());
1467                                                       
1468                                                        current_positive->totallyneutralchildren.erase(*merge_ref);
1469                                                        */
1470
1471                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.insert(current_negative->totallyneutralgrandchildren.begin(),current_negative->totallyneutralgrandchildren.end());
1472
1473                                                        current_positive->negativeneutralvertices.insert(current_negative->negativeneutralvertices.begin(),current_negative->negativeneutralvertices.end());
1474                                                        current_positive->positiveneutralvertices.insert(current_negative->positiveneutralvertices.begin(),current_negative->positiveneutralvertices.end());
1475
1476                                                        will_be_split = true;
1477                                                }
1478                                                else
1479                                                {
1480                                                        if(!current_positive->totally_neutral)
1481                                                        {
1482                                                                current_positive->positivechildren.clear();
1483                                                                current_positive->negativechildren.clear();
1484                                                                current_positive->neutralchildren.clear();
1485                                                                // current_positive->totallyneutralchildren.clear();
1486                                                                current_positive->totallyneutralgrandchildren.clear();                                                         
1487                                                                current_positive->positiveneutralvertices.clear();
1488                                                                current_positive->negativeneutralvertices.clear();
1489                                                                current_positive->totally_neutral = NULL;
1490                                                                current_positive->kids_rel_addresses.clear();                                                           
1491                                                        }
1492                                               
1493                                                }
1494
1495                                                                                               
1496                                               
1497                                                current_positive->vertices.insert(current_negative->vertices.begin(),current_negative->vertices.end());
1498                                               
1499                                               
1500                                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*merge_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*merge_ref)->vertices.end();vert_ref++)
1501                                                {
1502                                                        if((*vert_ref)->get_multiplicity()==1)
1503                                                        {
1504                                                                current_positive->vertices.erase(*vert_ref);
1505                                                               
1506                                                                if((current_positive->get_state(SPLIT)==0&&!current_positive->totally_neutral)||(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral))
1507                                                                {
1508                                                                        current_positive->negativeneutralvertices.erase(*vert_ref);
1509                                                                        current_positive->positiveneutralvertices.erase(*vert_ref);
1510                                                                }
1511                                                        }
1512                                                }
1513                                               
1514                                                if(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral)
1515                                                {
1516                                                        for_splitting[k].remove(current_negative);     
1517                                                }
1518
1519                                                if(current_positive->totally_neutral)
1520                                                {
1521                                                        if(!current_negative->totally_neutral)
1522                                                        {
1523                                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_positive->grandparents.begin();grand_ref!=current_positive->grandparents.end();grand_ref++)
1524                                                                {
1525                                                                        (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_positive);
1526                                                                }                                                               
1527                                                        }
1528                                                        else
1529                                                        {
1530                                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_negative->grandparents.begin();grand_ref!=current_negative->grandparents.end();grand_ref++)
1531                                                                {
1532                                                                        (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_negative);
1533                                                                        (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(current_positive);
1534                                                                }                                                               
1535                                                        }
1536                                                }
1537                                                else
1538                                                {
1539                                                        if(current_negative->totally_neutral)
1540                                                        {
1541                                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_negative->grandparents.begin();grand_ref!=current_negative->grandparents.end();grand_ref++)
1542                                                                {
1543                                                                        (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_negative);                                                                     
1544                                                                }
1545                                                        }                                                       
1546                                                }
1547
1548                                                current_positive->grandparents.clear();
1549
1550                                               
1551                                               
1552                                                current_positive->totally_neutral = (current_positive->totally_neutral && current_negative->totally_neutral);
1553
1554                                                normalization_factor += current_positive->triangulate(k==for_splitting.size()-1 && !will_be_split);
1555                                               
1556                                                statistic.delete_polyhedron(k,current_negative);
1557
1558                                                delete current_negative;
1559
1560                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = (*merge_ref)->children.begin();child_ref!=(*merge_ref)->children.end();child_ref++)
1561                                                {
1562                                                        (*child_ref)->parents.remove(*merge_ref);
1563                                                }
1564
1565                                                /*
1566                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = (*merge_ref)->parents.begin();parent_ref!=(*merge_ref)->parents.end();parent_ref++)
1567                                                {
1568                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(*merge_ref);
1569                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(*merge_ref);
1570                                                        (*parent_ref)->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1571                                                        (*parent_ref)->children.remove(*merge_ref);
1572                                                }
1573                                                */
1574
1575                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ch_ref = (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.begin();grand_ch_ref!=(*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ch_ref++)
1576                                                {
1577                                                        (*grand_ch_ref)->grandparents.erase(*merge_ref);
1578                                                }
1579
1580                                               
1581                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_p_ref = (*merge_ref)->grandparents.begin();grand_p_ref!=(*merge_ref)->grandparents.end();grand_p_ref++)
1582                                                {
1583                                                        (*grand_p_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(*merge_ref);
1584                                                }
1585                                               
1586                                                for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1587
1588                                                statistic.delete_polyhedron(k-1,*merge_ref);
1589
1590                                                if(k==1)
1591                                                {
1592                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1593                                                }
1594                                                else
1595                                                {
1596                                                        delete *merge_ref;
1597                                                }
1598                                        }
1599                                }                       
1600                       
1601                                k++;
1602
1603                        }
1604
1605                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = vertices_to_be_reduced.begin();vert_ref!=vertices_to_be_reduced.end();vert_ref++)
1606                        {
1607                                if((*vert_ref)->get_multiplicity()>1)
1608                                {
1609                                        (*vert_ref)->lower_multiplicity();
1610                                }
1611                                else
1612                                {
1613                                        delete *vert_ref;
1614                                }
1615                        }
1616
1617                        delete condition_to_remove;
1618                }
1619               
1620               
1621                vector<int> sizevector;
1622                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1623                {
1624                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1625                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1626                }
1627               
1628
1629                cout << endl;
1630
1631                if(this->statistic.row_size(2)==62)
1632                {
1633                        this->step_me(2);
1634                }
1635
1636                if(should_add)
1637                {
1638                        int k = 1;
1639
1640                        vector<list<polyhedron*>>::iterator beginning_ref = ++for_splitting.begin();
1641
1642                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = beginning_ref;vert_ref<for_splitting.end();vert_ref++)
1643                        {                       
1644
1645                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator split_ref = vert_ref->rbegin();split_ref != vert_ref->rend();split_ref++)
1646                                {
1647                                        polyhedron* new_totally_neutral_child;
1648
1649                                        polyhedron* current_polyhedron = (*split_ref);
1650                                       
1651                                        if(vert_ref == beginning_ref)
1652                                        {
1653                                                vec coordinates1 = ((vertex*)(*(current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();                                             
1654                                                vec coordinates2 = ((vertex*)(*(++current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();
1655                                               
1656                                                vec extended_coord2 = coordinates2;
1657                                                extended_coord2.ins(0,-1.0);                                           
1658
1659                                                double t = (-toadd*extended_coord2)/(toadd(1,toadd.size()-1)*(coordinates1-coordinates2));                                             
1660
1661                                                vec new_coordinates = (1-t)*coordinates2+t*coordinates1;                                               
1662
1663                                                // cout << "c1:" << coordinates1 << endl << "c2:" << coordinates2 << endl << "nc:" << new_coordinates << endl;
1664
1665                                                vertex* neutral_vertex = new vertex(new_coordinates);                                           
1666
1667                                                new_totally_neutral_child = neutral_vertex;
1668                                        }
1669                                        else
1670                                        {
1671                                                toprow* neutral_toprow = new toprow();
1672                                               
1673                                                neutral_toprow->condition_sum   = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum; // tohle tu bylo driv: zeros(number_of_parameters+1);
1674                                                neutral_toprow->condition_order = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1;
1675
1676                                                new_totally_neutral_child = neutral_toprow;
1677                                        }
1678
1679                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1680                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(condition_to_add);
1681
1682                                        new_totally_neutral_child->my_emlig = this;
1683                                       
1684                                        new_totally_neutral_child->children.insert(new_totally_neutral_child->children.end(),
1685                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(),
1686                                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end());
1687
1688                                       
1689
1690                                        // cout << ((toprow*)current_polyhedron)->condition << endl << toadd << endl;
1691
1692                                        toprow* positive_poly = new toprow(((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum+toadd, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1693                                        toprow* negative_poly = new toprow(((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum-toadd, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1694
1695                                        positive_poly->my_emlig = this;
1696                                        negative_poly->my_emlig = this;
1697
1698                                        positive_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1699                                        negative_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1700
1701                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(); grand_ref != current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ref++)
1702                                        {
1703                                                (*grand_ref)->parents.push_back(new_totally_neutral_child);
1704                                               
1705                                                // tohle tu nebylo. ma to tu byt?
1706                                                //positive_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1707                                                //negative_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1708
1709                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(positive_poly);
1710                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(negative_poly);
1711
1712                                                new_totally_neutral_child->vertices.insert((*grand_ref)->vertices.begin(),(*grand_ref)->vertices.end());
1713                                        }
1714
1715                                        positive_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1716                                        negative_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1717                                       
1718
1719                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_polyhedron->parents.begin();parent_ref!=current_polyhedron->parents.end();parent_ref++)
1720                                        {
1721                                                (*parent_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(new_totally_neutral_child);
1722                                                // new_totally_neutral_child->grandparents.insert(*parent_ref);
1723
1724                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_polyhedron);
1725                                                (*parent_ref)->children.remove(current_polyhedron);
1726
1727                                                (*parent_ref)->children.push_back(positive_poly);
1728                                                (*parent_ref)->children.push_back(negative_poly);
1729                                                (*parent_ref)->positivechildren.push_back(positive_poly);
1730                                                (*parent_ref)->negativechildren.push_back(negative_poly);
1731                                        }
1732
1733                                        positive_poly->parents.insert(positive_poly->parents.end(),
1734                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1735                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1736
1737                                        negative_poly->parents.insert(negative_poly->parents.end(),
1738                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1739                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1740
1741                                       
1742
1743                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(positive_poly);
1744                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(negative_poly);
1745
1746                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->positivechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->positivechildren.end();child_ref++)
1747                                        {
1748                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1749                                                (*child_ref)->parents.push_back(positive_poly);                                         
1750                                        }                                       
1751
1752                                        positive_poly->children.insert(positive_poly->children.end(),
1753                                                                                                current_polyhedron->positivechildren.begin(),
1754                                                                                                                        current_polyhedron->positivechildren.end());
1755
1756                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->negativechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->negativechildren.end();child_ref++)
1757                                        {
1758                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1759                                                (*child_ref)->parents.push_back(negative_poly);
1760                                        }
1761
1762                                        negative_poly->children.insert(negative_poly->children.end(),
1763                                                                                                current_polyhedron->negativechildren.begin(),
1764                                                                                                                        current_polyhedron->negativechildren.end());
1765
1766                                        positive_poly->vertices.insert(current_polyhedron->positiveneutralvertices.begin(),current_polyhedron->positiveneutralvertices.end());
1767                                        positive_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1768
1769                                        negative_poly->vertices.insert(current_polyhedron->negativeneutralvertices.begin(),current_polyhedron->negativeneutralvertices.end());
1770                                        negative_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1771                                                               
1772                                        new_totally_neutral_child->triangulate(false);
1773
1774                                        normalization_factor += positive_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1775                                        normalization_factor += negative_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1776                                       
1777                                        statistic.append_polyhedron(k-1, new_totally_neutral_child);                                   
1778                                       
1779                                        statistic.insert_polyhedron(k, positive_poly, current_polyhedron);
1780                                        statistic.insert_polyhedron(k, negative_poly, current_polyhedron);                                     
1781
1782                                        statistic.delete_polyhedron(k, current_polyhedron);
1783
1784                                        delete current_polyhedron;
1785                                }
1786
1787                                k++;
1788                        }
1789                }
1790
1791                /*
1792                vector<int> sizevector;
1793                //sizevector.clear();
1794                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1795                {
1796                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1797                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1798                }
1799               
1800                cout << endl;
1801                */
1802
1803                cout << "Normalization factor: " << normalization_factor << endl;       
1804
1805                log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2);
1806
1807                /*
1808                for(polyhedron* topr_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];topr_ref!=statistic.row_ends[statistic.size()-1]->next_poly;topr_ref=topr_ref->next_poly)
1809                {
1810                        cout << ((toprow*)topr_ref)->condition << endl;
1811                }
1812                */
1813
1814                // step_me(0);
1815
1816        }
1817
1818        void set_correction_factors(int order)
1819                {
1820                        for(int remaining_order = correction_factors.size();remaining_order<order;remaining_order++)
1821                        {
1822                                multiset<my_ivec> factor_templates;
1823                                multiset<my_ivec> final_factors;                               
1824
1825                                my_ivec orig_template = my_ivec();                             
1826
1827                                for(int i = 1;i<number_of_parameters-remaining_order+1;i++)
1828                                {                                       
1829                                        bool in_cycle = false;
1830                                        for(int j = 0;j<=remaining_order;j++)                                   {
1831                                               
1832                                                multiset<my_ivec>::iterator fac_ref = factor_templates.begin();
1833
1834                                                do
1835                                                {
1836                                                        my_ivec current_template;
1837                                                        if(!in_cycle)
1838                                                        {
1839                                                                current_template = orig_template;
1840                                                                in_cycle = true;
1841                                                        }
1842                                                        else
1843                                                        {
1844                                                                current_template = (*fac_ref);
1845                                                                fac_ref++;
1846                                                        }                                                       
1847                                                       
1848                                                        current_template.ins(current_template.size(),i);
1849
1850                                                        // cout << "template:" << current_template << endl;
1851                                                       
1852                                                        if(current_template.size()==remaining_order+1)
1853                                                        {
1854                                                                final_factors.insert(current_template);
1855                                                        }
1856                                                        else
1857                                                        {
1858                                                                factor_templates.insert(current_template);
1859                                                        }
1860                                                }
1861                                                while(fac_ref!=factor_templates.end());
1862                                        }
1863                                }       
1864
1865                                correction_factors.push_back(final_factors);                   
1866
1867                        }
1868                }
1869
1870        pair<vec,simplex*> choose_simplex()
1871        {
1872                double rnumber = randu();
1873
1874                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
1875
1876                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
1877                double  prob_sum     = 0;       
1878                toprow* sampled_toprow;                         
1879                for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
1880                {
1881                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
1882
1883                        toprow* current_toprow = ((toprow*)top_ref);
1884
1885                        prob_sum += current_toprow->probability;
1886
1887                        if(prob_sum >= rnumber*normalization_factor)
1888                        {
1889                                sampled_toprow = (toprow*)top_ref;
1890                                break;
1891                        }
1892                        else
1893                        {
1894                                if(top_ref->next_poly==statistic.end_poly)
1895                                {
1896                                        cout << "Error.";
1897                                }
1898                        }
1899                }                               
1900
1901                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
1902                // cout << &sampled_toprow << ";";
1903
1904                rnumber = randu();                             
1905
1906                set<simplex*>::iterator s_ref;
1907                prob_sum = 0;           
1908                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
1909                {               
1910                        prob_sum += (*s_ref)->probability;
1911
1912                        if(prob_sum/sampled_toprow->probability >= rnumber)
1913                                break;
1914                }
1915
1916                return pair<vec,simplex*>(sampled_toprow->condition_sum,*s_ref);       
1917        }
1918
1919        pair<double,double> choose_sigma(simplex* sampled_simplex)
1920        {
1921                double sigma = 0;
1922                double pg_sum;
1923                double ng_sum;
1924                do
1925                {                       
1926                        double rnumber = randu();
1927                       
1928                                               
1929                        double sum_g = 0;
1930                        for(int i = 0;i<sampled_simplex->positive_gamma_parameters.size();i++)
1931                        {
1932                                for(multimap<double,double>::iterator g_ref = sampled_simplex->positive_gamma_parameters[i].begin();g_ref != sampled_simplex->positive_gamma_parameters[i].end();g_ref++)
1933                                {
1934                                        sum_g += (*g_ref).first/sampled_simplex->positive_gamma_sum;
1935
1936                                                               
1937                                        if(sum_g>rnumber)
1938                                        {
1939                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
1940                                                //sigma = 1/(*gamma)();
1941                                                                       
1942                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
1943                                                                                                                                       
1944                                                sigma = 1/GamRNG();
1945
1946                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
1947                                                break;
1948                                        }                                                       
1949                                }
1950
1951                                if(sigma!=0)
1952                                {
1953                                        break;
1954                                }
1955                        }
1956
1957                        rnumber = randu();
1958
1959                        pg_sum = 0;
1960                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
1961                        {
1962                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
1963                                {
1964                                        pg_sum += exp((sampled_simplex->min_beta-(*pg_ref).second)/sigma)*pow((*pg_ref).second/sigma,(int)conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*pg_ref).second/fact(conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*pg_ref).first;
1965                                }                                       
1966                        }
1967
1968                        ng_sum = 0;
1969                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
1970                        {
1971                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
1972                                {
1973                                        ng_sum += exp((sampled_simplex->min_beta-(*ng_ref).second)/sigma)*pow((*ng_ref).second/sigma,(int)conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*ng_ref).second/fact(conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*ng_ref).first;
1974                                }                                       
1975                        }
1976                }
1977                while(pg_sum-ng_sum<0);
1978
1979                return pair<double,double>((pg_sum-ng_sum)/pg_sum,sigma);
1980        }
1981
1982        mat sample_mat(int n)
1983        {               
1984
1985                /// \TODO tady je to spatne, tady nesmi byt conditions.size(), viz RARX.bayes()
1986                if(conditions.size()-2-number_of_parameters>=0)
1987                {                       
1988                        mat sample_mat;
1989                        map<double,toprow*> ordered_toprows;                   
1990                        double sum_a = 0;
1991                       
1992                        //cout << "Likelihoods of toprows:" << endl;
1993
1994                        for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
1995                        {
1996                                toprow* current_top = (toprow*)top_ref;
1997
1998                                sum_a+=current_top->probability;
1999                                /*
2000                                cout << current_top->probability << "   ";
2001
2002                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*top_ref).vertices.begin();vert_ref!=(*top_ref).vertices.end();vert_ref++)
2003                                {
2004                                        cout << round(100*(*vert_ref)->get_coordinates())/100 << " ; ";
2005                                }
2006                                */
2007
2008                                // cout << endl;
2009                                ordered_toprows.insert(pair<double,toprow*>(sum_a,current_top));
2010                        }                       
2011                       
2012                        // cout << "Sum N: " << normalization_factor << endl;
2013
2014                        while(sample_mat.cols()<n)
2015                        {
2016                                //// cout << "*************************************" << endl;
2017
2018                               
2019                               
2020                                double rnumber = randu()*sum_a;
2021
2022                                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
2023
2024                                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
2025                                int toprow_count = 0;
2026                                toprow* sampled_toprow;                         
2027                                for(map<double,toprow*>::iterator top_ref = ordered_toprows.begin();top_ref!=ordered_toprows.end();top_ref++)
2028                                {
2029                                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
2030                                        toprow_count++;
2031
2032                                        if((*top_ref).first >= rnumber)
2033                                        {
2034                                                sampled_toprow = (*top_ref).second;
2035                                                break;
2036                                        }                                               
2037                                }                               
2038
2039                                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
2040                                // cout << &sampled_toprow << ";";
2041
2042                                rnumber = randu();                             
2043
2044                                set<simplex*>::iterator s_ref;
2045                                double sum_b = 0;
2046                                int simplex_count = 0;
2047                                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
2048                                {
2049                                        simplex_count++;
2050                                       
2051                                        sum_b += (*s_ref)->probability;
2052
2053                                        if(sum_b/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2054                                                break;
2055                                }
2056
2057                                //// cout << "Simplex/Count: " << simplex_count << "/" << sampled_toprow->triangulation.size() << endl;
2058                                //// cout << "Simplex factor: " << (*s_ref)->probability << endl;
2059                                //// cout << "Toprow factor:  " << sampled_toprow->probability << endl;
2060                                //// cout << "Emlig factor:   " << normalization_factor << endl;
2061                                // cout << &(*tri_ref) << endl;
2062
2063                                int number_of_runs = 0;
2064                                bool have_sigma = false;
2065                                double sigma = 0;
2066                                do
2067                                {
2068                                        rnumber = randu();
2069                                       
2070                                        double sum_g = 0;
2071                                        for(int i = 0;i<(*s_ref)->positive_gamma_parameters.size();i++)
2072                                        {
2073                                                for(multimap<double,double>::iterator g_ref = (*s_ref)->positive_gamma_parameters[i].begin();g_ref != (*s_ref)->positive_gamma_parameters[i].end();g_ref++)
2074                                                {
2075                                                        sum_g += (*g_ref).first/(*s_ref)->positive_gamma_sum;
2076
2077                                                       
2078                                                        if(sum_g>rnumber)
2079                                                        {
2080                                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2081                                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2082                                                               
2083                                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2084                                                                                                                               
2085                                                                sigma = 1/GamRNG();
2086
2087                                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2088                                                                break;
2089                                                        }                                                       
2090                                                }
2091
2092                                                if(sigma!=0)
2093                                                {
2094                                                        break;
2095                                                }
2096                                        }
2097
2098                                        rnumber = randu();
2099
2100                                        double pg_sum = 0;
2101                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2102                                        {
2103                                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2104                                                {
2105                                                        pg_sum += exp(((*s_ref)->min_beta-(*pg_ref).second)/sigma)*pow((*pg_ref).second/sigma,(int)conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*pg_ref).second/fact(conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*pg_ref).first;
2106                                                }                                       
2107                                        }
2108
2109                                        double ng_sum = 0;
2110                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2111                                        {
2112                                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2113                                                {
2114                                                        ng_sum += exp(((*s_ref)->min_beta-(*ng_ref).second)/sigma)*pow((*ng_ref).second/sigma,(int)conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*ng_ref).second/fact(conditions.size()-number_of_parameters-1)*(*ng_ref).first;
2115                                                }                                       
2116                                        }
2117                                       
2118                                        if((pg_sum-ng_sum)/pg_sum>rnumber)
2119                                        {
2120                                                have_sigma = true;
2121                                        }
2122
2123                                        number_of_runs++;
2124                                }
2125                                while(!have_sigma);
2126
2127                                //// cout << "Sigma: " << sigma << endl;
2128                                //// cout << "Nr. of sigma runs: " << number_of_runs << endl;
2129
2130                                int dimension = (*s_ref)->vertices.size()-1;
2131
2132                                mat jacobian(dimension,dimension);
2133                                vec gradient = sampled_toprow->condition_sum.right(dimension);
2134
2135                                vertex* base_vert = *(*s_ref)->vertices.begin();
2136
2137                                //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2138                               
2139                                int row_count = 0;
2140
2141                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++(*s_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*s_ref)->vertices.end();vert_ref++)
2142                                {
2143                                        vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2144
2145                                        //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2146                                       
2147                                        vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2148
2149                                        jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2150
2151                                        row_count++;
2152                                }                               
2153                               
2154                                //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;
2155
2156                                //// cout << "Gradient before trafo:" << gradient << endl;
2157                                                               
2158                                gradient = jacobian*gradient;   
2159
2160                                //// cout << "Gradient after trafo:" << gradient << endl;
2161
2162                                // vec normal_gradient = gradient/sqrt(gradient*gradient);
2163                                // cout << gradient << endl;
2164                                // cout << normal_gradient << endl;
2165                                // cout << sqrt(gradient*gradient) << endl;
2166
2167                                mat rotation_matrix = eye(dimension);                           
2168
2169                                                               
2170
2171                                for(int i = 1;i<dimension;i++)
2172                                {
2173                                        vec x_axis = zeros(dimension);
2174                                        x_axis.set(0,1);
2175
2176                                        x_axis = rotation_matrix*x_axis;
2177
2178                                        double t = abs(gradient[i]/gradient*x_axis);
2179
2180                                        double sin_theta = sign(gradient[i])*t/sqrt(1+pow(t,2));
2181                                        double cos_theta = sign(gradient*x_axis)/sqrt(1+pow(t,2));
2182
2183                                        mat partial_rotation = eye(dimension);
2184
2185                                        partial_rotation.set(0,0,cos_theta);
2186                                        partial_rotation.set(i,i,cos_theta);
2187                                       
2188                                        partial_rotation.set(0,i,sin_theta);
2189                                        partial_rotation.set(i,0,-sin_theta);
2190                                       
2191                                        rotation_matrix = rotation_matrix*partial_rotation;                             
2192                                       
2193                                }
2194
2195                                // cout << rotation_matrix << endl;
2196                               
2197                                mat extended_rotation = rotation_matrix;
2198                                extended_rotation.ins_col(0,zeros(extended_rotation.rows()));
2199
2200                                //// cout << "Extended rotation: " << extended_rotation << endl;
2201                               
2202                                vec minima = itpp::min(extended_rotation,2);
2203                                vec maxima = itpp::max(extended_rotation,2);
2204
2205                                //// cout << "Minima: " << minima << endl;
2206                                //// cout << "Maxima: " << maxima << endl;
2207
2208                                vec sample_coordinates;         
2209                                bool is_inside = true;
2210                               
2211                                vec new_sample;
2212                                sample_coordinates = new_sample;
2213
2214                                for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2215                                {
2216                                        rnumber = randu();
2217                                       
2218                                        double coordinate;
2219
2220                                        if(j==0)
2221                                        {                                               
2222                                                vec new_gradient = rotation_matrix*gradient;
2223                                               
2224                                                //// cout << "New gradient(should have only first component nonzero):" << new_gradient << endl;
2225
2226                                                // cout << "Max: " << maxima[0] << "  Min: " << minima[0] << "  Grad:" << new_gradient[0] << endl;
2227                                               
2228                                                double log_bracket = 1-rnumber*(1-exp(new_gradient[0]/sigma*(minima[0]-maxima[0])));
2229                                               
2230                                                coordinate = minima[0]-sigma/new_gradient[0]*log(log_bracket);
2231                                        }
2232                                        else
2233                                        {
2234                                                coordinate = minima[j]+rnumber*(maxima[j]-minima[j]);
2235                                        }
2236
2237                                        sample_coordinates.ins(j,coordinate);
2238                                }
2239
2240                                //// cout << "Sampled coordinates(gradient direction): " << sample_coordinates << endl;
2241
2242                                sample_coordinates = rotation_matrix.T()*sample_coordinates;
2243
2244                                //// cout << "Sampled coordinates(backrotated direction):" << sample_coordinates << endl;
2245
2246                               
2247                                for(int j = 0;j<sample_coordinates.size();j++)
2248                                {
2249                                        if(sample_coordinates[j]<0)
2250                                        {
2251                                                is_inside = false;
2252                                        }
2253                                }
2254
2255                                double above_criterion = ones(sample_coordinates.size())*sample_coordinates;
2256
2257                                if(above_criterion>1)
2258                                {
2259                                        is_inside = false;
2260                                }
2261
2262                                if(is_inside)
2263                                {                                       
2264                                        sample_coordinates = jacobian.T()*sample_coordinates+(*base_vert).get_coordinates();
2265                                       
2266                                        sample_coordinates.ins(0,sigma);
2267                                       
2268                                        //// cout << "Sampled coordinates(parameter space):" << sample_coordinates << endl;
2269
2270                                        sample_mat.ins_col(0,sample_coordinates);
2271
2272                                        // cout << sample_mat.cols() << ",";
2273                                }
2274
2275                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*min_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2276                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*max_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2277
2278                               
2279                        }
2280
2281                        cout << endl;
2282                        return sample_mat;
2283                }
2284                else
2285                {
2286                        throw new exception("You are trying to sample from density that is not determined (parameters can't be integrated out)!");
2287               
2288                        return 0;
2289                }
2290
2291               
2292        }
2293
2294        pair<vec,mat> importance_sample(int n)
2295        {
2296                vec probabilities;
2297                mat samples;
2298               
2299                for(int i = 0;i<n;i++)
2300                {
2301                        pair<vec,simplex*> condition_and_simplex = choose_simplex();
2302
2303                        pair<double,double> probability_and_sigma = choose_sigma(condition_and_simplex.second);
2304
2305                        int dimension = condition_and_simplex.second->vertices.size()-1;
2306
2307                        mat jacobian(dimension,dimension);
2308                        vec gradient = condition_and_simplex.first.right(dimension);
2309
2310                        vertex* base_vert = *condition_and_simplex.second->vertices.begin();
2311
2312                        //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2313                               
2314                        int row_count = 0;
2315
2316                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++condition_and_simplex.second->vertices.begin();vert_ref!=condition_and_simplex.second->vertices.end();vert_ref++)
2317                        {
2318                                vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2319
2320                                //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2321                                       
2322                                vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2323
2324                                jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2325
2326                                row_count++;
2327                        }                               
2328                               
2329                        //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;                 
2330
2331                        /// \todo Is this correct? Are the random coordinates really jointly uniform? I don't know.
2332                        vec sample_coords;
2333                        double sampling_diff = 1;
2334                        for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2335                        {
2336                                double rnumber = randu()*sampling_diff;
2337
2338                                sample_coords.ins(0,rnumber);
2339
2340                                sampling_diff -= rnumber;
2341                        }
2342
2343                        sample_coords = jacobian.T()*sample_coords+(*base_vert).get_coordinates();
2344
2345                        vec extended_coords = sample_coords;
2346                        extended_coords.ins(0,-1.0);
2347
2348                        double exponent = extended_coords*condition_and_simplex.first;
2349                        double sample_prob = 1/condition_and_simplex.second->probability/pow(probability_and_sigma.second,(int)conditions.size()-number_of_parameters)*exp((-1)/probability_and_sigma.second*exponent);
2350                        sample_prob *= probability_and_sigma.first;
2351
2352                        sample_coords.ins(0,probability_and_sigma.second);
2353
2354                        samples.ins_col(0,sample_coords);
2355                        probabilities.ins(0,sample_prob);
2356                }
2357       
2358                return pair<vec,mat>(probabilities,samples);
2359        }
2360
2361        int logfact(int factor)
2362        {
2363                if(factor>0)
2364                {
2365                        return factor+logfact(factor-1);
2366                }
2367                else
2368                {
2369                        return 0;
2370                }
2371        }
2372protected:
2373
2374        /// A method for creating plain default statistic representing only the range of the parameter space.
2375    void create_statistic(int number_of_parameters)
2376        {
2377                /*
2378                for(int i = 0;i<number_of_parameters;i++)
2379                {
2380                        vec condition_vec = zeros(number_of_parameters+1);
2381                        condition_vec[i+1]  = 1;
2382
2383                        condition* new_condition = new condition(condition_vec);
2384                       
2385                        conditions.push_back(new_condition);
2386                }
2387                */
2388
2389                // An empty vector of coordinates.
2390                vec origin_coord;       
2391
2392                // We create an origin - this point will have all the coordinates zero, but now it has an empty vector of coords.
2393                vertex *origin = new vertex(origin_coord);
2394
2395                origin->my_emlig = this;
2396               
2397                /*
2398                // As a statistic, we have to create a vector of vectors of polyhedron pointers. It will then represent the Hasse
2399                // diagram. First we create a vector of polyhedrons..
2400                list<polyhedron*> origin_vec;
2401
2402                // ..we fill it with the origin..
2403                origin_vec.push_back(origin);
2404
2405                // ..and we fill the statistic with the created vector.
2406                statistic.push_back(origin_vec);
2407                */
2408
2409                statistic = *(new c_statistic());               
2410               
2411                statistic.append_polyhedron(0, origin);
2412
2413                // Now we have a statistic for a zero dimensional space. Regarding to how many dimensional space we need to
2414                // describe, we have to widen the descriptional default statistic. We use an iterative procedure as follows:
2415                for(int i=0;i<number_of_parameters;i++)
2416                {
2417                        // We first will create two new vertices. These will be the borders of the parameter space in the dimension
2418                        // of newly added parameter. Therefore they will have all coordinates except the last one zero. We get the
2419                        // right amount of zero cooridnates by reading them from the origin
2420                        vec origin_coord = origin->get_coordinates();                                           
2421
2422                        // And we incorporate the nonzero coordinates into the new cooordinate vectors
2423                        vec origin_coord1 = concat(origin_coord,-max_range); 
2424                        vec origin_coord2 = concat(origin_coord,max_range);                             
2425                                       
2426
2427                        // Now we create the points
2428                        vertex* new_point1 = new vertex(origin_coord1);
2429                        vertex* new_point2 = new vertex(origin_coord2);
2430
2431                        new_point1->my_emlig = this;
2432                        new_point2->my_emlig = this;
2433                       
2434                        //*********************************************************************************************************
2435                        // The algorithm for recursive build of a new Hasse diagram representing the space structure from the old
2436                        // diagram works so that you create two copies of the old Hasse diagram, you shift them up one level (points
2437                        // will be segments, segments will be areas etc.) and you connect each one of the original copied polyhedrons
2438                        // with its offspring by a parent-child relation. Also each of the segments in the first (second) copy is
2439                        // connected to the first (second) newly created vertex by a parent-child relation.
2440                        //*********************************************************************************************************
2441
2442
2443                        /*
2444                        // Create the vectors of vectors of pointers to polyhedrons to hold the copies of the old Hasse diagram
2445                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic1;
2446                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic2;
2447                        */
2448
2449                        c_statistic* new_statistic1 = new c_statistic();
2450                        c_statistic* new_statistic2 = new c_statistic();
2451
2452                       
2453                        // Copy the statistic by rows                   
2454                        for(int j=0;j<statistic.size();j++)
2455                        {
2456                               
2457
2458                                // an element counter
2459                                int element_number = 0;
2460
2461                                /*
2462                                vector<polyhedron*> supportnew_1;
2463                                vector<polyhedron*> supportnew_2;
2464
2465                                new_statistic1.push_back(supportnew_1);
2466                                new_statistic2.push_back(supportnew_2);
2467                                */
2468
2469                                // for each polyhedron in the given row
2470                                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[j];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
2471                                {       
2472                                        // Append an extra zero coordinate to each of the vertices for the new dimension
2473                                        // If vert_ref is at the first index => we loop through vertices
2474                                        if(j == 0)
2475                                        {
2476                                                // cast the polyhedron pointer to a vertex pointer and push a zero to its vector of coordinates
2477                                                ((vertex*) horiz_ref)->push_coordinate(0);
2478                                        }
2479                                        /*
2480                                        else
2481                                        {
2482                                                ((toprow*) (*horiz_ref))->condition.ins(0,0);
2483                                        }*/
2484
2485                                        // if it has parents
2486                                        if(!horiz_ref->parents.empty())
2487                                        {
2488                                                // save the relative address of this child in a vector kids_rel_addresses of all its parents.
2489                                                // This information will later be used for copying the whole Hasse diagram with each of the
2490                                                // relations contained within.
2491                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = horiz_ref->parents.begin();parent_ref != horiz_ref->parents.end();parent_ref++)
2492                                                {
2493                                                        (*parent_ref)->kids_rel_addresses.push_back(element_number);                                                   
2494                                                }                                               
2495                                        }
2496
2497                                        // **************************************************************************************************
2498                                        // Here we begin creating a new polyhedron, which will be a copy of the old one. Each such polyhedron
2499                                        // will be created as a toprow, but this information will be later forgotten and only the polyhedrons
2500                                        // in the top row of the Hasse diagram will be considered toprow for later use.
2501                                        // **************************************************************************************************
2502
2503                                        // First we create vectors specifying a toprow condition. In the case of a preconstructed statistic
2504                                        // this condition will be a vector of zeros. There are two vectors, because we need two copies of
2505                                        // the original Hasse diagram.
2506                                        vec vec1(number_of_parameters+1);
2507                                        vec1.zeros();
2508
2509                                        vec vec2(number_of_parameters+1);
2510                                        vec2.zeros();
2511
2512                                        // We create a new toprow with the previously specified condition.
2513                                        toprow* current_copy1 = new toprow(vec1, 0);
2514                                        toprow* current_copy2 = new toprow(vec2, 0);
2515
2516                                        current_copy1->my_emlig = this;
2517                                        current_copy2->my_emlig = this;
2518
2519                                        // The vertices of the copies will be inherited, because there will be a parent/child relation
2520                                        // between each polyhedron and its offspring (comming from the copy) and a parent has all the
2521                                        // vertices of its child plus more.
2522                                        for(set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();vertex_ref!=horiz_ref->vertices.end();vertex_ref++)
2523                                        {
2524                                                current_copy1->vertices.insert(*vertex_ref);
2525                                                current_copy2->vertices.insert(*vertex_ref);                                           
2526                                        }
2527                                       
2528                                        // The only new vertex of the offspring should be the newly created point.
2529                                        current_copy1->vertices.insert(new_point1);
2530                                        current_copy2->vertices.insert(new_point2);                                     
2531                                       
2532                                        // This method guarantees that each polyhedron is already triangulated, therefore its triangulation
2533                                        // is only one set of vertices and it is the set of all its vertices.
2534                                        simplex* t_simplex1 = new simplex(current_copy1->vertices);
2535                                        simplex* t_simplex2 = new simplex(current_copy2->vertices);                                     
2536                                       
2537                                        current_copy1->triangulation.insert(t_simplex1);
2538                                        current_copy2->triangulation.insert(t_simplex2);                                       
2539                                       
2540                                        // Now we have copied the polyhedron and we have to copy all of its relations. Because we are copying
2541                                        // in the Hasse diagram from bottom up, we always have to copy the parent/child relations to all the
2542                                        // kids and when we do that and know the child, in the child we will remember the parent we came from.
2543                                        // This way all the parents/children relations are saved in both the parent and the child.
2544                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2545                                        {
2546                                                for(list<int>::iterator kid_ref = horiz_ref->kids_rel_addresses.begin();kid_ref!=horiz_ref->kids_rel_addresses.end();kid_ref++)
2547                                                {       
2548                                                        polyhedron* new_kid1 = new_statistic1->rows[j-1];
2549                                                        polyhedron* new_kid2 = new_statistic2->rows[j-1];
2550
2551                                                        // THIS IS NOT EFFECTIVE: It could be improved by having the list indexed for new_statistic, but
2552                                                        // not indexed for statistic. Hopefully this will not cause a big slowdown - happens only offline.
2553                                                        if(*kid_ref)
2554                                                        {
2555                                                                for(int k = 1;k<=(*kid_ref);k++)
2556                                                                {
2557                                                                        new_kid1=new_kid1->next_poly;
2558                                                                        new_kid2=new_kid2->next_poly;
2559                                                                }
2560                                                        }
2561                                                       
2562                                                        // find the child and save the relation to the parent
2563                                                        current_copy1->children.push_back(new_kid1);
2564                                                        current_copy2->children.push_back(new_kid2);
2565
2566                                                        // in the child save the parents' address
2567                                                        new_kid1->parents.push_back(current_copy1);
2568                                                        new_kid2->parents.push_back(current_copy2);
2569                                                }                                               
2570
2571                                                // Here we clear the parents kids_rel_addresses vector for later use (when we need to widen the
2572                                                // Hasse diagram again)
2573                                                horiz_ref->kids_rel_addresses.clear();
2574                                        }
2575                                        // If there were no children previously, we are copying a polyhedron that has been a vertex before.
2576                                        // In this case it is a segment now and it will have a relation to its mother (copywise) and to the
2577                                        // newly created point. Here we create the connection to the new point, again from both sides.
2578                                        else
2579                                        {
2580                                                // Add the address of the new point in the former vertex
2581                                                current_copy1->children.push_back(new_point1);
2582                                                current_copy2->children.push_back(new_point2);
2583
2584                                                // Add the address of the former vertex in the new point
2585                                                new_point1->parents.push_back(current_copy1);
2586                                                new_point2->parents.push_back(current_copy2);
2587                                        }
2588
2589                                        // Save the mother in its offspring
2590                                        current_copy1->children.push_back(horiz_ref);
2591                                        current_copy2->children.push_back(horiz_ref);
2592
2593                                        // Save the offspring in its mother
2594                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy1);
2595                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy2);   
2596                                                               
2597                                       
2598                                        // Add the copies into the relevant statistic. The statistic will later be appended to the previous
2599                                        // Hasse diagram
2600                                        new_statistic1->append_polyhedron(j,current_copy1);
2601                                        new_statistic2->append_polyhedron(j,current_copy2);
2602                                       
2603                                        // Raise the count in the vector of polyhedrons
2604                                        element_number++;                       
2605                                       
2606                                }
2607                               
2608                        }
2609
2610                        /*
2611                        statistic.begin()->push_back(new_point1);
2612                        statistic.begin()->push_back(new_point2);
2613                        */
2614
2615                        statistic.append_polyhedron(0, new_point1);
2616                        statistic.append_polyhedron(0, new_point2);
2617
2618                        // Merge the new statistics into the old one. This will either be the final statistic or we will
2619                        // reenter the widening loop.
2620                        for(int j=0;j<new_statistic1->size();j++)
2621                        {
2622                                /*
2623                                if(j+1==statistic.size())
2624                                {
2625                                        list<polyhedron*> support;
2626                                        statistic.push_back(support);
2627                                }
2628                               
2629                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic1[j].begin(),new_statistic1[j].end());
2630                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic2[j].begin(),new_statistic2[j].end());
2631                                */
2632                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic1->rows[j],new_statistic1->row_ends[j]);
2633                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic2->rows[j],new_statistic2->row_ends[j]);
2634                        }                       
2635                }
2636
2637                /*
2638                vector<list<toprow*>> toprow_statistic;
2639                int line_count = 0;
2640
2641                for(vector<list<polyhedron*>>::iterator polyhedron_ref = ++statistic.begin(); polyhedron_ref!=statistic.end();polyhedron_ref++)
2642                {
2643                        list<toprow*> support_list;
2644                        toprow_statistic.push_back(support_list);                                               
2645
2646                        for(list<polyhedron*>::iterator polyhedron_ref2 = polyhedron_ref->begin(); polyhedron_ref2 != polyhedron_ref->end(); polyhedron_ref2++)
2647                        {
2648                                toprow* support_top = (toprow*)(*polyhedron_ref2);
2649
2650                                toprow_statistic[line_count].push_back(support_top);
2651                        }
2652
2653                        line_count++;
2654                }*/
2655
2656                /*
2657                vector<int> sizevector;
2658                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
2659                {
2660                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
2661                }
2662                */
2663               
2664        }
2665       
2666};
2667
2668
2669
2670//! Robust Bayesian AR model for Multicriteria-Laplace-Inverse-Gamma density
2671class RARX //: public BM
2672{
2673private:
2674        bool has_constant;
2675
2676        int window_size;       
2677
2678        list<vec> conditions;
2679
2680public:
2681        emlig* posterior;
2682
2683        RARX(int number_of_parameters, const int window_size, bool has_constant)//:BM()
2684        {
2685                this->has_constant = has_constant;
2686               
2687                posterior = new emlig(number_of_parameters);
2688
2689                this->window_size = window_size;               
2690        };
2691
2692        void bayes(itpp::vec yt)
2693        {
2694                if(has_constant)
2695                {
2696                        int c_size = yt.size();
2697                       
2698                        yt.ins(c_size,1.0);
2699                }
2700               
2701                if(yt.size() == posterior->number_of_parameters+1)
2702                {
2703                        conditions.push_back(yt);               
2704                }
2705                else
2706                {
2707                        throw new exception("Wrong condition size for bayesian data update!");
2708                }
2709
2710                //posterior->step_me(0);
2711               
2712                /// \TODO tohle je spatne, tady musi byt jiny vypocet poctu podminek, kdyby nejaka byla multiplicitni, tak tohle bude spatne
2713                if(conditions.size()>window_size && window_size!=0)
2714                {                       
2715                        posterior->add_and_remove_condition(yt,conditions.front());
2716                        conditions.pop_front();
2717
2718                        //posterior->step_me(1);
2719                }
2720                else
2721                {
2722                        posterior->add_condition(yt);
2723                }
2724
2725               
2726                               
2727        }
2728
2729};
2730
2731
2732
2733#endif //TRAGE_H
Note: See TracBrowser for help on using the browser.