root/applications/robust/robustlib.h @ 1358

Revision 1357, 81.5 kB (checked in by sindj, 13 years ago)

Opravena chyba s uvolnovanim pameti pri ruseni ve for_merging poli a dalsi drobne nedostatky. 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 = 5;//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                                bool out_of_the_game = true;
807
808                                if(shouldmerge)
809                                {
810                                        int child_state  = sender->get_state(MERGE);
811                                        int parent_state = current_parent->get_state(MERGE);
812
813                                        if(parent_state == 0||is_first)
814                                        {
815                                                parent_state = current_parent->set_state(child_state, MERGE);                                           
816                                        }                                       
817
818                                        if(child_state == 0)
819                                        {
820                                                if(current_parent->mergechild == NULL)
821                                                {
822                                                        current_parent->mergechild = sender;
823                                                }                                                       
824                                        }                                       
825
826                                        if(is_last)
827                                        {                                               
828                                                if(parent_state == 1)
829                                                {
830                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_sum-=toremove->value;                                                     
831                                                }
832
833                                                if(parent_state == -1)
834                                                {
835                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_sum+=toremove->value;                                                     
836                                                }
837
838                                                ((toprow*)current_parent)->condition_order--;
839                                               
840                                               
841                                                if(current_parent->mergechild != NULL)
842                                                {
843                                                        out_of_the_game = false;
844
845                                                        if(current_parent->mergechild->get_multiplicity()==1)
846                                                        {
847                                                                if(parent_state > 0)
848                                                                {                                                       
849                                                                        current_parent->mergechild->positiveparent = current_parent;                                                   
850                                                                }
851
852                                                                if(parent_state < 0)
853                                                                {                                                       
854                                                                        current_parent->mergechild->negativeparent = current_parent;                                                   
855                                                                }
856                                                        }
857                                                        else
858                                                        {
859                                                                out_of_the_game = true;
860                                                        }
861                                                }                                               
862                                               
863                                                if(out_of_the_game)
864                                                {
865                                                        //current_parent->set_state(0,MERGE);   
866
867                                                        if((level == number_of_parameters - 1) && (!shouldsplit))
868                                                        {
869                                                                toprow* cur_par_toprow = ((toprow*)current_parent);
870                                                                cur_par_toprow->probability = 0.0;
871                                                               
872                                                                //set<simplex*> new_triangulation;
873
874                                                                for(set<simplex*>::iterator s_ref = current_parent->triangulation.begin();s_ref!=current_parent->triangulation.end();s_ref++)
875                                                                {
876                                                                        double cur_prob = cur_par_toprow->integrate_simplex((*s_ref),'C');
877                                                                       
878                                                                        cur_par_toprow->probability += cur_prob;
879
880                                                                        //new_triangulation.insert(pair<double,set<vertex*>>(cur_prob,(*t_ref).second));
881                                                                }
882
883                                                                normalization_factor += cur_par_toprow->probability;
884
885                                                                //current_parent->triangulation.clear();
886                                                                //current_parent->triangulation.insert(new_triangulation.begin(),new_triangulation.end());
887                                                        }
888                                                }
889
890                                                if(parent_state == 0)
891                                                {
892                                                        for_merging[level+1].push_back(current_parent);
893                                                        //current_parent->parentconditions.erase(toremove);                                                     
894                                                }                                               
895
896                                                                                               
897                                        }                                       
898                                }
899
900                                if(shouldsplit)
901                                {
902                                        current_parent->totallyneutralgrandchildren.insert(sender->totallyneutralchildren.begin(),sender->totallyneutralchildren.end());
903                                       
904                                        for(set<polyhedron*>::iterator tot_child_ref = sender->totallyneutralchildren.begin();tot_child_ref!=sender->totallyneutralchildren.end();tot_child_ref++)
905                                        {
906                                                (*tot_child_ref)->grandparents.insert(current_parent);
907                                        }
908
909                                        if(current_parent->totally_neutral == NULL)
910                                        {
911                                                current_parent->totally_neutral = sender->totally_neutral;
912                                        }
913                                        else
914                                        {
915                                                current_parent->totally_neutral = current_parent->totally_neutral && sender->totally_neutral;
916                                        }
917
918                                        switch(sender->get_state(SPLIT))
919                                        {
920                                        case 1:
921                                                current_parent->positivechildren.push_back(sender);
922                                                current_parent->positiveneutralvertices.insert(sender->vertices.begin(),sender->vertices.end());
923                                        break;
924                                        case 0:
925                                                current_parent->neutralchildren.push_back(sender);
926
927                                                if(level!=0)
928                                                {
929                                                        current_parent->positiveneutralvertices.insert(sender->positiveneutralvertices.begin(),sender->positiveneutralvertices.end());
930                                                        current_parent->negativeneutralvertices.insert(sender->negativeneutralvertices.begin(),sender->negativeneutralvertices.end());                                         
931                                                }
932                                                else
933                                                {
934                                                        current_parent->positiveneutralvertices.insert(*sender->vertices.begin());
935                                                        current_parent->negativeneutralvertices.insert(*sender->vertices.begin());
936                                                }
937
938                                                if(sender->totally_neutral)
939                                                {
940                                                        current_parent->totallyneutralchildren.insert(sender);
941                                                }
942                                                       
943                                        break;
944                                        case -1:
945                                                current_parent->negativechildren.push_back(sender);
946                                                current_parent->negativeneutralvertices.insert(sender->vertices.begin(),sender->vertices.end());
947                                        break;
948                                        }
949
950                                        if(is_last)
951                                        {                                               
952                                               
953                                                if((current_parent->negativechildren.size()>0&&current_parent->positivechildren.size()>0)
954                                                                                                        ||(current_parent->neutralchildren.size()>0&&current_parent->totallyneutralchildren.empty()))
955                                                {
956                                                        for_splitting[level+1].push_back(current_parent);                                               
957                                                               
958                                                        current_parent->set_state(0, SPLIT);
959                                                }
960                                                else
961                                                {
962                                                        if(current_parent->negativechildren.size()>0)
963                                                        {
964                                                                current_parent->set_state(-1, SPLIT);
965
966                                                                ((toprow*)current_parent)->condition_sum-=toadd->value;
967                                                                       
968                                                        }
969                                                        else if(current_parent->positivechildren.size()>0)
970                                                        {
971                                                                current_parent->set_state(1, SPLIT);
972
973                                                                ((toprow*)current_parent)->condition_sum+=toadd->value;                                                                 
974                                                        }
975                                                        else
976                                                        {
977                                                                current_parent->raise_multiplicity();
978                                                                current_parent->totally_neutral = true;
979                                                                current_parent->parentconditions.insert(toadd);
980                                                        }
981
982                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_order++;
983
984                                                        if(level == number_of_parameters - 1 && current_parent->mergechild == NULL)
985                                                        {
986                                                                toprow* cur_par_toprow = ((toprow*)current_parent);
987                                                                cur_par_toprow->probability = 0.0;
988                                                                       
989                                                                //map<double,set<vertex*>> new_triangulation;
990                                                               
991                                                                for(set<simplex*>::iterator s_ref = current_parent->triangulation.begin();s_ref!=current_parent->triangulation.end();s_ref++)
992                                                                {
993                                                                        double cur_prob = cur_par_toprow->integrate_simplex((*s_ref),'C');
994                                                                       
995                                                                        cur_par_toprow->probability += cur_prob;
996
997                                                                        //new_triangulation.insert(pair<double,set<vertex*>>(cur_prob,(*t_ref).second));
998                                                                }
999
1000                                                                normalization_factor += cur_par_toprow->probability;
1001
1002                                                                //current_parent->triangulation.clear();
1003                                                                //current_parent->triangulation.insert(new_triangulation.begin(),new_triangulation.end());
1004                                                        }
1005
1006                                                        if(out_of_the_game)
1007                                                        {
1008                                                                current_parent->positivechildren.clear();
1009                                                                current_parent->negativechildren.clear();
1010                                                                current_parent->neutralchildren.clear();
1011                                                                //current_parent->totallyneutralchildren.clear();
1012                                                                current_parent->totallyneutralgrandchildren.clear();
1013                                                                // current_parent->grandparents.clear();
1014                                                                current_parent->positiveneutralvertices.clear();
1015                                                                current_parent->negativeneutralvertices.clear();
1016                                                                current_parent->totally_neutral = NULL;
1017                                                                current_parent->kids_rel_addresses.clear();
1018                                                        }                                                       
1019                                                }
1020                                        }
1021                                }
1022
1023                                if(is_last)
1024                                {
1025                                        current_parent->mergechild = NULL;
1026                                        current_parent->message_counter = 0;
1027
1028                                        send_state_message(current_parent,toadd,toremove,level+1);
1029                                }
1030                       
1031                        }
1032
1033                        sender->totallyneutralchildren.clear();                 
1034                }               
1035        }
1036       
1037public: 
1038        c_statistic statistic;
1039
1040        vertex* minimal_vertex;
1041
1042        double min_ll;
1043
1044        double log_nc;
1045
1046        vector<multiset<my_ivec>> correction_factors;
1047
1048        int number_of_parameters;
1049
1050        /// A default constructor creates an emlig with predefined statistic representing only the range of the given
1051        /// parametric space, where the number of parameters of the needed model is given as a parameter to the constructor.
1052        emlig(int number_of_parameters)
1053        {       
1054                this->number_of_parameters = number_of_parameters;
1055
1056                create_statistic(number_of_parameters);
1057
1058                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1059
1060                condition_order = 0;
1061        }
1062
1063        /// A constructor for creating an emlig when the user wants to create the statistic by himself. The creation of a
1064        /// statistic is needed outside the constructor. Used for a user defined prior distribution on the parameters.
1065        emlig(c_statistic statistic, int condition_order)
1066        {
1067                this->statistic = statistic;   
1068
1069                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1070
1071                this->condition_order = condition_order;
1072        }
1073
1074
1075        void step_me(int marker)
1076        {
1077               
1078                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1079                {
1080                        //int zero = 0;
1081                        //int one  = 0;
1082                        //int two  = 0;
1083
1084                        for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[i];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1085                        {
1086                               
1087                                /*
1088                                if(i==statistic.size()-1)
1089                                {
1090                                        cout << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << "   " << ((toprow*)horiz_ref)->probability << endl;
1091                                        cout << "Order:" << ((toprow*)horiz_ref)->condition_order << endl;
1092                                }
1093                                */
1094
1095                                // cout << "Stepped." << endl;
1096
1097                                if(marker==101)
1098                                {
1099                                        if(!(*horiz_ref).negativechildren.empty()||!(*horiz_ref).positivechildren.empty()||!(*horiz_ref).neutralchildren.empty()||!(*horiz_ref).kids_rel_addresses.empty()||!(*horiz_ref).mergechild==NULL||!(*horiz_ref).negativeneutralvertices.empty())
1100                                        {
1101                                                cout << "Cleaning error!" << endl;
1102                                        }
1103                               
1104                                }
1105
1106                                for(set<simplex*>::iterator sim_ref = (*horiz_ref).triangulation.begin();sim_ref!=(*horiz_ref).triangulation.end();sim_ref++)
1107                                {
1108                                        if((*sim_ref)->vertices.size()!=i+1)
1109                                        {
1110                                                cout << "Something is wrong." << endl;
1111                                        }
1112                                }
1113                               
1114                                /*
1115                                if(i==0)
1116                                {
1117                                        cout << ((vertex*)horiz_ref)->get_coordinates() << endl;
1118                                }
1119                                */
1120
1121                                /*
1122                                char* string = "Checkpoint";
1123
1124
1125                                if((*horiz_ref).parentconditions.size()==0)
1126                                {
1127                                        zero++;
1128                                }
1129                                else if((*horiz_ref).parentconditions.size()==1)
1130                                {
1131                                        one++;                                 
1132                                }
1133                                else
1134                                {
1135                                        two++;
1136                                }
1137                                */
1138                               
1139                        }
1140                }
1141               
1142
1143                /*
1144                list<vec> table_entries;
1145                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.row_ends[statistic.size()-1];horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1146                {
1147                        toprow *current_toprow = (toprow*)(horiz_ref);
1148                        for(list<set<vertex*>>::iterator tri_ref = current_toprow->triangulation.begin();tri_ref!=current_toprow->triangulation.end();tri_ref++)
1149                        {
1150                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*tri_ref).begin();vert_ref!=(*tri_ref).end();vert_ref++)
1151                                {
1152                                        vec table_entry = vec();
1153                                       
1154                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates()*current_toprow->condition.get(1,current_toprow->condition.size()-1)-current_toprow->condition.get(0,0));
1155                                       
1156                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates());
1157
1158                                        table_entries.push_back(table_entry);
1159                                }
1160                        }                       
1161                }
1162
1163                unique(table_entries.begin(),table_entries.end());
1164
1165                               
1166               
1167                for(list<vec>::iterator entry_ref = table_entries.begin();entry_ref!=table_entries.end();entry_ref++)
1168                {
1169                        ofstream myfile;
1170                        myfile.open("robust_data.txt", ios::out | ios::app);
1171                        if (myfile.is_open())
1172                        {
1173                                for(int i = 0;i<(*entry_ref).size();i++)
1174                                {
1175                                        myfile << (*entry_ref)[i] << ";";
1176                                }
1177                                myfile << endl;
1178                       
1179                                myfile.close();
1180                        }
1181                        else
1182                        {
1183                                cout << "File problem." << endl;
1184                        }
1185                }
1186                */
1187               
1188
1189                return;
1190        }
1191
1192        int statistic_rowsize(int row)
1193        {
1194                return statistic.row_size(row);
1195        }
1196
1197        void add_condition(vec toadd)
1198        {
1199                vec null_vector = "";
1200
1201                add_and_remove_condition(toadd, null_vector);
1202        }
1203
1204
1205        void remove_condition(vec toremove)
1206        {               
1207                vec null_vector = "";
1208
1209                add_and_remove_condition(null_vector, toremove);       
1210        }
1211
1212        void add_and_remove_condition(vec toadd, vec toremove)
1213        {
1214                //step_me(0);
1215                normalization_factor = 0;
1216                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1217
1218                bool should_remove = (toremove.size() != 0);
1219                bool should_add    = (toadd.size() != 0);
1220
1221                if(should_remove)
1222                {
1223                        condition_order--;
1224                }
1225
1226                if(should_add)
1227                {
1228                        condition_order++;
1229                }
1230
1231                for_splitting.clear();
1232                for_merging.clear();
1233
1234                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1235                {
1236                        list<polyhedron*> empty_split;
1237                        list<polyhedron*> empty_merge;
1238
1239                        for_splitting.push_back(empty_split);
1240                        for_merging.push_back(empty_merge);
1241                }
1242
1243                list<condition*>::iterator toremove_ref = conditions.end();
1244                bool condition_should_be_added = should_add;
1245
1246                for(list<condition*>::iterator ref = conditions.begin();ref!=conditions.end();ref++)
1247                {
1248                        if(should_remove)
1249                        {
1250                                if((*ref)->value == toremove)
1251                                {
1252                                        if((*ref)->multiplicity>1)
1253                                        {
1254                                                (*ref)->multiplicity--;
1255
1256                                                alter_toprow_conditions(*ref,false);
1257
1258                                                should_remove = false;
1259                                        }
1260                                        else
1261                                        {
1262                                                toremove_ref = ref;                                                     
1263                                        }
1264                                }
1265                        }
1266
1267                        if(should_add)
1268                        {
1269                                if((*ref)->value == toadd)
1270                                {
1271                                        (*ref)->multiplicity++;
1272
1273                                        alter_toprow_conditions(*ref,true);
1274
1275                                        should_add = false;
1276
1277                                        condition_should_be_added = false;
1278                                }                               
1279                        }
1280                }       
1281
1282                condition* condition_to_remove = NULL;
1283
1284                if(toremove_ref!=conditions.end())
1285                {
1286                        condition_to_remove = *toremove_ref;
1287                        conditions.erase(toremove_ref);                 
1288                }
1289
1290                condition* condition_to_add = NULL;
1291
1292                if(condition_should_be_added)
1293                {
1294                        condition* new_condition = new condition(toadd);
1295                       
1296                        conditions.push_back(new_condition);
1297                        condition_to_add = new_condition;
1298                }               
1299               
1300                for(polyhedron* horizontal_position = statistic.rows[0];horizontal_position!=statistic.get_end();horizontal_position=horizontal_position->next_poly)
1301                {               
1302                        vertex* current_vertex = (vertex*)horizontal_position;
1303                       
1304                        if(should_add||should_remove)
1305                        {
1306                                vec appended_coords = current_vertex->get_coordinates();
1307                                appended_coords.ins(0,-1.0);                           
1308
1309                                if(should_add)
1310                                {
1311                                        double local_condition = 0;// = toadd*(appended_coords.first/=appended_coords.second);
1312
1313                                        local_condition = appended_coords*toadd;
1314
1315                                        // cout << "Vertex multiplicity: "<< current_vertex->get_multiplicity() << endl;
1316
1317                                        current_vertex->set_state(local_condition,SPLIT);
1318
1319                                        /// \TODO There should be a rounding error tolerance used here to insure we are not having too many points because of rounding error.
1320                                        if(local_condition == 0)
1321                                        {
1322                                                cout << "Condition to add: " << toadd << endl;
1323                                                cout << "Vertex coords: " << appended_coords << endl;
1324
1325                                                current_vertex->totally_neutral = true;
1326
1327                                                current_vertex->raise_multiplicity();
1328                                                current_vertex->parentconditions.insert(condition_to_add);                                             
1329                                        }
1330                                        else
1331                                        {
1332                                                current_vertex->totally_neutral = false;
1333                                        }
1334                                }
1335                       
1336                                if(should_remove)
1337                                {                                       
1338                                        set<condition*>::iterator cond_ref;
1339                                       
1340                                        for(cond_ref = current_vertex->parentconditions.begin();cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end();cond_ref++)
1341                                        {
1342                                                if(*cond_ref == condition_to_remove)
1343                                                {
1344                                                        break;
1345                                                }
1346                                        }
1347
1348                                        if(cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end())
1349                                        {
1350                                                current_vertex->parentconditions.erase(cond_ref);
1351                                                current_vertex->set_state(0,MERGE);
1352                                                for_merging[0].push_back(current_vertex);
1353                                        }
1354                                        else
1355                                        {
1356                                                double local_condition = toremove*appended_coords;
1357                                                current_vertex->set_state(local_condition,MERGE);
1358                                        }
1359                                }                               
1360                        }
1361
1362                        send_state_message(current_vertex, condition_to_add, condition_to_remove, 0);           
1363                       
1364                }
1365
1366                // step_me(1);
1367               
1368                if(should_remove)
1369                {
1370                        /*
1371                        for(int i = 0;i<for_merging.size();i++)
1372                        {
1373                                for(list<polyhedron*>::iterator merge_ref = for_merging[i].begin();merge_ref!=for_merging[i].end();merge_ref++)
1374                                {
1375                                       
1376                                        for(list<polyhedron*>::iterator par_ref = (*merge_ref)->children.begin();par_ref!=(*merge_ref)->children.end();par_ref++)
1377                                        {
1378                                                if(find((*par_ref)->parents.begin(),(*par_ref)->parents.end(),(*merge_ref))==(*par_ref)->parents.end())
1379                                                {
1380                                                        cout << "Parent/child relations are not matched!" << endl;
1381                                                }
1382                                        }
1383                                       
1384                                        //cout << (*merge_ref)->get_state(MERGE) << ",";
1385                                }
1386
1387                                // cout << endl;
1388                        }
1389                        */
1390                       
1391                       
1392
1393                        cout << "Merging." << endl;
1394
1395                        set<vertex*> vertices_to_be_reduced;                   
1396                       
1397                        int k = 1;
1398
1399                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = for_merging.begin();vert_ref<for_merging.end();vert_ref++)
1400                        {
1401                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator merge_ref = vert_ref->rbegin();merge_ref!=vert_ref->rend();merge_ref++)
1402                                {
1403                                        if((*merge_ref)->get_multiplicity()>1)
1404                                        {
1405                                                (*merge_ref)->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1406
1407                                                if(k==1)
1408                                                {
1409                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1410                                                }
1411                                                else
1412                                                {
1413                                                        (*merge_ref)->lower_multiplicity();
1414                                                }       
1415
1416                                                if((*merge_ref)->get_state(SPLIT)!=0||(*merge_ref)->totally_neutral)
1417                                                {
1418                                                        (*merge_ref)->positivechildren.clear();
1419                                                        (*merge_ref)->negativechildren.clear();
1420                                                        (*merge_ref)->neutralchildren.clear();                                         
1421                                                        (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.clear();                                             
1422                                                        (*merge_ref)->positiveneutralvertices.clear();
1423                                                        (*merge_ref)->negativeneutralvertices.clear();
1424                                                        (*merge_ref)->totally_neutral = NULL;
1425                                                        (*merge_ref)->kids_rel_addresses.clear();
1426                                                }
1427                                        }
1428                                        else
1429                                        {
1430                                                bool will_be_split = false;
1431                                               
1432                                                toprow* current_positive = (toprow*)(*merge_ref)->positiveparent;
1433                                                toprow* current_negative = (toprow*)(*merge_ref)->negativeparent;
1434
1435                                                if(current_positive->totally_neutral!=current_negative->totally_neutral)
1436                                                {
1437                                                        throw new exception("Both polyhedrons must be totally neutral if they should be merged!");
1438                                                }
1439
1440                                                //current_positive->condition_sum -= toremove;
1441                                                //current_positive->condition_order--;
1442
1443                                                current_positive->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1444                                               
1445                                                current_positive->children.insert(current_positive->children.end(),current_negative->children.begin(),current_negative->children.end());
1446                                                current_positive->children.remove(*merge_ref);
1447
1448                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_negative->children.begin();child_ref!=current_negative->children.end();child_ref++)
1449                                                {
1450                                                        (*child_ref)->parents.remove(current_negative);
1451                                                        (*child_ref)->parents.push_back(current_positive);                                                                                                     
1452                                                }
1453
1454                                                // current_positive->parents.insert(current_positive->parents.begin(),current_negative->parents.begin(),current_negative->parents.end());
1455                                                // unique(current_positive->parents.begin(),current_positive->parents.end());
1456
1457                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_negative->parents.begin();parent_ref!=current_negative->parents.end();parent_ref++)
1458                                                {
1459                                                        (*parent_ref)->children.remove(current_negative);
1460
1461                                                        switch(current_negative->get_state(SPLIT))
1462                                                        {
1463                                                        case -1:
1464                                                                (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_negative);
1465                                                                break;
1466                                                        case 0:
1467                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_negative);                                                               
1468                                                                break;
1469                                                        case 1:
1470                                                                (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_negative);
1471                                                                break;
1472                                                        }
1473                                                        //(*parent_ref)->children.push_back(current_positive);
1474                                                }
1475
1476                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)!=0&&current_negative->get_state(SPLIT)==0)
1477                                                {
1478                                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_positive->parents.begin();parent_ref!=current_positive->parents.end();parent_ref++)
1479                                                        {
1480                                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)==1)
1481                                                                {
1482                                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_positive);
1483                                                                }
1484                                                                else
1485                                                                {
1486                                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_positive);
1487                                                                }
1488
1489                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.push_back(current_positive);
1490                                                        }
1491
1492                                                        current_positive->set_state(0,SPLIT);
1493                                                        for_splitting[k].push_back(current_positive);
1494
1495                                                        will_be_split = true;
1496                                                }
1497                                               
1498                                                if((current_positive->get_state(SPLIT)==0&&!current_positive->totally_neutral)||(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral))
1499                                                {
1500                                                        current_positive->negativechildren.insert(current_positive->negativechildren.end(),current_negative->negativechildren.begin(),current_negative->negativechildren.end());                                               
1501                                                       
1502                                                        current_positive->positivechildren.insert(current_positive->positivechildren.end(),current_negative->positivechildren.begin(),current_negative->positivechildren.end());
1503                                                                                                       
1504                                                        current_positive->neutralchildren.insert(current_positive->neutralchildren.end(),current_negative->neutralchildren.begin(),current_negative->neutralchildren.end());
1505                                               
1506                                                        switch((*merge_ref)->get_state(SPLIT))
1507                                                        {
1508                                                        case -1:
1509                                                                current_positive->negativechildren.remove(*merge_ref);
1510                                                                break;
1511                                                        case 0:
1512                                                                current_positive->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1513                                                                break;
1514                                                        case 1:
1515                                                                current_positive->positivechildren.remove(*merge_ref);
1516                                                                break;
1517                                                        }
1518
1519                                                        /*
1520                                                        current_positive->totallyneutralchildren.insert(current_negative->totallyneutralchildren.begin(),current_negative->totallyneutralchildren.end());
1521                                                       
1522                                                        current_positive->totallyneutralchildren.erase(*merge_ref);
1523                                                        */
1524
1525                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.insert(current_negative->totallyneutralgrandchildren.begin(),current_negative->totallyneutralgrandchildren.end());
1526
1527                                                        current_positive->negativeneutralvertices.insert(current_negative->negativeneutralvertices.begin(),current_negative->negativeneutralvertices.end());
1528                                                        current_positive->positiveneutralvertices.insert(current_negative->positiveneutralvertices.begin(),current_negative->positiveneutralvertices.end());
1529
1530                                                        will_be_split = true;
1531                                                }
1532                                                else
1533                                                {                                                       
1534                                                        current_positive->positivechildren.clear();
1535                                                        current_positive->negativechildren.clear();
1536                                                        current_positive->neutralchildren.clear();
1537                                                        // current_positive->totallyneutralchildren.clear();
1538                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.clear();                                                         
1539                                                        current_positive->positiveneutralvertices.clear();
1540                                                        current_positive->negativeneutralvertices.clear();
1541                                                        current_positive->totally_neutral = NULL;
1542                                                        current_positive->kids_rel_addresses.clear();                                           
1543                                                }                                                                                               
1544                                               
1545                                                current_positive->vertices.insert(current_negative->vertices.begin(),current_negative->vertices.end());
1546                                               
1547                                               
1548                                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*merge_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*merge_ref)->vertices.end();vert_ref++)
1549                                                {
1550                                                        if((*vert_ref)->get_multiplicity()==1)
1551                                                        {
1552                                                                current_positive->vertices.erase(*vert_ref);
1553                                                               
1554                                                                if(will_be_split)
1555                                                                {
1556                                                                        current_positive->negativeneutralvertices.erase(*vert_ref);
1557                                                                        current_positive->positiveneutralvertices.erase(*vert_ref);
1558                                                                }
1559                                                        }
1560                                                }
1561                                               
1562                                                if(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral)
1563                                                {
1564                                                        for_splitting[k].remove(current_negative);     
1565                                                }
1566
1567                                               
1568                                               
1569                                                if(current_positive->totally_neutral)
1570                                                {
1571                                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_negative->grandparents.begin();grand_ref!=current_negative->grandparents.end();grand_ref++)
1572                                                        {
1573                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_negative);
1574                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(current_positive);
1575                                                        }                                                       
1576                                                }                                       
1577
1578                                                current_positive->grandparents.clear();
1579                               
1580                                                normalization_factor += current_positive->triangulate(k==for_splitting.size()-1 && !will_be_split);
1581                                               
1582                                                statistic.delete_polyhedron(k,current_negative);
1583
1584                                                delete current_negative;
1585
1586                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = (*merge_ref)->children.begin();child_ref!=(*merge_ref)->children.end();child_ref++)
1587                                                {
1588                                                        (*child_ref)->parents.remove(*merge_ref);
1589                                                }
1590
1591                                                /*
1592                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = (*merge_ref)->parents.begin();parent_ref!=(*merge_ref)->parents.end();parent_ref++)
1593                                                {
1594                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(*merge_ref);
1595                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(*merge_ref);
1596                                                        (*parent_ref)->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1597                                                        (*parent_ref)->children.remove(*merge_ref);
1598                                                }
1599                                                */
1600
1601                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ch_ref = (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.begin();grand_ch_ref!=(*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ch_ref++)
1602                                                {
1603                                                        (*grand_ch_ref)->grandparents.erase(*merge_ref);
1604                                                }
1605
1606                                               
1607                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_p_ref = (*merge_ref)->grandparents.begin();grand_p_ref!=(*merge_ref)->grandparents.end();grand_p_ref++)
1608                                                {
1609                                                        (*grand_p_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(*merge_ref);
1610                                                }                               
1611
1612                                                statistic.delete_polyhedron(k-1,*merge_ref);
1613
1614                                               
1615
1616                                                if(k==1)
1617                                                {                                                       
1618                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1619                                                        for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1620                                                }
1621                                                else
1622                                                {
1623                                                        delete (*merge_ref);
1624                                                        for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1625                                                }
1626                                        }
1627                                }                       
1628                       
1629                                k++;
1630
1631                        }
1632
1633                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = vertices_to_be_reduced.begin();vert_ref!=vertices_to_be_reduced.end();vert_ref++)
1634                        {
1635                                if((*vert_ref)->get_multiplicity()>1)
1636                                {
1637                                        (*vert_ref)->lower_multiplicity();
1638                                }
1639                                else
1640                                {
1641                                        delete (*vert_ref);
1642                                }
1643                        }
1644
1645                        delete condition_to_remove;
1646                }
1647               
1648               
1649                vector<int> sizevector;
1650                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1651                {
1652                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1653                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1654                }
1655               
1656
1657                cout << endl;           
1658
1659                if(should_add)
1660                {
1661                        cout << "Splitting." << endl;
1662
1663                        int k = 1;
1664                        int counter = 0;
1665
1666                        vector<list<polyhedron*>>::iterator beginning_ref = ++for_splitting.begin();
1667
1668                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = beginning_ref;vert_ref<for_splitting.end();vert_ref++)
1669                        {                       
1670
1671                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator split_ref = vert_ref->rbegin();split_ref != vert_ref->rend();split_ref++)
1672                                {
1673                                        counter++;
1674                                       
1675                                        polyhedron* new_totally_neutral_child;
1676
1677                                        polyhedron* current_polyhedron = (*split_ref);
1678                                       
1679                                        if(vert_ref == beginning_ref)
1680                                        {
1681                                                vec coordinates1 = ((vertex*)(*(current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();                                             
1682                                                vec coordinates2 = ((vertex*)(*(++current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();
1683                                               
1684                                                vec extended_coord2 = coordinates2;
1685                                                extended_coord2.ins(0,-1.0);                                           
1686
1687                                                double t = (-toadd*extended_coord2)/(toadd(1,toadd.size()-1)*(coordinates1-coordinates2));                                             
1688
1689                                                vec new_coordinates = (1-t)*coordinates2+t*coordinates1;                                               
1690
1691                                                // cout << "c1:" << coordinates1 << endl << "c2:" << coordinates2 << endl << "nc:" << new_coordinates << endl;
1692
1693                                                vertex* neutral_vertex = new vertex(new_coordinates);                                           
1694
1695                                                new_totally_neutral_child = neutral_vertex;
1696                                        }
1697                                        else
1698                                        {
1699                                                toprow* neutral_toprow = new toprow();
1700                                               
1701                                                neutral_toprow->condition_sum   = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum; // tohle tu bylo driv: zeros(number_of_parameters+1);
1702                                                neutral_toprow->condition_order = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1;
1703
1704                                                new_totally_neutral_child = neutral_toprow;
1705                                        }
1706
1707                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1708                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(condition_to_add);
1709
1710                                        new_totally_neutral_child->my_emlig = this;
1711                                       
1712                                        new_totally_neutral_child->children.insert(new_totally_neutral_child->children.end(),
1713                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(),
1714                                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end());
1715
1716                                       
1717
1718                                        // cout << ((toprow*)current_polyhedron)->condition << endl << toadd << endl;
1719
1720                                        toprow* positive_poly = new toprow(((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum+toadd, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1721                                        toprow* negative_poly = new toprow(((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum-toadd, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1722
1723                                        positive_poly->my_emlig = this;
1724                                        negative_poly->my_emlig = this;
1725
1726                                        positive_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1727                                        negative_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1728
1729                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(); grand_ref != current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ref++)
1730                                        {
1731                                                (*grand_ref)->parents.push_back(new_totally_neutral_child);
1732                                               
1733                                                // tohle tu nebylo. ma to tu byt?
1734                                                //positive_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1735                                                //negative_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1736
1737                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(positive_poly);
1738                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(negative_poly);
1739
1740                                                new_totally_neutral_child->vertices.insert((*grand_ref)->vertices.begin(),(*grand_ref)->vertices.end());
1741                                        }
1742
1743                                        positive_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1744                                        negative_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1745                                       
1746
1747                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_polyhedron->parents.begin();parent_ref!=current_polyhedron->parents.end();parent_ref++)
1748                                        {
1749                                                (*parent_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(new_totally_neutral_child);
1750                                                // new_totally_neutral_child->grandparents.insert(*parent_ref);
1751
1752                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_polyhedron);
1753                                                (*parent_ref)->children.remove(current_polyhedron);
1754
1755                                                (*parent_ref)->children.push_back(positive_poly);
1756                                                (*parent_ref)->children.push_back(negative_poly);
1757                                                (*parent_ref)->positivechildren.push_back(positive_poly);
1758                                                (*parent_ref)->negativechildren.push_back(negative_poly);
1759                                        }
1760
1761                                        positive_poly->parents.insert(positive_poly->parents.end(),
1762                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1763                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1764
1765                                        negative_poly->parents.insert(negative_poly->parents.end(),
1766                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1767                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1768
1769                                       
1770
1771                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(positive_poly);
1772                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(negative_poly);
1773
1774                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->positivechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->positivechildren.end();child_ref++)
1775                                        {
1776                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1777                                                (*child_ref)->parents.push_back(positive_poly);                                         
1778                                        }                                       
1779
1780                                        positive_poly->children.insert(positive_poly->children.end(),
1781                                                                                                current_polyhedron->positivechildren.begin(),
1782                                                                                                                        current_polyhedron->positivechildren.end());
1783
1784                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->negativechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->negativechildren.end();child_ref++)
1785                                        {
1786                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1787                                                (*child_ref)->parents.push_back(negative_poly);
1788                                        }
1789
1790                                        negative_poly->children.insert(negative_poly->children.end(),
1791                                                                                                current_polyhedron->negativechildren.begin(),
1792                                                                                                                        current_polyhedron->negativechildren.end());
1793
1794                                        positive_poly->vertices.insert(current_polyhedron->positiveneutralvertices.begin(),current_polyhedron->positiveneutralvertices.end());
1795                                        positive_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1796
1797                                        negative_poly->vertices.insert(current_polyhedron->negativeneutralvertices.begin(),current_polyhedron->negativeneutralvertices.end());
1798                                        negative_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1799                                                               
1800                                        new_totally_neutral_child->triangulate(false);
1801
1802                                        normalization_factor += positive_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1803                                        normalization_factor += negative_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1804                                       
1805                                        statistic.append_polyhedron(k-1, new_totally_neutral_child);   
1806
1807                                       
1808                                       
1809                                        statistic.insert_polyhedron(k, positive_poly, current_polyhedron);
1810                                        statistic.insert_polyhedron(k, negative_poly, current_polyhedron);                                     
1811
1812                                        statistic.delete_polyhedron(k, current_polyhedron);
1813
1814                                        delete current_polyhedron;
1815                                }
1816
1817                                k++;
1818                        }
1819                }
1820
1821                /*
1822                vector<int> sizevector;
1823                //sizevector.clear();
1824                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1825                {
1826                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1827                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1828                }
1829               
1830                cout << endl;
1831                */
1832
1833                // cout << "Normalization factor: " << normalization_factor << endl;   
1834
1835                log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2);
1836
1837                /*
1838                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)
1839                {
1840                        cout << ((toprow*)topr_ref)->condition << endl;
1841                }
1842                */
1843
1844                step_me(101);
1845
1846        }
1847
1848        void set_correction_factors(int order)
1849                {
1850                        for(int remaining_order = correction_factors.size();remaining_order<order;remaining_order++)
1851                        {
1852                                multiset<my_ivec> factor_templates;
1853                                multiset<my_ivec> final_factors;                               
1854
1855                                my_ivec orig_template = my_ivec();                             
1856
1857                                for(int i = 1;i<number_of_parameters-remaining_order+1;i++)
1858                                {                                       
1859                                        bool in_cycle = false;
1860                                        for(int j = 0;j<=remaining_order;j++)                                   {
1861                                               
1862                                                multiset<my_ivec>::iterator fac_ref = factor_templates.begin();
1863
1864                                                do
1865                                                {
1866                                                        my_ivec current_template;
1867                                                        if(!in_cycle)
1868                                                        {
1869                                                                current_template = orig_template;
1870                                                                in_cycle = true;
1871                                                        }
1872                                                        else
1873                                                        {
1874                                                                current_template = (*fac_ref);
1875                                                                fac_ref++;
1876                                                        }                                                       
1877                                                       
1878                                                        current_template.ins(current_template.size(),i);
1879
1880                                                        // cout << "template:" << current_template << endl;
1881                                                       
1882                                                        if(current_template.size()==remaining_order+1)
1883                                                        {
1884                                                                final_factors.insert(current_template);
1885                                                        }
1886                                                        else
1887                                                        {
1888                                                                factor_templates.insert(current_template);
1889                                                        }
1890                                                }
1891                                                while(fac_ref!=factor_templates.end());
1892                                        }
1893                                }       
1894
1895                                correction_factors.push_back(final_factors);                   
1896
1897                        }
1898                }
1899
1900        pair<vec,simplex*> choose_simplex()
1901        {
1902                double rnumber = randu();
1903
1904                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
1905
1906                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
1907                double  prob_sum     = 0;       
1908                toprow* sampled_toprow;                         
1909                for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
1910                {
1911                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
1912
1913                        toprow* current_toprow = ((toprow*)top_ref);
1914
1915                        prob_sum += current_toprow->probability;
1916
1917                        if(prob_sum >= rnumber*normalization_factor)
1918                        {
1919                                sampled_toprow = (toprow*)top_ref;
1920                                break;
1921                        }
1922                        else
1923                        {
1924                                if(top_ref->next_poly==statistic.end_poly)
1925                                {
1926                                        cout << "Error.";
1927                                }
1928                        }
1929                }                               
1930
1931                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
1932                // cout << &sampled_toprow << ";";
1933
1934                rnumber = randu();                             
1935
1936                set<simplex*>::iterator s_ref;
1937                prob_sum = 0;           
1938                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
1939                {               
1940                        prob_sum += (*s_ref)->probability;
1941
1942                        if(prob_sum/sampled_toprow->probability >= rnumber)
1943                                break;
1944                }
1945
1946                return pair<vec,simplex*>(sampled_toprow->condition_sum,*s_ref);       
1947        }
1948
1949        pair<double,double> choose_sigma(simplex* sampled_simplex)
1950        {
1951                double sigma = 0;
1952                double pg_sum;
1953                double ng_sum;
1954                do
1955                {                       
1956                        double rnumber = randu();
1957                       
1958                                               
1959                        double sum_g = 0;
1960                        for(int i = 0;i<sampled_simplex->positive_gamma_parameters.size();i++)
1961                        {
1962                                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++)
1963                                {
1964                                        sum_g += (*g_ref).first/sampled_simplex->positive_gamma_sum;
1965
1966                                                               
1967                                        if(sum_g>rnumber)
1968                                        {
1969                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
1970                                                //sigma = 1/(*gamma)();
1971                                                                       
1972                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
1973                                                                                                                                       
1974                                                sigma = 1/GamRNG();
1975
1976                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
1977                                                break;
1978                                        }                                                       
1979                                }
1980
1981                                if(sigma!=0)
1982                                {
1983                                        break;
1984                                }
1985                        }
1986
1987                        rnumber = randu();
1988
1989                        pg_sum = 0;
1990                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
1991                        {
1992                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
1993                                {
1994                                        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;
1995                                }                                       
1996                        }
1997
1998                        ng_sum = 0;
1999                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2000                        {
2001                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2002                                {
2003                                        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;
2004                                }                                       
2005                        }
2006                }
2007                while(pg_sum-ng_sum<0);
2008
2009                return pair<double,double>((pg_sum-ng_sum)/pg_sum,sigma);
2010        }
2011
2012        mat sample_mat(int n)
2013        {               
2014
2015                /// \TODO tady je to spatne, tady nesmi byt conditions.size(), viz RARX.bayes()
2016                if(conditions.size()-2-number_of_parameters>=0)
2017                {                       
2018                        mat sample_mat;
2019                        map<double,toprow*> ordered_toprows;                   
2020                        double sum_a = 0;
2021                       
2022                        //cout << "Likelihoods of toprows:" << endl;
2023
2024                        for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
2025                        {
2026                                toprow* current_top = (toprow*)top_ref;
2027
2028                                sum_a+=current_top->probability;
2029                                /*
2030                                cout << current_top->probability << "   ";
2031
2032                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*top_ref).vertices.begin();vert_ref!=(*top_ref).vertices.end();vert_ref++)
2033                                {
2034                                        cout << round(100*(*vert_ref)->get_coordinates())/100 << " ; ";
2035                                }
2036                                */
2037
2038                                // cout << endl;
2039                                ordered_toprows.insert(pair<double,toprow*>(sum_a,current_top));
2040                        }                       
2041                       
2042                        // cout << "Sum N: " << normalization_factor << endl;
2043
2044                        while(sample_mat.cols()<n)
2045                        {
2046                                //// cout << "*************************************" << endl;
2047
2048                               
2049                               
2050                                double rnumber = randu()*sum_a;
2051
2052                                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
2053
2054                                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
2055                                int toprow_count = 0;
2056                                toprow* sampled_toprow;                         
2057                                for(map<double,toprow*>::iterator top_ref = ordered_toprows.begin();top_ref!=ordered_toprows.end();top_ref++)
2058                                {
2059                                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
2060                                        toprow_count++;
2061
2062                                        if((*top_ref).first >= rnumber)
2063                                        {
2064                                                sampled_toprow = (*top_ref).second;
2065                                                break;
2066                                        }                                               
2067                                }                               
2068
2069                                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
2070                                // cout << &sampled_toprow << ";";
2071
2072                                rnumber = randu();                             
2073
2074                                set<simplex*>::iterator s_ref;
2075                                double sum_b = 0;
2076                                int simplex_count = 0;
2077                                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
2078                                {
2079                                        simplex_count++;
2080                                       
2081                                        sum_b += (*s_ref)->probability;
2082
2083                                        if(sum_b/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2084                                                break;
2085                                }
2086
2087                                //// cout << "Simplex/Count: " << simplex_count << "/" << sampled_toprow->triangulation.size() << endl;
2088                                //// cout << "Simplex factor: " << (*s_ref)->probability << endl;
2089                                //// cout << "Toprow factor:  " << sampled_toprow->probability << endl;
2090                                //// cout << "Emlig factor:   " << normalization_factor << endl;
2091                                // cout << &(*tri_ref) << endl;
2092
2093                                int number_of_runs = 0;
2094                                bool have_sigma = false;
2095                                double sigma = 0;
2096                                do
2097                                {
2098                                        rnumber = randu();
2099                                       
2100                                        double sum_g = 0;
2101                                        for(int i = 0;i<(*s_ref)->positive_gamma_parameters.size();i++)
2102                                        {
2103                                                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++)
2104                                                {
2105                                                        sum_g += (*g_ref).first/(*s_ref)->positive_gamma_sum;
2106
2107                                                       
2108                                                        if(sum_g>rnumber)
2109                                                        {
2110                                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2111                                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2112                                                               
2113                                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2114                                                                                                                               
2115                                                                sigma = 1/GamRNG();
2116
2117                                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2118                                                                break;
2119                                                        }                                                       
2120                                                }
2121
2122                                                if(sigma!=0)
2123                                                {
2124                                                        break;
2125                                                }
2126                                        }
2127
2128                                        rnumber = randu();
2129
2130                                        double pg_sum = 0;
2131                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2132                                        {
2133                                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2134                                                {
2135                                                        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;
2136                                                }                                       
2137                                        }
2138
2139                                        double ng_sum = 0;
2140                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2141                                        {
2142                                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2143                                                {
2144                                                        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;
2145                                                }                                       
2146                                        }
2147                                       
2148                                        if((pg_sum-ng_sum)/pg_sum>rnumber)
2149                                        {
2150                                                have_sigma = true;
2151                                        }
2152
2153                                        number_of_runs++;
2154                                }
2155                                while(!have_sigma);
2156
2157                                //// cout << "Sigma: " << sigma << endl;
2158                                //// cout << "Nr. of sigma runs: " << number_of_runs << endl;
2159
2160                                int dimension = (*s_ref)->vertices.size()-1;
2161
2162                                mat jacobian(dimension,dimension);
2163                                vec gradient = sampled_toprow->condition_sum.right(dimension);
2164
2165                                vertex* base_vert = *(*s_ref)->vertices.begin();
2166
2167                                //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2168                               
2169                                int row_count = 0;
2170
2171                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++(*s_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*s_ref)->vertices.end();vert_ref++)
2172                                {
2173                                        vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2174
2175                                        //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2176                                       
2177                                        vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2178
2179                                        jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2180
2181                                        row_count++;
2182                                }                               
2183                               
2184                                //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;
2185
2186                                //// cout << "Gradient before trafo:" << gradient << endl;
2187                                                               
2188                                gradient = jacobian*gradient;   
2189
2190                                //// cout << "Gradient after trafo:" << gradient << endl;
2191
2192                                // vec normal_gradient = gradient/sqrt(gradient*gradient);
2193                                // cout << gradient << endl;
2194                                // cout << normal_gradient << endl;
2195                                // cout << sqrt(gradient*gradient) << endl;
2196
2197                                mat rotation_matrix = eye(dimension);                           
2198
2199                                                               
2200
2201                                for(int i = 1;i<dimension;i++)
2202                                {
2203                                        vec x_axis = zeros(dimension);
2204                                        x_axis.set(0,1);
2205
2206                                        x_axis = rotation_matrix*x_axis;
2207
2208                                        double t = abs(gradient[i]/gradient*x_axis);
2209
2210                                        double sin_theta = sign(gradient[i])*t/sqrt(1+pow(t,2));
2211                                        double cos_theta = sign(gradient*x_axis)/sqrt(1+pow(t,2));
2212
2213                                        mat partial_rotation = eye(dimension);
2214
2215                                        partial_rotation.set(0,0,cos_theta);
2216                                        partial_rotation.set(i,i,cos_theta);
2217                                       
2218                                        partial_rotation.set(0,i,sin_theta);
2219                                        partial_rotation.set(i,0,-sin_theta);
2220                                       
2221                                        rotation_matrix = rotation_matrix*partial_rotation;                             
2222                                       
2223                                }
2224
2225                                // cout << rotation_matrix << endl;
2226                               
2227                                mat extended_rotation = rotation_matrix;
2228                                extended_rotation.ins_col(0,zeros(extended_rotation.rows()));
2229
2230                                //// cout << "Extended rotation: " << extended_rotation << endl;
2231                               
2232                                vec minima = itpp::min(extended_rotation,2);
2233                                vec maxima = itpp::max(extended_rotation,2);
2234
2235                                //// cout << "Minima: " << minima << endl;
2236                                //// cout << "Maxima: " << maxima << endl;
2237
2238                                vec sample_coordinates;         
2239                                bool is_inside = true;
2240                               
2241                                vec new_sample;
2242                                sample_coordinates = new_sample;
2243
2244                                for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2245                                {
2246                                        rnumber = randu();
2247                                       
2248                                        double coordinate;
2249
2250                                        if(j==0)
2251                                        {                                               
2252                                                vec new_gradient = rotation_matrix*gradient;
2253                                               
2254                                                //// cout << "New gradient(should have only first component nonzero):" << new_gradient << endl;
2255
2256                                                // cout << "Max: " << maxima[0] << "  Min: " << minima[0] << "  Grad:" << new_gradient[0] << endl;
2257                                               
2258                                                double log_bracket = 1-rnumber*(1-exp(new_gradient[0]/sigma*(minima[0]-maxima[0])));
2259                                               
2260                                                coordinate = minima[0]-sigma/new_gradient[0]*log(log_bracket);
2261                                        }
2262                                        else
2263                                        {
2264                                                coordinate = minima[j]+rnumber*(maxima[j]-minima[j]);
2265                                        }
2266
2267                                        sample_coordinates.ins(j,coordinate);
2268                                }
2269
2270                                //// cout << "Sampled coordinates(gradient direction): " << sample_coordinates << endl;
2271
2272                                sample_coordinates = rotation_matrix.T()*sample_coordinates;
2273
2274                                //// cout << "Sampled coordinates(backrotated direction):" << sample_coordinates << endl;
2275
2276                               
2277                                for(int j = 0;j<sample_coordinates.size();j++)
2278                                {
2279                                        if(sample_coordinates[j]<0)
2280                                        {
2281                                                is_inside = false;
2282                                        }
2283                                }
2284
2285                                double above_criterion = ones(sample_coordinates.size())*sample_coordinates;
2286
2287                                if(above_criterion>1)
2288                                {
2289                                        is_inside = false;
2290                                }
2291
2292                                if(is_inside)
2293                                {                                       
2294                                        sample_coordinates = jacobian.T()*sample_coordinates+(*base_vert).get_coordinates();
2295                                       
2296                                        sample_coordinates.ins(0,sigma);
2297                                       
2298                                        //// cout << "Sampled coordinates(parameter space):" << sample_coordinates << endl;
2299
2300                                        sample_mat.ins_col(0,sample_coordinates);
2301
2302                                        // cout << sample_mat.cols() << ",";
2303                                }
2304
2305                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*min_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2306                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*max_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2307
2308                               
2309                        }
2310
2311                        cout << endl;
2312                        return sample_mat;
2313                }
2314                else
2315                {
2316                        throw new exception("You are trying to sample from density that is not determined (parameters can't be integrated out)!");
2317               
2318                        return 0;
2319                }
2320
2321               
2322        }
2323
2324        pair<vec,mat> importance_sample(int n)
2325        {
2326                vec probabilities;
2327                mat samples;
2328               
2329                for(int i = 0;i<n;i++)
2330                {
2331                        pair<vec,simplex*> condition_and_simplex = choose_simplex();
2332
2333                        pair<double,double> probability_and_sigma = choose_sigma(condition_and_simplex.second);
2334
2335                        int dimension = condition_and_simplex.second->vertices.size()-1;
2336
2337                        mat jacobian(dimension,dimension);
2338                        vec gradient = condition_and_simplex.first.right(dimension);
2339
2340                        vertex* base_vert = *condition_and_simplex.second->vertices.begin();
2341
2342                        //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2343                               
2344                        int row_count = 0;
2345
2346                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++condition_and_simplex.second->vertices.begin();vert_ref!=condition_and_simplex.second->vertices.end();vert_ref++)
2347                        {
2348                                vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2349
2350                                //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2351                                       
2352                                vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2353
2354                                jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2355
2356                                row_count++;
2357                        }                               
2358                               
2359                        //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;                 
2360
2361                        /// \todo Is this correct? Are the random coordinates really jointly uniform? I don't know.
2362                        vec sample_coords;
2363                        double sampling_diff = 1;
2364                        for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2365                        {
2366                                double rnumber = randu()*sampling_diff;
2367
2368                                sample_coords.ins(0,rnumber);
2369
2370                                sampling_diff -= rnumber;
2371                        }
2372
2373                        sample_coords = jacobian.T()*sample_coords+(*base_vert).get_coordinates();
2374
2375                        vec extended_coords = sample_coords;
2376                        extended_coords.ins(0,-1.0);
2377
2378                        double exponent = extended_coords*condition_and_simplex.first;
2379                        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);
2380                        sample_prob *= probability_and_sigma.first;
2381
2382                        sample_coords.ins(0,probability_and_sigma.second);
2383
2384                        samples.ins_col(0,sample_coords);
2385                        probabilities.ins(0,sample_prob);
2386                }
2387       
2388                return pair<vec,mat>(probabilities,samples);
2389        }
2390
2391        int logfact(int factor)
2392        {
2393                if(factor>0)
2394                {
2395                        return factor+logfact(factor-1);
2396                }
2397                else
2398                {
2399                        return 0;
2400                }
2401        }
2402protected:
2403
2404        /// A method for creating plain default statistic representing only the range of the parameter space.
2405    void create_statistic(int number_of_parameters)
2406        {
2407                /*
2408                for(int i = 0;i<number_of_parameters;i++)
2409                {
2410                        vec condition_vec = zeros(number_of_parameters+1);
2411                        condition_vec[i+1]  = 1;
2412
2413                        condition* new_condition = new condition(condition_vec);
2414                       
2415                        conditions.push_back(new_condition);
2416                }
2417                */
2418
2419                // An empty vector of coordinates.
2420                vec origin_coord;       
2421
2422                // We create an origin - this point will have all the coordinates zero, but now it has an empty vector of coords.
2423                vertex *origin = new vertex(origin_coord);
2424
2425                origin->my_emlig = this;
2426               
2427                /*
2428                // As a statistic, we have to create a vector of vectors of polyhedron pointers. It will then represent the Hasse
2429                // diagram. First we create a vector of polyhedrons..
2430                list<polyhedron*> origin_vec;
2431
2432                // ..we fill it with the origin..
2433                origin_vec.push_back(origin);
2434
2435                // ..and we fill the statistic with the created vector.
2436                statistic.push_back(origin_vec);
2437                */
2438
2439                statistic = *(new c_statistic());               
2440               
2441                statistic.append_polyhedron(0, origin);
2442
2443                // Now we have a statistic for a zero dimensional space. Regarding to how many dimensional space we need to
2444                // describe, we have to widen the descriptional default statistic. We use an iterative procedure as follows:
2445                for(int i=0;i<number_of_parameters;i++)
2446                {
2447                        // We first will create two new vertices. These will be the borders of the parameter space in the dimension
2448                        // of newly added parameter. Therefore they will have all coordinates except the last one zero. We get the
2449                        // right amount of zero cooridnates by reading them from the origin
2450                        vec origin_coord = origin->get_coordinates();                                           
2451
2452                        // And we incorporate the nonzero coordinates into the new cooordinate vectors
2453                        vec origin_coord1 = concat(origin_coord,-max_range); 
2454                        vec origin_coord2 = concat(origin_coord,max_range);                             
2455                                       
2456
2457                        // Now we create the points
2458                        vertex* new_point1 = new vertex(origin_coord1);
2459                        vertex* new_point2 = new vertex(origin_coord2);
2460
2461                        new_point1->my_emlig = this;
2462                        new_point2->my_emlig = this;
2463                       
2464                        //*********************************************************************************************************
2465                        // The algorithm for recursive build of a new Hasse diagram representing the space structure from the old
2466                        // diagram works so that you create two copies of the old Hasse diagram, you shift them up one level (points
2467                        // will be segments, segments will be areas etc.) and you connect each one of the original copied polyhedrons
2468                        // with its offspring by a parent-child relation. Also each of the segments in the first (second) copy is
2469                        // connected to the first (second) newly created vertex by a parent-child relation.
2470                        //*********************************************************************************************************
2471
2472
2473                        /*
2474                        // Create the vectors of vectors of pointers to polyhedrons to hold the copies of the old Hasse diagram
2475                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic1;
2476                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic2;
2477                        */
2478
2479                        c_statistic* new_statistic1 = new c_statistic();
2480                        c_statistic* new_statistic2 = new c_statistic();
2481
2482                       
2483                        // Copy the statistic by rows                   
2484                        for(int j=0;j<statistic.size();j++)
2485                        {
2486                               
2487
2488                                // an element counter
2489                                int element_number = 0;
2490
2491                                /*
2492                                vector<polyhedron*> supportnew_1;
2493                                vector<polyhedron*> supportnew_2;
2494
2495                                new_statistic1.push_back(supportnew_1);
2496                                new_statistic2.push_back(supportnew_2);
2497                                */
2498
2499                                // for each polyhedron in the given row
2500                                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[j];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
2501                                {       
2502                                        // Append an extra zero coordinate to each of the vertices for the new dimension
2503                                        // If vert_ref is at the first index => we loop through vertices
2504                                        if(j == 0)
2505                                        {
2506                                                // cast the polyhedron pointer to a vertex pointer and push a zero to its vector of coordinates
2507                                                ((vertex*) horiz_ref)->push_coordinate(0);
2508                                        }
2509                                        /*
2510                                        else
2511                                        {
2512                                                ((toprow*) (*horiz_ref))->condition.ins(0,0);
2513                                        }*/
2514
2515                                        // if it has parents
2516                                        if(!horiz_ref->parents.empty())
2517                                        {
2518                                                // save the relative address of this child in a vector kids_rel_addresses of all its parents.
2519                                                // This information will later be used for copying the whole Hasse diagram with each of the
2520                                                // relations contained within.
2521                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = horiz_ref->parents.begin();parent_ref != horiz_ref->parents.end();parent_ref++)
2522                                                {
2523                                                        (*parent_ref)->kids_rel_addresses.push_back(element_number);                                                   
2524                                                }                                               
2525                                        }
2526
2527                                        // **************************************************************************************************
2528                                        // Here we begin creating a new polyhedron, which will be a copy of the old one. Each such polyhedron
2529                                        // will be created as a toprow, but this information will be later forgotten and only the polyhedrons
2530                                        // in the top row of the Hasse diagram will be considered toprow for later use.
2531                                        // **************************************************************************************************
2532
2533                                        // First we create vectors specifying a toprow condition. In the case of a preconstructed statistic
2534                                        // this condition will be a vector of zeros. There are two vectors, because we need two copies of
2535                                        // the original Hasse diagram.
2536                                        vec vec1(number_of_parameters+1);
2537                                        vec1.zeros();
2538
2539                                        vec vec2(number_of_parameters+1);
2540                                        vec2.zeros();
2541
2542                                        // We create a new toprow with the previously specified condition.
2543                                        toprow* current_copy1 = new toprow(vec1, 0);
2544                                        toprow* current_copy2 = new toprow(vec2, 0);
2545
2546                                        current_copy1->my_emlig = this;
2547                                        current_copy2->my_emlig = this;
2548
2549                                        // The vertices of the copies will be inherited, because there will be a parent/child relation
2550                                        // between each polyhedron and its offspring (comming from the copy) and a parent has all the
2551                                        // vertices of its child plus more.
2552                                        for(set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();vertex_ref!=horiz_ref->vertices.end();vertex_ref++)
2553                                        {
2554                                                current_copy1->vertices.insert(*vertex_ref);
2555                                                current_copy2->vertices.insert(*vertex_ref);                                           
2556                                        }
2557                                       
2558                                        // The only new vertex of the offspring should be the newly created point.
2559                                        current_copy1->vertices.insert(new_point1);
2560                                        current_copy2->vertices.insert(new_point2);                                     
2561                                       
2562                                        // This method guarantees that each polyhedron is already triangulated, therefore its triangulation
2563                                        // is only one set of vertices and it is the set of all its vertices.
2564                                        simplex* t_simplex1 = new simplex(current_copy1->vertices);
2565                                        simplex* t_simplex2 = new simplex(current_copy2->vertices);                                     
2566                                       
2567                                        current_copy1->triangulation.insert(t_simplex1);
2568                                        current_copy2->triangulation.insert(t_simplex2);                                       
2569                                       
2570                                        // Now we have copied the polyhedron and we have to copy all of its relations. Because we are copying
2571                                        // in the Hasse diagram from bottom up, we always have to copy the parent/child relations to all the
2572                                        // kids and when we do that and know the child, in the child we will remember the parent we came from.
2573                                        // This way all the parents/children relations are saved in both the parent and the child.
2574                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2575                                        {
2576                                                for(list<int>::iterator kid_ref = horiz_ref->kids_rel_addresses.begin();kid_ref!=horiz_ref->kids_rel_addresses.end();kid_ref++)
2577                                                {       
2578                                                        polyhedron* new_kid1 = new_statistic1->rows[j-1];
2579                                                        polyhedron* new_kid2 = new_statistic2->rows[j-1];
2580
2581                                                        // THIS IS NOT EFFECTIVE: It could be improved by having the list indexed for new_statistic, but
2582                                                        // not indexed for statistic. Hopefully this will not cause a big slowdown - happens only offline.
2583                                                        if(*kid_ref)
2584                                                        {
2585                                                                for(int k = 1;k<=(*kid_ref);k++)
2586                                                                {
2587                                                                        new_kid1=new_kid1->next_poly;
2588                                                                        new_kid2=new_kid2->next_poly;
2589                                                                }
2590                                                        }
2591                                                       
2592                                                        // find the child and save the relation to the parent
2593                                                        current_copy1->children.push_back(new_kid1);
2594                                                        current_copy2->children.push_back(new_kid2);
2595
2596                                                        // in the child save the parents' address
2597                                                        new_kid1->parents.push_back(current_copy1);
2598                                                        new_kid2->parents.push_back(current_copy2);
2599                                                }                                               
2600
2601                                                // Here we clear the parents kids_rel_addresses vector for later use (when we need to widen the
2602                                                // Hasse diagram again)
2603                                                horiz_ref->kids_rel_addresses.clear();
2604                                        }
2605                                        // If there were no children previously, we are copying a polyhedron that has been a vertex before.
2606                                        // In this case it is a segment now and it will have a relation to its mother (copywise) and to the
2607                                        // newly created point. Here we create the connection to the new point, again from both sides.
2608                                        else
2609                                        {
2610                                                // Add the address of the new point in the former vertex
2611                                                current_copy1->children.push_back(new_point1);
2612                                                current_copy2->children.push_back(new_point2);
2613
2614                                                // Add the address of the former vertex in the new point
2615                                                new_point1->parents.push_back(current_copy1);
2616                                                new_point2->parents.push_back(current_copy2);
2617                                        }
2618
2619                                        // Save the mother in its offspring
2620                                        current_copy1->children.push_back(horiz_ref);
2621                                        current_copy2->children.push_back(horiz_ref);
2622
2623                                        // Save the offspring in its mother
2624                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy1);
2625                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy2);   
2626                                                               
2627                                       
2628                                        // Add the copies into the relevant statistic. The statistic will later be appended to the previous
2629                                        // Hasse diagram
2630                                        new_statistic1->append_polyhedron(j,current_copy1);
2631                                        new_statistic2->append_polyhedron(j,current_copy2);
2632                                       
2633                                        // Raise the count in the vector of polyhedrons
2634                                        element_number++;                       
2635                                       
2636                                }
2637                               
2638                        }
2639
2640                        /*
2641                        statistic.begin()->push_back(new_point1);
2642                        statistic.begin()->push_back(new_point2);
2643                        */
2644
2645                        statistic.append_polyhedron(0, new_point1);
2646                        statistic.append_polyhedron(0, new_point2);
2647
2648                        // Merge the new statistics into the old one. This will either be the final statistic or we will
2649                        // reenter the widening loop.
2650                        for(int j=0;j<new_statistic1->size();j++)
2651                        {
2652                                /*
2653                                if(j+1==statistic.size())
2654                                {
2655                                        list<polyhedron*> support;
2656                                        statistic.push_back(support);
2657                                }
2658                               
2659                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic1[j].begin(),new_statistic1[j].end());
2660                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic2[j].begin(),new_statistic2[j].end());
2661                                */
2662                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic1->rows[j],new_statistic1->row_ends[j]);
2663                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic2->rows[j],new_statistic2->row_ends[j]);
2664                        }                       
2665                }
2666
2667                /*
2668                vector<list<toprow*>> toprow_statistic;
2669                int line_count = 0;
2670
2671                for(vector<list<polyhedron*>>::iterator polyhedron_ref = ++statistic.begin(); polyhedron_ref!=statistic.end();polyhedron_ref++)
2672                {
2673                        list<toprow*> support_list;
2674                        toprow_statistic.push_back(support_list);                                               
2675
2676                        for(list<polyhedron*>::iterator polyhedron_ref2 = polyhedron_ref->begin(); polyhedron_ref2 != polyhedron_ref->end(); polyhedron_ref2++)
2677                        {
2678                                toprow* support_top = (toprow*)(*polyhedron_ref2);
2679
2680                                toprow_statistic[line_count].push_back(support_top);
2681                        }
2682
2683                        line_count++;
2684                }*/
2685
2686                /*
2687                vector<int> sizevector;
2688                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
2689                {
2690                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
2691                }
2692                */
2693               
2694        }
2695       
2696};
2697
2698
2699
2700//! Robust Bayesian AR model for Multicriteria-Laplace-Inverse-Gamma density
2701class RARX //: public BM
2702{
2703private:
2704        bool has_constant;
2705
2706        int window_size;       
2707
2708        list<vec> conditions;
2709
2710public:
2711        emlig* posterior;
2712
2713        RARX(int number_of_parameters, const int window_size, bool has_constant)//:BM()
2714        {
2715                this->has_constant = has_constant;
2716               
2717                posterior = new emlig(number_of_parameters);
2718
2719                this->window_size = window_size;               
2720        };
2721
2722        void bayes(itpp::vec yt)
2723        {
2724                if(has_constant)
2725                {
2726                        int c_size = yt.size();
2727                       
2728                        yt.ins(c_size,1.0);
2729                }               
2730
2731                if(yt.size() == posterior->number_of_parameters+1)
2732                {
2733                        conditions.push_back(yt);               
2734                }
2735                else
2736                {
2737                        throw new exception("Wrong condition size for bayesian data update!");
2738                }
2739
2740                //posterior->step_me(0);
2741               
2742                /// \TODO tohle je spatne, tady musi byt jiny vypocet poctu podminek, kdyby nejaka byla multiplicitni, tak tohle bude spatne
2743                if(conditions.size()>window_size && window_size!=0)
2744                {                       
2745                        posterior->add_and_remove_condition(yt,conditions.front());
2746                        conditions.pop_front();
2747
2748                        //posterior->step_me(1);
2749                }
2750                else
2751                {
2752                        posterior->add_condition(yt);
2753                }
2754
2755               
2756                               
2757        }
2758
2759};
2760
2761
2762
2763#endif //TRAGE_H
Note: See TracBrowser for help on using the browser.