root/library/bdm/stat/exp_family.cpp @ 1015

Revision 1015, 18.5 kB (checked in by smidl, 14 years ago)

UI for ldmat - use it in egiw

  • Property svn:eol-style set to native
Line 
1#include <math.h>
2
3#include <itpp/base/bessel.h>
4#include "exp_family.h"
5
6namespace bdm {
7
8Uniform_RNG UniRNG;
9Normal_RNG NorRNG;
10Gamma_RNG GamRNG;
11
12using std::cout;
13
14///////////
15
16void BMEF::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) {
17        this->bayes_weighted ( yt, cond, 1.0 );
18};
19
20void egiw::set_parameters ( int dimx0, ldmat V0, double nu0 ) {
21        dimx = dimx0;
22        nPsi = V0.rows()-dimx;
23        V = V0;
24        if ( nu0 < 0 ) {
25                nu = 0.1 + nPsi + 2 * dimx + 2; // +2 assures finite expected value of R
26                // terms before that are sufficient for finite normalization
27        } else {
28                nu = nu0;
29        }
30}
31
32vec egiw::sample() const {
33        mat M;
34        chmat R;
35        sample_mat ( M, R );
36
37        return concat ( cvectorize ( M ), cvectorize ( R.to_mat() ) );
38}
39
40mat egiw::sample_mat ( int n ) const {
41        // TODO - correct approach - convert to product of norm * Wishart
42        mat M;
43        ldmat Vz;
44        ldmat Lam;
45        factorize ( M, Vz, Lam );
46
47        chmat ChLam ( Lam.to_mat() );
48        chmat iChLam;
49        ChLam.inv ( iChLam );
50
51        eWishartCh Omega; //inverse Wishart, result is R,
52        Omega.set_parameters ( iChLam, nu - 2*nPsi - dimx ); // 2*nPsi is there to match numercial simulations - check if analytically correct
53        Omega.validate();       
54
55        mat OmChi;
56        mat Z ( M.rows(), M.cols() );
57
58        mat Mi;
59        mat RChiT;
60        mat tmp ( dimension(), n );
61        M=M.T();// ugly hack == decide what to do with M.
62        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
63                OmChi = Omega.sample_mat();
64                RChiT = inv ( OmChi );
65                Z = randn ( M.rows(), M.cols() );
66                Mi = M + RChiT * Z * inv ( Vz._L().T() * diag ( sqrt ( Vz._D() ) ) );
67
68                tmp.set_col ( i, concat ( cvectorize ( Mi ), cvectorize ( RChiT*RChiT.T() ) ) );
69        }
70        return tmp;
71}
72
73void egiw::sample_mat ( mat &Mi, chmat &Ri ) const {
74
75        // TODO - correct approach - convert to product of norm * Wishart
76        mat M;
77        ldmat Vz;
78        ldmat Lam;
79        factorize ( M, Vz, Lam );
80
81        chmat Ch;
82        Ch.setCh ( Lam._L() *diag ( sqrt ( Lam._D() ) ) );
83        chmat iCh;
84        Ch.inv ( iCh );
85
86        eWishartCh Omega; //inverse Wishart, result is R,
87        Omega.set_parameters ( iCh, nu - 2*nPsi - dimx ); // 2*nPsi is there to match numercial simulations - check if analytically correct
88        Omega.validate();
89
90        chmat Omi;
91        Omi.setCh ( Omega.sample_mat() );
92
93        if (M._datasize()>0){
94                mat Z = randn ( M.rows(), M.cols() );
95                Mi = M + Omi._Ch() * Z * inv ( Vz._L() * diag ( sqrt ( Vz._D() ) ) );
96        }
97        Omi.inv ( Ri );
98}
99
100double egiw::evallog_nn ( const vec &val ) const {
101        bdm_assert_debug(val.length()==dimx*(nPsi+dimx),"Incorrect cond in egiw::evallog_nn" );
102       
103        int vend = val.length() - 1;
104
105        if ( dimx == 1 ) { //same as the following, just quicker.
106                double r = val ( vend ); //last entry!
107                if ( r < 0 ) return -inf;
108                vec Psi ( nPsi + dimx );
109                Psi ( 0 ) = -1.0;
110                Psi.set_subvector ( 1, val ( 0, vend - 1 ) ); // fill the rest
111
112                double Vq = V.qform ( Psi );
113                return -0.5* ( nu*log ( r ) + Vq / r );
114        } else {
115                mat Tmp;
116                if (nPsi>0){
117                        mat Th = reshape ( val ( 0, nPsi * dimx - 1 ), nPsi, dimx );
118                        Tmp = concat_vertical ( -eye ( dimx ), Th );
119                } else {
120                        Tmp = -eye(dimx);
121                }
122                fsqmat R ( reshape ( val ( nPsi*dimx, vend ), dimx, dimx ) );
123                double ldetR = R.logdet();
124                if ( !std::isfinite(ldetR) ) return -inf;
125                fsqmat iR ( dimx );
126                R.inv ( iR );
127
128                return -0.5* ( nu*ldetR + trace ( iR.to_mat() *Tmp.T() *V.to_mat() *Tmp ) );
129        }
130}
131
132double egiw::lognc() const {
133        const vec& D = V._D();
134
135        double m = nu - nPsi - dimx - 1;
136#define log2  0.693147180559945286226763983
137#define logpi 1.144729885849400163877476189
138#define log2pi 1.83787706640935
139#define Inf std::numeric_limits<double>::infinity()
140
141        double nkG = 0.5 * dimx * ( -nPsi * log2pi + sum ( log ( D.mid ( dimx, nPsi ) ) ) );
142        // temporary for lgamma in Wishart
143        double lg = 0;
144        for ( int i = 0; i < dimx; i++ ) {
145                lg += lgamma ( 0.5 * ( m - i ) );
146        }
147
148        double nkW = 0.5 * ( m * sum ( log ( D ( 0, dimx - 1 ) ) ) ) \
149                     - 0.5 * dimx * ( m * log2 + 0.5 * ( dimx - 1 ) * log2pi )  - lg;
150
151//      bdm_assert_debug ( ( ( -nkG - nkW ) > -Inf ) && ( ( -nkG - nkW ) < Inf ), "ARX improper" );
152        if ( -nkG - nkW == Inf ) {
153                cout << "??" << endl;
154        }
155        return -nkG - nkW;
156}
157
158vec egiw::est_theta() const {
159        if ( dimx == 1 ) {
160                const mat &L = V._L();
161                int end = L.rows() - 1;
162
163                mat iLsub = ltuinv ( L ( dimx, end, dimx, end ) );
164
165                vec L0 = L.get_col ( 0 );
166
167                return iLsub * L0 ( 1, end );
168        } else {
169                bdm_error ( "ERROR: est_theta() not implemented for dimx>1" );
170                return vec();
171        }
172}
173
174void egiw::factorize ( mat &M, ldmat &Vz, ldmat &Lam ) const {
175        const mat &L = V._L();
176        const vec &D = V._D();
177        int end = L.rows() - 1;
178
179        Lam = ldmat ( L ( 0, dimx - 1, 0, dimx - 1 ), D ( 0, dimx - 1 ) );  //exp val of R
180
181        if (dimx<=end){
182                Vz = ldmat ( L ( dimx, end, dimx, end ), D ( dimx, end ) );
183                mat iLsub = ltuinv ( Vz._L() );
184                // set mean value
185                mat Lpsi = L ( dimx, end, 0, dimx - 1 );
186                M = iLsub * Lpsi;
187        }
188/*      if ( 0 ) { // test with Peterka
189                mat VF = V.to_mat();
190                mat Vf = VF ( 0, dimx - 1, 0, dimx - 1 );
191                mat Vzf = VF ( dimx, end, 0, dimx - 1 );
192                mat VZ = VF ( dimx, end, dimx, end );
193
194                mat Lam2 = Vf - Vzf.T() * inv ( VZ ) * Vzf;
195        }*/
196}
197
198ldmat egiw::est_theta_cov() const {
199        if ( dimx == 1 ) {
200                const mat &L = V._L();
201                const vec &D = V._D();
202                int end = D.length() - 1;
203
204                mat Lsub = L ( 1, end, 1, end );
205//              mat Dsub = diag ( D ( 1, end ) );
206
207                ldmat LD ( inv ( Lsub ).T(), 1.0 / D ( 1, end ) );
208                return LD;
209
210        } else {
211                bdm_error ( "ERROR: est_theta_cov() not implemented for dimx>1" );
212                return ldmat();
213        }
214
215}
216
217vec egiw::mean() const {
218
219        if ( dimx == 1 ) {
220                const vec &D = V._D();
221                int end = D.length() - 1;
222
223                vec m ( dim );
224                m.set_subvector ( 0, est_theta() );
225                m ( end ) = D ( 0 ) / ( nu - nPsi - 2 * dimx - 2 );
226                return m;
227        } else {
228                mat M;
229                mat R;
230                mean_mat ( M, R );
231                return concat ( cvectorize ( M ), cvectorize ( R ) );
232        }
233
234}
235
236vec egiw::variance() const {
237        int l = V.rows();
238        // cut out rest of lower-right part of V
239        // invert it
240        ldmat itmp;
241        if (dimx<l){
242                const ldmat tmp ( V, linspace ( dimx, l - 1 ) );
243                tmp.inv ( itmp );
244        } 
245        // following Wikipedia notation
246        // m=nu-nPsi-dimx-1, p=dimx
247        double mp1p = nu - nPsi - 2 * dimx; // m-p+1
248        double mp1m = mp1p - 2;     // m-p-1
249       
250        if ( dimx == 1 ) {
251                double cove = V._D() ( 0 ) / mp1m ;
252               
253                vec var ( l );
254                var.set_subvector ( 0, diag ( itmp.to_mat() ) *cove );
255                var ( l - 1 ) = cove * cove / ( mp1m - 2 );
256                return var;
257        } else {
258                ldmat Vll ( V, linspace ( 0, dimx - 1 ) ); // top-left part of V
259                mat Y = Vll.to_mat();
260                mat varY ( Y.rows(), Y.cols() );
261               
262                double denom = ( mp1p - 1 ) * mp1m * mp1m * ( mp1m - 2 );         // (m-p)(m-p-1)^2(m-p-3)
263               
264                int i, j;
265                for ( i = 0; i < Y.rows(); i++ ) {
266                        for ( j = 0; j < Y.cols(); j++ ) {
267                                varY ( i, j ) = ( mp1p * Y ( i, j ) * Y ( i, j ) + mp1m * Y ( i, i ) * Y ( j, j ) ) / denom;
268                        }
269                }
270                vec mean_dR = diag ( Y ) / mp1m; // corresponds to cove
271                vec var_th = diag ( itmp.to_mat() );
272                vec var_Th ( mean_dR.length() *var_th.length() );
273                // diagonal of diag(mean_dR) \kron diag(var_th)
274                for ( int i = 0; i < mean_dR.length(); i++ ) {
275                        var_Th.set_subvector ( i*var_th.length(), var_th*mean_dR ( i ) );
276                }
277               
278                return concat ( var_Th, cvectorize ( varY ) );
279        }
280}
281
282void egiw::mean_mat ( mat &M, mat&R ) const {
283        const mat &L = V._L();
284        const vec &D = V._D();
285        int end = L.rows() - 1;
286
287        ldmat ldR ( L ( 0, dimx - 1, 0, dimx - 1 ), D ( 0, dimx - 1 ) / ( nu - nPsi - 2*dimx - 2 ) ); //exp val of R
288
289        // set mean value
290        if (dimx<=end){
291                mat iLsub = ltuinv ( L ( dimx, end, dimx, end ) );
292                mat Lpsi = L ( dimx, end, 0, dimx - 1 );
293                M = iLsub * Lpsi;
294        }
295        R = ldR.to_mat()  ;
296}
297
298void egiw::log_register ( bdm::logger& L, const string& prefix ) {
299        epdf::log_register ( L, prefix );
300        if ( log_level[logvartheta] ) { 
301                int th_dim = dim - dimx*dimx; // dimension - dimension of cov
302                L.add_vector( log_level, logvartheta, RV ( th_dim ), prefix ); 
303        }
304}
305
306void egiw::log_write() const {
307        epdf::log_write();
308        if ( log_level[logvartheta] ) { 
309                mat M;
310                ldmat Lam;
311                ldmat Vz;
312                factorize ( M, Vz, Lam );
313                if( log_level[logvartheta] )
314                        log_level.store( logvartheta, cvectorize ( est_theta_cov().to_mat() ) );
315        }
316}
317
318void egiw::from_setting ( const Setting &set ) {
319                epdf::from_setting ( set );
320                UI::get ( dimx, set, "dimx", UI::compulsory );
321                if ( !UI::get ( nu, set, "nu", UI::optional ) ) {
322                        nu = -1;
323                }
324                mat Vful;
325                if (!UI::get(V, set, "V", UI::optional)){
326                        if ( !UI::get ( Vful, set, "V", UI::optional ) ) {
327                                vec dV;
328                                UI::get ( dV, set, "dV", UI::compulsory );
329                                set_parameters ( dimx, ldmat ( dV ), nu );
330
331                        } else {
332                                set_parameters ( dimx, Vful, nu );
333                        }
334                }
335        }
336
337void egiw::to_setting ( Setting& set ) const {
338                epdf::to_setting ( set );
339                UI::save ( dimx, set, "dimx" );
340                UI::save ( V, set, "V" );
341                UI::save ( nu, set, "nu" );
342        };
343
344void egiw::validate() {
345        eEF::validate();
346        nPsi = V.rows() - dimx;
347        dim = dimx * ( dimx + nPsi );   
348       
349        if ( nu < 0 ) {
350                nu = 0.1 + nPsi + 2 * dimx + 2; // +2 assures finite expected value of R
351                // terms before that are sufficient for finite normalization
352        }
353       
354            // check sizes, rvs etc.
355                // also check if RV are meaningful!!!
356                // meaningful =  rv for theta  and rv for r are split!
357        }
358void multiBM::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) {
359        if ( frg < 1.0 ) {
360                beta *= frg;
361                last_lognc = est.lognc();
362        }
363        beta += yt;
364        if ( evalll ) {
365                ll = est.lognc() - last_lognc;
366        }
367}
368
369double multiBM::logpred ( const vec &yt ) const {
370        eDirich pred ( est );
371        vec &beta = pred._beta();
372
373        double lll;
374        if ( frg < 1.0 ) {
375                beta *= frg;
376                lll = pred.lognc();
377        } else if ( evalll ) {
378                lll = last_lognc;
379        } else {
380                lll = pred.lognc();
381        }
382
383        beta += yt;
384        return pred.lognc() - lll;
385}
386void multiBM::flatten ( const BMEF* B, double weight=1.0 ) {
387        const multiBM* E = dynamic_cast<const multiBM*> ( B );
388        // sum(beta) should be equal to sum(B.beta)
389        const vec &Eb = E->beta;//const_cast<multiBM*> ( E )->_beta();
390        beta *= ( sum ( Eb ) / sum ( beta ) * weight);
391        if ( evalll ) {
392                last_lognc = est.lognc();
393        }
394}
395
396vec egamma::sample() const {
397        vec smp ( dim );
398        int i;
399
400        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
401                if ( beta ( i ) > std::numeric_limits<double>::epsilon() ) {
402                        GamRNG.setup ( alpha ( i ), beta ( i ) );
403                } else {
404                        GamRNG.setup ( alpha ( i ), std::numeric_limits<double>::epsilon() );
405                }
406#pragma omp critical
407                smp ( i ) = GamRNG();
408        }
409
410        return smp;
411}
412
413
414double egamma::evallog ( const vec &val ) const {
415        double res = 0.0; //the rest will be added
416        int i;
417
418        if ( any ( val <= 0. ) ) return -inf;
419        if ( any ( beta <= 0. ) ) return -inf;
420        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
421                res += ( alpha ( i ) - 1 ) * std::log ( val ( i ) ) - beta ( i ) * val ( i );
422        }
423        double tmp = res - lognc();;
424        bdm_assert_debug ( std::isfinite ( tmp ), "Infinite value" );
425        return tmp;
426}
427
428double egamma::lognc() const {
429        double res = 0.0; //will be added
430        int i;
431
432        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
433                res += lgamma ( alpha ( i ) ) - alpha ( i ) * std::log ( beta ( i ) ) ;
434        }
435
436        return res;
437}
438
439void egamma::from_setting ( const Setting &set ) {
440                epdf::from_setting ( set ); // reads rv
441                UI::get ( alpha, set, "alpha", UI::compulsory );
442                UI::get ( beta, set, "beta", UI::compulsory );
443        }
444       
445void egamma::to_setting ( Setting &set ) const
446        {                       
447                epdf::to_setting( set );
448                UI::save( alpha, set, "alpha" );
449                UI::save( beta, set, "beta" );
450        } 
451       
452       
453void egamma::validate() {
454                eEF::validate();
455                bdm_assert ( alpha.length() == beta.length(), "parameters do not match" );
456                dim = alpha.length();
457        }
458
459void mgamma::set_parameters ( double k0, const vec &beta0 ) {
460        k = k0;
461        iepdf.set_parameters ( k * ones ( beta0.length() ), beta0 );
462}
463
464
465void mgamma::from_setting ( const Setting &set ) {
466                pdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
467                vec betatmp; // ugly but necessary
468                UI::get ( betatmp, set, "beta", UI::compulsory );
469                UI::get ( k, set, "k", UI::compulsory );
470                set_parameters ( k, betatmp );
471        }
472
473void mgamma::to_setting  (Setting  &set) const {
474                pdf::to_setting(set);
475                UI::save( _beta, set, "beta");
476                UI::save( k, set, "k");
477
478        }
479
480void mgamma::validate() {
481                pdf_internal<egamma>::validate();
482
483                dim = _beta.length();
484                dimc = _beta.length();
485        }
486
487void eEmp::resample ( RESAMPLING_METHOD method ) {
488        ivec ind = zeros_i ( n );
489        bdm::resample(w,ind,method);
490        // copy the internals according to ind
491        for (int i = 0; i < n; i++ ) {
492                if ( ind ( i ) != i ) {
493                        samples ( i ) = samples ( ind ( i ) );
494                }
495                w ( i ) = 1.0 / n;
496        }
497}
498
499void resample ( const vec &w, ivec &ind, RESAMPLING_METHOD method ) {
500        int n = w.length();
501        ind = zeros_i ( n );
502        ivec N_babies = zeros_i ( n );
503        vec cumDist = cumsum ( w );
504        vec u ( n );
505        int i, j, parent;
506        double u0;
507       
508        switch ( method ) {
509                case MULTINOMIAL:
510                        u ( n - 1 ) = pow ( UniRNG.sample(), 1.0 / n );
511                       
512                        for ( i = n - 2; i >= 0; i-- ) {
513                                u ( i ) = u ( i + 1 ) * pow ( UniRNG.sample(), 1.0 / ( i + 1 ) );
514                        }
515                       
516                        break;
517                       
518                case STRATIFIED:
519                       
520                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
521                                u ( i ) = ( i + UniRNG.sample() ) / n;
522                        }
523                       
524                        break;
525                       
526                case SYSTEMATIC:
527                        u0 = UniRNG.sample();
528                       
529                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
530                                u ( i ) = ( i + u0 ) / n;
531                        }
532                       
533                        break;
534                       
535                default:
536                        bdm_error ( "PF::resample(): Unknown resampling method" );
537        }
538       
539        // U is now full
540        j = 0;
541       
542        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
543                while ( u ( i ) > cumDist ( j ) ) j++;
544               
545                N_babies ( j ) ++;
546        }
547        // We have assigned new babies for each Particle
548        // Now, we fill the resulting index such that:
549        // * particles with at least one baby should not move *
550        // This assures that reassignment can be done inplace;
551       
552        // find the first parent;
553        parent = 0;
554        while ( N_babies ( parent ) == 0 ) parent++;
555       
556        // Build index
557        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
558                if ( N_babies ( i ) > 0 ) {
559                        ind ( i ) = i;
560                        N_babies ( i ) --; //this index was now replicated;
561                } else {
562                        // test if the parent has been fully replicated
563                        // if yes, find the next one
564                        while ( ( N_babies ( parent ) == 0 ) || ( N_babies ( parent ) == 1 && parent > i ) ) parent++;
565                       
566                        // Replicate parent
567                        ind ( i ) = parent;
568                       
569                        N_babies ( parent ) --; //this index was now replicated;
570                }
571               
572        }
573}
574
575void eEmp::set_statistics ( const vec &w0, const epdf &epdf0 ) {
576        dim = epdf0.dimension();
577        w = w0;
578        w /= sum ( w0 );//renormalize
579        n = w.length();
580        samples.set_size ( n );
581
582        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
583                samples ( i ) = epdf0.sample();
584        }
585}
586
587void eEmp::set_samples ( const epdf* epdf0 ) {
588        w = 1;
589        w /= sum ( w );//renormalize
590
591        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
592                samples ( i ) = epdf0->sample();
593        }
594}
595
596void migamma_ref::from_setting ( const Setting &set ) {
597        migamma::from_setting(set);
598        vec ref;
599        double k,l;
600
601        UI::get ( ref, set, "ref" , UI::compulsory );
602        UI::get( k, set, "k", UI::compulsory );
603        UI::get( l, set, "l", UI::compulsory );
604        set_parameters ( k, ref, l );
605}
606
607void  migamma_ref::to_setting  (Setting  &set) const {
608        migamma::to_setting(set);
609        UI::save ( pow ( refl, 1/(1.0 - l) ), set, "ref");     
610        UI::save(l,set,"l");
611        UI::save(k,set,"k");
612}
613
614void mlognorm::from_setting ( const Setting &set ) {
615        pdf_internal<elognorm>::from_setting(set);
616        vec mu0;
617        double k;
618        UI::get ( mu0, set, "mu0", UI::compulsory );
619        UI::get( k, set, "k", UI::compulsory );
620        set_parameters ( mu0.length(), k );
621        condition ( mu0 );
622}
623
624void mlognorm::to_setting  (Setting  &set) const {
625        pdf_internal<elognorm>::to_setting(set);
626        UI::save ( exp(mu + sig2), set, "mu0");
627
628        // inversion of sig2 = 0.5 * log ( k * k + 1 );
629        double k = sqrt( exp( 2 * sig2 ) - 1  );
630        UI::save(k,set,"k");
631}
632
633
634void mlstudent::condition ( const vec &cond ) {
635        if ( cond.length() > 0 ) {
636                iepdf._mu() = A * cond + mu_const;
637        } else {
638                iepdf._mu() =  mu_const;
639        }
640        double zeta;
641        //ugly hack!
642        if ( ( cond.length() + 1 ) == Lambda.rows() ) {
643                zeta = Lambda.invqform ( concat ( cond, vec_1 ( 1.0 ) ) );
644        } else {
645                zeta = Lambda.invqform ( cond );
646        }
647        _R = Re;
648        _R *= ( 1 + zeta );// / ( nu ); << nu is in Re!!!!!!
649}
650
651void eEmp::qbounds ( vec &lb, vec &ub, double perc ) const {
652        // lb in inf so than it will be pushed below;
653        lb.set_size ( dim );
654        ub.set_size ( dim );
655        lb = std::numeric_limits<double>::infinity();
656        ub = -std::numeric_limits<double>::infinity();
657        int j;
658        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
659                for ( j = 0; j < dim; j++ ) {
660                        if ( samples ( i ) ( j ) < lb ( j ) ) {
661                                lb ( j ) = samples ( i ) ( j );
662                        }
663                        if ( samples ( i ) ( j ) > ub ( j ) ) {
664                                ub ( j ) = samples ( i ) ( j );
665                        }
666                }
667        }
668}
669
670void eEmp::to_setting ( Setting &set ) const {
671                epdf::to_setting( set );
672                UI::save ( samples, set, "samples" );
673                UI::save ( w, set, "w" );
674        }
675
676void eEmp::from_setting ( const Setting &set ) {
677                epdf::from_setting( set );
678               
679                UI::get( samples, set, "samples", UI::compulsory );
680                UI::get ( w, set, "w", UI::compulsory );
681        }
682
683void    eEmp::validate (){
684          epdf::validate();
685          bdm_assert (samples.length()==w.length(),"samples and weigths are of different lengths");
686          n = w.length();
687          if (n>0)
688                pdf::dim = samples ( 0 ).length();
689        }
690       
691        void eDirich::from_setting ( const Setting &set ) {
692                epdf::from_setting ( set );
693                UI::get ( beta, set, "beta", UI::compulsory );
694        }
695void eDirich::validate() {
696                //check rv
697                eEF::validate();
698                dim = beta.length();
699        }
700
701void eDirich::to_setting ( Setting &set ) const
702        {                       
703                eEF::to_setting( set );
704                UI::save( beta, set, "beta" );
705        } 
706
707void euni::from_setting ( const Setting &set ) {
708                epdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
709
710                UI::get ( high, set, "high", UI::compulsory );
711                UI::get ( low, set, "low", UI::compulsory );
712                set_parameters ( low, high );
713               
714        }
715       
716void    euni::to_setting  (Setting  &set) const {
717                epdf::to_setting ( set );
718                UI::save ( high, set, "high" );
719                UI::save ( low, set, "low" );
720        }
721       
722void euni::validate() {
723                epdf::validate();
724                bdm_assert ( high.length() == low.length(), "Incompatible high and low vectors" );
725                dim = high.length();
726                bdm_assert ( min ( distance ) > 0.0, "bad support" );
727        }
728
729void mgdirac::from_setting(const Setting& set){
730                        pdf::from_setting(set);
731                        g=UI::build<fnc>(set,"g",UI::compulsory);
732                        validate();
733                }
734void mgdirac::to_setting(Setting &set) const{
735                        pdf::to_setting(set);
736                        UI::save(g.get(), set, "g");
737                }
738void mgdirac::validate() {
739                        pdf::validate();
740                        dim = g->dimension();
741                        dimc = g->dimensionc();
742                }
743
744void mDirich::from_setting ( const Setting &set ) {
745                pdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
746                if ( _rv()._dsize() > 0 ) {
747                        rvc = _rv().copy_t ( -1 );
748                }
749                vec beta0;
750                if ( !UI::get ( beta0, set, "beta0", UI::optional ) ) {
751                        beta0 = ones ( _rv()._dsize() );
752                }
753                if ( !UI::get ( betac, set, "betac", UI::optional ) ) {
754                        betac = 0.1 * ones ( _rv()._dsize() );
755                }
756                _beta = beta0;
757
758                UI::get ( k, set, "k", UI::compulsory );
759        }
760
761void mDirich::to_setting  (Setting  &set) const {
762                pdf::to_setting(set);
763                UI::save( _beta, set, "beta0");
764                UI::save( betac, set, "betac");
765                UI::save ( k, set, "k" );
766        }
767
768
769void mDirich::validate() {
770                pdf_internal<eDirich>::validate();
771                bdm_assert ( _beta.length() == betac.length(), "beta0 and betac are not compatible" );
772                if ( _rv()._dsize() > 0 ) {
773                        bdm_assert ( ( _rv()._dsize() == dimension() ) , "Size of rv does not match with beta" );
774                }
775                dimc = _beta.length();
776        }
777}
Note: See TracBrowser for help on using the browser.