root/bdm/itpp_ext.cpp @ 263

Revision 263, 7.5 kB (checked in by smidl, 16 years ago)

UIArxDS test

RevLine 
[6]1//
2// C++ Implementation: itpp_ext
3//
[145]4// Description:
[6]5//
6//
7// Author: smidl <smidl@utia.cas.cz>, (C) 2008
8//
9// Copyright: See COPYING file that comes with this distribution
10//
11//
12
[32]13#include "itpp_ext.h"
[6]14
[37]15// from  algebra/lapack.h
16
17extern "C" {  /* QR factorization of a general matrix A  */
[145]18        void dgeqrf_ ( int *m, int *n, double *a, int *lda, double *tau, double *work,
19                       int *lwork, int *info );
[37]20};
21
[6]22namespace itpp {
[145]23        Array<int> to_Arr ( const ivec &indices ) {
24                Array<int> a ( indices.size() );
25                for ( int i = 0; i < a.size(); i++ ) {
26                        a ( i ) = indices ( i );
27                }
28                return a;
29        }
[6]30
[145]31        ivec linspace ( int from, int to ) {
32                int n=to-from+1;
33                int i;
34                it_assert_debug ( n>0,"wrong linspace" );
35                ivec iv ( n ); for ( i=0;i<n;i++ ) iv ( i ) =from+i;
36                return iv;
37        };
[86]38
[145]39        void set_subvector ( vec &ov, const ivec &iv, const vec &v )
40        {
41                it_assert_debug ( ( iv.length() <=v.length() ),
42                                                        "Vec<>::set_subvector(ivec, vec<Num_T>): Indexing out "
43                                                                        "of range of v" );
44                for ( int i = 0; i < iv.length(); i++ ) {
45                        it_assert_debug ( iv ( i ) <ov.length(),
46                                                          "Vec<>::set_subvector(ivec, vec<Num_T>): Indexing out "
47                                                                          "of range of v" );
48                        ov ( iv ( i ) ) = v ( i );
49                }
50        }
51
[180]52        vec get_vec(const vec &v, const ivec &indexlist){
53                int size = indexlist.size();
54                vec temp(size);
55                for (int i = 0; i < size; ++i) {
56                        temp(i) = v._data()[indexlist(i)];
57                }
58                return temp;
59        }
60
[32]61//Gamma
[11]62
[145]63        Gamma_RNG::Gamma_RNG ( double a, double b ) {
64                setup ( a,b );
65        }
[32]66
[145]67
68        bvec operator& ( const bvec &a, const bvec &b ) {
69                it_assert_debug ( b.size() ==a.size(), "operator&(): Vectors of different lengths" );
70
71                bvec temp ( a.size() );
72                for ( int i = 0;i < a.size();i++ ) {
73                        temp ( i ) = a ( i ) & b ( i );
74                }
75                return temp;
76        }
77
78        bvec operator| ( const bvec &a, const bvec &b ) {
79                it_assert_debug ( b.size() !=a.size(), "operator&(): Vectors of different lengths" );
80
81                bvec temp ( a.size() );
82                for ( int i = 0;i < a.size();i++ ) {
83                        temp ( i ) = a ( i ) | b ( i );
84                }
85                return temp;
86        }
[32]87#define log std::log
88#define exp std::exp
89#define sqrt std::sqrt
90#define R_FINITE std::isfinite
91
[145]92        double  Gamma_RNG::sample() {
93                //A copy of rgamma code from the R package!!
94                //
[32]95
[145]96                /* Constants : */
97                const static double sqrt32 = 5.656854;
98                const static double exp_m1 = 0.36787944117144232159;/* exp(-1) = 1/e */
[32]99
[145]100                /* Coefficients q[k] - for q0 = sum(q[k]*a^(-k))
101                 * Coefficients a[k] - for q = q0+(t*t/2)*sum(a[k]*v^k)
102                 * Coefficients e[k] - for exp(q)-1 = sum(e[k]*q^k)
103                 */
104                const static double q1 = 0.04166669;
105                const static double q2 = 0.02083148;
106                const static double q3 = 0.00801191;
107                const static double q4 = 0.00144121;
108                const static double q5 = -7.388e-5;
109                const static double q6 = 2.4511e-4;
110                const static double q7 = 2.424e-4;
[32]111
[145]112                const static double a1 = 0.3333333;
113                const static double a2 = -0.250003;
114                const static double a3 = 0.2000062;
115                const static double a4 = -0.1662921;
116                const static double a5 = 0.1423657;
117                const static double a6 = -0.1367177;
118                const static double a7 = 0.1233795;
[32]119
[145]120                /* State variables [FIXME for threading!] :*/
121                static double aa = 0.;
122                static double aaa = 0.;
123                static double s, s2, d;    /* no. 1 (step 1) */
124                static double q0, b, si, c;/* no. 2 (step 4) */
[32]125
[145]126                double e, p, q, r, t, u, v, w, x, ret_val;
127                double a=alpha;
128                double scale=1.0/beta;
[32]129
[145]130                if ( !R_FINITE ( a ) || !R_FINITE ( scale ) || a < 0.0 || scale <= 0.0 )
131                        {it_error ( "Gamma_RNG wrong parameters" );}
[32]132
[145]133                if ( a < 1. ) { /* GS algorithm for parameters a < 1 */
134                        if ( a == 0 )
135                                return 0.;
136                        e = 1.0 + exp_m1 * a;
137                        for ( ;; ) {  //VS repeat
138                                p = e * unif_rand();
139                                if ( p >= 1.0 ) {
140                                        x = -log ( ( e - p ) / a );
141                                        if ( exp_rand() >= ( 1.0 - a ) * log ( x ) )
142                                                break;
143                                }
144                                else {
145                                        x = exp ( log ( p ) / a );
146                                        if ( exp_rand() >= x )
147                                                break;
148                                }
149                        }
150                        return scale * x;
151                }
[32]152
[145]153                /* --- a >= 1 : GD algorithm --- */
[32]154
[145]155                /* Step 1: Recalculations of s2, s, d if a has changed */
156                if ( a != aa ) {
157                        aa = a;
158                        s2 = a - 0.5;
159                        s = sqrt ( s2 );
160                        d = sqrt32 - s * 12.0;
161                }
162                /* Step 2: t = standard normal deviate,
163                           x = (s,1/2) -normal deviate. */
[32]164
[145]165                /* immediate acceptance (i) */
166                t = norm_rand();
167                x = s + 0.5 * t;
168                ret_val = x * x;
169                if ( t >= 0.0 )
170                        return scale * ret_val;
[32]171
[145]172                /* Step 3: u = 0,1 - uniform sample. squeeze acceptance (s) */
173                u = unif_rand();
174                if ( ( d * u ) <= ( t * t * t ) )
175                        return scale * ret_val;
[32]176
[145]177                /* Step 4: recalculations of q0, b, si, c if necessary */
[32]178
[145]179                if ( a != aaa ) {
180                        aaa = a;
181                        r = 1.0 / a;
182                        q0 = ( ( ( ( ( ( q7 * r + q6 ) * r + q5 ) * r + q4 ) * r + q3 ) * r
183                                 + q2 ) * r + q1 ) * r;
[32]184
[145]185                        /* Approximation depending on size of parameter a */
186                        /* The constants in the expressions for b, si and c */
187                        /* were established by numerical experiments */
[32]188
[145]189                        if ( a <= 3.686 ) {
190                                b = 0.463 + s + 0.178 * s2;
191                                si = 1.235;
192                                c = 0.195 / s - 0.079 + 0.16 * s;
193                        }
194                        else if ( a <= 13.022 ) {
195                                b = 1.654 + 0.0076 * s2;
196                                si = 1.68 / s + 0.275;
197                                c = 0.062 / s + 0.024;
198                        }
199                        else {
200                                b = 1.77;
201                                si = 0.75;
202                                c = 0.1515 / s;
203                        }
204                }
205                /* Step 5: no quotient test if x not positive */
[32]206
[145]207                if ( x > 0.0 ) {
208                        /* Step 6: calculation of v and quotient q */
209                        v = t / ( s + s );
210                        if ( fabs ( v ) <= 0.25 )
211                                q = q0 + 0.5 * t * t * ( ( ( ( ( ( a7 * v + a6 ) * v + a5 ) * v + a4 ) * v
212                                                             + a3 ) * v + a2 ) * v + a1 ) * v;
213                        else
214                                q = q0 - s * t + 0.25 * t * t + ( s2 + s2 ) * log ( 1.0 + v );
[32]215
216
[145]217                        /* Step 7: quotient acceptance (q) */
218                        if ( log ( 1.0 - u ) <= q )
219                                return scale * ret_val;
220                }
221
222                for ( ;; ) { //VS repeat
223                        /* Step 8: e = standard exponential deviate
224                         *      u =  0,1 -uniform deviate
225                         *      t = (b,si)-double exponential (laplace) sample */
226                        e = exp_rand();
227                        u = unif_rand();
228                        u = u + u - 1.0;
229                        if ( u < 0.0 )
230                                t = b - si * e;
231                        else
232                                t = b + si * e;
233                        /* Step  9:  rejection if t < tau(1) = -0.71874483771719 */
234                        if ( t >= -0.71874483771719 ) {
235                                /* Step 10:      calculation of v and quotient q */
236                                v = t / ( s + s );
237                                if ( fabs ( v ) <= 0.25 )
238                                        q = q0 + 0.5 * t * t *
239                                            ( ( ( ( ( ( a7 * v + a6 ) * v + a5 ) * v + a4 ) * v + a3 ) * v
240                                                + a2 ) * v + a1 ) * v;
241                                else
242                                        q = q0 - s * t + 0.25 * t * t + ( s2 + s2 ) * log ( 1.0 + v );
243                                /* Step 11:      hat acceptance (h) */
244                                /* (if q not positive go to step 8) */
245                                if ( q > 0.0 ) {
246                                        // TODO: w = expm1(q);
247                                        w = exp ( q )-1;
248                                        /*  ^^^^^ original code had approximation with rel.err < 2e-7 */
249                                        /* if t is rejected sample again at step 8 */
250                                        if ( ( c * fabs ( u ) ) <= ( w * exp ( e - 0.5 * t * t ) ) )
251                                                break;
252                                }
253                        }
254                } /* repeat .. until  `t' is accepted */
255                x = s + 0.5 * t;
256                return scale * x * x;
[32]257        }
258
[37]259
[145]260        bool qr ( const mat &A, mat &R ) {
261                int info;
262                int m = A.rows();
263                int n = A.cols();
264                int lwork = n;
265                int k = std::min ( m, n );
266                vec tau ( k );
267                vec work ( lwork );
[37]268
[145]269                R = A;
[37]270
[145]271                // perform workspace query for optimum lwork value
272                int lwork_tmp = -1;
273                dgeqrf_ ( &m, &n, R._data(), &m, tau._data(), work._data(), &lwork_tmp,
274                          &info );
275                if ( info == 0 ) {
276                        lwork = static_cast<int> ( work ( 0 ) );
277                        work.set_size ( lwork, false );
278                }
279                dgeqrf_ ( &m, &n, R._data(), &m, tau._data(), work._data(), &lwork, &info );
[37]280
[145]281                // construct R
282                for ( int i=0; i<m; i++ )
283                        for ( int j=0; j<std::min ( i,n ); j++ )
284                                R ( i,j ) = 0;
[37]285
[145]286                return ( info==0 );
287        }
[37]288
[263]289
290        std::string num2str(double d){
291                char tmp[20];//that should do
292                sprintf(tmp,"%f",d);
293                return std::string(tmp);
294        };
295        std::string num2str(int i){
296                char tmp[10];//that should do
297                sprintf(tmp,"%d",i);
298                return std::string(tmp);
299        };
[32]300}
Note: See TracBrowser for help on using the browser.