root/applications/robust/robustlib.h @ 1366

Revision 1366, 83.6 kB (checked in by sindj, 13 years ago)

Jupiijahou, snad se podarilo dobojovat s normalizacnim faktorem. Pridany vsechny potrebne logaritmy do log_nc. 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 = 10;//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, double soft_prior_parameter)
1066        {       
1067                this->number_of_parameters = number_of_parameters;
1068
1069                condition_order = number_of_parameters+2;
1070                                               
1071                create_statistic(number_of_parameters, soft_prior_parameter);
1072
1073                //step_me(10);
1074
1075                min_ll = numeric_limits<double>::max();         
1076
1077               
1078                double normalization_factor = 0;
1079                int counter = 0;
1080                for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.get_end();top_ref=top_ref->next_poly)
1081                {
1082                        counter++;
1083                        toprow* cur_toprow = (toprow*)top_ref;
1084                               
1085                        set<simplex*>::iterator cur_simplex = cur_toprow->triangulation.begin();
1086                        normalization_factor += cur_toprow->integrate_simplex(*cur_simplex,'X');
1087                }
1088
1089                log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2)-(condition_order-number_of_parameters-2)*log(2.0);
1090
1091                /*
1092                cout << "part1: " << log(normalization_factor) << endl;
1093                cout << "part2: " << logfact(condition_order-number_of_parameters-2) << endl;
1094                pause(1);
1095                */
1096               
1097
1098        }
1099
1100        /// A constructor for creating an emlig when the user wants to create the statistic by himself. The creation of a
1101        /// statistic is needed outside the constructor. Used for a user defined prior distribution on the parameters.
1102        emlig(c_statistic statistic, int condition_order)
1103        {
1104                this->statistic = statistic;   
1105
1106                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1107
1108                this->condition_order = condition_order;
1109        }
1110
1111
1112        void step_me(int marker)
1113        {
1114               
1115                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1116                {
1117                        //int zero = 0;
1118                        //int one  = 0;
1119                        //int two  = 0;
1120
1121                        for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[i];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1122                        {
1123                               
1124                               
1125                                if(i==statistic.size()-1)
1126                                {
1127                                        cout << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << "   " << ((toprow*)horiz_ref)->probability << endl;
1128                                        cout << "Condition: " << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << endl;
1129                                        cout << "Order:" << ((toprow*)horiz_ref)->condition_order << endl;
1130                                }
1131                               
1132
1133                                // cout << "Stepped." << endl;
1134
1135                                if(marker==101)
1136                                {
1137                                        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())
1138                                        {
1139                                                cout << "Cleaning error!" << endl;
1140                                        }
1141                               
1142                                }
1143
1144                                for(set<simplex*>::iterator sim_ref = (*horiz_ref).triangulation.begin();sim_ref!=(*horiz_ref).triangulation.end();sim_ref++)
1145                                {
1146                                        if((*sim_ref)->vertices.size()!=i+1)
1147                                        {
1148                                                cout << "Something is wrong." << endl;
1149                                        }
1150                                }
1151                               
1152                                /*
1153                                if(i==0)
1154                                {
1155                                        cout << ((vertex*)horiz_ref)->get_coordinates() << endl;
1156                                }
1157                                */
1158
1159                                /*
1160                                char* string = "Checkpoint";
1161
1162
1163                                if((*horiz_ref).parentconditions.size()==0)
1164                                {
1165                                        zero++;
1166                                }
1167                                else if((*horiz_ref).parentconditions.size()==1)
1168                                {
1169                                        one++;                                 
1170                                }
1171                                else
1172                                {
1173                                        two++;
1174                                }
1175                                */
1176                               
1177                        }
1178                }
1179               
1180
1181                /*
1182                list<vec> table_entries;
1183                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.row_ends[statistic.size()-1];horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1184                {
1185                        toprow *current_toprow = (toprow*)(horiz_ref);
1186                        for(list<set<vertex*>>::iterator tri_ref = current_toprow->triangulation.begin();tri_ref!=current_toprow->triangulation.end();tri_ref++)
1187                        {
1188                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*tri_ref).begin();vert_ref!=(*tri_ref).end();vert_ref++)
1189                                {
1190                                        vec table_entry = vec();
1191                                       
1192                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates()*current_toprow->condition.get(1,current_toprow->condition.size()-1)-current_toprow->condition.get(0,0));
1193                                       
1194                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates());
1195
1196                                        table_entries.push_back(table_entry);
1197                                }
1198                        }                       
1199                }
1200
1201                unique(table_entries.begin(),table_entries.end());
1202
1203                               
1204               
1205                for(list<vec>::iterator entry_ref = table_entries.begin();entry_ref!=table_entries.end();entry_ref++)
1206                {
1207                        ofstream myfile;
1208                        myfile.open("robust_data.txt", ios::out | ios::app);
1209                        if (myfile.is_open())
1210                        {
1211                                for(int i = 0;i<(*entry_ref).size();i++)
1212                                {
1213                                        myfile << (*entry_ref)[i] << ";";
1214                                }
1215                                myfile << endl;
1216                       
1217                                myfile.close();
1218                        }
1219                        else
1220                        {
1221                                cout << "File problem." << endl;
1222                        }
1223                }
1224                */
1225               
1226
1227                return;
1228        }
1229
1230        int statistic_rowsize(int row)
1231        {
1232                return statistic.row_size(row);
1233        }
1234
1235        void add_condition(vec toadd)
1236        {
1237                vec null_vector = "";
1238
1239                add_and_remove_condition(toadd, null_vector);
1240        }
1241
1242
1243        void remove_condition(vec toremove)
1244        {               
1245                vec null_vector = "";
1246
1247                add_and_remove_condition(null_vector, toremove);       
1248        }
1249
1250        void add_and_remove_condition(vec toadd, vec toremove)
1251        {
1252               
1253                //step_me(0);
1254                normalization_factor = 0;
1255                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1256
1257                bool should_remove = (toremove.size() != 0);
1258                bool should_add    = (toadd.size() != 0);
1259
1260                if(should_remove)
1261                {
1262                        condition_order--;
1263                }
1264
1265                if(should_add)
1266                {
1267                        condition_order++;
1268                }
1269
1270                for_splitting.clear();
1271                for_merging.clear();
1272
1273                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1274                {
1275                        list<polyhedron*> empty_split;
1276                        list<polyhedron*> empty_merge;
1277
1278                        for_splitting.push_back(empty_split);
1279                        for_merging.push_back(empty_merge);
1280                }
1281
1282                list<condition*>::iterator toremove_ref = conditions.end();
1283                bool condition_should_be_added = should_add;
1284
1285                for(list<condition*>::iterator ref = conditions.begin();ref!=conditions.end();ref++)
1286                {
1287                        if(should_remove)
1288                        {
1289                                if((*ref)->value == toremove)
1290                                {
1291                                        if((*ref)->multiplicity>1)
1292                                        {
1293                                                (*ref)->multiplicity--;
1294
1295                                                alter_toprow_conditions(*ref,false);
1296
1297                                                should_remove = false;
1298                                        }
1299                                        else
1300                                        {
1301                                                toremove_ref = ref;                                                     
1302                                        }
1303                                }
1304                        }
1305
1306                        if(should_add)
1307                        {
1308                                if((*ref)->value == toadd)
1309                                {
1310                                        (*ref)->multiplicity++;
1311
1312                                        alter_toprow_conditions(*ref,true);
1313
1314                                        should_add = false;
1315
1316                                        condition_should_be_added = false;
1317                                }                               
1318                        }
1319                }       
1320
1321                condition* condition_to_remove = NULL;
1322
1323                if(toremove_ref!=conditions.end())
1324                {
1325                        condition_to_remove = *toremove_ref;
1326                        conditions.erase(toremove_ref);                 
1327                }
1328
1329                condition* condition_to_add = NULL;
1330
1331                if(condition_should_be_added)
1332                {
1333                        condition* new_condition = new condition(toadd);
1334                       
1335                        conditions.push_back(new_condition);
1336                        condition_to_add = new_condition;
1337                }               
1338               
1339                for(polyhedron* horizontal_position = statistic.rows[0];horizontal_position!=statistic.get_end();horizontal_position=horizontal_position->next_poly)
1340                {               
1341                        vertex* current_vertex = (vertex*)horizontal_position;
1342                       
1343                        if(should_add||should_remove)
1344                        {
1345                                vec appended_coords = current_vertex->get_coordinates();
1346                                appended_coords.ins(0,-1.0);                           
1347
1348                                if(should_add)
1349                                {
1350                                        double local_condition = 0;// = toadd*(appended_coords.first/=appended_coords.second);
1351
1352                                        local_condition = appended_coords*toadd;
1353
1354                                        // cout << "Vertex multiplicity: "<< current_vertex->get_multiplicity() << endl;
1355
1356                                        current_vertex->set_state(local_condition,SPLIT);
1357
1358                                        /// \TODO There should be a rounding error tolerance used here to insure we are not having too many points because of rounding error.
1359                                        if(local_condition == 0)
1360                                        {
1361                                                cout << "Condition to add: " << toadd << endl;
1362                                                cout << "Vertex coords: " << appended_coords << endl;
1363
1364                                                current_vertex->totally_neutral = true;
1365
1366                                                current_vertex->raise_multiplicity();
1367                                                current_vertex->parentconditions.insert(condition_to_add);                                             
1368                                        }
1369                                        else
1370                                        {
1371                                                current_vertex->totally_neutral = false;
1372                                        }
1373                                }
1374                       
1375                                if(should_remove)
1376                                {                                       
1377                                        set<condition*>::iterator cond_ref;
1378                                       
1379                                        for(cond_ref = current_vertex->parentconditions.begin();cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end();cond_ref++)
1380                                        {
1381                                                if(*cond_ref == condition_to_remove)
1382                                                {
1383                                                        break;
1384                                                }
1385                                        }
1386
1387                                        if(cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end())
1388                                        {
1389                                                current_vertex->parentconditions.erase(cond_ref);
1390                                                current_vertex->set_state(0,MERGE);
1391                                                for_merging[0].push_back(current_vertex);
1392                                        }
1393                                        else
1394                                        {
1395                                                double local_condition = toremove*appended_coords;
1396                                                current_vertex->set_state(local_condition,MERGE);
1397                                        }
1398                                }                               
1399                        }
1400
1401                        send_state_message(current_vertex, condition_to_add, condition_to_remove, 0);           
1402                       
1403                }
1404
1405                // step_me(1);
1406               
1407                if(should_remove)
1408                {
1409                        /*
1410                        for(int i = 0;i<for_merging.size();i++)
1411                        {
1412                                for(list<polyhedron*>::iterator merge_ref = for_merging[i].begin();merge_ref!=for_merging[i].end();merge_ref++)
1413                                {
1414                                       
1415                                        for(list<polyhedron*>::iterator par_ref = (*merge_ref)->children.begin();par_ref!=(*merge_ref)->children.end();par_ref++)
1416                                        {
1417                                                if(find((*par_ref)->parents.begin(),(*par_ref)->parents.end(),(*merge_ref))==(*par_ref)->parents.end())
1418                                                {
1419                                                        cout << "Parent/child relations are not matched!" << endl;
1420                                                }
1421                                        }
1422                                       
1423                                        //cout << (*merge_ref)->get_state(MERGE) << ",";
1424                                }
1425
1426                                // cout << endl;
1427                        }
1428                        */
1429                       
1430                       
1431
1432                        cout << "Merging." << endl;
1433
1434                        set<vertex*> vertices_to_be_reduced;                   
1435                       
1436                        int k = 1;
1437
1438                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = for_merging.begin();vert_ref<for_merging.end();vert_ref++)
1439                        {
1440                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator merge_ref = vert_ref->rbegin();merge_ref!=vert_ref->rend();merge_ref++)
1441                                {
1442                                        if((*merge_ref)->get_multiplicity()>1)
1443                                        {
1444                                                (*merge_ref)->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1445
1446                                                if(k==1)
1447                                                {
1448                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1449                                                }
1450                                                else
1451                                                {
1452                                                        (*merge_ref)->lower_multiplicity();
1453                                                }       
1454
1455                                                if((*merge_ref)->get_state(SPLIT)!=0||(*merge_ref)->totally_neutral)
1456                                                {
1457                                                        (*merge_ref)->positivechildren.clear();
1458                                                        (*merge_ref)->negativechildren.clear();
1459                                                        (*merge_ref)->neutralchildren.clear();                                         
1460                                                        (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.clear();                                             
1461                                                        (*merge_ref)->positiveneutralvertices.clear();
1462                                                        (*merge_ref)->negativeneutralvertices.clear();
1463                                                        (*merge_ref)->totally_neutral = NULL;
1464                                                        (*merge_ref)->kids_rel_addresses.clear();
1465                                                }
1466                                        }
1467                                        else
1468                                        {
1469                                                bool will_be_split = false;
1470                                               
1471                                                toprow* current_positive = (toprow*)(*merge_ref)->positiveparent;
1472                                                toprow* current_negative = (toprow*)(*merge_ref)->negativeparent;
1473
1474                                                if(current_positive->totally_neutral!=current_negative->totally_neutral)
1475                                                {
1476                                                        throw new exception("Both polyhedrons must be totally neutral if they should be merged!");
1477                                                }
1478
1479                                                //current_positive->condition_sum -= toremove;
1480                                                //current_positive->condition_order--;
1481
1482                                                current_positive->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1483                                               
1484                                                current_positive->children.insert(current_positive->children.end(),current_negative->children.begin(),current_negative->children.end());
1485                                                current_positive->children.remove(*merge_ref);
1486
1487                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_negative->children.begin();child_ref!=current_negative->children.end();child_ref++)
1488                                                {
1489                                                        (*child_ref)->parents.remove(current_negative);
1490                                                        (*child_ref)->parents.push_back(current_positive);                                                                                                     
1491                                                }
1492
1493                                                // current_positive->parents.insert(current_positive->parents.begin(),current_negative->parents.begin(),current_negative->parents.end());
1494                                                // unique(current_positive->parents.begin(),current_positive->parents.end());
1495
1496                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_negative->parents.begin();parent_ref!=current_negative->parents.end();parent_ref++)
1497                                                {
1498                                                        (*parent_ref)->children.remove(current_negative);
1499
1500                                                        switch(current_negative->get_state(SPLIT))
1501                                                        {
1502                                                        case -1:
1503                                                                (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_negative);
1504                                                                break;
1505                                                        case 0:
1506                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_negative);                                                               
1507                                                                break;
1508                                                        case 1:
1509                                                                (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_negative);
1510                                                                break;
1511                                                        }
1512                                                        //(*parent_ref)->children.push_back(current_positive);
1513                                                }
1514
1515                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)!=0&&current_negative->get_state(SPLIT)==0)
1516                                                {
1517                                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_positive->parents.begin();parent_ref!=current_positive->parents.end();parent_ref++)
1518                                                        {
1519                                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)==1)
1520                                                                {
1521                                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_positive);
1522                                                                }
1523                                                                else
1524                                                                {
1525                                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_positive);
1526                                                                }
1527
1528                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.push_back(current_positive);
1529                                                        }
1530
1531                                                        current_positive->set_state(0,SPLIT);
1532                                                        for_splitting[k].push_back(current_positive);
1533
1534                                                        will_be_split = true;
1535                                                }
1536                                               
1537                                                if((current_positive->get_state(SPLIT)==0&&!current_positive->totally_neutral)||(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral))
1538                                                {
1539                                                        current_positive->negativechildren.insert(current_positive->negativechildren.end(),current_negative->negativechildren.begin(),current_negative->negativechildren.end());                                               
1540                                                       
1541                                                        current_positive->positivechildren.insert(current_positive->positivechildren.end(),current_negative->positivechildren.begin(),current_negative->positivechildren.end());
1542                                                                                                       
1543                                                        current_positive->neutralchildren.insert(current_positive->neutralchildren.end(),current_negative->neutralchildren.begin(),current_negative->neutralchildren.end());
1544                                               
1545                                                        switch((*merge_ref)->get_state(SPLIT))
1546                                                        {
1547                                                        case -1:
1548                                                                current_positive->negativechildren.remove(*merge_ref);
1549                                                                break;
1550                                                        case 0:
1551                                                                current_positive->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1552                                                                break;
1553                                                        case 1:
1554                                                                current_positive->positivechildren.remove(*merge_ref);
1555                                                                break;
1556                                                        }
1557
1558                                                        /*
1559                                                        current_positive->totallyneutralchildren.insert(current_negative->totallyneutralchildren.begin(),current_negative->totallyneutralchildren.end());
1560                                                       
1561                                                        current_positive->totallyneutralchildren.erase(*merge_ref);
1562                                                        */
1563
1564                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.insert(current_negative->totallyneutralgrandchildren.begin(),current_negative->totallyneutralgrandchildren.end());
1565
1566                                                        current_positive->negativeneutralvertices.insert(current_negative->negativeneutralvertices.begin(),current_negative->negativeneutralvertices.end());
1567                                                        current_positive->positiveneutralvertices.insert(current_negative->positiveneutralvertices.begin(),current_negative->positiveneutralvertices.end());
1568
1569                                                        will_be_split = true;
1570                                                }
1571                                                else
1572                                                {                                                       
1573                                                        current_positive->positivechildren.clear();
1574                                                        current_positive->negativechildren.clear();
1575                                                        current_positive->neutralchildren.clear();
1576                                                        // current_positive->totallyneutralchildren.clear();
1577                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.clear();                                                         
1578                                                        current_positive->positiveneutralvertices.clear();
1579                                                        current_positive->negativeneutralvertices.clear();
1580                                                        current_positive->totally_neutral = NULL;
1581                                                        current_positive->kids_rel_addresses.clear();                                           
1582                                                }                                                                                               
1583                                               
1584                                                current_positive->vertices.insert(current_negative->vertices.begin(),current_negative->vertices.end());
1585                                               
1586                                               
1587                                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*merge_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*merge_ref)->vertices.end();vert_ref++)
1588                                                {
1589                                                        if((*vert_ref)->get_multiplicity()==1)
1590                                                        {
1591                                                                current_positive->vertices.erase(*vert_ref);
1592                                                               
1593                                                                if(will_be_split)
1594                                                                {
1595                                                                        current_positive->negativeneutralvertices.erase(*vert_ref);
1596                                                                        current_positive->positiveneutralvertices.erase(*vert_ref);
1597                                                                }
1598                                                        }
1599                                                }
1600                                               
1601                                                if(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral)
1602                                                {
1603                                                        for_splitting[k].remove(current_negative);     
1604                                                }
1605
1606                                               
1607                                               
1608                                                if(current_positive->totally_neutral)
1609                                                {
1610                                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_negative->grandparents.begin();grand_ref!=current_negative->grandparents.end();grand_ref++)
1611                                                        {
1612                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_negative);
1613                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(current_positive);
1614                                                        }                                                       
1615                                                }                                       
1616
1617                                                current_positive->grandparents.clear();
1618                               
1619                                                normalization_factor += current_positive->triangulate(k==for_splitting.size()-1 && !will_be_split);
1620                                               
1621                                                statistic.delete_polyhedron(k,current_negative);
1622
1623                                                delete current_negative;
1624
1625                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = (*merge_ref)->children.begin();child_ref!=(*merge_ref)->children.end();child_ref++)
1626                                                {
1627                                                        (*child_ref)->parents.remove(*merge_ref);
1628                                                }
1629
1630                                                /*
1631                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = (*merge_ref)->parents.begin();parent_ref!=(*merge_ref)->parents.end();parent_ref++)
1632                                                {
1633                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(*merge_ref);
1634                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(*merge_ref);
1635                                                        (*parent_ref)->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1636                                                        (*parent_ref)->children.remove(*merge_ref);
1637                                                }
1638                                                */
1639
1640                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ch_ref = (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.begin();grand_ch_ref!=(*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ch_ref++)
1641                                                {
1642                                                        (*grand_ch_ref)->grandparents.erase(*merge_ref);
1643                                                }
1644
1645                                               
1646                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_p_ref = (*merge_ref)->grandparents.begin();grand_p_ref!=(*merge_ref)->grandparents.end();grand_p_ref++)
1647                                                {
1648                                                        (*grand_p_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(*merge_ref);
1649                                                }                               
1650
1651                                                statistic.delete_polyhedron(k-1,*merge_ref);
1652
1653                                               
1654
1655                                                if(k==1)
1656                                                {                                                       
1657                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1658                                                        for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1659                                                }
1660                                                else
1661                                                {
1662                                                        delete (*merge_ref);
1663                                                        for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1664                                                }
1665                                        }
1666                                }                       
1667                       
1668                                k++;
1669
1670                        }
1671
1672                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = vertices_to_be_reduced.begin();vert_ref!=vertices_to_be_reduced.end();vert_ref++)
1673                        {
1674                                if((*vert_ref)->get_multiplicity()>1)
1675                                {
1676                                        (*vert_ref)->lower_multiplicity();
1677                                }
1678                                else
1679                                {
1680                                        delete (*vert_ref);
1681                                }
1682                        }
1683
1684                        delete condition_to_remove;
1685                }
1686               
1687               
1688                vector<int> sizevector;
1689                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1690                {
1691                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1692                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1693                }
1694               
1695
1696                cout << endl;           
1697
1698                if(should_add)
1699                {
1700                        cout << "Splitting." << endl;
1701
1702                        int k = 1;
1703                        int counter = 0;
1704
1705                        vector<list<polyhedron*>>::iterator beginning_ref = ++for_splitting.begin();
1706
1707                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = beginning_ref;vert_ref<for_splitting.end();vert_ref++)
1708                        {                       
1709
1710                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator split_ref = vert_ref->rbegin();split_ref != vert_ref->rend();split_ref++)
1711                                {
1712                                        counter++;
1713                                       
1714                                        polyhedron* new_totally_neutral_child;
1715
1716                                        polyhedron* current_polyhedron = (*split_ref);
1717                                       
1718                                        if(vert_ref == beginning_ref)
1719                                        {
1720                                                vec coordinates1 = ((vertex*)(*(current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();                                             
1721                                                vec coordinates2 = ((vertex*)(*(++current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();
1722                                               
1723                                                vec extended_coord2 = coordinates2;
1724                                                extended_coord2.ins(0,-1.0);                                           
1725
1726                                                double t = (-toadd*extended_coord2)/(toadd(1,toadd.size()-1)*(coordinates1-coordinates2));                                             
1727
1728                                                vec new_coordinates = (1-t)*coordinates2+t*coordinates1;                                               
1729
1730                                                // cout << "c1:" << coordinates1 << endl << "c2:" << coordinates2 << endl << "nc:" << new_coordinates << endl;
1731
1732                                                vertex* neutral_vertex = new vertex(new_coordinates);                                           
1733
1734                                                new_totally_neutral_child = neutral_vertex;
1735                                        }
1736                                        else
1737                                        {
1738                                                toprow* neutral_toprow = new toprow();
1739                                               
1740                                                neutral_toprow->condition_sum   = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum; // tohle tu bylo driv: zeros(number_of_parameters+1);
1741                                                neutral_toprow->condition_order = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1;
1742
1743                                                new_totally_neutral_child = neutral_toprow;
1744                                        }
1745
1746                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1747                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(condition_to_add);
1748
1749                                        new_totally_neutral_child->my_emlig = this;
1750                                       
1751                                        new_totally_neutral_child->children.insert(new_totally_neutral_child->children.end(),
1752                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(),
1753                                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end());
1754
1755                                       
1756
1757                                        // cout << ((toprow*)current_polyhedron)->condition << endl << toadd << endl;
1758                                        vec cur_pos_condition = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum;
1759                                        vec cur_neg_condition = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum;
1760                                       
1761                                        if(k == number_of_parameters)
1762                                        {
1763                                                cur_pos_condition = cur_pos_condition + toadd;
1764                                                cur_neg_condition = cur_neg_condition - toadd;
1765                                        }
1766
1767                                        toprow* positive_poly = new toprow(cur_pos_condition, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1768                                        toprow* negative_poly = new toprow(cur_neg_condition, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1769
1770                                        positive_poly->my_emlig = this;
1771                                        negative_poly->my_emlig = this;
1772
1773                                        positive_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1774                                        negative_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1775
1776                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(); grand_ref != current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ref++)
1777                                        {
1778                                                (*grand_ref)->parents.push_back(new_totally_neutral_child);
1779                                               
1780                                                // tohle tu nebylo. ma to tu byt?
1781                                                //positive_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1782                                                //negative_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1783
1784                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(positive_poly);
1785                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(negative_poly);
1786
1787                                                new_totally_neutral_child->vertices.insert((*grand_ref)->vertices.begin(),(*grand_ref)->vertices.end());
1788                                        }
1789
1790                                        positive_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1791                                        negative_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1792                                       
1793
1794                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_polyhedron->parents.begin();parent_ref!=current_polyhedron->parents.end();parent_ref++)
1795                                        {
1796                                                (*parent_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(new_totally_neutral_child);
1797                                                // new_totally_neutral_child->grandparents.insert(*parent_ref);
1798
1799                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_polyhedron);
1800                                                (*parent_ref)->children.remove(current_polyhedron);
1801
1802                                                (*parent_ref)->children.push_back(positive_poly);
1803                                                (*parent_ref)->children.push_back(negative_poly);
1804                                                (*parent_ref)->positivechildren.push_back(positive_poly);
1805                                                (*parent_ref)->negativechildren.push_back(negative_poly);
1806                                        }
1807
1808                                        positive_poly->parents.insert(positive_poly->parents.end(),
1809                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1810                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1811
1812                                        negative_poly->parents.insert(negative_poly->parents.end(),
1813                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1814                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1815
1816                                       
1817
1818                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(positive_poly);
1819                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(negative_poly);
1820
1821                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->positivechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->positivechildren.end();child_ref++)
1822                                        {
1823                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1824                                                (*child_ref)->parents.push_back(positive_poly);                                         
1825                                        }                                       
1826
1827                                        positive_poly->children.insert(positive_poly->children.end(),
1828                                                                                                current_polyhedron->positivechildren.begin(),
1829                                                                                                                        current_polyhedron->positivechildren.end());
1830
1831                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->negativechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->negativechildren.end();child_ref++)
1832                                        {
1833                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1834                                                (*child_ref)->parents.push_back(negative_poly);
1835                                        }
1836
1837                                        negative_poly->children.insert(negative_poly->children.end(),
1838                                                                                                current_polyhedron->negativechildren.begin(),
1839                                                                                                                        current_polyhedron->negativechildren.end());
1840
1841                                        positive_poly->vertices.insert(current_polyhedron->positiveneutralvertices.begin(),current_polyhedron->positiveneutralvertices.end());
1842                                        positive_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1843
1844                                        negative_poly->vertices.insert(current_polyhedron->negativeneutralvertices.begin(),current_polyhedron->negativeneutralvertices.end());
1845                                        negative_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1846                                                               
1847                                        new_totally_neutral_child->triangulate(false);
1848
1849                                        normalization_factor += positive_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1850                                        normalization_factor += negative_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1851                                       
1852                                        statistic.append_polyhedron(k-1, new_totally_neutral_child);   
1853
1854                                       
1855                                       
1856                                        statistic.insert_polyhedron(k, positive_poly, current_polyhedron);
1857                                        statistic.insert_polyhedron(k, negative_poly, current_polyhedron);                                     
1858
1859                                        statistic.delete_polyhedron(k, current_polyhedron);
1860
1861                                        delete current_polyhedron;
1862                                }
1863
1864                                k++;
1865                        }
1866                }
1867
1868                /*
1869                vector<int> sizevector;
1870                //sizevector.clear();
1871                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1872                {
1873                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1874                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1875                }
1876               
1877                cout << endl;
1878                */
1879
1880                // cout << "Normalization factor: " << normalization_factor << endl;   
1881
1882                log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2)-(condition_order-number_of_parameters-2)*log(2.0);
1883
1884                /*
1885                cout << "part1: " << log(normalization_factor) << endl;
1886                cout << "part2: " << logfact(condition_order-number_of_parameters-2) << endl;
1887                pause(1);
1888                */
1889               
1890
1891                /*
1892                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)
1893                {
1894                        cout << ((toprow*)topr_ref)->condition << endl;
1895                }
1896                */
1897
1898                // step_me(101);
1899
1900        }
1901
1902        void set_correction_factors(int order)
1903                {
1904                        for(int remaining_order = correction_factors.size();remaining_order<order;remaining_order++)
1905                        {
1906                                multiset<my_ivec> factor_templates;
1907                                multiset<my_ivec> final_factors;                               
1908
1909                                my_ivec orig_template = my_ivec();                             
1910
1911                                for(int i = 1;i<number_of_parameters-remaining_order+1;i++)
1912                                {                                       
1913                                        bool in_cycle = false;
1914                                        for(int j = 0;j<=remaining_order;j++)                                   {
1915                                               
1916                                                multiset<my_ivec>::iterator fac_ref = factor_templates.begin();
1917
1918                                                do
1919                                                {
1920                                                        my_ivec current_template;
1921                                                        if(!in_cycle)
1922                                                        {
1923                                                                current_template = orig_template;
1924                                                                in_cycle = true;
1925                                                        }
1926                                                        else
1927                                                        {
1928                                                                current_template = (*fac_ref);
1929                                                                fac_ref++;
1930                                                        }                                                       
1931                                                       
1932                                                        current_template.ins(current_template.size(),i);
1933
1934                                                        // cout << "template:" << current_template << endl;
1935                                                       
1936                                                        if(current_template.size()==remaining_order+1)
1937                                                        {
1938                                                                final_factors.insert(current_template);
1939                                                        }
1940                                                        else
1941                                                        {
1942                                                                factor_templates.insert(current_template);
1943                                                        }
1944                                                }
1945                                                while(fac_ref!=factor_templates.end());
1946                                        }
1947                                }       
1948
1949                                correction_factors.push_back(final_factors);                   
1950
1951                        }
1952                }
1953
1954        pair<vec,simplex*> choose_simplex()
1955        {
1956                double rnumber = randu();
1957
1958                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
1959
1960                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
1961                double  prob_sum     = 0;       
1962                toprow* sampled_toprow;                         
1963                for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
1964                {
1965                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
1966
1967                        toprow* current_toprow = ((toprow*)top_ref);
1968
1969                        prob_sum += current_toprow->probability;
1970
1971                        if(prob_sum >= rnumber*normalization_factor)
1972                        {
1973                                sampled_toprow = (toprow*)top_ref;
1974                                break;
1975                        }
1976                        else
1977                        {
1978                                if(top_ref->next_poly==statistic.end_poly)
1979                                {
1980                                        cout << "Error.";
1981                                }
1982                        }
1983                }                               
1984
1985                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
1986                // cout << &sampled_toprow << ";";
1987
1988                rnumber = randu();                             
1989
1990                set<simplex*>::iterator s_ref;
1991                prob_sum = 0;           
1992                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
1993                {               
1994                        prob_sum += (*s_ref)->probability;
1995
1996                        if(prob_sum/sampled_toprow->probability >= rnumber)
1997                                break;
1998                }
1999
2000                return pair<vec,simplex*>(sampled_toprow->condition_sum,*s_ref);       
2001        }
2002
2003        pair<double,double> choose_sigma(simplex* sampled_simplex)
2004        {
2005                double sigma = 0;
2006                double pg_sum;
2007                double ng_sum;
2008                do
2009                {                       
2010                        double rnumber = randu();
2011                       
2012                                               
2013                        double sum_g = 0;
2014                        for(int i = 0;i<sampled_simplex->positive_gamma_parameters.size();i++)
2015                        {
2016                                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++)
2017                                {
2018                                        sum_g += (*g_ref).first/sampled_simplex->positive_gamma_sum;
2019
2020                                                               
2021                                        if(sum_g>rnumber)
2022                                        {
2023                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2024                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2025                                                                       
2026                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2027                                                                                                                                       
2028                                                sigma = 1/GamRNG();
2029
2030                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2031                                                break;
2032                                        }                                                       
2033                                }
2034
2035                                if(sigma!=0)
2036                                {
2037                                        break;
2038                                }
2039                        }
2040
2041                        rnumber = randu();
2042
2043                        pg_sum = 0;
2044                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2045                        {
2046                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2047                                {
2048                                        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;
2049                                }                                       
2050                        }
2051
2052                        ng_sum = 0;
2053                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2054                        {
2055                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2056                                {
2057                                        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;
2058                                }                                       
2059                        }
2060                }
2061                while(pg_sum-ng_sum<0);
2062
2063                return pair<double,double>((pg_sum-ng_sum)/pg_sum,sigma);
2064        }
2065
2066        mat sample_mat(int n)
2067        {               
2068
2069                /// \TODO tady je to spatne, tady nesmi byt conditions.size(), viz RARX.bayes()
2070                if(conditions.size()-2-number_of_parameters>=0)
2071                {                       
2072                        mat sample_mat;
2073                        map<double,toprow*> ordered_toprows;                   
2074                        double sum_a = 0;
2075                       
2076                        //cout << "Likelihoods of toprows:" << endl;
2077
2078                        for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
2079                        {
2080                                toprow* current_top = (toprow*)top_ref;
2081
2082                                sum_a+=current_top->probability;
2083                                /*
2084                                cout << current_top->probability << "   ";
2085
2086                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*top_ref).vertices.begin();vert_ref!=(*top_ref).vertices.end();vert_ref++)
2087                                {
2088                                        cout << round(100*(*vert_ref)->get_coordinates())/100 << " ; ";
2089                                }
2090                                */
2091
2092                                // cout << endl;
2093                                ordered_toprows.insert(pair<double,toprow*>(sum_a,current_top));
2094                        }                       
2095                       
2096                        // cout << "Sum N: " << normalization_factor << endl;
2097
2098                        while(sample_mat.cols()<n)
2099                        {
2100                                //// cout << "*************************************" << endl;
2101
2102                               
2103                               
2104                                double rnumber = randu()*sum_a;
2105
2106                                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
2107
2108                                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
2109                                int toprow_count = 0;
2110                                toprow* sampled_toprow;                         
2111                                for(map<double,toprow*>::iterator top_ref = ordered_toprows.begin();top_ref!=ordered_toprows.end();top_ref++)
2112                                {
2113                                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
2114                                        toprow_count++;
2115
2116                                        if((*top_ref).first >= rnumber)
2117                                        {
2118                                                sampled_toprow = (*top_ref).second;
2119                                                break;
2120                                        }                                               
2121                                }                               
2122
2123                                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
2124                                // cout << &sampled_toprow << ";";
2125
2126                                rnumber = randu();                             
2127
2128                                set<simplex*>::iterator s_ref;
2129                                double sum_b = 0;
2130                                int simplex_count = 0;
2131                                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
2132                                {
2133                                        simplex_count++;
2134                                       
2135                                        sum_b += (*s_ref)->probability;
2136
2137                                        if(sum_b/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2138                                                break;
2139                                }
2140
2141                                //// cout << "Simplex/Count: " << simplex_count << "/" << sampled_toprow->triangulation.size() << endl;
2142                                //// cout << "Simplex factor: " << (*s_ref)->probability << endl;
2143                                //// cout << "Toprow factor:  " << sampled_toprow->probability << endl;
2144                                //// cout << "Emlig factor:   " << normalization_factor << endl;
2145                                // cout << &(*tri_ref) << endl;
2146
2147                                int number_of_runs = 0;
2148                                bool have_sigma = false;
2149                                double sigma = 0;
2150                                do
2151                                {
2152                                        rnumber = randu();
2153                                       
2154                                        double sum_g = 0;
2155                                        for(int i = 0;i<(*s_ref)->positive_gamma_parameters.size();i++)
2156                                        {
2157                                                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++)
2158                                                {
2159                                                        sum_g += (*g_ref).first/(*s_ref)->positive_gamma_sum;
2160
2161                                                       
2162                                                        if(sum_g>rnumber)
2163                                                        {
2164                                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2165                                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2166                                                               
2167                                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2168                                                                                                                               
2169                                                                sigma = 1/GamRNG();
2170
2171                                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2172                                                                break;
2173                                                        }                                                       
2174                                                }
2175
2176                                                if(sigma!=0)
2177                                                {
2178                                                        break;
2179                                                }
2180                                        }
2181
2182                                        rnumber = randu();
2183
2184                                        double pg_sum = 0;
2185                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2186                                        {
2187                                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2188                                                {
2189                                                        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;
2190                                                }                                       
2191                                        }
2192
2193                                        double ng_sum = 0;
2194                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2195                                        {
2196                                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2197                                                {
2198                                                        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;
2199                                                }                                       
2200                                        }
2201                                       
2202                                        if((pg_sum-ng_sum)/pg_sum>rnumber)
2203                                        {
2204                                                have_sigma = true;
2205                                        }
2206
2207                                        number_of_runs++;
2208                                }
2209                                while(!have_sigma);
2210
2211                                //// cout << "Sigma: " << sigma << endl;
2212                                //// cout << "Nr. of sigma runs: " << number_of_runs << endl;
2213
2214                                int dimension = (*s_ref)->vertices.size()-1;
2215
2216                                mat jacobian(dimension,dimension);
2217                                vec gradient = sampled_toprow->condition_sum.right(dimension);
2218
2219                                vertex* base_vert = *(*s_ref)->vertices.begin();
2220
2221                                //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2222                               
2223                                int row_count = 0;
2224
2225                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++(*s_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*s_ref)->vertices.end();vert_ref++)
2226                                {
2227                                        vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2228
2229                                        //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2230                                       
2231                                        vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2232
2233                                        jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2234
2235                                        row_count++;
2236                                }                               
2237                               
2238                                //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;
2239
2240                                //// cout << "Gradient before trafo:" << gradient << endl;
2241                                                               
2242                                gradient = jacobian*gradient;   
2243
2244                                //// cout << "Gradient after trafo:" << gradient << endl;
2245
2246                                // vec normal_gradient = gradient/sqrt(gradient*gradient);
2247                                // cout << gradient << endl;
2248                                // cout << normal_gradient << endl;
2249                                // cout << sqrt(gradient*gradient) << endl;
2250
2251                                mat rotation_matrix = eye(dimension);                           
2252
2253                                                               
2254
2255                                for(int i = 1;i<dimension;i++)
2256                                {
2257                                        vec x_axis = zeros(dimension);
2258                                        x_axis.set(0,1);
2259
2260                                        x_axis = rotation_matrix*x_axis;
2261
2262                                        double t = abs(gradient[i]/gradient*x_axis);
2263
2264                                        double sin_theta = sign(gradient[i])*t/sqrt(1+pow(t,2));
2265                                        double cos_theta = sign(gradient*x_axis)/sqrt(1+pow(t,2));
2266
2267                                        mat partial_rotation = eye(dimension);
2268
2269                                        partial_rotation.set(0,0,cos_theta);
2270                                        partial_rotation.set(i,i,cos_theta);
2271                                       
2272                                        partial_rotation.set(0,i,sin_theta);
2273                                        partial_rotation.set(i,0,-sin_theta);
2274                                       
2275                                        rotation_matrix = rotation_matrix*partial_rotation;                             
2276                                       
2277                                }
2278
2279                                // cout << rotation_matrix << endl;
2280                               
2281                                mat extended_rotation = rotation_matrix;
2282                                extended_rotation.ins_col(0,zeros(extended_rotation.rows()));
2283
2284                                //// cout << "Extended rotation: " << extended_rotation << endl;
2285                               
2286                                vec minima = itpp::min(extended_rotation,2);
2287                                vec maxima = itpp::max(extended_rotation,2);
2288
2289                                //// cout << "Minima: " << minima << endl;
2290                                //// cout << "Maxima: " << maxima << endl;
2291
2292                                vec sample_coordinates;         
2293                                bool is_inside = true;
2294                               
2295                                vec new_sample;
2296                                sample_coordinates = new_sample;
2297
2298                                for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2299                                {
2300                                        rnumber = randu();
2301                                       
2302                                        double coordinate;
2303
2304                                        if(j==0)
2305                                        {                                               
2306                                                vec new_gradient = rotation_matrix*gradient;
2307                                               
2308                                                //// cout << "New gradient(should have only first component nonzero):" << new_gradient << endl;
2309
2310                                                // cout << "Max: " << maxima[0] << "  Min: " << minima[0] << "  Grad:" << new_gradient[0] << endl;
2311                                               
2312                                                double log_bracket = 1-rnumber*(1-exp(new_gradient[0]/sigma*(minima[0]-maxima[0])));
2313                                               
2314                                                coordinate = minima[0]-sigma/new_gradient[0]*log(log_bracket);
2315                                        }
2316                                        else
2317                                        {
2318                                                coordinate = minima[j]+rnumber*(maxima[j]-minima[j]);
2319                                        }
2320
2321                                        sample_coordinates.ins(j,coordinate);
2322                                }
2323
2324                                //// cout << "Sampled coordinates(gradient direction): " << sample_coordinates << endl;
2325
2326                                sample_coordinates = rotation_matrix.T()*sample_coordinates;
2327
2328                                //// cout << "Sampled coordinates(backrotated direction):" << sample_coordinates << endl;
2329
2330                               
2331                                for(int j = 0;j<sample_coordinates.size();j++)
2332                                {
2333                                        if(sample_coordinates[j]<0)
2334                                        {
2335                                                is_inside = false;
2336                                        }
2337                                }
2338
2339                                double above_criterion = ones(sample_coordinates.size())*sample_coordinates;
2340
2341                                if(above_criterion>1)
2342                                {
2343                                        is_inside = false;
2344                                }
2345
2346                                if(is_inside)
2347                                {                                       
2348                                        sample_coordinates = jacobian.T()*sample_coordinates+(*base_vert).get_coordinates();
2349                                       
2350                                        sample_coordinates.ins(0,sigma);
2351                                       
2352                                        //// cout << "Sampled coordinates(parameter space):" << sample_coordinates << endl;
2353
2354                                        sample_mat.ins_col(0,sample_coordinates);
2355
2356                                        // cout << sample_mat.cols() << ",";
2357                                }
2358
2359                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*min_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2360                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*max_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2361
2362                               
2363                        }
2364
2365                        cout << endl;
2366                        return sample_mat;
2367                }
2368                else
2369                {
2370                        throw new exception("You are trying to sample from density that is not determined (parameters can't be integrated out)!");
2371               
2372                        return 0;
2373                }
2374
2375               
2376        }
2377
2378        pair<vec,mat> importance_sample(int n)
2379        {
2380                vec probabilities;
2381                mat samples;
2382               
2383                for(int i = 0;i<n;i++)
2384                {
2385                        pair<vec,simplex*> condition_and_simplex = choose_simplex();
2386
2387                        pair<double,double> probability_and_sigma = choose_sigma(condition_and_simplex.second);
2388
2389                        int dimension = condition_and_simplex.second->vertices.size()-1;
2390
2391                        mat jacobian(dimension,dimension);
2392                        vec gradient = condition_and_simplex.first.right(dimension);
2393
2394                        vertex* base_vert = *condition_and_simplex.second->vertices.begin();
2395
2396                        //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2397                               
2398                        int row_count = 0;
2399
2400                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++condition_and_simplex.second->vertices.begin();vert_ref!=condition_and_simplex.second->vertices.end();vert_ref++)
2401                        {
2402                                vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2403
2404                                //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2405                                       
2406                                vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2407
2408                                jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2409
2410                                row_count++;
2411                        }                               
2412                               
2413                        //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;                 
2414
2415                        /// \todo Is this correct? Are the random coordinates really jointly uniform? I don't know.
2416                        vec sample_coords;
2417                        double sampling_diff = 1;
2418                        for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2419                        {
2420                                double rnumber = randu()*sampling_diff;
2421
2422                                sample_coords.ins(0,rnumber);
2423
2424                                sampling_diff -= rnumber;
2425                        }
2426
2427                        sample_coords = jacobian.T()*sample_coords+(*base_vert).get_coordinates();
2428
2429                        vec extended_coords = sample_coords;
2430                        extended_coords.ins(0,-1.0);
2431
2432                        double exponent = extended_coords*condition_and_simplex.first;
2433                        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);
2434                        sample_prob *= probability_and_sigma.first;
2435
2436                        sample_coords.ins(0,probability_and_sigma.second);
2437
2438                        samples.ins_col(0,sample_coords);
2439                        probabilities.ins(0,sample_prob);
2440                }
2441       
2442                return pair<vec,mat>(probabilities,samples);
2443        }
2444
2445        int logfact(int factor)
2446        {
2447                if(factor>1)
2448                {
2449                        return log((double)factor)+logfact(factor-1);
2450                }
2451                else
2452                {
2453                        return 0;
2454                }
2455        }
2456protected:
2457
2458        /// A method for creating plain default statistic representing only the range of the parameter space.
2459    void create_statistic(int number_of_parameters, double soft_prior_parameter)
2460        {
2461                /*
2462                for(int i = 0;i<number_of_parameters;i++)
2463                {
2464                        vec condition_vec = zeros(number_of_parameters+1);
2465                        condition_vec[i+1]  = 1;
2466
2467                        condition* new_condition = new condition(condition_vec);
2468                       
2469                        conditions.push_back(new_condition);
2470                }
2471                */
2472
2473                // An empty vector of coordinates.
2474                vec origin_coord;       
2475
2476                // We create an origin - this point will have all the coordinates zero, but now it has an empty vector of coords.
2477                vertex *origin = new vertex(origin_coord);
2478
2479                origin->my_emlig = this;
2480               
2481                /*
2482                // As a statistic, we have to create a vector of vectors of polyhedron pointers. It will then represent the Hasse
2483                // diagram. First we create a vector of polyhedrons..
2484                list<polyhedron*> origin_vec;
2485
2486                // ..we fill it with the origin..
2487                origin_vec.push_back(origin);
2488
2489                // ..and we fill the statistic with the created vector.
2490                statistic.push_back(origin_vec);
2491                */
2492
2493                statistic = *(new c_statistic());               
2494               
2495                statistic.append_polyhedron(0, origin);
2496
2497                // Now we have a statistic for a zero dimensional space. Regarding to how many dimensional space we need to
2498                // describe, we have to widen the descriptional default statistic. We use an iterative procedure as follows:
2499                for(int i=0;i<number_of_parameters;i++)
2500                {
2501                        // We first will create two new vertices. These will be the borders of the parameter space in the dimension
2502                        // of newly added parameter. Therefore they will have all coordinates except the last one zero. We get the
2503                        // right amount of zero cooridnates by reading them from the origin
2504                        vec origin_coord = origin->get_coordinates();   
2505
2506                       
2507
2508                        // And we incorporate the nonzero coordinates into the new cooordinate vectors
2509                        vec origin_coord1 = concat(origin_coord,-max_range); 
2510                        vec origin_coord2 = concat(origin_coord,max_range);                             
2511                                       
2512
2513                        // Now we create the points
2514                        vertex* new_point1 = new vertex(origin_coord1);
2515                        vertex* new_point2 = new vertex(origin_coord2);
2516
2517                        new_point1->my_emlig = this;
2518                        new_point2->my_emlig = this;
2519                       
2520                        //*********************************************************************************************************
2521                        // The algorithm for recursive build of a new Hasse diagram representing the space structure from the old
2522                        // diagram works so that you create two copies of the old Hasse diagram, you shift them up one level (points
2523                        // will be segments, segments will be areas etc.) and you connect each one of the original copied polyhedrons
2524                        // with its offspring by a parent-child relation. Also each of the segments in the first (second) copy is
2525                        // connected to the first (second) newly created vertex by a parent-child relation.
2526                        //*********************************************************************************************************
2527
2528
2529                        /*
2530                        // Create the vectors of vectors of pointers to polyhedrons to hold the copies of the old Hasse diagram
2531                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic1;
2532                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic2;
2533                        */
2534
2535                        c_statistic* new_statistic1 = new c_statistic();
2536                        c_statistic* new_statistic2 = new c_statistic();
2537
2538                       
2539                        // Copy the statistic by rows                   
2540                        for(int j=0;j<statistic.size();j++)
2541                        {
2542                               
2543
2544                                // an element counter
2545                                int element_number = 0;
2546
2547                                /*
2548                                vector<polyhedron*> supportnew_1;
2549                                vector<polyhedron*> supportnew_2;
2550
2551                                new_statistic1.push_back(supportnew_1);
2552                                new_statistic2.push_back(supportnew_2);
2553                                */
2554
2555                                // for each polyhedron in the given row
2556                                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[j];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
2557                                {       
2558                                        // Append an extra zero coordinate to each of the vertices for the new dimension
2559                                        // If vert_ref is at the first index => we loop through vertices
2560                                        if(j == 0)
2561                                        {
2562                                                // cast the polyhedron pointer to a vertex pointer and push a zero to its vector of coordinates
2563                                                ((vertex*) horiz_ref)->push_coordinate(0);
2564                                        }
2565                                        /*
2566                                        else
2567                                        {
2568                                                ((toprow*) (*horiz_ref))->condition.ins(0,0);
2569                                        }*/
2570
2571                                        // if it has parents
2572                                        if(!horiz_ref->parents.empty())
2573                                        {
2574                                                // save the relative address of this child in a vector kids_rel_addresses of all its parents.
2575                                                // This information will later be used for copying the whole Hasse diagram with each of the
2576                                                // relations contained within.
2577                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = horiz_ref->parents.begin();parent_ref != horiz_ref->parents.end();parent_ref++)
2578                                                {
2579                                                        (*parent_ref)->kids_rel_addresses.push_back(element_number);                                                   
2580                                                }                                               
2581                                        }
2582
2583                                        // **************************************************************************************************
2584                                        // Here we begin creating a new polyhedron, which will be a copy of the old one. Each such polyhedron
2585                                        // will be created as a toprow, but this information will be later forgotten and only the polyhedrons
2586                                        // in the top row of the Hasse diagram will be considered toprow for later use.
2587                                        // **************************************************************************************************
2588
2589                                        // First we create vectors specifying a toprow condition. In the case of a preconstructed statistic
2590                                        // this condition will be a vector of zeros. There are two vectors, because we need two copies of
2591                                        // the original Hasse diagram.
2592                                        vec vec1;
2593                                        vec vec2;
2594                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2595                                        {                                       
2596                                                vec1 = ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum;
2597                                                vec1.ins(vec1.size(),-soft_prior_parameter);
2598
2599                                                vec2 = ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum;
2600                                                vec2.ins(vec2.size(),soft_prior_parameter);
2601                                        }
2602                                        else
2603                                        {                                               
2604                                                vec1.ins(0,-soft_prior_parameter);
2605                                                vec2.ins(0,soft_prior_parameter);
2606
2607                                                vec1.ins(0,0);
2608                                                vec2.ins(0,0);
2609                                        }
2610                                       
2611                                        // cout << vec1 << endl;
2612                                        // cout << vec2 << endl;
2613
2614
2615                                        // We create a new toprow with the previously specified condition.
2616                                        toprow* current_copy1 = new toprow(vec1, this->condition_order);
2617                                        toprow* current_copy2 = new toprow(vec2, this->condition_order);
2618
2619                                        current_copy1->my_emlig = this;
2620                                        current_copy2->my_emlig = this;
2621
2622                                        // The vertices of the copies will be inherited, because there will be a parent/child relation
2623                                        // between each polyhedron and its offspring (comming from the copy) and a parent has all the
2624                                        // vertices of its child plus more.
2625                                        for(set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();vertex_ref!=horiz_ref->vertices.end();vertex_ref++)
2626                                        {
2627                                                current_copy1->vertices.insert(*vertex_ref);
2628                                                current_copy2->vertices.insert(*vertex_ref);                                           
2629                                        }
2630                                       
2631                                        // The only new vertex of the offspring should be the newly created point.
2632                                        current_copy1->vertices.insert(new_point1);
2633                                        current_copy2->vertices.insert(new_point2);                                     
2634                                       
2635                                        // This method guarantees that each polyhedron is already triangulated, therefore its triangulation
2636                                        // is only one set of vertices and it is the set of all its vertices.
2637                                        simplex* t_simplex1 = new simplex(current_copy1->vertices);
2638                                        simplex* t_simplex2 = new simplex(current_copy2->vertices);                                     
2639                                       
2640                                        current_copy1->triangulation.insert(t_simplex1);
2641                                        current_copy2->triangulation.insert(t_simplex2);                                       
2642                                       
2643                                        // Now we have copied the polyhedron and we have to copy all of its relations. Because we are copying
2644                                        // in the Hasse diagram from bottom up, we always have to copy the parent/child relations to all the
2645                                        // kids and when we do that and know the child, in the child we will remember the parent we came from.
2646                                        // This way all the parents/children relations are saved in both the parent and the child.
2647                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2648                                        {
2649                                                for(list<int>::iterator kid_ref = horiz_ref->kids_rel_addresses.begin();kid_ref!=horiz_ref->kids_rel_addresses.end();kid_ref++)
2650                                                {       
2651                                                        polyhedron* new_kid1 = new_statistic1->rows[j-1];
2652                                                        polyhedron* new_kid2 = new_statistic2->rows[j-1];
2653
2654                                                        // THIS IS NOT EFFECTIVE: It could be improved by having the list indexed for new_statistic, but
2655                                                        // not indexed for statistic. Hopefully this will not cause a big slowdown - happens only offline.
2656                                                        if(*kid_ref)
2657                                                        {
2658                                                                for(int k = 1;k<=(*kid_ref);k++)
2659                                                                {
2660                                                                        new_kid1=new_kid1->next_poly;
2661                                                                        new_kid2=new_kid2->next_poly;
2662                                                                }
2663                                                        }
2664                                                       
2665                                                        // find the child and save the relation to the parent
2666                                                        current_copy1->children.push_back(new_kid1);
2667                                                        current_copy2->children.push_back(new_kid2);
2668
2669                                                        // in the child save the parents' address
2670                                                        new_kid1->parents.push_back(current_copy1);
2671                                                        new_kid2->parents.push_back(current_copy2);
2672                                                }                                               
2673
2674                                                // Here we clear the parents kids_rel_addresses vector for later use (when we need to widen the
2675                                                // Hasse diagram again)
2676                                                horiz_ref->kids_rel_addresses.clear();
2677                                        }
2678                                        // If there were no children previously, we are copying a polyhedron that has been a vertex before.
2679                                        // In this case it is a segment now and it will have a relation to its mother (copywise) and to the
2680                                        // newly created point. Here we create the connection to the new point, again from both sides.
2681                                        else
2682                                        {
2683                                                // Add the address of the new point in the former vertex
2684                                                current_copy1->children.push_back(new_point1);
2685                                                current_copy2->children.push_back(new_point2);
2686
2687                                                // Add the address of the former vertex in the new point
2688                                                new_point1->parents.push_back(current_copy1);
2689                                                new_point2->parents.push_back(current_copy2);
2690                                        }
2691
2692                                        // Save the mother in its offspring
2693                                        current_copy1->children.push_back(horiz_ref);
2694                                        current_copy2->children.push_back(horiz_ref);
2695
2696                                        // Save the offspring in its mother
2697                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy1);
2698                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy2);   
2699                                                               
2700                                       
2701                                        // Add the copies into the relevant statistic. The statistic will later be appended to the previous
2702                                        // Hasse diagram
2703                                        new_statistic1->append_polyhedron(j,current_copy1);
2704                                        new_statistic2->append_polyhedron(j,current_copy2);
2705                                       
2706                                        // Raise the count in the vector of polyhedrons
2707                                        element_number++;                       
2708                                       
2709                                }
2710                               
2711                        }
2712
2713                        /*
2714                        statistic.begin()->push_back(new_point1);
2715                        statistic.begin()->push_back(new_point2);
2716                        */
2717
2718                        statistic.append_polyhedron(0, new_point1);
2719                        statistic.append_polyhedron(0, new_point2);
2720
2721                        // Merge the new statistics into the old one. This will either be the final statistic or we will
2722                        // reenter the widening loop.
2723                        for(int j=0;j<new_statistic1->size();j++)
2724                        {
2725                                /*
2726                                if(j+1==statistic.size())
2727                                {
2728                                        list<polyhedron*> support;
2729                                        statistic.push_back(support);
2730                                }
2731                               
2732                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic1[j].begin(),new_statistic1[j].end());
2733                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic2[j].begin(),new_statistic2[j].end());
2734                                */
2735                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic1->rows[j],new_statistic1->row_ends[j]);
2736                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic2->rows[j],new_statistic2->row_ends[j]);
2737                        }                       
2738                }
2739
2740                /*
2741                vector<list<toprow*>> toprow_statistic;
2742                int line_count = 0;
2743
2744                for(vector<list<polyhedron*>>::iterator polyhedron_ref = ++statistic.begin(); polyhedron_ref!=statistic.end();polyhedron_ref++)
2745                {
2746                        list<toprow*> support_list;
2747                        toprow_statistic.push_back(support_list);                                               
2748
2749                        for(list<polyhedron*>::iterator polyhedron_ref2 = polyhedron_ref->begin(); polyhedron_ref2 != polyhedron_ref->end(); polyhedron_ref2++)
2750                        {
2751                                toprow* support_top = (toprow*)(*polyhedron_ref2);
2752
2753                                toprow_statistic[line_count].push_back(support_top);
2754                        }
2755
2756                        line_count++;
2757                }*/
2758
2759                /*
2760                vector<int> sizevector;
2761                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
2762                {
2763                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
2764                }
2765                */
2766               
2767        }
2768       
2769};
2770
2771
2772
2773//! Robust Bayesian AR model for Multicriteria-Laplace-Inverse-Gamma density
2774class RARX //: public BM
2775{
2776private:
2777        bool has_constant;
2778
2779        int window_size;       
2780
2781        list<vec> conditions;
2782
2783public:
2784        emlig* posterior;
2785
2786        RARX(int number_of_parameters, const int window_size, bool has_constant)//:BM()
2787        {
2788                this->has_constant = has_constant;
2789               
2790                posterior = new emlig(number_of_parameters,0.01);
2791
2792                this->window_size = window_size;               
2793        };
2794
2795        void bayes(itpp::vec yt)
2796        {
2797                if(has_constant)
2798                {
2799                        int c_size = yt.size();
2800                       
2801                        yt.ins(c_size,1.0);
2802                }               
2803
2804                if(yt.size() == posterior->number_of_parameters+1)
2805                {
2806                        conditions.push_back(yt);               
2807                }
2808                else
2809                {
2810                        throw new exception("Wrong condition size for bayesian data update!");
2811                }
2812
2813                //posterior->step_me(0);
2814               
2815                /// \TODO tohle je spatne, tady musi byt jiny vypocet poctu podminek, kdyby nejaka byla multiplicitni, tak tohle bude spatne
2816                if(conditions.size()>window_size && window_size!=0)
2817                {                       
2818                        posterior->add_and_remove_condition(yt,conditions.front());
2819                        conditions.pop_front();
2820
2821                        //posterior->step_me(1);
2822                }
2823                else
2824                {
2825                        posterior->add_condition(yt);
2826                }
2827
2828               
2829                               
2830        }
2831
2832};
2833
2834
2835
2836#endif //TRAGE_H
Note: See TracBrowser for help on using the browser.