root/applications/robust/robustlib.h @ 1375

Revision 1367, 83.7 kB (checked in by sindj, 13 years ago)

Nova verze main s predikcemi i lognorm faktory. Pristup na DDE data. 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                set<int> orders;
1115
1116                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1117                {
1118                        //int zero = 0;
1119                        //int one  = 0;
1120                        //int two  = 0;
1121
1122                        for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[i];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1123                        {
1124                               
1125                               
1126                                if(i==statistic.size()-1)
1127                                {
1128                                        orders.insert(((toprow*)horiz_ref)->condition_order);
1129                                       
1130                                        /*
1131                                        cout << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << "   " << ((toprow*)horiz_ref)->probability << endl;
1132                                        cout << "Condition: " << ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum << endl;
1133                                        cout << "Order:" << ((toprow*)horiz_ref)->condition_order << endl;*/
1134                                }
1135                               
1136
1137                                // cout << "Stepped." << endl;
1138
1139                                if(marker==101)
1140                                {
1141                                        if(!(*horiz_ref).negativechildren.empty()||!(*horiz_ref).positivechildren.empty()||!(*horiz_ref).neutralchildren.empty()||!(*horiz_ref).kids_rel_addresses.empty()||!(*horiz_ref).mergechild==NULL||!(*horiz_ref).negativeneutralvertices.empty())
1142                                        {
1143                                                cout << "Cleaning error!" << endl;
1144                                        }
1145                               
1146                                }
1147
1148                                /*
1149                                for(set<simplex*>::iterator sim_ref = (*horiz_ref).triangulation.begin();sim_ref!=(*horiz_ref).triangulation.end();sim_ref++)
1150                                {
1151                                        if((*sim_ref)->vertices.size()!=i+1)
1152                                        {
1153                                                cout << "Something is wrong." << endl;
1154                                        }
1155                                }
1156                                */
1157                               
1158                                /*
1159                                if(i==0)
1160                                {
1161                                        cout << ((vertex*)horiz_ref)->get_coordinates() << endl;
1162                                }
1163                                */
1164
1165                                /*
1166                                char* string = "Checkpoint";
1167
1168
1169                                if((*horiz_ref).parentconditions.size()==0)
1170                                {
1171                                        zero++;
1172                                }
1173                                else if((*horiz_ref).parentconditions.size()==1)
1174                                {
1175                                        one++;                                 
1176                                }
1177                                else
1178                                {
1179                                        two++;
1180                                }
1181                                */
1182                               
1183                        }
1184                }
1185               
1186
1187                /*
1188                list<vec> table_entries;
1189                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[statistic.size()-1];horiz_ref!=statistic.row_ends[statistic.size()-1];horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
1190                {
1191                        toprow *current_toprow = (toprow*)(horiz_ref);
1192                        for(list<set<vertex*>>::iterator tri_ref = current_toprow->triangulation.begin();tri_ref!=current_toprow->triangulation.end();tri_ref++)
1193                        {
1194                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*tri_ref).begin();vert_ref!=(*tri_ref).end();vert_ref++)
1195                                {
1196                                        vec table_entry = vec();
1197                                       
1198                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates()*current_toprow->condition.get(1,current_toprow->condition.size()-1)-current_toprow->condition.get(0,0));
1199                                       
1200                                        table_entry.ins(0,(*vert_ref)->get_coordinates());
1201
1202                                        table_entries.push_back(table_entry);
1203                                }
1204                        }                       
1205                }
1206
1207                unique(table_entries.begin(),table_entries.end());
1208
1209                               
1210               
1211                for(list<vec>::iterator entry_ref = table_entries.begin();entry_ref!=table_entries.end();entry_ref++)
1212                {
1213                        ofstream myfile;
1214                        myfile.open("robust_data.txt", ios::out | ios::app);
1215                        if (myfile.is_open())
1216                        {
1217                                for(int i = 0;i<(*entry_ref).size();i++)
1218                                {
1219                                        myfile << (*entry_ref)[i] << ";";
1220                                }
1221                                myfile << endl;
1222                       
1223                                myfile.close();
1224                        }
1225                        else
1226                        {
1227                                cout << "File problem." << endl;
1228                        }
1229                }
1230                */
1231               
1232
1233                return;
1234        }
1235
1236        int statistic_rowsize(int row)
1237        {
1238                return statistic.row_size(row);
1239        }
1240
1241        void add_condition(vec toadd)
1242        {
1243                vec null_vector = "";
1244
1245                add_and_remove_condition(toadd, null_vector);
1246        }
1247
1248
1249        void remove_condition(vec toremove)
1250        {               
1251                vec null_vector = "";
1252
1253                add_and_remove_condition(null_vector, toremove);       
1254        }
1255
1256        void add_and_remove_condition(vec toadd, vec toremove)
1257        {
1258               
1259                //step_me(0);
1260                normalization_factor = 0;
1261                min_ll = numeric_limits<double>::max();
1262
1263                bool should_remove = (toremove.size() != 0);
1264                bool should_add    = (toadd.size() != 0);
1265
1266                if(should_remove)
1267                {
1268                        condition_order--;
1269                }
1270
1271                if(should_add)
1272                {
1273                        condition_order++;
1274                }
1275
1276                for_splitting.clear();
1277                for_merging.clear();
1278
1279                for(int i = 0;i<statistic.size();i++)
1280                {
1281                        list<polyhedron*> empty_split;
1282                        list<polyhedron*> empty_merge;
1283
1284                        for_splitting.push_back(empty_split);
1285                        for_merging.push_back(empty_merge);
1286                }
1287
1288                list<condition*>::iterator toremove_ref = conditions.end();
1289                bool condition_should_be_added = should_add;
1290
1291                for(list<condition*>::iterator ref = conditions.begin();ref!=conditions.end();ref++)
1292                {
1293                        if(should_remove)
1294                        {
1295                                if((*ref)->value == toremove)
1296                                {
1297                                        if((*ref)->multiplicity>1)
1298                                        {
1299                                                (*ref)->multiplicity--;
1300
1301                                                alter_toprow_conditions(*ref,false);
1302
1303                                                should_remove = false;
1304                                        }
1305                                        else
1306                                        {
1307                                                toremove_ref = ref;                                                     
1308                                        }
1309                                }
1310                        }
1311
1312                        if(should_add)
1313                        {
1314                                if((*ref)->value == toadd)
1315                                {
1316                                        (*ref)->multiplicity++;
1317
1318                                        alter_toprow_conditions(*ref,true);
1319
1320                                        should_add = false;
1321
1322                                        condition_should_be_added = false;
1323                                }                               
1324                        }
1325                }       
1326
1327                condition* condition_to_remove = NULL;
1328
1329                if(toremove_ref!=conditions.end())
1330                {
1331                        condition_to_remove = *toremove_ref;
1332                        conditions.erase(toremove_ref);                 
1333                }
1334
1335                condition* condition_to_add = NULL;
1336
1337                if(condition_should_be_added)
1338                {
1339                        condition* new_condition = new condition(toadd);
1340                       
1341                        conditions.push_back(new_condition);
1342                        condition_to_add = new_condition;
1343                }               
1344               
1345                for(polyhedron* horizontal_position = statistic.rows[0];horizontal_position!=statistic.get_end();horizontal_position=horizontal_position->next_poly)
1346                {               
1347                        vertex* current_vertex = (vertex*)horizontal_position;
1348                       
1349                        if(should_add||should_remove)
1350                        {
1351                                vec appended_coords = current_vertex->get_coordinates();
1352                                appended_coords.ins(0,-1.0);                           
1353
1354                                if(should_add)
1355                                {
1356                                        double local_condition = 0;// = toadd*(appended_coords.first/=appended_coords.second);
1357
1358                                        local_condition = appended_coords*toadd;
1359
1360                                        // cout << "Vertex multiplicity: "<< current_vertex->get_multiplicity() << endl;
1361
1362                                        current_vertex->set_state(local_condition,SPLIT);
1363
1364                                        /// \TODO There should be a rounding error tolerance used here to insure we are not having too many points because of rounding error.
1365                                        if(local_condition == 0)
1366                                        {
1367                                                cout << "Condition to add: " << toadd << endl;
1368                                                cout << "Vertex coords: " << appended_coords << endl;
1369
1370                                                current_vertex->totally_neutral = true;
1371
1372                                                current_vertex->raise_multiplicity();
1373                                                current_vertex->parentconditions.insert(condition_to_add);                                             
1374                                        }
1375                                        else
1376                                        {
1377                                                current_vertex->totally_neutral = false;
1378                                        }
1379                                }
1380                       
1381                                if(should_remove)
1382                                {                                       
1383                                        set<condition*>::iterator cond_ref;
1384                                       
1385                                        for(cond_ref = current_vertex->parentconditions.begin();cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end();cond_ref++)
1386                                        {
1387                                                if(*cond_ref == condition_to_remove)
1388                                                {
1389                                                        break;
1390                                                }
1391                                        }
1392
1393                                        if(cond_ref!=current_vertex->parentconditions.end())
1394                                        {
1395                                                current_vertex->parentconditions.erase(cond_ref);
1396                                                current_vertex->set_state(0,MERGE);
1397                                                for_merging[0].push_back(current_vertex);
1398                                        }
1399                                        else
1400                                        {
1401                                                double local_condition = toremove*appended_coords;
1402                                                current_vertex->set_state(local_condition,MERGE);
1403                                        }
1404                                }                               
1405                        }
1406
1407                        send_state_message(current_vertex, condition_to_add, condition_to_remove, 0);           
1408                       
1409                }
1410
1411                // step_me(1);
1412               
1413                if(should_remove)
1414                {
1415                        /*
1416                        for(int i = 0;i<for_merging.size();i++)
1417                        {
1418                                for(list<polyhedron*>::iterator merge_ref = for_merging[i].begin();merge_ref!=for_merging[i].end();merge_ref++)
1419                                {
1420                                       
1421                                        for(list<polyhedron*>::iterator par_ref = (*merge_ref)->children.begin();par_ref!=(*merge_ref)->children.end();par_ref++)
1422                                        {
1423                                                if(find((*par_ref)->parents.begin(),(*par_ref)->parents.end(),(*merge_ref))==(*par_ref)->parents.end())
1424                                                {
1425                                                        cout << "Parent/child relations are not matched!" << endl;
1426                                                }
1427                                        }
1428                                       
1429                                        //cout << (*merge_ref)->get_state(MERGE) << ",";
1430                                }
1431
1432                                // cout << endl;
1433                        }
1434                        */
1435                       
1436                       
1437
1438                        cout << "Merging." << endl;
1439
1440                        set<vertex*> vertices_to_be_reduced;                   
1441                       
1442                        int k = 1;
1443
1444                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = for_merging.begin();vert_ref<for_merging.end();vert_ref++)
1445                        {                               
1446                                for(list<polyhedron*>::iterator merge_ref = (*vert_ref).begin();merge_ref!=(*vert_ref).end();merge_ref++)
1447                                {
1448                                        if((*merge_ref)->get_multiplicity()>1)
1449                                        {
1450                                                (*merge_ref)->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1451
1452                                                if(k==1)
1453                                                {
1454                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));
1455                                                }
1456                                                else
1457                                                {
1458                                                        (*merge_ref)->lower_multiplicity();
1459                                                }       
1460
1461                                                if((*merge_ref)->get_state(SPLIT)!=0||(*merge_ref)->totally_neutral)
1462                                                {
1463                                                        (*merge_ref)->positivechildren.clear();
1464                                                        (*merge_ref)->negativechildren.clear();
1465                                                        (*merge_ref)->neutralchildren.clear();                                         
1466                                                        (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.clear();                                             
1467                                                        (*merge_ref)->positiveneutralvertices.clear();
1468                                                        (*merge_ref)->negativeneutralvertices.clear();
1469                                                        (*merge_ref)->totally_neutral = NULL;
1470                                                        (*merge_ref)->kids_rel_addresses.clear();
1471                                                }
1472                                        }
1473                                        else
1474                                        {
1475                                                bool will_be_split = false;
1476                                               
1477                                                toprow* current_positive = (toprow*)(*merge_ref)->positiveparent;
1478                                                toprow* current_negative = (toprow*)(*merge_ref)->negativeparent;
1479
1480                                                if(current_positive->totally_neutral!=current_negative->totally_neutral)
1481                                                {
1482                                                        throw new exception("Both polyhedrons must be totally neutral if they should be merged!");
1483                                                }
1484
1485                                                //current_positive->condition_sum -= toremove;
1486                                                //current_positive->condition_order--;
1487
1488                                                current_positive->parentconditions.erase(condition_to_remove);
1489                                               
1490                                                current_positive->children.insert(current_positive->children.end(),current_negative->children.begin(),current_negative->children.end());
1491                                                current_positive->children.remove(*merge_ref);
1492
1493                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_negative->children.begin();child_ref!=current_negative->children.end();child_ref++)
1494                                                {
1495                                                        (*child_ref)->parents.remove(current_negative);
1496                                                        (*child_ref)->parents.push_back(current_positive);                                                                                                     
1497                                                }
1498
1499                                                // current_positive->parents.insert(current_positive->parents.begin(),current_negative->parents.begin(),current_negative->parents.end());
1500                                                // unique(current_positive->parents.begin(),current_positive->parents.end());
1501
1502                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_negative->parents.begin();parent_ref!=current_negative->parents.end();parent_ref++)
1503                                                {
1504                                                        (*parent_ref)->children.remove(current_negative);
1505
1506                                                        switch(current_negative->get_state(SPLIT))
1507                                                        {
1508                                                        case -1:
1509                                                                (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_negative);
1510                                                                break;
1511                                                        case 0:
1512                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_negative);                                                               
1513                                                                break;
1514                                                        case 1:
1515                                                                (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_negative);
1516                                                                break;
1517                                                        }
1518                                                        //(*parent_ref)->children.push_back(current_positive);
1519                                                }
1520
1521                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)!=0&&current_negative->get_state(SPLIT)==0)
1522                                                {
1523                                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_positive->parents.begin();parent_ref!=current_positive->parents.end();parent_ref++)
1524                                                        {
1525                                                                if(current_positive->get_state(SPLIT)==1)
1526                                                                {
1527                                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(current_positive);
1528                                                                }
1529                                                                else
1530                                                                {
1531                                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(current_positive);
1532                                                                }
1533
1534                                                                (*parent_ref)->neutralchildren.push_back(current_positive);
1535                                                        }
1536
1537                                                        current_positive->set_state(0,SPLIT);
1538                                                        for_splitting[k].push_back(current_positive);
1539
1540                                                        will_be_split = true;
1541                                                }
1542                                               
1543                                                if((current_positive->get_state(SPLIT)==0&&!current_positive->totally_neutral)||(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral))
1544                                                {
1545                                                        current_positive->negativechildren.insert(current_positive->negativechildren.end(),current_negative->negativechildren.begin(),current_negative->negativechildren.end());                                               
1546                                                       
1547                                                        current_positive->positivechildren.insert(current_positive->positivechildren.end(),current_negative->positivechildren.begin(),current_negative->positivechildren.end());
1548                                                                                                       
1549                                                        current_positive->neutralchildren.insert(current_positive->neutralchildren.end(),current_negative->neutralchildren.begin(),current_negative->neutralchildren.end());
1550                                               
1551                                                        switch((*merge_ref)->get_state(SPLIT))
1552                                                        {
1553                                                        case -1:
1554                                                                current_positive->negativechildren.remove(*merge_ref);
1555                                                                break;
1556                                                        case 0:
1557                                                                current_positive->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1558                                                                break;
1559                                                        case 1:
1560                                                                current_positive->positivechildren.remove(*merge_ref);
1561                                                                break;
1562                                                        }
1563
1564                                                        /*
1565                                                        current_positive->totallyneutralchildren.insert(current_negative->totallyneutralchildren.begin(),current_negative->totallyneutralchildren.end());
1566                                                       
1567                                                        current_positive->totallyneutralchildren.erase(*merge_ref);
1568                                                        */
1569
1570                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.insert(current_negative->totallyneutralgrandchildren.begin(),current_negative->totallyneutralgrandchildren.end());
1571
1572                                                        current_positive->negativeneutralvertices.insert(current_negative->negativeneutralvertices.begin(),current_negative->negativeneutralvertices.end());
1573                                                        current_positive->positiveneutralvertices.insert(current_negative->positiveneutralvertices.begin(),current_negative->positiveneutralvertices.end());
1574
1575                                                        will_be_split = true;
1576                                                }
1577                                                else
1578                                                {                                                       
1579                                                        current_positive->positivechildren.clear();
1580                                                        current_positive->negativechildren.clear();
1581                                                        current_positive->neutralchildren.clear();
1582                                                        // current_positive->totallyneutralchildren.clear();
1583                                                        current_positive->totallyneutralgrandchildren.clear();                                                         
1584                                                        current_positive->positiveneutralvertices.clear();
1585                                                        current_positive->negativeneutralvertices.clear();
1586                                                        current_positive->totally_neutral = NULL;
1587                                                        current_positive->kids_rel_addresses.clear();                                           
1588                                                }                                                                                               
1589                                               
1590                                                current_positive->vertices.insert(current_negative->vertices.begin(),current_negative->vertices.end());
1591                                               
1592                                               
1593                                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*merge_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*merge_ref)->vertices.end();vert_ref++)
1594                                                {
1595                                                        if((*vert_ref)->get_multiplicity()==1)
1596                                                        {
1597                                                                current_positive->vertices.erase(*vert_ref);
1598                                                               
1599                                                                if(will_be_split)
1600                                                                {
1601                                                                        current_positive->negativeneutralvertices.erase(*vert_ref);
1602                                                                        current_positive->positiveneutralvertices.erase(*vert_ref);
1603                                                                }
1604                                                        }
1605                                                }
1606                                               
1607                                                if(current_negative->get_state(SPLIT)==0&&!current_negative->totally_neutral)
1608                                                {
1609                                                        for_splitting[k].remove(current_negative);     
1610                                                }
1611
1612                                               
1613                                               
1614                                                if(current_positive->totally_neutral)
1615                                                {
1616                                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_negative->grandparents.begin();grand_ref!=current_negative->grandparents.end();grand_ref++)
1617                                                        {
1618                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(current_negative);
1619                                                                (*grand_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(current_positive);
1620                                                        }                                                       
1621                                                }                                       
1622
1623                                                current_positive->grandparents.clear();
1624                               
1625                                                normalization_factor += current_positive->triangulate(k==for_splitting.size()-1 && !will_be_split);
1626                                               
1627                                                statistic.delete_polyhedron(k,current_negative);
1628
1629                                                delete current_negative;
1630
1631                                                for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = (*merge_ref)->children.begin();child_ref!=(*merge_ref)->children.end();child_ref++)
1632                                                {
1633                                                        (*child_ref)->parents.remove(*merge_ref);
1634                                                }
1635
1636                                                /*
1637                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = (*merge_ref)->parents.begin();parent_ref!=(*merge_ref)->parents.end();parent_ref++)
1638                                                {
1639                                                        (*parent_ref)->positivechildren.remove(*merge_ref);
1640                                                        (*parent_ref)->negativechildren.remove(*merge_ref);
1641                                                        (*parent_ref)->neutralchildren.remove(*merge_ref);
1642                                                        (*parent_ref)->children.remove(*merge_ref);
1643                                                }
1644                                                */
1645
1646                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_ch_ref = (*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.begin();grand_ch_ref!=(*merge_ref)->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ch_ref++)
1647                                                {
1648                                                        (*grand_ch_ref)->grandparents.erase(*merge_ref);
1649                                                }
1650
1651                                               
1652                                                for(set<polyhedron*>::iterator grand_p_ref = (*merge_ref)->grandparents.begin();grand_p_ref!=(*merge_ref)->grandparents.end();grand_p_ref++)
1653                                                {
1654                                                        (*grand_p_ref)->totallyneutralgrandchildren.erase(*merge_ref);
1655                                                }                               
1656
1657                                                statistic.delete_polyhedron(k-1,*merge_ref);                                           
1658
1659                                                for_splitting[k-1].remove(*merge_ref);
1660                                                //for_merging[k].remove(*loc_merge_ref);
1661
1662                                                if(k==1)
1663                                                {                                                       
1664                                                        vertices_to_be_reduced.insert((vertex*)(*merge_ref));                                                   
1665                                                }
1666                                                /*
1667                                                else
1668                                                {                                                       
1669                                                        delete (*loc_merge_ref);
1670                                                }
1671                                                */                                             
1672                                        }
1673                                }                       
1674                       
1675                                k++;
1676
1677                        }
1678
1679                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = vertices_to_be_reduced.begin();vert_ref!=vertices_to_be_reduced.end();vert_ref++)
1680                        {
1681                                if((*vert_ref)->get_multiplicity()>1)
1682                                {
1683                                        (*vert_ref)->lower_multiplicity();
1684                                }
1685                                else
1686                                {
1687                                        delete (*vert_ref);
1688                                }
1689                        }
1690
1691                        delete condition_to_remove;
1692                }
1693               
1694               
1695                vector<int> sizevector;
1696                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1697                {
1698                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1699                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1700                }
1701               
1702
1703                cout << endl;           
1704
1705                if(should_add)
1706                {
1707                        cout << "Splitting." << endl;
1708
1709                        int k = 1;
1710                        int counter = 0;
1711
1712                        vector<list<polyhedron*>>::iterator beginning_ref = ++for_splitting.begin();
1713
1714                        for(vector<list<polyhedron*>>::iterator vert_ref = beginning_ref;vert_ref<for_splitting.end();vert_ref++)
1715                        {                       
1716
1717                                for(list<polyhedron*>::reverse_iterator split_ref = vert_ref->rbegin();split_ref != vert_ref->rend();split_ref++)
1718                                {
1719                                        counter++;
1720                                       
1721                                        polyhedron* new_totally_neutral_child;
1722
1723                                        polyhedron* current_polyhedron = (*split_ref);
1724                                       
1725                                        if(vert_ref == beginning_ref)
1726                                        {
1727                                                vec coordinates1 = ((vertex*)(*(current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();                                             
1728                                                vec coordinates2 = ((vertex*)(*(++current_polyhedron->children.begin())))->get_coordinates();
1729                                               
1730                                                vec extended_coord2 = coordinates2;
1731                                                extended_coord2.ins(0,-1.0);                                           
1732
1733                                                double t = (-toadd*extended_coord2)/(toadd(1,toadd.size()-1)*(coordinates1-coordinates2));                                             
1734
1735                                                vec new_coordinates = (1-t)*coordinates2+t*coordinates1;                                               
1736
1737                                                // cout << "c1:" << coordinates1 << endl << "c2:" << coordinates2 << endl << "nc:" << new_coordinates << endl;
1738
1739                                                vertex* neutral_vertex = new vertex(new_coordinates);                                           
1740
1741                                                new_totally_neutral_child = neutral_vertex;
1742                                        }
1743                                        else
1744                                        {
1745                                                toprow* neutral_toprow = new toprow();
1746                                               
1747                                                neutral_toprow->condition_sum   = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum; // tohle tu bylo driv: zeros(number_of_parameters+1);
1748                                                neutral_toprow->condition_order = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1;
1749
1750                                                new_totally_neutral_child = neutral_toprow;
1751                                        }
1752
1753                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1754                                        new_totally_neutral_child->parentconditions.insert(condition_to_add);
1755
1756                                        new_totally_neutral_child->my_emlig = this;
1757                                       
1758                                        new_totally_neutral_child->children.insert(new_totally_neutral_child->children.end(),
1759                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(),
1760                                                                                                                                current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end());
1761
1762                                       
1763
1764                                        // cout << ((toprow*)current_polyhedron)->condition << endl << toadd << endl;
1765                                        vec cur_pos_condition = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum;
1766                                        vec cur_neg_condition = ((toprow*)current_polyhedron)->condition_sum;
1767                                       
1768                                        if(k == number_of_parameters)
1769                                        {
1770                                                cur_pos_condition = cur_pos_condition + toadd;
1771                                                cur_neg_condition = cur_neg_condition - toadd;
1772                                        }
1773
1774                                        toprow* positive_poly = new toprow(cur_pos_condition, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1775                                        toprow* negative_poly = new toprow(cur_neg_condition, ((toprow*)current_polyhedron)->condition_order+1);
1776
1777                                        positive_poly->my_emlig = this;
1778                                        negative_poly->my_emlig = this;
1779
1780                                        positive_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1781                                        negative_poly->parentconditions.insert(current_polyhedron->parentconditions.begin(),current_polyhedron->parentconditions.end());
1782
1783                                        for(set<polyhedron*>::iterator grand_ref = current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.begin(); grand_ref != current_polyhedron->totallyneutralgrandchildren.end();grand_ref++)
1784                                        {
1785                                                (*grand_ref)->parents.push_back(new_totally_neutral_child);
1786                                               
1787                                                // tohle tu nebylo. ma to tu byt?
1788                                                //positive_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1789                                                //negative_poly->totallyneutralgrandchildren.insert(*grand_ref);
1790
1791                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(positive_poly);
1792                                                //(*grand_ref)->grandparents.insert(negative_poly);
1793
1794                                                new_totally_neutral_child->vertices.insert((*grand_ref)->vertices.begin(),(*grand_ref)->vertices.end());
1795                                        }
1796
1797                                        positive_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1798                                        negative_poly->children.push_back(new_totally_neutral_child);
1799                                       
1800
1801                                        for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = current_polyhedron->parents.begin();parent_ref!=current_polyhedron->parents.end();parent_ref++)
1802                                        {
1803                                                (*parent_ref)->totallyneutralgrandchildren.insert(new_totally_neutral_child);
1804                                                // new_totally_neutral_child->grandparents.insert(*parent_ref);
1805
1806                                                (*parent_ref)->neutralchildren.remove(current_polyhedron);
1807                                                (*parent_ref)->children.remove(current_polyhedron);
1808
1809                                                (*parent_ref)->children.push_back(positive_poly);
1810                                                (*parent_ref)->children.push_back(negative_poly);
1811                                                (*parent_ref)->positivechildren.push_back(positive_poly);
1812                                                (*parent_ref)->negativechildren.push_back(negative_poly);
1813                                        }
1814
1815                                        positive_poly->parents.insert(positive_poly->parents.end(),
1816                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1817                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1818
1819                                        negative_poly->parents.insert(negative_poly->parents.end(),
1820                                                                                                current_polyhedron->parents.begin(),
1821                                                                                                                current_polyhedron->parents.end());
1822
1823                                       
1824
1825                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(positive_poly);
1826                                        new_totally_neutral_child->parents.push_back(negative_poly);
1827
1828                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->positivechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->positivechildren.end();child_ref++)
1829                                        {
1830                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1831                                                (*child_ref)->parents.push_back(positive_poly);                                         
1832                                        }                                       
1833
1834                                        positive_poly->children.insert(positive_poly->children.end(),
1835                                                                                                current_polyhedron->positivechildren.begin(),
1836                                                                                                                        current_polyhedron->positivechildren.end());
1837
1838                                        for(list<polyhedron*>::iterator child_ref = current_polyhedron->negativechildren.begin();child_ref!=current_polyhedron->negativechildren.end();child_ref++)
1839                                        {
1840                                                (*child_ref)->parents.remove(current_polyhedron);
1841                                                (*child_ref)->parents.push_back(negative_poly);
1842                                        }
1843
1844                                        negative_poly->children.insert(negative_poly->children.end(),
1845                                                                                                current_polyhedron->negativechildren.begin(),
1846                                                                                                                        current_polyhedron->negativechildren.end());
1847
1848                                        positive_poly->vertices.insert(current_polyhedron->positiveneutralvertices.begin(),current_polyhedron->positiveneutralvertices.end());
1849                                        positive_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1850
1851                                        negative_poly->vertices.insert(current_polyhedron->negativeneutralvertices.begin(),current_polyhedron->negativeneutralvertices.end());
1852                                        negative_poly->vertices.insert(new_totally_neutral_child->vertices.begin(),new_totally_neutral_child->vertices.end());
1853                                                               
1854                                        new_totally_neutral_child->triangulate(false);
1855
1856                                        normalization_factor += positive_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1857                                        normalization_factor += negative_poly->triangulate(k==for_splitting.size()-1);
1858                                       
1859                                        statistic.append_polyhedron(k-1, new_totally_neutral_child);   
1860
1861                                       
1862                                       
1863                                        statistic.insert_polyhedron(k, positive_poly, current_polyhedron);
1864                                        statistic.insert_polyhedron(k, negative_poly, current_polyhedron);                                     
1865
1866                                        statistic.delete_polyhedron(k, current_polyhedron);
1867
1868                                        delete current_polyhedron;
1869                                }
1870
1871                                k++;
1872                        }
1873                }
1874
1875                /*
1876                vector<int> sizevector;
1877                //sizevector.clear();
1878                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
1879                {
1880                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
1881                        cout << statistic.row_size(s) << ", ";
1882                }
1883               
1884                cout << endl;
1885                */
1886
1887                // cout << "Normalization factor: " << normalization_factor << endl;   
1888
1889                log_nc = log(normalization_factor) + logfact(condition_order-number_of_parameters-2)-(condition_order-number_of_parameters-2)*log(2.0);
1890
1891                if(condition_order == 20)
1892                                                        step_me(88);
1893
1894                //cout << "Factorial factor: " << condition_order-number_of_parameters-2 << endl;
1895
1896                /*
1897                cout << "part1: " << log(normalization_factor) << endl;
1898                cout << "part2: " << logfact(condition_order-number_of_parameters-2) << endl;
1899                pause(1);
1900                */
1901               
1902
1903                /*
1904                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)
1905                {
1906                        cout << ((toprow*)topr_ref)->condition << endl;
1907                }
1908                */
1909
1910                // step_me(101);
1911
1912        }
1913
1914        void set_correction_factors(int order)
1915                {
1916                        for(int remaining_order = correction_factors.size();remaining_order<order;remaining_order++)
1917                        {
1918                                multiset<my_ivec> factor_templates;
1919                                multiset<my_ivec> final_factors;                               
1920
1921                                my_ivec orig_template = my_ivec();                             
1922
1923                                for(int i = 1;i<number_of_parameters-remaining_order+1;i++)
1924                                {                                       
1925                                        bool in_cycle = false;
1926                                        for(int j = 0;j<=remaining_order;j++)                                   {
1927                                               
1928                                                multiset<my_ivec>::iterator fac_ref = factor_templates.begin();
1929
1930                                                do
1931                                                {
1932                                                        my_ivec current_template;
1933                                                        if(!in_cycle)
1934                                                        {
1935                                                                current_template = orig_template;
1936                                                                in_cycle = true;
1937                                                        }
1938                                                        else
1939                                                        {
1940                                                                current_template = (*fac_ref);
1941                                                                fac_ref++;
1942                                                        }                                                       
1943                                                       
1944                                                        current_template.ins(current_template.size(),i);
1945
1946                                                        // cout << "template:" << current_template << endl;
1947                                                       
1948                                                        if(current_template.size()==remaining_order+1)
1949                                                        {
1950                                                                final_factors.insert(current_template);
1951                                                        }
1952                                                        else
1953                                                        {
1954                                                                factor_templates.insert(current_template);
1955                                                        }
1956                                                }
1957                                                while(fac_ref!=factor_templates.end());
1958                                        }
1959                                }       
1960
1961                                correction_factors.push_back(final_factors);                   
1962
1963                        }
1964                }
1965
1966        pair<vec,simplex*> choose_simplex()
1967        {
1968                double rnumber = randu();
1969
1970                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
1971
1972                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
1973                double  prob_sum     = 0;       
1974                toprow* sampled_toprow;                         
1975                for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
1976                {
1977                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
1978
1979                        toprow* current_toprow = ((toprow*)top_ref);
1980
1981                        prob_sum += current_toprow->probability;
1982
1983                        if(prob_sum >= rnumber*normalization_factor)
1984                        {
1985                                sampled_toprow = (toprow*)top_ref;
1986                                break;
1987                        }
1988                        else
1989                        {
1990                                if(top_ref->next_poly==statistic.end_poly)
1991                                {
1992                                        cout << "Error.";
1993                                }
1994                        }
1995                }                               
1996
1997                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
1998                // cout << &sampled_toprow << ";";
1999
2000                rnumber = randu();                             
2001
2002                set<simplex*>::iterator s_ref;
2003                prob_sum = 0;           
2004                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
2005                {               
2006                        prob_sum += (*s_ref)->probability;
2007
2008                        if(prob_sum/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2009                                break;
2010                }
2011
2012                return pair<vec,simplex*>(sampled_toprow->condition_sum,*s_ref);       
2013        }
2014
2015        pair<double,double> choose_sigma(simplex* sampled_simplex)
2016        {
2017                double sigma = 0;
2018                double pg_sum;
2019                double ng_sum;
2020                do
2021                {                       
2022                        double rnumber = randu();
2023                       
2024                                               
2025                        double sum_g = 0;
2026                        for(int i = 0;i<sampled_simplex->positive_gamma_parameters.size();i++)
2027                        {
2028                                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++)
2029                                {
2030                                        sum_g += (*g_ref).first/sampled_simplex->positive_gamma_sum;
2031
2032                                                               
2033                                        if(sum_g>rnumber)
2034                                        {
2035                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2036                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2037                                                                       
2038                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2039                                                                                                                                       
2040                                                sigma = 1/GamRNG();
2041
2042                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2043                                                break;
2044                                        }                                                       
2045                                }
2046
2047                                if(sigma!=0)
2048                                {
2049                                        break;
2050                                }
2051                        }
2052
2053                        rnumber = randu();
2054
2055                        pg_sum = 0;
2056                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2057                        {
2058                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2059                                {
2060                                        pg_sum += exp((sampled_simplex->min_beta-(*pg_ref).second)/sigma)*pow((*pg_ref).second/sigma,(int)conditions.size())*(*pg_ref).second/fact(conditions.size())*(*pg_ref).first;
2061                                }                                       
2062                        }
2063
2064                        ng_sum = 0;
2065                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = sampled_simplex->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=sampled_simplex->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2066                        {
2067                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2068                                {
2069                                        ng_sum += exp((sampled_simplex->min_beta-(*ng_ref).second)/sigma)*pow((*ng_ref).second/sigma,(int)conditions.size())*(*ng_ref).second/fact(conditions.size())*(*ng_ref).first;
2070                                }                                       
2071                        }
2072                }
2073                while(pg_sum-ng_sum<0);
2074
2075                return pair<double,double>((pg_sum-ng_sum)/pg_sum,sigma);
2076        }
2077
2078        mat sample_mat(int n)
2079        {               
2080
2081                /// \TODO tady je to spatne, tady nesmi byt conditions.size(), viz RARX.bayes()
2082                if(conditions.size()-2-number_of_parameters>=0)
2083                {                       
2084                        mat sample_mat;
2085                        map<double,toprow*> ordered_toprows;                   
2086                        double sum_a = 0;
2087                       
2088                        //cout << "Likelihoods of toprows:" << endl;
2089
2090                        for(polyhedron* top_ref = statistic.rows[number_of_parameters];top_ref!=statistic.end_poly;top_ref=top_ref->next_poly)
2091                        {
2092                                toprow* current_top = (toprow*)top_ref;
2093
2094                                sum_a+=current_top->probability;
2095                                /*
2096                                cout << current_top->probability << "   ";
2097
2098                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = (*top_ref).vertices.begin();vert_ref!=(*top_ref).vertices.end();vert_ref++)
2099                                {
2100                                        cout << round(100*(*vert_ref)->get_coordinates())/100 << " ; ";
2101                                }
2102                                */
2103
2104                                // cout << endl;
2105                                ordered_toprows.insert(pair<double,toprow*>(sum_a,current_top));
2106                        }                       
2107                       
2108                        // cout << "Sum N: " << normalization_factor << endl;
2109
2110                        while(sample_mat.cols()<n)
2111                        {
2112                                //// cout << "*************************************" << endl;
2113
2114                               
2115                               
2116                                double rnumber = randu()*sum_a;
2117
2118                                // cout << "RND:" << rnumber << endl;
2119
2120                                // This could be more efficient (log n), but map::upper_bound() doesn't let me dereference returned iterator
2121                                int toprow_count = 0;
2122                                toprow* sampled_toprow;                         
2123                                for(map<double,toprow*>::iterator top_ref = ordered_toprows.begin();top_ref!=ordered_toprows.end();top_ref++)
2124                                {
2125                                        // cout << "CDF:"<< (*top_ref).first << endl;
2126                                        toprow_count++;
2127
2128                                        if((*top_ref).first >= rnumber)
2129                                        {
2130                                                sampled_toprow = (*top_ref).second;
2131                                                break;
2132                                        }                                               
2133                                }                               
2134
2135                                //// cout << "Toprow/Count: " << toprow_count << "/" << ordered_toprows.size() << endl;
2136                                // cout << &sampled_toprow << ";";
2137
2138                                rnumber = randu();                             
2139
2140                                set<simplex*>::iterator s_ref;
2141                                double sum_b = 0;
2142                                int simplex_count = 0;
2143                                for(s_ref = sampled_toprow->triangulation.begin();s_ref!=sampled_toprow->triangulation.end();s_ref++)
2144                                {
2145                                        simplex_count++;
2146                                       
2147                                        sum_b += (*s_ref)->probability;
2148
2149                                        if(sum_b/sampled_toprow->probability >= rnumber)
2150                                                break;
2151                                }
2152
2153                                //// cout << "Simplex/Count: " << simplex_count << "/" << sampled_toprow->triangulation.size() << endl;
2154                                //// cout << "Simplex factor: " << (*s_ref)->probability << endl;
2155                                //// cout << "Toprow factor:  " << sampled_toprow->probability << endl;
2156                                //// cout << "Emlig factor:   " << normalization_factor << endl;
2157                                // cout << &(*tri_ref) << endl;
2158
2159                                int number_of_runs = 0;
2160                                bool have_sigma = false;
2161                                double sigma = 0;
2162                                do
2163                                {
2164                                        rnumber = randu();
2165                                       
2166                                        double sum_g = 0;
2167                                        for(int i = 0;i<(*s_ref)->positive_gamma_parameters.size();i++)
2168                                        {
2169                                                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++)
2170                                                {
2171                                                        sum_g += (*g_ref).first/(*s_ref)->positive_gamma_sum;
2172
2173                                                       
2174                                                        if(sum_g>rnumber)
2175                                                        {
2176                                                                //itpp::Gamma_RNG* gamma = new itpp::Gamma_RNG(conditions.size()-number_of_parameters,1/(*g_ref).second);
2177                                                                //sigma = 1/(*gamma)();
2178                                                               
2179                                                                GamRNG.setup(conditions.size()-number_of_parameters,(*g_ref).second);
2180                                                                                                                               
2181                                                                sigma = 1/GamRNG();
2182
2183                                                                // cout << "Sigma mean:   " << (*g_ref).second/(conditions.size()-number_of_parameters-1) << endl;                                                             
2184                                                                break;
2185                                                        }                                                       
2186                                                }
2187
2188                                                if(sigma!=0)
2189                                                {
2190                                                        break;
2191                                                }
2192                                        }
2193
2194                                        rnumber = randu();
2195
2196                                        double pg_sum = 0;
2197                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->positive_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->positive_gamma_parameters.end();v_ref++)
2198                                        {
2199                                                for(multimap<double,double>::iterator pg_ref = (*v_ref).begin();pg_ref!=(*v_ref).end();pg_ref++)
2200                                                {
2201                                                        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;
2202                                                }                                       
2203                                        }
2204
2205                                        double ng_sum = 0;
2206                                        for(vector<multimap<double,double>>::iterator v_ref = (*s_ref)->negative_gamma_parameters.begin();v_ref!=(*s_ref)->negative_gamma_parameters.end();v_ref++)
2207                                        {
2208                                                for(multimap<double,double>::iterator ng_ref = (*v_ref).begin();ng_ref!=(*v_ref).end();ng_ref++)
2209                                                {
2210                                                        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;
2211                                                }                                       
2212                                        }
2213                                       
2214                                        if((pg_sum-ng_sum)/pg_sum>rnumber)
2215                                        {
2216                                                have_sigma = true;
2217                                        }
2218
2219                                        number_of_runs++;
2220                                }
2221                                while(!have_sigma);
2222
2223                                //// cout << "Sigma: " << sigma << endl;
2224                                //// cout << "Nr. of sigma runs: " << number_of_runs << endl;
2225
2226                                int dimension = (*s_ref)->vertices.size()-1;
2227
2228                                mat jacobian(dimension,dimension);
2229                                vec gradient = sampled_toprow->condition_sum.right(dimension);
2230
2231                                vertex* base_vert = *(*s_ref)->vertices.begin();
2232
2233                                //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2234                               
2235                                int row_count = 0;
2236
2237                                for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++(*s_ref)->vertices.begin();vert_ref!=(*s_ref)->vertices.end();vert_ref++)
2238                                {
2239                                        vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2240
2241                                        //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2242                                       
2243                                        vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2244
2245                                        jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2246
2247                                        row_count++;
2248                                }                               
2249                               
2250                                //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;
2251
2252                                //// cout << "Gradient before trafo:" << gradient << endl;
2253                                                               
2254                                gradient = jacobian*gradient;   
2255
2256                                //// cout << "Gradient after trafo:" << gradient << endl;
2257
2258                                // vec normal_gradient = gradient/sqrt(gradient*gradient);
2259                                // cout << gradient << endl;
2260                                // cout << normal_gradient << endl;
2261                                // cout << sqrt(gradient*gradient) << endl;
2262
2263                                mat rotation_matrix = eye(dimension);                           
2264
2265                                                               
2266
2267                                for(int i = 1;i<dimension;i++)
2268                                {
2269                                        vec x_axis = zeros(dimension);
2270                                        x_axis.set(0,1);
2271
2272                                        x_axis = rotation_matrix*x_axis;
2273
2274                                        double t = abs(gradient[i]/gradient*x_axis);
2275
2276                                        double sin_theta = sign(gradient[i])*t/sqrt(1+pow(t,2));
2277                                        double cos_theta = sign(gradient*x_axis)/sqrt(1+pow(t,2));
2278
2279                                        mat partial_rotation = eye(dimension);
2280
2281                                        partial_rotation.set(0,0,cos_theta);
2282                                        partial_rotation.set(i,i,cos_theta);
2283                                       
2284                                        partial_rotation.set(0,i,sin_theta);
2285                                        partial_rotation.set(i,0,-sin_theta);
2286                                       
2287                                        rotation_matrix = rotation_matrix*partial_rotation;                             
2288                                       
2289                                }
2290
2291                                // cout << rotation_matrix << endl;
2292                               
2293                                mat extended_rotation = rotation_matrix;
2294                                extended_rotation.ins_col(0,zeros(extended_rotation.rows()));
2295
2296                                //// cout << "Extended rotation: " << extended_rotation << endl;
2297                               
2298                                vec minima = itpp::min(extended_rotation,2);
2299                                vec maxima = itpp::max(extended_rotation,2);
2300
2301                                //// cout << "Minima: " << minima << endl;
2302                                //// cout << "Maxima: " << maxima << endl;
2303
2304                                vec sample_coordinates;         
2305                                bool is_inside = true;
2306                               
2307                                vec new_sample;
2308                                sample_coordinates = new_sample;
2309
2310                                for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2311                                {
2312                                        rnumber = randu();
2313                                       
2314                                        double coordinate;
2315
2316                                        if(j==0)
2317                                        {                                               
2318                                                vec new_gradient = rotation_matrix*gradient;
2319                                               
2320                                                //// cout << "New gradient(should have only first component nonzero):" << new_gradient << endl;
2321
2322                                                // cout << "Max: " << maxima[0] << "  Min: " << minima[0] << "  Grad:" << new_gradient[0] << endl;
2323                                               
2324                                                double log_bracket = 1-rnumber*(1-exp(new_gradient[0]/sigma*(minima[0]-maxima[0])));
2325                                               
2326                                                coordinate = minima[0]-sigma/new_gradient[0]*log(log_bracket);
2327                                        }
2328                                        else
2329                                        {
2330                                                coordinate = minima[j]+rnumber*(maxima[j]-minima[j]);
2331                                        }
2332
2333                                        sample_coordinates.ins(j,coordinate);
2334                                }
2335
2336                                //// cout << "Sampled coordinates(gradient direction): " << sample_coordinates << endl;
2337
2338                                sample_coordinates = rotation_matrix.T()*sample_coordinates;
2339
2340                                //// cout << "Sampled coordinates(backrotated direction):" << sample_coordinates << endl;
2341
2342                               
2343                                for(int j = 0;j<sample_coordinates.size();j++)
2344                                {
2345                                        if(sample_coordinates[j]<0)
2346                                        {
2347                                                is_inside = false;
2348                                        }
2349                                }
2350
2351                                double above_criterion = ones(sample_coordinates.size())*sample_coordinates;
2352
2353                                if(above_criterion>1)
2354                                {
2355                                        is_inside = false;
2356                                }
2357
2358                                if(is_inside)
2359                                {                                       
2360                                        sample_coordinates = jacobian.T()*sample_coordinates+(*base_vert).get_coordinates();
2361                                       
2362                                        sample_coordinates.ins(0,sigma);
2363                                       
2364                                        //// cout << "Sampled coordinates(parameter space):" << sample_coordinates << endl;
2365
2366                                        sample_mat.ins_col(0,sample_coordinates);
2367
2368                                        // cout << sample_mat.cols() << ",";
2369                                }
2370
2371                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*min_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2372                                // cout << sampled_toprow->condition_sum.right(sampled_toprow->condition_sum.size()-1)*max_grad->get_coordinates()-sampled_toprow->condition_sum[0] << endl;
2373
2374                               
2375                        }
2376
2377                        cout << endl;
2378                        return sample_mat;
2379                }
2380                else
2381                {
2382                        throw new exception("You are trying to sample from density that is not determined (parameters can't be integrated out)!");
2383               
2384                        return 0;
2385                }
2386
2387               
2388        }
2389
2390        pair<vec,mat> importance_sample(int n)
2391        {
2392                vec probabilities;
2393                mat samples;
2394               
2395                for(int i = 0;i<n;i++)
2396                {
2397                        pair<vec,simplex*> condition_and_simplex = choose_simplex();
2398
2399                        pair<double,double> probability_and_sigma = choose_sigma(condition_and_simplex.second);
2400
2401                        int dimension = condition_and_simplex.second->vertices.size()-1;
2402
2403                        mat jacobian(dimension,dimension);
2404                        vec gradient = condition_and_simplex.first.right(dimension);
2405
2406                        vertex* base_vert = *condition_and_simplex.second->vertices.begin();
2407
2408                        //// cout << "Base vertex coords(should be close to est. param.): " << base_vert->get_coordinates() << endl;
2409                               
2410                        int row_count = 0;
2411
2412                        for(set<vertex*>::iterator vert_ref = ++condition_and_simplex.second->vertices.begin();vert_ref!=condition_and_simplex.second->vertices.end();vert_ref++)
2413                        {
2414                                vec current_coords = (*vert_ref)->get_coordinates();
2415
2416                                //// cout << "Coords of vertex[" << row_count << "]: " << current_coords << endl;
2417                                       
2418                                vec relative_coords = current_coords-base_vert->get_coordinates();                             
2419
2420                                jacobian.set_row(row_count,relative_coords);
2421
2422                                row_count++;
2423                        }                               
2424                               
2425                        //// cout << "Jacobian: " << jacobian << endl;                 
2426
2427                        /// \todo Is this correct? Are the random coordinates really jointly uniform? I don't know.
2428                        vec sample_coords;
2429                        double sampling_diff = 1;
2430                        for(int j = 0;j<number_of_parameters;j++)
2431                        {
2432                                double rnumber = randu()*sampling_diff;
2433
2434                                sample_coords.ins(0,rnumber);
2435
2436                                sampling_diff -= rnumber;
2437                        }
2438
2439                        sample_coords = jacobian.T()*sample_coords+(*base_vert).get_coordinates();
2440
2441                        vec extended_coords = sample_coords;
2442                        extended_coords.ins(0,-1.0);
2443
2444                        double exponent = extended_coords*condition_and_simplex.first;
2445                        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);
2446                        sample_prob *= probability_and_sigma.first;
2447
2448                        sample_coords.ins(0,probability_and_sigma.second);
2449
2450                        samples.ins_col(0,sample_coords);
2451                        probabilities.ins(0,sample_prob);
2452                }
2453       
2454                return pair<vec,mat>(probabilities,samples);
2455        }
2456
2457        int logfact(int factor)
2458        {
2459                if(factor>1)
2460                {
2461                        return log((double)factor)+logfact(factor-1);
2462                }
2463                else
2464                {
2465                        return 0;
2466                }
2467        }
2468protected:
2469
2470        /// A method for creating plain default statistic representing only the range of the parameter space.
2471    void create_statistic(int number_of_parameters, double soft_prior_parameter)
2472        {
2473                /*
2474                for(int i = 0;i<number_of_parameters;i++)
2475                {
2476                        vec condition_vec = zeros(number_of_parameters+1);
2477                        condition_vec[i+1]  = 1;
2478
2479                        condition* new_condition = new condition(condition_vec);
2480                       
2481                        conditions.push_back(new_condition);
2482                }
2483                */
2484
2485                // An empty vector of coordinates.
2486                vec origin_coord;       
2487
2488                // We create an origin - this point will have all the coordinates zero, but now it has an empty vector of coords.
2489                vertex *origin = new vertex(origin_coord);
2490
2491                origin->my_emlig = this;
2492               
2493                /*
2494                // As a statistic, we have to create a vector of vectors of polyhedron pointers. It will then represent the Hasse
2495                // diagram. First we create a vector of polyhedrons..
2496                list<polyhedron*> origin_vec;
2497
2498                // ..we fill it with the origin..
2499                origin_vec.push_back(origin);
2500
2501                // ..and we fill the statistic with the created vector.
2502                statistic.push_back(origin_vec);
2503                */
2504
2505                statistic = *(new c_statistic());               
2506               
2507                statistic.append_polyhedron(0, origin);
2508
2509                // Now we have a statistic for a zero dimensional space. Regarding to how many dimensional space we need to
2510                // describe, we have to widen the descriptional default statistic. We use an iterative procedure as follows:
2511                for(int i=0;i<number_of_parameters;i++)
2512                {
2513                        // We first will create two new vertices. These will be the borders of the parameter space in the dimension
2514                        // of newly added parameter. Therefore they will have all coordinates except the last one zero. We get the
2515                        // right amount of zero cooridnates by reading them from the origin
2516                        vec origin_coord = origin->get_coordinates();   
2517
2518                       
2519
2520                        // And we incorporate the nonzero coordinates into the new cooordinate vectors
2521                        vec origin_coord1 = concat(origin_coord,-max_range); 
2522                        vec origin_coord2 = concat(origin_coord,max_range);                             
2523                                       
2524
2525                        // Now we create the points
2526                        vertex* new_point1 = new vertex(origin_coord1);
2527                        vertex* new_point2 = new vertex(origin_coord2);
2528
2529                        new_point1->my_emlig = this;
2530                        new_point2->my_emlig = this;
2531                       
2532                        //*********************************************************************************************************
2533                        // The algorithm for recursive build of a new Hasse diagram representing the space structure from the old
2534                        // diagram works so that you create two copies of the old Hasse diagram, you shift them up one level (points
2535                        // will be segments, segments will be areas etc.) and you connect each one of the original copied polyhedrons
2536                        // with its offspring by a parent-child relation. Also each of the segments in the first (second) copy is
2537                        // connected to the first (second) newly created vertex by a parent-child relation.
2538                        //*********************************************************************************************************
2539
2540
2541                        /*
2542                        // Create the vectors of vectors of pointers to polyhedrons to hold the copies of the old Hasse diagram
2543                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic1;
2544                        vector<vector<polyhedron*>> new_statistic2;
2545                        */
2546
2547                        c_statistic* new_statistic1 = new c_statistic();
2548                        c_statistic* new_statistic2 = new c_statistic();
2549
2550                       
2551                        // Copy the statistic by rows                   
2552                        for(int j=0;j<statistic.size();j++)
2553                        {
2554                               
2555
2556                                // an element counter
2557                                int element_number = 0;
2558
2559                                /*
2560                                vector<polyhedron*> supportnew_1;
2561                                vector<polyhedron*> supportnew_2;
2562
2563                                new_statistic1.push_back(supportnew_1);
2564                                new_statistic2.push_back(supportnew_2);
2565                                */
2566
2567                                // for each polyhedron in the given row
2568                                for(polyhedron* horiz_ref = statistic.rows[j];horiz_ref!=statistic.get_end();horiz_ref=horiz_ref->next_poly)
2569                                {       
2570                                        // Append an extra zero coordinate to each of the vertices for the new dimension
2571                                        // If vert_ref is at the first index => we loop through vertices
2572                                        if(j == 0)
2573                                        {
2574                                                // cast the polyhedron pointer to a vertex pointer and push a zero to its vector of coordinates
2575                                                ((vertex*) horiz_ref)->push_coordinate(0);
2576                                        }
2577                                        /*
2578                                        else
2579                                        {
2580                                                ((toprow*) (*horiz_ref))->condition.ins(0,0);
2581                                        }*/
2582
2583                                        // if it has parents
2584                                        if(!horiz_ref->parents.empty())
2585                                        {
2586                                                // save the relative address of this child in a vector kids_rel_addresses of all its parents.
2587                                                // This information will later be used for copying the whole Hasse diagram with each of the
2588                                                // relations contained within.
2589                                                for(list<polyhedron*>::iterator parent_ref = horiz_ref->parents.begin();parent_ref != horiz_ref->parents.end();parent_ref++)
2590                                                {
2591                                                        (*parent_ref)->kids_rel_addresses.push_back(element_number);                                                   
2592                                                }                                               
2593                                        }
2594
2595                                        // **************************************************************************************************
2596                                        // Here we begin creating a new polyhedron, which will be a copy of the old one. Each such polyhedron
2597                                        // will be created as a toprow, but this information will be later forgotten and only the polyhedrons
2598                                        // in the top row of the Hasse diagram will be considered toprow for later use.
2599                                        // **************************************************************************************************
2600
2601                                        // First we create vectors specifying a toprow condition. In the case of a preconstructed statistic
2602                                        // this condition will be a vector of zeros. There are two vectors, because we need two copies of
2603                                        // the original Hasse diagram.
2604                                        vec vec1;
2605                                        vec vec2;
2606                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2607                                        {                                       
2608                                                vec1 = ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum;
2609                                                vec1.ins(vec1.size(),-soft_prior_parameter);
2610
2611                                                vec2 = ((toprow*)horiz_ref)->condition_sum;
2612                                                vec2.ins(vec2.size(),soft_prior_parameter);
2613                                        }
2614                                        else
2615                                        {                                               
2616                                                vec1.ins(0,-soft_prior_parameter);
2617                                                vec2.ins(0,soft_prior_parameter);
2618
2619                                                vec1.ins(0,0);
2620                                                vec2.ins(0,0);
2621                                        }
2622                                       
2623                                        // cout << vec1 << endl;
2624                                        // cout << vec2 << endl;
2625
2626
2627                                        // We create a new toprow with the previously specified condition.
2628                                        toprow* current_copy1 = new toprow(vec1, this->condition_order);
2629                                        toprow* current_copy2 = new toprow(vec2, this->condition_order);
2630
2631                                        current_copy1->my_emlig = this;
2632                                        current_copy2->my_emlig = this;
2633
2634                                        // The vertices of the copies will be inherited, because there will be a parent/child relation
2635                                        // between each polyhedron and its offspring (comming from the copy) and a parent has all the
2636                                        // vertices of its child plus more.
2637                                        for(set<vertex*>::iterator vertex_ref = horiz_ref->vertices.begin();vertex_ref!=horiz_ref->vertices.end();vertex_ref++)
2638                                        {
2639                                                current_copy1->vertices.insert(*vertex_ref);
2640                                                current_copy2->vertices.insert(*vertex_ref);                                           
2641                                        }
2642                                       
2643                                        // The only new vertex of the offspring should be the newly created point.
2644                                        current_copy1->vertices.insert(new_point1);
2645                                        current_copy2->vertices.insert(new_point2);                                     
2646                                       
2647                                        // This method guarantees that each polyhedron is already triangulated, therefore its triangulation
2648                                        // is only one set of vertices and it is the set of all its vertices.
2649                                        simplex* t_simplex1 = new simplex(current_copy1->vertices);
2650                                        simplex* t_simplex2 = new simplex(current_copy2->vertices);                                     
2651                                       
2652                                        current_copy1->triangulation.insert(t_simplex1);
2653                                        current_copy2->triangulation.insert(t_simplex2);                                       
2654                                       
2655                                        // Now we have copied the polyhedron and we have to copy all of its relations. Because we are copying
2656                                        // in the Hasse diagram from bottom up, we always have to copy the parent/child relations to all the
2657                                        // kids and when we do that and know the child, in the child we will remember the parent we came from.
2658                                        // This way all the parents/children relations are saved in both the parent and the child.
2659                                        if(!horiz_ref->kids_rel_addresses.empty())
2660                                        {
2661                                                for(list<int>::iterator kid_ref = horiz_ref->kids_rel_addresses.begin();kid_ref!=horiz_ref->kids_rel_addresses.end();kid_ref++)
2662                                                {       
2663                                                        polyhedron* new_kid1 = new_statistic1->rows[j-1];
2664                                                        polyhedron* new_kid2 = new_statistic2->rows[j-1];
2665
2666                                                        // THIS IS NOT EFFECTIVE: It could be improved by having the list indexed for new_statistic, but
2667                                                        // not indexed for statistic. Hopefully this will not cause a big slowdown - happens only offline.
2668                                                        if(*kid_ref)
2669                                                        {
2670                                                                for(int k = 1;k<=(*kid_ref);k++)
2671                                                                {
2672                                                                        new_kid1=new_kid1->next_poly;
2673                                                                        new_kid2=new_kid2->next_poly;
2674                                                                }
2675                                                        }
2676                                                       
2677                                                        // find the child and save the relation to the parent
2678                                                        current_copy1->children.push_back(new_kid1);
2679                                                        current_copy2->children.push_back(new_kid2);
2680
2681                                                        // in the child save the parents' address
2682                                                        new_kid1->parents.push_back(current_copy1);
2683                                                        new_kid2->parents.push_back(current_copy2);
2684                                                }                                               
2685
2686                                                // Here we clear the parents kids_rel_addresses vector for later use (when we need to widen the
2687                                                // Hasse diagram again)
2688                                                horiz_ref->kids_rel_addresses.clear();
2689                                        }
2690                                        // If there were no children previously, we are copying a polyhedron that has been a vertex before.
2691                                        // In this case it is a segment now and it will have a relation to its mother (copywise) and to the
2692                                        // newly created point. Here we create the connection to the new point, again from both sides.
2693                                        else
2694                                        {
2695                                                // Add the address of the new point in the former vertex
2696                                                current_copy1->children.push_back(new_point1);
2697                                                current_copy2->children.push_back(new_point2);
2698
2699                                                // Add the address of the former vertex in the new point
2700                                                new_point1->parents.push_back(current_copy1);
2701                                                new_point2->parents.push_back(current_copy2);
2702                                        }
2703
2704                                        // Save the mother in its offspring
2705                                        current_copy1->children.push_back(horiz_ref);
2706                                        current_copy2->children.push_back(horiz_ref);
2707
2708                                        // Save the offspring in its mother
2709                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy1);
2710                                        horiz_ref->parents.push_back(current_copy2);   
2711                                                               
2712                                       
2713                                        // Add the copies into the relevant statistic. The statistic will later be appended to the previous
2714                                        // Hasse diagram
2715                                        new_statistic1->append_polyhedron(j,current_copy1);
2716                                        new_statistic2->append_polyhedron(j,current_copy2);
2717                                       
2718                                        // Raise the count in the vector of polyhedrons
2719                                        element_number++;                       
2720                                       
2721                                }
2722                               
2723                        }
2724
2725                        /*
2726                        statistic.begin()->push_back(new_point1);
2727                        statistic.begin()->push_back(new_point2);
2728                        */
2729
2730                        statistic.append_polyhedron(0, new_point1);
2731                        statistic.append_polyhedron(0, new_point2);
2732
2733                        // Merge the new statistics into the old one. This will either be the final statistic or we will
2734                        // reenter the widening loop.
2735                        for(int j=0;j<new_statistic1->size();j++)
2736                        {
2737                                /*
2738                                if(j+1==statistic.size())
2739                                {
2740                                        list<polyhedron*> support;
2741                                        statistic.push_back(support);
2742                                }
2743                               
2744                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic1[j].begin(),new_statistic1[j].end());
2745                                (statistic.begin()+j+1)->insert((statistic.begin()+j+1)->end(),new_statistic2[j].begin(),new_statistic2[j].end());
2746                                */
2747                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic1->rows[j],new_statistic1->row_ends[j]);
2748                                statistic.append_polyhedron(j+1,new_statistic2->rows[j],new_statistic2->row_ends[j]);
2749                        }                       
2750                }
2751
2752                /*
2753                vector<list<toprow*>> toprow_statistic;
2754                int line_count = 0;
2755
2756                for(vector<list<polyhedron*>>::iterator polyhedron_ref = ++statistic.begin(); polyhedron_ref!=statistic.end();polyhedron_ref++)
2757                {
2758                        list<toprow*> support_list;
2759                        toprow_statistic.push_back(support_list);                                               
2760
2761                        for(list<polyhedron*>::iterator polyhedron_ref2 = polyhedron_ref->begin(); polyhedron_ref2 != polyhedron_ref->end(); polyhedron_ref2++)
2762                        {
2763                                toprow* support_top = (toprow*)(*polyhedron_ref2);
2764
2765                                toprow_statistic[line_count].push_back(support_top);
2766                        }
2767
2768                        line_count++;
2769                }*/
2770
2771                /*
2772                vector<int> sizevector;
2773                for(int s = 0;s<statistic.size();s++)
2774                {
2775                        sizevector.push_back(statistic.row_size(s));
2776                }
2777                */
2778               
2779        }
2780       
2781};
2782
2783
2784
2785//! Robust Bayesian AR model for Multicriteria-Laplace-Inverse-Gamma density
2786class RARX //: public BM
2787{
2788private:
2789        bool has_constant;
2790
2791        int window_size;       
2792
2793        list<vec> conditions;
2794
2795public:
2796        emlig* posterior;
2797
2798        RARX(int number_of_parameters, const int window_size, bool has_constant)//:BM()
2799        {
2800                this->has_constant = has_constant;
2801               
2802                posterior = new emlig(number_of_parameters,0.001);
2803
2804                this->window_size = window_size;               
2805        };
2806
2807        void bayes(itpp::vec yt)
2808        {
2809                if(has_constant)
2810                {
2811                        int c_size = yt.size();
2812                       
2813                        yt.ins(c_size,1.0);
2814                }               
2815
2816                if(yt.size() == posterior->number_of_parameters+1)
2817                {
2818                        conditions.push_back(yt);               
2819                }
2820                else
2821                {
2822                        throw new exception("Wrong condition size for bayesian data update!");
2823                }
2824
2825                //posterior->step_me(0);
2826               
2827                /// \TODO tohle je spatne, tady musi byt jiny vypocet poctu podminek, kdyby nejaka byla multiplicitni, tak tohle bude spatne
2828                if(conditions.size()>window_size && window_size!=0)
2829                {                       
2830                        posterior->add_and_remove_condition(yt,conditions.front());
2831                        conditions.pop_front();
2832
2833                        //posterior->step_me(1);
2834                }
2835                else
2836                {
2837                        posterior->add_condition(yt);
2838                }
2839
2840               
2841                               
2842        }
2843
2844};
2845
2846
2847
2848#endif //TRAGE_H
Note: See TracBrowser for help on using the browser.