root/applications/robust/robustlib.h @ 1362

Revision 1362, 83.5 kB (checked in by sindj, 13 years ago)

Pridani soft apriorna, boj s integraly. 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        double last_log_nc;
743
744       
745
746        void alter_toprow_conditions(condition *condition, bool should_be_added)
747        {
748                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
749                {
750                        set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();
751
752                        do
753                        {
754                                vertex_ref++;
755                        }
756                        while((*vertex_ref)->parentconditions.find(condition)==(*vertex_ref)->parentconditions.end());
757
758                        double product = (*vertex_ref)->get_coordinates()*condition->value;
759
760                        if(should_be_added)
761                        {
762                                ((toprow*) horiz_ref)->condition_order++;
763
764                                if(product>0)
765                                {
766                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum += condition->value;
767                                }
768                                else
769                                {
770                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum -= condition->value;
771                                }
772                        }
773                        else
774                        { 
775                                ((toprow*) horiz_ref)->condition_order--;
776
777                                if(product<0)                   
778                                {
779                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum += condition->value;
780                                }
781                                else
782                                {
783                                        ((toprow*) horiz_ref)->condition_sum -= condition->value;
784                                }
785                        }                               
786                }
787        }
788
789
790
791        void send_state_message(polyhedron* sender, condition *toadd, condition *toremove, int level)
792        {                       
793
794                bool shouldmerge    = (toremove != NULL);
795                bool shouldsplit    = (toadd != NULL);
796               
797                if(shouldsplit||shouldmerge)
798                {
799                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_iterator = sender->parents.begin();parent_iterator!=sender->parents.end();parent_iterator++)
800                        {
801                                polyhedron* current_parent = *parent_iterator;
802
803                                current_parent->message_counter++;
804
805                                bool is_last  = (current_parent->message_counter == current_parent->number_of_children());
806                                bool is_first = (current_parent->message_counter == 1);
807
808                                bool out_of_the_game = true;
809
810                                if(shouldmerge)
811                                {
812                                        int child_state  = sender->get_state(MERGE);
813                                        int parent_state = current_parent->get_state(MERGE);
814
815                                        if(parent_state == 0||is_first)
816                                        {
817                                                parent_state = current_parent->set_state(child_state, MERGE);                                           
818                                        }                                       
819
820                                        if(child_state == 0)
821                                        {
822                                                if(current_parent->mergechild == NULL)
823                                                {
824                                                        current_parent->mergechild = sender;
825                                                }                                                       
826                                        }                                       
827
828                                        if(is_last)
829                                        {                                               
830                                                if(level == number_of_parameters-1)
831                                                {
832                                                        if(parent_state == 1)
833                                                        {
834                                                                ((toprow*)current_parent)->condition_sum-=toremove->value;                                                     
835                                                        }
836
837                                                        if(parent_state == -1)
838                                                        {
839                                                                ((toprow*)current_parent)->condition_sum+=toremove->value;                                                     
840                                                        }
841                                                }
842
843                                                ((toprow*)current_parent)->condition_order--;
844                                               
845                                               
846                                                if(current_parent->mergechild != NULL)
847                                                {
848                                                        out_of_the_game = false;
849
850                                                        if(current_parent->mergechild->get_multiplicity()==1)
851                                                        {
852                                                                if(parent_state > 0)
853                                                                {                                                       
854                                                                        current_parent->mergechild->positiveparent = current_parent;                                                   
855                                                                }
856
857                                                                if(parent_state < 0)
858                                                                {                                                       
859                                                                        current_parent->mergechild->negativeparent = current_parent;                                                   
860                                                                }
861                                                        }
862                                                        else
863                                                        {
864                                                                out_of_the_game = true;
865                                                        }
866                                                }                                               
867                                               
868                                                if(out_of_the_game)
869                                                {
870                                                        //current_parent->set_state(0,MERGE);   
871
872                                                        if((level == number_of_parameters - 1) && (!shouldsplit))
873                                                        {
874                                                                toprow* cur_par_toprow = ((toprow*)current_parent);
875                                                                cur_par_toprow->probability = 0.0;
876                                                               
877                                                                //set<simplex*> new_triangulation;
878
879                                                                for(set<simplex*>::iterator s_ref = current_parent->triangulation.begin();s_ref!=current_parent->triangulation.end();s_ref++)
880                                                                {
881                                                                        double cur_prob = cur_par_toprow->integrate_simplex((*s_ref),'C');
882                                                                       
883                                                                        cur_par_toprow->probability += cur_prob;
884
885                                                                        //new_triangulation.insert(pair<double,set<vertex*>>(cur_prob,(*t_ref).second));
886                                                                }
887
888                                                                normalization_factor += cur_par_toprow->probability;
889
890                                                                //current_parent->triangulation.clear();
891                                                                //current_parent->triangulation.insert(new_triangulation.begin(),new_triangulation.end());
892                                                        }
893                                                }
894
895                                                if(parent_state == 0)
896                                                {
897                                                        for_merging[level+1].push_back(current_parent);
898                                                        //current_parent->parentconditions.erase(toremove);                                                     
899                                                }                                               
900
901                                                                                               
902                                        }                                       
903                                }
904
905                                if(shouldsplit)
906                                {
907                                        current_parent->totallyneutralgrandchildren.insert(sender->totallyneutralchildren.begin(),sender->totallyneutralchildren.end());
908                                       
909                                        for(set<polyhedron*>::iterator tot_child_ref = sender->totallyneutralchildren.begin();tot_child_ref!=sender->totallyneutralchildren.end();tot_child_ref++)
910                                        {
911                                                (*tot_child_ref)->grandparents.insert(current_parent);
912                                        }
913
914                                        if(current_parent->totally_neutral == NULL)
915                                        {
916                                                current_parent->totally_neutral = sender->totally_neutral;
917                                        }
918                                        else
919                                        {
920                                                current_parent->totally_neutral = current_parent->totally_neutral && sender->totally_neutral;
921                                        }
922
923                                        switch(sender->get_state(SPLIT))
924                                        {
925                                        case 1:
926                                                current_parent->positivechildren.push_back(sender);
927                                                current_parent->positiveneutralvertices.insert(sender->vertices.begin(),sender->vertices.end());
928                                        break;
929                                        case 0:
930                                                current_parent->neutralchildren.push_back(sender);
931
932                                                if(level!=0)
933                                                {
934                                                        current_parent->positiveneutralvertices.insert(sender->positiveneutralvertices.begin(),sender->positiveneutralvertices.end());
935                                                        current_parent->negativeneutralvertices.insert(sender->negativeneutralvertices.begin(),sender->negativeneutralvertices.end());                                         
936                                                }
937                                                else
938                                                {
939                                                        current_parent->positiveneutralvertices.insert(*sender->vertices.begin());
940                                                        current_parent->negativeneutralvertices.insert(*sender->vertices.begin());
941                                                }
942
943                                                if(sender->totally_neutral)
944                                                {
945                                                        current_parent->totallyneutralchildren.insert(sender);
946                                                }
947                                                       
948                                        break;
949                                        case -1:
950                                                current_parent->negativechildren.push_back(sender);
951                                                current_parent->negativeneutralvertices.insert(sender->vertices.begin(),sender->vertices.end());
952                                        break;
953                                        }
954
955                                        if(is_last)
956                                        {                                               
957                                               
958                                                if((current_parent->negativechildren.size()>0&&current_parent->positivechildren.size()>0)
959                                                                                                        ||(current_parent->neutralchildren.size()>0&&current_parent->totallyneutralchildren.empty()))
960                                                {
961                                                        for_splitting[level+1].push_back(current_parent);                                               
962                                                               
963                                                        current_parent->set_state(0, SPLIT);
964                                                }
965                                                else
966                                                {
967                                                        if(current_parent->negativechildren.size()>0)
968                                                        {
969                                                                current_parent->set_state(-1, SPLIT);
970
971                                                                if(level == number_of_parameters-1)
972                                                                {
973                                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_sum-=toadd->value;
974                                                                }
975                                                                       
976                                                        }
977                                                        else if(current_parent->positivechildren.size()>0)
978                                                        {
979                                                                current_parent->set_state(1, SPLIT);
980
981                                                                if(level == number_of_parameters-1)
982                                                                {
983                                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_sum+=toadd->value;                                                                 
984                                                                }
985                                                        }
986                                                        else
987                                                        {
988                                                                current_parent->raise_multiplicity();
989                                                                current_parent->totally_neutral = true;
990                                                                current_parent->parentconditions.insert(toadd);
991                                                        }
992
993                                                        ((toprow*)current_parent)->condition_order++;
994
995                                                        if(level == number_of_parameters - 1 && current_parent->mergechild == NULL)
996                                                        {
997                                                                toprow* cur_par_toprow = ((toprow*)current_parent);
998                                                                cur_par_toprow->probability = 0.0;
999                                                                       
1000                                                                //map<double,set<vertex*>> new_triangulation;
1001                                                               
1002                                                                for(set<simplex*>::iterator s_ref = current_parent->triangulation.begin();s_ref!=current_parent->triangulation.end();s_ref++)
1003                                                                {
1004                                                                        double cur_prob = cur_par_toprow->integrate_simplex((*s_ref),'C');
1005                                                                       
1006                                                                        cur_par_toprow->probability += cur_prob;
1007
1008                                                                        //new_triangulation.insert(pair<double,set<vertex*>>(cur_prob,(*t_ref).second));
1009                                                                }
1010
1011                                                                normalization_factor += cur_par_toprow->probability;
1012
1013                                                                //current_parent->triangulation.clear();
1014                                                                //current_parent->triangulation.insert(new_triangulation.begin(),new_triangulation.end());
1015                                                        }
1016
1017                                                        if(out_of_the_game)
1018                                                        {
1019                                                                current_parent->positivechildren.clear();
1020                                                                current_parent->negativechildren.clear();
1021                                                                current_parent->neutralchildren.clear();
1022                                                                //current_parent->totallyneutralchildren.clear();
1023                                                                current_parent->totallyneutralgrandchildren.clear();
1024                                                                // current_parent->grandparents.clear();
1025                                                                current_parent->positiveneutralvertices.clear();
1026                                                                current_parent->negativeneutralvertices.clear();
1027                                                                current_parent->totally_neutral = NULL;
1028                                                                current_parent->kids_rel_addresses.clear();
1029                                                        }                                                       
1030                                                }
1031                                        }
1032                                }
1033
1034                                if(is_last)
1035                                {
1036                                        current_parent->mergechild = NULL;
1037                                        current_parent->message_counter = 0;
1038
1039                                        send_state_message(current_parent,toadd,toremove,level+1);
1040                                }
1041                       
1042                        }
1043
1044                        sender->totallyneutralchildren.clear();                 
1045                }               
1046        }
1047       
1048public: 
1049        c_statistic statistic;
1050
1051        vertex* minimal_vertex;
1052
1053        double min_ll;
1054
1055        double log_nc;
1056
1057       
1058
1059        vector<multiset<my_ivec>> correction_factors;
1060
1061        int number_of_parameters;
1062
1063        /// A default constructor creates an emlig with predefined statistic representing only the range of the given
1064        /// parametric space, where the number of parameters of the needed model is given as a parameter to the constructor.
1065        emlig(int number_of_parameters, bool is_proper, double soft_prior_parameter)
1066        {       
1067                this->number_of_parameters = number_of_parameters;
1068
1069                condition_order = number_of_parameters+2;
1070
1071                if(is_proper)
1072                        condition_order++;
1073               
1074                create_statistic(number_of_parameters, soft_prior_parameter);
1075
1076                //step_me(10);
1077
1078                min_ll = numeric_limits<double>::max();         
1079
1080                if(is_proper)
1081                {
1082                        double normalization_factor = 0;
1083                        int counter = 0;
1084                        for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.get_end();top_ref=top_ref->next_poly)
1085                        {
1086                                counter++;
1087                                toprow* cur_toprow = (toprow*)top_ref;
1088                               
1089                                set<simplex*>::iterator cur_simplex = cur_toprow->triangulation.begin();
1090                                normalization_factor += cur_toprow->integrate_simplex(*cur_simplex,'X');
1091                        }
1092
1093                        log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2);
1094
1095                        /*
1096                        cout << "part1: " << log(normalization_factor) << endl;
1097                        cout << "part2: " << logfact(condition_order-number_of_parameters-2) << endl;
1098                        pause(1);
1099                        */
1100                }
1101
1102        }
1103
1104        /// A constructor for creating an emlig when the user wants to create the statistic by himself. The creation of a
1105        /// statistic is needed outside the constructor. Used for a user defined prior distribution on the parameters.
1106        emlig(c_statistic statistic, int condition_order)
1107        {
1108                this->statistic = statistic;   
1109
1110                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1111
1112                this->condition_order = condition_order;
1113        }
1114
1115
1116        void step_me(int marker)
1117        {
1118               
1119                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1120                {
1121                        //int zero = 0;
1122                        //int one  = 0;
1123                        //int two  = 0;
1124
1125                        for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[i];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1126                        {
1127                               
1128                               
1129                                if(i==statistic.size()-1)
1130                                {
1131                                        cout << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << "   " << ((toprow*)horiz_ref)->probability << endl;
1132                                        cout << "Condition: " << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << endl;
1133                                        cout << "Order:" << ((toprow*)horiz_ref)->condition_order << endl;
1134                                }
1135                               
1136
1137                                // cout << "Stepped." << endl;
1138
1139                                if(marker==101)
1140                                {
1141                                        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())
1142                                        {
1143                                                cout << "Cleaning error!" << endl;
1144                                        }
1145                               
1146                                }
1147
1148                                for(set<simplex*>::iterator sim_ref = (*horiz_ref).triangulation.begin();sim_ref!=(*horiz_ref).triangulation.end();sim_ref++)
1149                                {
1150                                        if((*sim_ref)->vertices.size()!=i+1)
1151                                        {
1152                                                cout << "Something is wrong." << endl;
1153                                        }
1154                                }
1155                               
1156                                /*
1157                                if(i==0)
1158                                {
1159                                        cout << ((vertex*)horiz_ref)->get_coordinates() << endl;
1160                                }
1161                                */
1162
1163                                /*
1164                                char* string = "Checkpoint";
1165
1166
1167                                if((*horiz_ref).parentconditions.size()==0)
1168                                {
1169                                        zero++;
1170                                }
1171                                else if((*horiz_ref).parentconditions.size()==1)
1172                                {
1173                                        one++;                                 
1174                                }
1175                                else
1176                                {
1177                                        two++;
1178                                }
1179                                */
1180                               
1181                        }
1182                }
1183               
1184
1185                /*
1186                list<vec> table_entries;
1187                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.row_ends[statistic.size()-1];horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1188                {
1189                        toprow *current_toprow = (toprow*)(horiz_ref);
1190                        for(list<set<vertex*>>::iterator tri_ref = current_toprow->triangulation.begin();tri_ref!=current_toprow->triangulation.end();tri_ref++)
1191                        {
1192                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*tri_ref).begin();vert_ref!=(*tri_ref).end();vert_ref++)
1193                                {
1194                                        vec table_entry = vec();
1195                                       
1196                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates()*current_toprow->condition.get(1,current_toprow->condition.size()-1)-current_toprow->condition.get(0,0));
1197                                       
1198                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates());
1199
1200                                        table_entries.push_back(table_entry);
1201                                }
1202                        }                       
1203                }
1204
1205                unique(table_entries.begin(),table_entries.end());
1206
1207                               
1208               
1209                for(list<vec>::iterator entry_ref = table_entries.begin();entry_ref!=table_entries.end();entry_ref++)
1210                {
1211                        ofstream myfile;
1212                        myfile.open("robust_data.txt", ios::out | ios::app);
1213                        if (myfile.is_open())
1214                        {
1215                                for(int i = 0;i<(*entry_ref).size();i++)
1216                                {
1217                                        myfile << (*entry_ref)[i] << ";";
1218                                }
1219                                myfile << endl;
1220                       
1221                                myfile.close();
1222                        }
1223                        else
1224                        {
1225                                cout << "File problem." << endl;
1226                        }
1227                }
1228                */
1229               
1230
1231                return;
1232        }
1233
1234        int statistic_rowsize(int row)
1235        {
1236                return statistic.row_size(row);
1237        }
1238
1239        void add_condition(vec toadd)
1240        {
1241                vec null_vector = "";
1242
1243                add_and_remove_condition(toadd, null_vector);
1244        }
1245
1246
1247        void remove_condition(vec toremove)
1248        {               
1249                vec null_vector = "";
1250
1251                add_and_remove_condition(null_vector, toremove);       
1252        }
1253
1254        void add_and_remove_condition(vec toadd, vec toremove)
1255        {
1256               
1257                //step_me(0);
1258                normalization_factor = 0;
1259                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1260
1261                bool should_remove = (toremove.size() != 0);
1262                bool should_add    = (toadd.size() != 0);
1263
1264                if(should_remove)
1265                {
1266                        condition_order--;
1267                }
1268
1269                if(should_add)
1270                {
1271                        condition_order++;
1272                }
1273
1274                for_splitting.clear();
1275                for_merging.clear();
1276
1277                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1278                {
1279                        list<polyhedron*> empty_split;
1280                        list<polyhedron*> empty_merge;
1281
1282                        for_splitting.push_back(empty_split);
1283                        for_merging.push_back(empty_merge);
1284                }
1285
1286                list<condition*>::iterator toremove_ref = conditions.end();
1287                bool condition_should_be_added = should_add;
1288
1289                for(list<condition*>::iterator ref = conditions.begin();ref!=conditions.end();ref++)
1290                {
1291                        if(should_remove)
1292                        {
1293                                if((*ref)->value == toremove)
1294                                {
1295                                        if((*ref)->multiplicity>1)
1296                                        {
1297                                                (*ref)->multiplicity--;
1298
1299                                                alter_toprow_conditions(*ref,false);
1300
1301                                                should_remove = false;
1302                                        }
1303                                        else
1304                                        {
1305                                                toremove_ref = ref;                                                     
1306                                        }
1307                                }
1308                        }
1309
1310                        if(should_add)
1311                        {
1312                                if((*ref)->value == toadd)
1313                                {
1314                                        (*ref)->multiplicity++;
1315
1316                                        alter_toprow_conditions(*ref,true);
1317
1318                                        should_add = false;
1319
1320                                        condition_should_be_added = false;
1321                                }                               
1322                        }
1323                }       
1324
1325                condition* condition_to_remove = NULL;
1326
1327                if(toremove_ref!=conditions.end())
1328                {
1329                        condition_to_remove = *toremove_ref;
1330                        conditions.erase(toremove_ref);                 
1331                }
1332
1333                condition* condition_to_add = NULL;
1334
1335                if(condition_should_be_added)
1336                {
1337                        condition* new_condition = new condition(toadd);
1338                       
1339                        conditions.push_back(new_condition);
1340                        condition_to_add = new_condition;
1341                }               
1342               
1343                for(polyhedron* horizontal_position = statistic.rows[0];horizontal_position!=statistic.get_end();horizontal_position=horizontal_position->next_poly)
1344                {               
1345                        vertex* current_vertex = (vertex*)horizontal_position;
1346                       
1347                        if(should_add||should_remove)
1348                        {
1349                                vec appended_coords = current_vertex->get_coordinates();
1350                                appended_coords.ins(0,-1.0);                           
1351
1352                                if(should_add)
1353                                {
1354                                        double local_condition = 0;// = toadd*(appended_coords.first/=appended_coords.second);
1355
1356                                        local_condition = appended_coords*toadd;
1357
1358                                        // cout << "Vertex multiplicity: "<< current_vertex->get_multiplicity() << endl;
1359
1360                                        current_vertex->set_state(local_condition,SPLIT);
1361
1362                                        /// \TODO There should be a rounding error tolerance used here to insure we are not having too many points because of rounding error.
1363                                        if(local_condition == 0)
1364                                        {
1365                                                cout << "Condition to add: " << toadd << endl;
1366                                                cout << "Vertex coords: " << appended_coords << endl;
1367
1368                                                current_vertex->totally_neutral = true;
1369
1370                                                current_vertex->raise_multiplicity();
1371                                                current_vertex->parentconditions.insert(condition_to_add);                                             
1372                                        }
1373                                        else
1374                                        {
1375                                                current_vertex->totally_neutral = false;
1376                                        }
1377                                }
1378                       
1379                                if(should_remove)
1380                                {                                       
1381                                        set<condition*>::iterator cond_ref;
1382                                       
1383                                        for(cond_ref = current_vertex->parentconditions.begin();cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end();cond_ref++)
1384                                        {
1385                                                if(*cond_ref == condition_to_remove)
1386                                                {
1387                                                        break;
1388                                                }
1389                                        }
1390
1391                                        if(cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end())
1392                                        {
1393                                                current_vertex->parentconditions.erase(cond_ref);
1394                                                current_vertex->set_state(0,MERGE);
1395                                                for_merging[0].push_back(current_vertex);
1396                                        }
1397                                        else
1398                                        {
1399                                                double local_condition = toremove*appended_coords;
1400                                                current_vertex->set_state(local_condition,MERGE);
1401                                        }
1402                                }                               
1403                        }
1404
1405                        send_state_message(current_vertex, condition_to_add, condition_to_remove, 0);           
1406                       
1407                }
1408
1409                // step_me(1);
1410               
1411                if(should_remove)
1412                {
1413                        /*
1414                        for(int i = 0;i<for_merging.size();i++)
1415                        {
1416                                for(list<polyhedron*>::iterator merge_ref = for_merging[i].begin();merge_ref!=for_merging[i].end();merge_ref++)
1417                                {
1418                                       
1419                                        for(list<polyhedron*>::iterator par_ref = (*merge_ref)->children.begin();par_ref!=(*merge_ref)->children.end();par_ref++)
1420                                        {
1421                                                if(find((*par_ref)->parents.begin(),(*par_ref)->parents.end(),(*merge_ref))==(*par_ref)->parents.end())
1422                                                {
1423                                                        cout << "Parent/child relations are not matched!" << endl;
1424                                                }
1425                                        }
1426                                       
1427                                        //cout << (*merge_ref)->get_state(MERGE) << ",";
1428                                }
1429
1430                                // cout << endl;
1431                        }
1432                        */
1433                       
1434                       
1435
1436                        cout << "Merging." << endl;
1437
1438                        set<vertex*> vertices_to_be_reduced;                   
1439                       
1440                        int k = 1;
1441
1442                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = for_merging.begin();vert_ref<for_merging.end();vert_ref++)
1443                        {
1444                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator merge_ref = vert_ref->rbegin();merge_ref!=vert_ref->rend();merge_ref++)
1445                                {
1446                                        if((*merge_ref)->get_multiplicity()>1)
1447                                        {
1448                                                (*merge_ref)->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1449
1450                                                if(k==1)
1451                                                {
1452                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1453                                                }
1454                                                else
1455                                                {
1456                                                        (*merge_ref)->lower_multiplicity();
1457                                                }       
1458
1459                                                if((*merge_ref)->get_state(SPLIT)!=0||(*merge_ref)->totally_neutral)
1460                                                {
1461                                                        (*merge_ref)->positivechildren.clear();
1462                                                        (*merge_ref)->negativechildren.clear();
1463                                                        (*merge_ref)->neutralchildren.clear();                                         
1464                                                        (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.clear();                                             
1465                                                        (*merge_ref)->positiveneutralvertices.clear();
1466                                                        (*merge_ref)->negativeneutralvertices.clear();
1467                                                        (*merge_ref)->totally_neutral = NULL;
1468                                                        (*merge_ref)->kids_rel_addresses.clear();
1469                                                }
1470                                        }
1471                                        else
1472                                        {
1473                                                bool will_be_split = false;
1474                                               
1475                                                toprow* current_positive = (toprow*)(*merge_ref)->positiveparent;
1476                                                toprow* current_negative = (toprow*)(*merge_ref)->negativeparent;
1477
1478                                                if(current_positive->totally_neutral!=current_negative->totally_neutral)
1479                                                {
1480                                                        throw new exception("Both polyhedrons must be totally neutral if they should be merged!");
1481                                                }
1482
1483                                                //current_positive->condition_sum -= toremove;
1484                                                //current_positive->condition_order--;
1485
1486                                                current_positive->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1487                                               
1488                                                current_positive->children.insert(current_positive->children.end(),current_negative->children.begin(),current_negative->children.end());
1489                                                current_positive->children.remove(*merge_ref);
1490
1491                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_negative->children.begin();child_ref!=current_negative->children.end();child_ref++)
1492                                                {
1493                                                        (*child_ref)->parents.remove(current_negative);
1494                                                        (*child_ref)->parents.push_back(current_positive);                                                                                                     
1495                                                }
1496
1497                                                // current_positive->parents.insert(current_positive->parents.begin(),current_negative->parents.begin(),current_negative->parents.end());
1498                                                // unique(current_positive->parents.begin(),current_positive->parents.end());
1499
1500                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_negative->parents.begin();parent_ref!=current_negative->parents.end();parent_ref++)
1501                                                {
1502                                                        (*parent_ref)->children.remove(current_negative);
1503
1504                                                        switch(current_negative->get_state(SPLIT))
1505                                                        {
1506                                                        case -1:
1507                                                                (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_negative);
1508                                                                break;
1509                                                        case 0:
1510                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_negative);                                                               
1511                                                                break;
1512                                                        case 1:
1513                                                                (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_negative);
1514                                                                break;
1515                                                        }
1516                                                        //(*parent_ref)->children.push_back(current_positive);
1517                                                }
1518
1519                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)!=0&&current_negative->get_state(SPLIT)==0)
1520                                                {
1521                                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_positive->parents.begin();parent_ref!=current_positive->parents.end();parent_ref++)
1522                                                        {
1523                                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)==1)
1524                                                                {
1525                                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_positive);
1526                                                                }
1527                                                                else
1528                                                                {
1529                                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_positive);
1530                                                                }
1531
1532                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.push_back(current_positive);
1533                                                        }
1534
1535                                                        current_positive->set_state(0,SPLIT);
1536                                                        for_splitting[k].push_back(current_positive);
1537
1538                                                        will_be_split = true;
1539                                                }
1540                                               
1541                                                if((current_positive->get_state(SPLIT)==0&&!current_positive->totally_neutral)||(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral))
1542                                                {
1543                                                        current_positive->negativechildren.insert(current_positive->negativechildren.end(),current_negative->negativechildren.begin(),current_negative->negativechildren.end());                                               
1544                                                       
1545                                                        current_positive->positivechildren.insert(current_positive->positivechildren.end(),current_negative->positivechildren.begin(),current_negative->positivechildren.end());
1546                                                                                                       
1547                                                        current_positive->neutralchildren.insert(current_positive->neutralchildren.end(),current_negative->neutralchildren.begin(),current_negative->neutralchildren.end());
1548                                               
1549                                                        switch((*merge_ref)->get_state(SPLIT))
1550                                                        {
1551                                                        case -1:
1552                                                                current_positive->negativechildren.remove(*merge_ref);
1553                                                                break;
1554                                                        case 0:
1555                                                                current_positive->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1556                                                                break;
1557                                                        case 1:
1558                                                                current_positive->positivechildren.remove(*merge_ref);
1559                                                                break;
1560                                                        }
1561
1562                                                        /*
1563                                                        current_positive->totallyneutralchildren.insert(current_negative->totallyneutralchildren.begin(),current_negative->totallyneutralchildren.end());
1564                                                       
1565                                                        current_positive->totallyneutralchildren.erase(*merge_ref);
1566                                                        */
1567
1568                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.insert(current_negative->totallyneutralgrandchildren.begin(),current_negative->totallyneutralgrandchildren.end());
1569
1570                                                        current_positive->negativeneutralvertices.insert(current_negative->negativeneutralvertices.begin(),current_negative->negativeneutralvertices.end());
1571                                                        current_positive->positiveneutralvertices.insert(current_negative->positiveneutralvertices.begin(),current_negative->positiveneutralvertices.end());
1572
1573                                                        will_be_split = true;
1574                                                }
1575                                                else
1576                                                {                                                       
1577                                                        current_positive->positivechildren.clear();
1578                                                        current_positive->negativechildren.clear();
1579                                                        current_positive->neutralchildren.clear();
1580                                                        // current_positive->totallyneutralchildren.clear();
1581                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.clear();                                                         
1582                                                        current_positive->positiveneutralvertices.clear();
1583                                                        current_positive->negativeneutralvertices.clear();
1584                                                        current_positive->totally_neutral = NULL;
1585                                                        current_positive->kids_rel_addresses.clear();                                           
1586                                                }                                                                                               
1587                                               
1588                                                current_positive->vertices.insert(current_negative->vertices.begin(),current_negative->vertices.end());
1589                                               
1590                                               
1591                                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*merge_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*merge_ref)->vertices.end();vert_ref++)
1592                                                {
1593                                                        if((*vert_ref)->get_multiplicity()==1)
1594                                                        {
1595                                                                current_positive->vertices.erase(*vert_ref);
1596                                                               
1597                                                                if(will_be_split)
1598                                                                {
1599                                                                        current_positive->negativeneutralvertices.erase(*vert_ref);
1600                                                                        current_positive->positiveneutralvertices.erase(*vert_ref);
1601                                                                }
1602                                                        }
1603                                                }
1604                                               
1605                                                if(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral)
1606                                                {
1607                                                        for_splitting[k].remove(current_negative);     
1608                                                }
1609
1610                                               
1611                                               
1612                                                if(current_positive->totally_neutral)
1613                                                {
1614                                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_negative->grandparents.begin();grand_ref!=current_negative->grandparents.end();grand_ref++)
1615                                                        {
1616                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_negative);
1617                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(current_positive);
1618                                                        }                                                       
1619                                                }                                       
1620
1621                                                current_positive->grandparents.clear();
1622                               
1623                                                normalization_factor += current_positive->triangulate(k==for_splitting.size()-1 && !will_be_split);
1624                                               
1625                                                statistic.delete_polyhedron(k,current_negative);
1626
1627                                                delete current_negative;
1628
1629                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = (*merge_ref)->children.begin();child_ref!=(*merge_ref)->children.end();child_ref++)
1630                                                {
1631                                                        (*child_ref)->parents.remove(*merge_ref);
1632                                                }
1633
1634                                                /*
1635                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = (*merge_ref)->parents.begin();parent_ref!=(*merge_ref)->parents.end();parent_ref++)
1636                                                {
1637                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(*merge_ref);
1638                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(*merge_ref);
1639                                                        (*parent_ref)->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1640                                                        (*parent_ref)->children.remove(*merge_ref);
1641                                                }
1642                                                */
1643
1644                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ch_ref = (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.begin();grand_ch_ref!=(*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ch_ref++)
1645                                                {
1646                                                        (*grand_ch_ref)->grandparents.erase(*merge_ref);
1647                                                }
1648
1649                                               
1650                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_p_ref = (*merge_ref)->grandparents.begin();grand_p_ref!=(*merge_ref)->grandparents.end();grand_p_ref++)
1651                                                {
1652                                                        (*grand_p_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(*merge_ref);
1653                                                }                               
1654
1655                                                statistic.delete_polyhedron(k-1,*merge_ref);
1656
1657                                               
1658
1659                                                if(k==1)
1660                                                {                                                       
1661                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1662                                                        for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1663                                                }
1664                                                else
1665                                                {
1666                                                        delete (*merge_ref);
1667                                                        for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1668                                                }
1669                                        }
1670                                }                       
1671                       
1672                                k++;
1673
1674                        }
1675
1676                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = vertices_to_be_reduced.begin();vert_ref!=vertices_to_be_reduced.end();vert_ref++)
1677                        {
1678                                if((*vert_ref)->get_multiplicity()>1)
1679                                {
1680                                        (*vert_ref)->lower_multiplicity();
1681                                }
1682                                else
1683                                {
1684                                        delete (*vert_ref);
1685                                }
1686                        }
1687
1688                        delete condition_to_remove;
1689                }
1690               
1691               
1692                vector<int> sizevector;
1693                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1694                {
1695                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1696                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1697                }
1698               
1699
1700                cout << endl;           
1701
1702                if(should_add)
1703                {
1704                        cout << "Splitting." << endl;
1705
1706                        int k = 1;
1707                        int counter = 0;
1708
1709                        vector<list<polyhedron*>>::iterator beginning_ref = ++for_splitting.begin();
1710
1711                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = beginning_ref;vert_ref<for_splitting.end();vert_ref++)
1712                        {                       
1713
1714                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator split_ref = vert_ref->rbegin();split_ref != vert_ref->rend();split_ref++)
1715                                {
1716                                        counter++;
1717                                       
1718                                        polyhedron* new_totally_neutral_child;
1719
1720                                        polyhedron* current_polyhedron = (*split_ref);
1721                                       
1722                                        if(vert_ref == beginning_ref)
1723                                        {
1724                                                vec coordinates1 = ((vertex*)(*(current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();                                             
1725                                                vec coordinates2 = ((vertex*)(*(++current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();
1726                                               
1727                                                vec extended_coord2 = coordinates2;
1728                                                extended_coord2.ins(0,-1.0);                                           
1729
1730                                                double t = (-toadd*extended_coord2)/(toadd(1,toadd.size()-1)*(coordinates1-coordinates2));                                             
1731
1732                                                vec new_coordinates = (1-t)*coordinates2+t*coordinates1;                                               
1733
1734                                                // cout << "c1:" << coordinates1 << endl << "c2:" << coordinates2 << endl << "nc:" << new_coordinates << endl;
1735
1736                                                vertex* neutral_vertex = new vertex(new_coordinates);                                           
1737
1738                                                new_totally_neutral_child = neutral_vertex;
1739                                        }
1740                                        else
1741                                        {
1742                                                toprow* neutral_toprow = new toprow();
1743                                               
1744                                                neutral_toprow->condition_sum   = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum; // tohle tu bylo driv: zeros(number_of_parameters+1);
1745                                                neutral_toprow->condition_order = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1;
1746
1747                                                new_totally_neutral_child = neutral_toprow;
1748                                        }
1749
1750                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1751                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(condition_to_add);
1752
1753                                        new_totally_neutral_child->my_emlig = this;
1754                                       
1755                                        new_totally_neutral_child->children.insert(new_totally_neutral_child->children.end(),
1756                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(),
1757                                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end());
1758
1759                                       
1760
1761                                        // cout << ((toprow*)current_polyhedron)->condition << endl << toadd << endl;
1762                                        vec cur_pos_condition = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum;
1763                                        vec cur_neg_condition = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum;
1764                                       
1765                                        if(k == number_of_parameters)
1766                                        {
1767                                                cur_pos_condition = cur_pos_condition + toadd;
1768                                                cur_neg_condition = cur_neg_condition - toadd;
1769                                        }
1770
1771                                        toprow* positive_poly = new toprow(cur_pos_condition, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1772                                        toprow* negative_poly = new toprow(cur_neg_condition, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1773
1774                                        positive_poly->my_emlig = this;
1775                                        negative_poly->my_emlig = this;
1776
1777                                        positive_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1778                                        negative_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1779
1780                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(); grand_ref != current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ref++)
1781                                        {
1782                                                (*grand_ref)->parents.push_back(new_totally_neutral_child);
1783                                               
1784                                                // tohle tu nebylo. ma to tu byt?
1785                                                //positive_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1786                                                //negative_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1787
1788                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(positive_poly);
1789                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(negative_poly);
1790
1791                                                new_totally_neutral_child->vertices.insert((*grand_ref)->vertices.begin(),(*grand_ref)->vertices.end());
1792                                        }
1793
1794                                        positive_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1795                                        negative_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1796                                       
1797
1798                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_polyhedron->parents.begin();parent_ref!=current_polyhedron->parents.end();parent_ref++)
1799                                        {
1800                                                (*parent_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(new_totally_neutral_child);
1801                                                // new_totally_neutral_child->grandparents.insert(*parent_ref);
1802
1803                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_polyhedron);
1804                                                (*parent_ref)->children.remove(current_polyhedron);
1805
1806                                                (*parent_ref)->children.push_back(positive_poly);
1807                                                (*parent_ref)->children.push_back(negative_poly);
1808                                                (*parent_ref)->positivechildren.push_back(positive_poly);
1809                                                (*parent_ref)->negativechildren.push_back(negative_poly);
1810                                        }
1811
1812                                        positive_poly->parents.insert(positive_poly->parents.end(),
1813                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1814                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1815
1816                                        negative_poly->parents.insert(negative_poly->parents.end(),
1817                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1818                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1819
1820                                       
1821
1822                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(positive_poly);
1823                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(negative_poly);
1824
1825                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->positivechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->positivechildren.end();child_ref++)
1826                                        {
1827                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1828                                                (*child_ref)->parents.push_back(positive_poly);                                         
1829                                        }                                       
1830
1831                                        positive_poly->children.insert(positive_poly->children.end(),
1832                                                                                                current_polyhedron->positivechildren.begin(),
1833                                                                                                                        current_polyhedron->positivechildren.end());
1834
1835                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->negativechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->negativechildren.end();child_ref++)
1836                                        {
1837                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1838                                                (*child_ref)->parents.push_back(negative_poly);
1839                                        }
1840
1841                                        negative_poly->children.insert(negative_poly->children.end(),
1842                                                                                                current_polyhedron->negativechildren.begin(),
1843                                                                                                                        current_polyhedron->negativechildren.end());
1844
1845                                        positive_poly->vertices.insert(current_polyhedron->positiveneutralvertices.begin(),current_polyhedron->positiveneutralvertices.end());
1846                                        positive_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1847
1848                                        negative_poly->vertices.insert(current_polyhedron->negativeneutralvertices.begin(),current_polyhedron->negativeneutralvertices.end());
1849                                        negative_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1850                                                               
1851                                        new_totally_neutral_child->triangulate(false);
1852
1853                                        normalization_factor += positive_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1854                                        normalization_factor += negative_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1855                                       
1856                                        statistic.append_polyhedron(k-1, new_totally_neutral_child);   
1857
1858                                       
1859                                       
1860                                        statistic.insert_polyhedron(k, positive_poly, current_polyhedron);
1861                                        statistic.insert_polyhedron(k, negative_poly, current_polyhedron);                                     
1862
1863                                        statistic.delete_polyhedron(k, current_polyhedron);
1864
1865                                        delete current_polyhedron;
1866                                }
1867
1868                                k++;
1869                        }
1870                }
1871
1872                /*
1873                vector<int> sizevector;
1874                //sizevector.clear();
1875                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1876                {
1877                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1878                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1879                }
1880               
1881                cout << endl;
1882                */
1883
1884                // cout << "Normalization factor: " << normalization_factor << endl;   
1885
1886                log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2);
1887
1888               
1889                cout << "part1: " << log(normalization_factor) << endl;
1890                cout << "part2: " << logfact(condition_order-number_of_parameters-2) << endl;
1891                pause(1);
1892               
1893
1894                /*
1895                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)
1896                {
1897                        cout << ((toprow*)topr_ref)->condition << endl;
1898                }
1899                */
1900
1901                // step_me(101);
1902
1903        }
1904
1905        void set_correction_factors(int order)
1906                {
1907                        for(int remaining_order = correction_factors.size();remaining_order<order;remaining_order++)
1908                        {
1909                                multiset<my_ivec> factor_templates;
1910                                multiset<my_ivec> final_factors;                               
1911
1912                                my_ivec orig_template = my_ivec();                             
1913
1914                                for(int i = 1;i<number_of_parameters-remaining_order+1;i++)
1915                                {                                       
1916                                        bool in_cycle = false;
1917                                        for(int j = 0;j<=remaining_order;j++)                                   {
1918                                               
1919                                                multiset<my_ivec>::iterator fac_ref = factor_templates.begin();
1920
1921                                                do
1922                                                {
1923                                                        my_ivec current_template;
1924                                                        if(!in_cycle)
1925                                                        {
1926                                                                current_template = orig_template;
1927                                                                in_cycle = true;
1928                                                        }
1929                                                        else
1930                                                        {
1931                                                                current_template = (*fac_ref);
1932                                                                fac_ref++;
1933                                                        }                                                       
1934                                                       
1935                                                        current_template.ins(current_template.size(),i);
1936
1937                                                        // cout << "template:" << current_template << endl;
1938                                                       
1939                                                        if(current_template.size()==remaining_order+1)
1940                                                        {
1941                                                                final_factors.insert(current_template);
1942                                                        }
1943                                                        else
1944                                                        {
1945                                                                factor_templates.insert(current_template);
1946                                                        }
1947                                                }
1948                                                while(fac_ref!=factor_templates.end());
1949                                        }
1950                                }       
1951
1952                                correction_factors.push_back(final_factors);                   
1953
1954                        }
1955                }
1956
1957        pair<vec,simplex*> choose_simplex()
1958        {
1959                double rnumber = randu();
1960
1961                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
1962
1963                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
1964                double  prob_sum     = 0;       
1965                toprow* sampled_toprow;                         
1966                for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
1967                {
1968                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
1969
1970                        toprow* current_toprow = ((toprow*)top_ref);
1971
1972                        prob_sum += current_toprow->probability;
1973
1974                        if(prob_sum >= rnumber*normalization_factor)
1975                        {
1976                                sampled_toprow = (toprow*)top_ref;
1977                                break;
1978                        }
1979                        else
1980                        {
1981                                if(top_ref->next_poly==statistic.end_poly)
1982                                {
1983                                        cout << "Error.";
1984                                }
1985                        }
1986                }                               
1987
1988                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
1989                // cout << &sampled_toprow << ";";
1990
1991                rnumber = randu();                             
1992
1993                set<simplex*>::iterator s_ref;
1994                prob_sum = 0;           
1995                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
1996                {               
1997                        prob_sum += (*s_ref)->probability;
1998
1999                        if(prob_sum/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2000                                break;
2001                }
2002
2003                return pair<vec,simplex*>(sampled_toprow->condition_sum,*s_ref);       
2004        }
2005
2006        pair<double,double> choose_sigma(simplex* sampled_simplex)
2007        {
2008                double sigma = 0;
2009                double pg_sum;
2010                double ng_sum;
2011                do
2012                {                       
2013                        double rnumber = randu();
2014                       
2015                                               
2016                        double sum_g = 0;
2017                        for(int i = 0;i<sampled_simplex->positive_gamma_parameters.size();i++)
2018                        {
2019                                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++)
2020                                {
2021                                        sum_g += (*g_ref).first/sampled_simplex->positive_gamma_sum;
2022
2023                                                               
2024                                        if(sum_g>rnumber)
2025                                        {
2026                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2027                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2028                                                                       
2029                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2030                                                                                                                                       
2031                                                sigma = 1/GamRNG();
2032
2033                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2034                                                break;
2035                                        }                                                       
2036                                }
2037
2038                                if(sigma!=0)
2039                                {
2040                                        break;
2041                                }
2042                        }
2043
2044                        rnumber = randu();
2045
2046                        pg_sum = 0;
2047                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2048                        {
2049                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2050                                {
2051                                        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;
2052                                }                                       
2053                        }
2054
2055                        ng_sum = 0;
2056                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2057                        {
2058                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2059                                {
2060                                        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;
2061                                }                                       
2062                        }
2063                }
2064                while(pg_sum-ng_sum<0);
2065
2066                return pair<double,double>((pg_sum-ng_sum)/pg_sum,sigma);
2067        }
2068
2069        mat sample_mat(int n)
2070        {               
2071
2072                /// \TODO tady je to spatne, tady nesmi byt conditions.size(), viz RARX.bayes()
2073                if(conditions.size()-2-number_of_parameters>=0)
2074                {                       
2075                        mat sample_mat;
2076                        map<double,toprow*> ordered_toprows;                   
2077                        double sum_a = 0;
2078                       
2079                        //cout << "Likelihoods of toprows:" << endl;
2080
2081                        for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
2082                        {
2083                                toprow* current_top = (toprow*)top_ref;
2084
2085                                sum_a+=current_top->probability;
2086                                /*
2087                                cout << current_top->probability << "   ";
2088
2089                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*top_ref).vertices.begin();vert_ref!=(*top_ref).vertices.end();vert_ref++)
2090                                {
2091                                        cout << round(100*(*vert_ref)->get_coordinates())/100 << " ; ";
2092                                }
2093                                */
2094
2095                                // cout << endl;
2096                                ordered_toprows.insert(pair<double,toprow*>(sum_a,current_top));
2097                        }                       
2098                       
2099                        // cout << "Sum N: " << normalization_factor << endl;
2100
2101                        while(sample_mat.cols()<n)
2102                        {
2103                                //// cout << "*************************************" << endl;
2104
2105                               
2106                               
2107                                double rnumber = randu()*sum_a;
2108
2109                                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
2110
2111                                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
2112                                int toprow_count = 0;
2113                                toprow* sampled_toprow;                         
2114                                for(map<double,toprow*>::iterator top_ref = ordered_toprows.begin();top_ref!=ordered_toprows.end();top_ref++)
2115                                {
2116                                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
2117                                        toprow_count++;
2118
2119                                        if((*top_ref).first >= rnumber)
2120                                        {
2121                                                sampled_toprow = (*top_ref).second;
2122                                                break;
2123                                        }                                               
2124                                }                               
2125
2126                                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
2127                                // cout << &sampled_toprow << ";";
2128
2129                                rnumber = randu();                             
2130
2131                                set<simplex*>::iterator s_ref;
2132                                double sum_b = 0;
2133                                int simplex_count = 0;
2134                                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
2135                                {
2136                                        simplex_count++;
2137                                       
2138                                        sum_b += (*s_ref)->probability;
2139
2140                                        if(sum_b/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2141                                                break;
2142                                }
2143
2144                                //// cout << "Simplex/Count: " << simplex_count << "/" << sampled_toprow->triangulation.size() << endl;
2145                                //// cout << "Simplex factor: " << (*s_ref)->probability << endl;
2146                                //// cout << "Toprow factor:  " << sampled_toprow->probability << endl;
2147                                //// cout << "Emlig factor:   " << normalization_factor << endl;
2148                                // cout << &(*tri_ref) << endl;
2149
2150                                int number_of_runs = 0;
2151                                bool have_sigma = false;
2152                                double sigma = 0;
2153                                do
2154                                {
2155                                        rnumber = randu();
2156                                       
2157                                        double sum_g = 0;
2158                                        for(int i = 0;i<(*s_ref)->positive_gamma_parameters.size();i++)
2159                                        {
2160                                                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++)
2161                                                {
2162                                                        sum_g += (*g_ref).first/(*s_ref)->positive_gamma_sum;
2163
2164                                                       
2165                                                        if(sum_g>rnumber)
2166                                                        {
2167                                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2168                                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2169                                                               
2170                                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2171                                                                                                                               
2172                                                                sigma = 1/GamRNG();
2173
2174                                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2175                                                                break;
2176                                                        }                                                       
2177                                                }
2178
2179                                                if(sigma!=0)
2180                                                {
2181                                                        break;
2182                                                }
2183                                        }
2184
2185                                        rnumber = randu();
2186
2187                                        double pg_sum = 0;
2188                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2189                                        {
2190                                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2191                                                {
2192                                                        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;
2193                                                }                                       
2194                                        }
2195
2196                                        double ng_sum = 0;
2197                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2198                                        {
2199                                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2200                                                {
2201                                                        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;
2202                                                }                                       
2203                                        }
2204                                       
2205                                        if((pg_sum-ng_sum)/pg_sum>rnumber)
2206                                        {
2207                                                have_sigma = true;
2208                                        }
2209
2210                                        number_of_runs++;
2211                                }
2212                                while(!have_sigma);
2213
2214                                //// cout << "Sigma: " << sigma << endl;
2215                                //// cout << "Nr. of sigma runs: " << number_of_runs << endl;
2216
2217                                int dimension = (*s_ref)->vertices.size()-1;
2218
2219                                mat jacobian(dimension,dimension);
2220                                vec gradient = sampled_toprow->condition_sum.right(dimension);
2221
2222                                vertex* base_vert = *(*s_ref)->vertices.begin();
2223
2224                                //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2225                               
2226                                int row_count = 0;
2227
2228                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++(*s_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*s_ref)->vertices.end();vert_ref++)
2229                                {
2230                                        vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2231
2232                                        //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2233                                       
2234                                        vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2235
2236                                        jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2237
2238                                        row_count++;
2239                                }                               
2240                               
2241                                //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;
2242
2243                                //// cout << "Gradient before trafo:" << gradient << endl;
2244                                                               
2245                                gradient = jacobian*gradient;   
2246
2247                                //// cout << "Gradient after trafo:" << gradient << endl;
2248
2249                                // vec normal_gradient = gradient/sqrt(gradient*gradient);
2250                                // cout << gradient << endl;
2251                                // cout << normal_gradient << endl;
2252                                // cout << sqrt(gradient*gradient) << endl;
2253
2254                                mat rotation_matrix = eye(dimension);                           
2255
2256                                                               
2257
2258                                for(int i = 1;i<dimension;i++)
2259                                {
2260                                        vec x_axis = zeros(dimension);
2261                                        x_axis.set(0,1);
2262
2263                                        x_axis = rotation_matrix*x_axis;
2264
2265                                        double t = abs(gradient[i]/gradient*x_axis);
2266
2267                                        double sin_theta = sign(gradient[i])*t/sqrt(1+pow(t,2));
2268                                        double cos_theta = sign(gradient*x_axis)/sqrt(1+pow(t,2));
2269
2270                                        mat partial_rotation = eye(dimension);
2271
2272                                        partial_rotation.set(0,0,cos_theta);
2273                                        partial_rotation.set(i,i,cos_theta);
2274                                       
2275                                        partial_rotation.set(0,i,sin_theta);
2276                                        partial_rotation.set(i,0,-sin_theta);
2277                                       
2278                                        rotation_matrix = rotation_matrix*partial_rotation;                             
2279                                       
2280                                }
2281
2282                                // cout << rotation_matrix << endl;
2283                               
2284                                mat extended_rotation = rotation_matrix;
2285                                extended_rotation.ins_col(0,zeros(extended_rotation.rows()));
2286
2287                                //// cout << "Extended rotation: " << extended_rotation << endl;
2288                               
2289                                vec minima = itpp::min(extended_rotation,2);
2290                                vec maxima = itpp::max(extended_rotation,2);
2291
2292                                //// cout << "Minima: " << minima << endl;
2293                                //// cout << "Maxima: " << maxima << endl;
2294
2295                                vec sample_coordinates;         
2296                                bool is_inside = true;
2297                               
2298                                vec new_sample;
2299                                sample_coordinates = new_sample;
2300
2301                                for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2302                                {
2303                                        rnumber = randu();
2304                                       
2305                                        double coordinate;
2306
2307                                        if(j==0)
2308                                        {                                               
2309                                                vec new_gradient = rotation_matrix*gradient;
2310                                               
2311                                                //// cout << "New gradient(should have only first component nonzero):" << new_gradient << endl;
2312
2313                                                // cout << "Max: " << maxima[0] << "  Min: " << minima[0] << "  Grad:" << new_gradient[0] << endl;
2314                                               
2315                                                double log_bracket = 1-rnumber*(1-exp(new_gradient[0]/sigma*(minima[0]-maxima[0])));
2316                                               
2317                                                coordinate = minima[0]-sigma/new_gradient[0]*log(log_bracket);
2318                                        }
2319                                        else
2320                                        {
2321                                                coordinate = minima[j]+rnumber*(maxima[j]-minima[j]);
2322                                        }
2323
2324                                        sample_coordinates.ins(j,coordinate);
2325                                }
2326
2327                                //// cout << "Sampled coordinates(gradient direction): " << sample_coordinates << endl;
2328
2329                                sample_coordinates = rotation_matrix.T()*sample_coordinates;
2330
2331                                //// cout << "Sampled coordinates(backrotated direction):" << sample_coordinates << endl;
2332
2333                               
2334                                for(int j = 0;j<sample_coordinates.size();j++)
2335                                {
2336                                        if(sample_coordinates[j]<0)
2337                                        {
2338                                                is_inside = false;
2339                                        }
2340                                }
2341
2342                                double above_criterion = ones(sample_coordinates.size())*sample_coordinates;
2343
2344                                if(above_criterion>1)
2345                                {
2346                                        is_inside = false;
2347                                }
2348
2349                                if(is_inside)
2350                                {                                       
2351                                        sample_coordinates = jacobian.T()*sample_coordinates+(*base_vert).get_coordinates();
2352                                       
2353                                        sample_coordinates.ins(0,sigma);
2354                                       
2355                                        //// cout << "Sampled coordinates(parameter space):" << sample_coordinates << endl;
2356
2357                                        sample_mat.ins_col(0,sample_coordinates);
2358
2359                                        // cout << sample_mat.cols() << ",";
2360                                }
2361
2362                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*min_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2363                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*max_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2364
2365                               
2366                        }
2367
2368                        cout << endl;
2369                        return sample_mat;
2370                }
2371                else
2372                {
2373                        throw new exception("You are trying to sample from density that is not determined (parameters can't be integrated out)!");
2374               
2375                        return 0;
2376                }
2377
2378               
2379        }
2380
2381        pair<vec,mat> importance_sample(int n)
2382        {
2383                vec probabilities;
2384                mat samples;
2385               
2386                for(int i = 0;i<n;i++)
2387                {
2388                        pair<vec,simplex*> condition_and_simplex = choose_simplex();
2389
2390                        pair<double,double> probability_and_sigma = choose_sigma(condition_and_simplex.second);
2391
2392                        int dimension = condition_and_simplex.second->vertices.size()-1;
2393
2394                        mat jacobian(dimension,dimension);
2395                        vec gradient = condition_and_simplex.first.right(dimension);
2396
2397                        vertex* base_vert = *condition_and_simplex.second->vertices.begin();
2398
2399                        //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2400                               
2401                        int row_count = 0;
2402
2403                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++condition_and_simplex.second->vertices.begin();vert_ref!=condition_and_simplex.second->vertices.end();vert_ref++)
2404                        {
2405                                vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2406
2407                                //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2408                                       
2409                                vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2410
2411                                jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2412
2413                                row_count++;
2414                        }                               
2415                               
2416                        //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;                 
2417
2418                        /// \todo Is this correct? Are the random coordinates really jointly uniform? I don't know.
2419                        vec sample_coords;
2420                        double sampling_diff = 1;
2421                        for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2422                        {
2423                                double rnumber = randu()*sampling_diff;
2424
2425                                sample_coords.ins(0,rnumber);
2426
2427                                sampling_diff -= rnumber;
2428                        }
2429
2430                        sample_coords = jacobian.T()*sample_coords+(*base_vert).get_coordinates();
2431
2432                        vec extended_coords = sample_coords;
2433                        extended_coords.ins(0,-1.0);
2434
2435                        double exponent = extended_coords*condition_and_simplex.first;
2436                        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);
2437                        sample_prob *= probability_and_sigma.first;
2438
2439                        sample_coords.ins(0,probability_and_sigma.second);
2440
2441                        samples.ins_col(0,sample_coords);
2442                        probabilities.ins(0,sample_prob);
2443                }
2444       
2445                return pair<vec,mat>(probabilities,samples);
2446        }
2447
2448        int logfact(int factor)
2449        {
2450                if(factor>0)
2451                {
2452                        return factor+logfact(factor-1);
2453                }
2454                else
2455                {
2456                        return 0;
2457                }
2458        }
2459protected:
2460
2461        /// A method for creating plain default statistic representing only the range of the parameter space.
2462    void create_statistic(int number_of_parameters, double soft_prior_parameter)
2463        {
2464                /*
2465                for(int i = 0;i<number_of_parameters;i++)
2466                {
2467                        vec condition_vec = zeros(number_of_parameters+1);
2468                        condition_vec[i+1]  = 1;
2469
2470                        condition* new_condition = new condition(condition_vec);
2471                       
2472                        conditions.push_back(new_condition);
2473                }
2474                */
2475
2476                // An empty vector of coordinates.
2477                vec origin_coord;       
2478
2479                // We create an origin - this point will have all the coordinates zero, but now it has an empty vector of coords.
2480                vertex *origin = new vertex(origin_coord);
2481
2482                origin->my_emlig = this;
2483               
2484                /*
2485                // As a statistic, we have to create a vector of vectors of polyhedron pointers. It will then represent the Hasse
2486                // diagram. First we create a vector of polyhedrons..
2487                list<polyhedron*> origin_vec;
2488
2489                // ..we fill it with the origin..
2490                origin_vec.push_back(origin);
2491
2492                // ..and we fill the statistic with the created vector.
2493                statistic.push_back(origin_vec);
2494                */
2495
2496                statistic = *(new c_statistic());               
2497               
2498                statistic.append_polyhedron(0, origin);
2499
2500                // Now we have a statistic for a zero dimensional space. Regarding to how many dimensional space we need to
2501                // describe, we have to widen the descriptional default statistic. We use an iterative procedure as follows:
2502                for(int i=0;i<number_of_parameters;i++)
2503                {
2504                        // We first will create two new vertices. These will be the borders of the parameter space in the dimension
2505                        // of newly added parameter. Therefore they will have all coordinates except the last one zero. We get the
2506                        // right amount of zero cooridnates by reading them from the origin
2507                        vec origin_coord = origin->get_coordinates();   
2508
2509                       
2510
2511                        // And we incorporate the nonzero coordinates into the new cooordinate vectors
2512                        vec origin_coord1 = concat(origin_coord,-max_range); 
2513                        vec origin_coord2 = concat(origin_coord,max_range);                             
2514                                       
2515
2516                        // Now we create the points
2517                        vertex* new_point1 = new vertex(origin_coord1);
2518                        vertex* new_point2 = new vertex(origin_coord2);
2519
2520                        new_point1->my_emlig = this;
2521                        new_point2->my_emlig = this;
2522                       
2523                        //*********************************************************************************************************
2524                        // The algorithm for recursive build of a new Hasse diagram representing the space structure from the old
2525                        // diagram works so that you create two copies of the old Hasse diagram, you shift them up one level (points
2526                        // will be segments, segments will be areas etc.) and you connect each one of the original copied polyhedrons
2527                        // with its offspring by a parent-child relation. Also each of the segments in the first (second) copy is
2528                        // connected to the first (second) newly created vertex by a parent-child relation.
2529                        //*********************************************************************************************************
2530
2531
2532                        /*
2533                        // Create the vectors of vectors of pointers to polyhedrons to hold the copies of the old Hasse diagram
2534                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic1;
2535                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic2;
2536                        */
2537
2538                        c_statistic* new_statistic1 = new c_statistic();
2539                        c_statistic* new_statistic2 = new c_statistic();
2540
2541                       
2542                        // Copy the statistic by rows                   
2543                        for(int j=0;j<statistic.size();j++)
2544                        {
2545                               
2546
2547                                // an element counter
2548                                int element_number = 0;
2549
2550                                /*
2551                                vector<polyhedron*> supportnew_1;
2552                                vector<polyhedron*> supportnew_2;
2553
2554                                new_statistic1.push_back(supportnew_1);
2555                                new_statistic2.push_back(supportnew_2);
2556                                */
2557
2558                                // for each polyhedron in the given row
2559                                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[j];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
2560                                {       
2561                                        // Append an extra zero coordinate to each of the vertices for the new dimension
2562                                        // If vert_ref is at the first index => we loop through vertices
2563                                        if(j == 0)
2564                                        {
2565                                                // cast the polyhedron pointer to a vertex pointer and push a zero to its vector of coordinates
2566                                                ((vertex*) horiz_ref)->push_coordinate(0);
2567                                        }
2568                                        /*
2569                                        else
2570                                        {
2571                                                ((toprow*) (*horiz_ref))->condition.ins(0,0);
2572                                        }*/
2573
2574                                        // if it has parents
2575                                        if(!horiz_ref->parents.empty())
2576                                        {
2577                                                // save the relative address of this child in a vector kids_rel_addresses of all its parents.
2578                                                // This information will later be used for copying the whole Hasse diagram with each of the
2579                                                // relations contained within.
2580                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = horiz_ref->parents.begin();parent_ref != horiz_ref->parents.end();parent_ref++)
2581                                                {
2582                                                        (*parent_ref)->kids_rel_addresses.push_back(element_number);                                                   
2583                                                }                                               
2584                                        }
2585
2586                                        // **************************************************************************************************
2587                                        // Here we begin creating a new polyhedron, which will be a copy of the old one. Each such polyhedron
2588                                        // will be created as a toprow, but this information will be later forgotten and only the polyhedrons
2589                                        // in the top row of the Hasse diagram will be considered toprow for later use.
2590                                        // **************************************************************************************************
2591
2592                                        // First we create vectors specifying a toprow condition. In the case of a preconstructed statistic
2593                                        // this condition will be a vector of zeros. There are two vectors, because we need two copies of
2594                                        // the original Hasse diagram.
2595                                        vec vec1;
2596                                        vec vec2;
2597                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2598                                        {                                       
2599                                                vec1 = ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum;
2600                                                vec1.ins(vec1.size(),-soft_prior_parameter);
2601
2602                                                vec2 = ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum;
2603                                                vec2.ins(vec2.size(),soft_prior_parameter);
2604                                        }
2605                                        else
2606                                        {                                               
2607                                                vec1.ins(0,-soft_prior_parameter);
2608                                                vec2.ins(0,soft_prior_parameter);
2609
2610                                                vec1.ins(0,-1);
2611                                                vec2.ins(0,-1);
2612                                        }
2613                                       
2614                                        cout << vec1 << endl;
2615                                        cout << vec2 << endl;
2616
2617
2618                                        // We create a new toprow with the previously specified condition.
2619                                        toprow* current_copy1 = new toprow(vec1, this->condition_order);
2620                                        toprow* current_copy2 = new toprow(vec2, this->condition_order);
2621
2622                                        current_copy1->my_emlig = this;
2623                                        current_copy2->my_emlig = this;
2624
2625                                        // The vertices of the copies will be inherited, because there will be a parent/child relation
2626                                        // between each polyhedron and its offspring (comming from the copy) and a parent has all the
2627                                        // vertices of its child plus more.
2628                                        for(set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();vertex_ref!=horiz_ref->vertices.end();vertex_ref++)
2629                                        {
2630                                                current_copy1->vertices.insert(*vertex_ref);
2631                                                current_copy2->vertices.insert(*vertex_ref);                                           
2632                                        }
2633                                       
2634                                        // The only new vertex of the offspring should be the newly created point.
2635                                        current_copy1->vertices.insert(new_point1);
2636                                        current_copy2->vertices.insert(new_point2);                                     
2637                                       
2638                                        // This method guarantees that each polyhedron is already triangulated, therefore its triangulation
2639                                        // is only one set of vertices and it is the set of all its vertices.
2640                                        simplex* t_simplex1 = new simplex(current_copy1->vertices);
2641                                        simplex* t_simplex2 = new simplex(current_copy2->vertices);                                     
2642                                       
2643                                        current_copy1->triangulation.insert(t_simplex1);
2644                                        current_copy2->triangulation.insert(t_simplex2);                                       
2645                                       
2646                                        // Now we have copied the polyhedron and we have to copy all of its relations. Because we are copying
2647                                        // in the Hasse diagram from bottom up, we always have to copy the parent/child relations to all the
2648                                        // kids and when we do that and know the child, in the child we will remember the parent we came from.
2649                                        // This way all the parents/children relations are saved in both the parent and the child.
2650                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2651                                        {
2652                                                for(list<int>::iterator kid_ref = horiz_ref->kids_rel_addresses.begin();kid_ref!=horiz_ref->kids_rel_addresses.end();kid_ref++)
2653                                                {       
2654                                                        polyhedron* new_kid1 = new_statistic1->rows[j-1];
2655                                                        polyhedron* new_kid2 = new_statistic2->rows[j-1];
2656
2657                                                        // THIS IS NOT EFFECTIVE: It could be improved by having the list indexed for new_statistic, but
2658                                                        // not indexed for statistic. Hopefully this will not cause a big slowdown - happens only offline.
2659                                                        if(*kid_ref)
2660                                                        {
2661                                                                for(int k = 1;k<=(*kid_ref);k++)
2662                                                                {
2663                                                                        new_kid1=new_kid1->next_poly;
2664                                                                        new_kid2=new_kid2->next_poly;
2665                                                                }
2666                                                        }
2667                                                       
2668                                                        // find the child and save the relation to the parent
2669                                                        current_copy1->children.push_back(new_kid1);
2670                                                        current_copy2->children.push_back(new_kid2);
2671
2672                                                        // in the child save the parents' address
2673                                                        new_kid1->parents.push_back(current_copy1);
2674                                                        new_kid2->parents.push_back(current_copy2);
2675                                                }                                               
2676
2677                                                // Here we clear the parents kids_rel_addresses vector for later use (when we need to widen the
2678                                                // Hasse diagram again)
2679                                                horiz_ref->kids_rel_addresses.clear();
2680                                        }
2681                                        // If there were no children previously, we are copying a polyhedron that has been a vertex before.
2682                                        // In this case it is a segment now and it will have a relation to its mother (copywise) and to the
2683                                        // newly created point. Here we create the connection to the new point, again from both sides.
2684                                        else
2685                                        {
2686                                                // Add the address of the new point in the former vertex
2687                                                current_copy1->children.push_back(new_point1);
2688                                                current_copy2->children.push_back(new_point2);
2689
2690                                                // Add the address of the former vertex in the new point
2691                                                new_point1->parents.push_back(current_copy1);
2692                                                new_point2->parents.push_back(current_copy2);
2693                                        }
2694
2695                                        // Save the mother in its offspring
2696                                        current_copy1->children.push_back(horiz_ref);
2697                                        current_copy2->children.push_back(horiz_ref);
2698
2699                                        // Save the offspring in its mother
2700                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy1);
2701                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy2);   
2702                                                               
2703                                       
2704                                        // Add the copies into the relevant statistic. The statistic will later be appended to the previous
2705                                        // Hasse diagram
2706                                        new_statistic1->append_polyhedron(j,current_copy1);
2707                                        new_statistic2->append_polyhedron(j,current_copy2);
2708                                       
2709                                        // Raise the count in the vector of polyhedrons
2710                                        element_number++;                       
2711                                       
2712                                }
2713                               
2714                        }
2715
2716                        /*
2717                        statistic.begin()->push_back(new_point1);
2718                        statistic.begin()->push_back(new_point2);
2719                        */
2720
2721                        statistic.append_polyhedron(0, new_point1);
2722                        statistic.append_polyhedron(0, new_point2);
2723
2724                        // Merge the new statistics into the old one. This will either be the final statistic or we will
2725                        // reenter the widening loop.
2726                        for(int j=0;j<new_statistic1->size();j++)
2727                        {
2728                                /*
2729                                if(j+1==statistic.size())
2730                                {
2731                                        list<polyhedron*> support;
2732                                        statistic.push_back(support);
2733                                }
2734                               
2735                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic1[j].begin(),new_statistic1[j].end());
2736                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic2[j].begin(),new_statistic2[j].end());
2737                                */
2738                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic1->rows[j],new_statistic1->row_ends[j]);
2739                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic2->rows[j],new_statistic2->row_ends[j]);
2740                        }                       
2741                }
2742
2743                /*
2744                vector<list<toprow*>> toprow_statistic;
2745                int line_count = 0;
2746
2747                for(vector<list<polyhedron*>>::iterator polyhedron_ref = ++statistic.begin(); polyhedron_ref!=statistic.end();polyhedron_ref++)
2748                {
2749                        list<toprow*> support_list;
2750                        toprow_statistic.push_back(support_list);                                               
2751
2752                        for(list<polyhedron*>::iterator polyhedron_ref2 = polyhedron_ref->begin(); polyhedron_ref2 != polyhedron_ref->end(); polyhedron_ref2++)
2753                        {
2754                                toprow* support_top = (toprow*)(*polyhedron_ref2);
2755
2756                                toprow_statistic[line_count].push_back(support_top);
2757                        }
2758
2759                        line_count++;
2760                }*/
2761
2762                /*
2763                vector<int> sizevector;
2764                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
2765                {
2766                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
2767                }
2768                */
2769               
2770        }
2771       
2772};
2773
2774
2775
2776//! Robust Bayesian AR model for Multicriteria-Laplace-Inverse-Gamma density
2777class RARX //: public BM
2778{
2779private:
2780        bool has_constant;
2781
2782        int window_size;       
2783
2784        list<vec> conditions;
2785
2786public:
2787        emlig* posterior;
2788
2789        RARX(int number_of_parameters, const int window_size, bool has_constant)//:BM()
2790        {
2791                this->has_constant = has_constant;
2792               
2793                posterior = new emlig(number_of_parameters,true,0.001);
2794
2795                this->window_size = window_size;               
2796        };
2797
2798        void bayes(itpp::vec yt)
2799        {
2800                if(has_constant)
2801                {
2802                        int c_size = yt.size();
2803                       
2804                        yt.ins(c_size,1.0);
2805                }               
2806
2807                if(yt.size() == posterior->number_of_parameters+1)
2808                {
2809                        conditions.push_back(yt);               
2810                }
2811                else
2812                {
2813                        throw new exception("Wrong condition size for bayesian data update!");
2814                }
2815
2816                //posterior->step_me(0);
2817               
2818                /// \TODO tohle je spatne, tady musi byt jiny vypocet poctu podminek, kdyby nejaka byla multiplicitni, tak tohle bude spatne
2819                if(conditions.size()>window_size && window_size!=0)
2820                {                       
2821                        posterior->add_and_remove_condition(yt,conditions.front());
2822                        conditions.pop_front();
2823
2824                        //posterior->step_me(1);
2825                }
2826                else
2827                {
2828                        posterior->add_condition(yt);
2829                }
2830
2831               
2832                               
2833        }
2834
2835};
2836
2837
2838
2839#endif //TRAGE_H
Note: See TracBrowser for help on using the browser.