root/library/bdm/stat/exp_family.cpp @ 956

Revision 956, 18.6 kB (checked in by sarka, 14 years ago)

to_setting

  • 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
24        V = V0;
25        if ( nu0 < 0 ) {
26                nu = 0.1 + nPsi + 2 * dimx + 2; // +2 assures finite expected value of R
27                // terms before that are sufficient for finite normalization
28        } else {
29                nu = nu0;
30        }
31}
32
33vec egiw::sample() const {
34        mat M;
35        chmat R;
36        sample_mat ( M, R );
37
38        return concat ( cvectorize ( M ), cvectorize ( R.to_mat() ) );
39}
40
41mat egiw::sample_mat ( int n ) const {
42        // TODO - correct approach - convert to product of norm * Wishart
43        mat M;
44        ldmat Vz;
45        ldmat Lam;
46        factorize ( M, Vz, Lam );
47
48        chmat ChLam ( Lam.to_mat() );
49        chmat iChLam;
50        ChLam.inv ( iChLam );
51
52        eWishartCh Omega; //inverse Wishart, result is R,
53        Omega.set_parameters ( iChLam, nu - 2*nPsi - dimx ); // 2*nPsi is there to match numercial simulations - check if analytically correct
54        Omega.validate();       
55
56        mat OmChi;
57        mat Z ( M.rows(), M.cols() );
58
59        mat Mi;
60        mat RChiT;
61        mat tmp ( dimension(), n );
62        M=M.T();// ugly hack == decide what to do with M.
63        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
64                OmChi = Omega.sample_mat();
65                RChiT = inv ( OmChi );
66                Z = randn ( M.rows(), M.cols() );
67                Mi = M + RChiT * Z * inv ( Vz._L().T() * diag ( sqrt ( Vz._D() ) ) );
68
69                tmp.set_col ( i, concat ( cvectorize ( Mi ), cvectorize ( RChiT*RChiT.T() ) ) );
70        }
71        return tmp;
72}
73
74void egiw::sample_mat ( mat &Mi, chmat &Ri ) const {
75
76        // TODO - correct approach - convert to product of norm * Wishart
77        mat M;
78        ldmat Vz;
79        ldmat Lam;
80        factorize ( M, Vz, Lam );
81
82        chmat Ch;
83        Ch.setCh ( Lam._L() *diag ( sqrt ( Lam._D() ) ) );
84        chmat iCh;
85        Ch.inv ( iCh );
86
87        eWishartCh Omega; //inverse Wishart, result is R,
88        Omega.set_parameters ( iCh, nu - 2*nPsi - dimx ); // 2*nPsi is there to match numercial simulations - check if analytically correct
89        Omega.validate();
90
91        chmat Omi;
92        Omi.setCh ( Omega.sample_mat() );
93
94        if (M._datasize()>0){
95                mat Z = randn ( M.rows(), M.cols() );
96                Mi = M + Omi._Ch() * Z * inv ( Vz._L() * diag ( sqrt ( Vz._D() ) ) );
97        }
98        Omi.inv ( Ri );
99}
100
101double egiw::evallog_nn ( const vec &val ) const {
102        bdm_assert_debug(val.length()==dimx*(nPsi+dimx),"Incorrect cond in egiw::evallog_nn" );
103       
104        int vend = val.length() - 1;
105
106        if ( dimx == 1 ) { //same as the following, just quicker.
107                double r = val ( vend ); //last entry!
108                if ( r < 0 ) return -inf;
109                vec Psi ( nPsi + dimx );
110                Psi ( 0 ) = -1.0;
111                Psi.set_subvector ( 1, val ( 0, vend - 1 ) ); // fill the rest
112
113                double Vq = V.qform ( Psi );
114                return -0.5* ( nu*log ( r ) + Vq / r );
115        } else {
116                mat Tmp;
117                if (nPsi>0){
118                        mat Th = reshape ( val ( 0, nPsi * dimx - 1 ), nPsi, dimx );
119                        Tmp = concat_vertical ( -eye ( dimx ), Th );
120                } else {
121                        Tmp = -eye(dimx);
122                }
123                fsqmat R ( reshape ( val ( nPsi*dimx, vend ), dimx, dimx ) );
124                double ldetR = R.logdet();
125                if ( !std::isfinite(ldetR) ) return -inf;
126                fsqmat iR ( dimx );
127                R.inv ( iR );
128
129                return -0.5* ( nu*ldetR + trace ( iR.to_mat() *Tmp.T() *V.to_mat() *Tmp ) );
130        }
131}
132
133double egiw::lognc() const {
134        const vec& D = V._D();
135
136        double m = nu - nPsi - dimx - 1;
137#define log2  0.693147180559945286226763983
138#define logpi 1.144729885849400163877476189
139#define log2pi 1.83787706640935
140#define Inf std::numeric_limits<double>::infinity()
141
142        double nkG = 0.5 * dimx * ( -nPsi * log2pi + sum ( log ( D.mid ( dimx, nPsi ) ) ) );
143        // temporary for lgamma in Wishart
144        double lg = 0;
145        for ( int i = 0; i < dimx; i++ ) {
146                lg += lgamma ( 0.5 * ( m - i ) );
147        }
148
149        double nkW = 0.5 * ( m * sum ( log ( D ( 0, dimx - 1 ) ) ) ) \
150                     - 0.5 * dimx * ( m * log2 + 0.5 * ( dimx - 1 ) * log2pi )  - lg;
151
152//      bdm_assert_debug ( ( ( -nkG - nkW ) > -Inf ) && ( ( -nkG - nkW ) < Inf ), "ARX improper" );
153        if ( -nkG - nkW == Inf ) {
154                cout << "??" << endl;
155        }
156        return -nkG - nkW;
157}
158
159vec egiw::est_theta() const {
160        if ( dimx == 1 ) {
161                const mat &L = V._L();
162                int end = L.rows() - 1;
163
164                mat iLsub = ltuinv ( L ( dimx, end, dimx, end ) );
165
166                vec L0 = L.get_col ( 0 );
167
168                return iLsub * L0 ( 1, end );
169        } else {
170                bdm_error ( "ERROR: est_theta() not implemented for dimx>1" );
171                return vec();
172        }
173}
174
175void egiw::factorize ( mat &M, ldmat &Vz, ldmat &Lam ) const {
176        const mat &L = V._L();
177        const vec &D = V._D();
178        int end = L.rows() - 1;
179
180        Lam = ldmat ( L ( 0, dimx - 1, 0, dimx - 1 ), D ( 0, dimx - 1 ) );  //exp val of R
181
182        if (dimx<=end){
183                Vz = ldmat ( L ( dimx, end, dimx, end ), D ( dimx, end ) );
184                mat iLsub = ltuinv ( Vz._L() );
185                // set mean value
186                mat Lpsi = L ( dimx, end, 0, dimx - 1 );
187                M = iLsub * Lpsi;
188        }
189/*      if ( 0 ) { // test with Peterka
190                mat VF = V.to_mat();
191                mat Vf = VF ( 0, dimx - 1, 0, dimx - 1 );
192                mat Vzf = VF ( dimx, end, 0, dimx - 1 );
193                mat VZ = VF ( dimx, end, dimx, end );
194
195                mat Lam2 = Vf - Vzf.T() * inv ( VZ ) * Vzf;
196        }*/
197}
198
199ldmat egiw::est_theta_cov() const {
200        if ( dimx == 1 ) {
201                const mat &L = V._L();
202                const vec &D = V._D();
203                int end = D.length() - 1;
204
205                mat Lsub = L ( 1, end, 1, end );
206//              mat Dsub = diag ( D ( 1, end ) );
207
208                ldmat LD ( inv ( Lsub ).T(), 1.0 / D ( 1, end ) );
209                return LD;
210
211        } else {
212                bdm_error ( "ERROR: est_theta_cov() not implemented for dimx>1" );
213                return ldmat();
214        }
215
216}
217
218vec egiw::mean() const {
219
220        if ( dimx == 1 ) {
221                const vec &D = V._D();
222                int end = D.length() - 1;
223
224                vec m ( dim );
225                m.set_subvector ( 0, est_theta() );
226                m ( end ) = D ( 0 ) / ( nu - nPsi - 2 * dimx - 2 );
227                return m;
228        } else {
229                mat M;
230                mat R;
231                mean_mat ( M, R );
232                return concat ( cvectorize ( M ), cvectorize ( R ) );
233        }
234
235}
236
237vec egiw::variance() const {
238        int l = V.rows();
239        // cut out rest of lower-right part of V
240        // invert it
241        ldmat itmp ( l );
242        if (dimx<l){
243                const ldmat tmp ( V, linspace ( dimx, l - 1 ) );
244                tmp.inv ( itmp );
245        }
246        // following Wikipedia notation
247        // m=nu-nPsi-dimx-1, p=dimx
248        double mp1p = nu - nPsi - 2 * dimx; // m-p+1
249        double mp1m = mp1p - 2;     // m-p-1
250
251        if ( dimx == 1 ) {
252                double cove = V._D() ( 0 ) / mp1m ;
253
254                vec var ( l );
255                var.set_subvector ( 0, diag ( itmp.to_mat() ) *cove );
256                var ( l - 1 ) = cove * cove / ( mp1m - 2 );
257                return var;
258        } else {
259                ldmat Vll ( V, linspace ( 0, dimx - 1 ) ); // top-left part of V
260                mat Y = Vll.to_mat();
261                mat varY ( Y.rows(), Y.cols() );
262
263                double denom = ( mp1p - 1 ) * mp1m * mp1m * ( mp1m - 2 );         // (m-p)(m-p-1)^2(m-p-3)
264
265                int i, j;
266                for ( i = 0; i < Y.rows(); i++ ) {
267                        for ( j = 0; j < Y.cols(); j++ ) {
268                                varY ( i, j ) = ( mp1p * Y ( i, j ) * Y ( i, j ) + mp1m * Y ( i, i ) * Y ( j, j ) ) / denom;
269                        }
270                }
271                vec mean_dR = diag ( Y ) / mp1m; // corresponds to cove
272                vec var_th = diag ( itmp.to_mat() );
273                vec var_Th ( mean_dR.length() *var_th.length() );
274                // diagonal of diag(mean_dR) \kron diag(var_th)
275                for ( int i = 0; i < mean_dR.length(); i++ ) {
276                        var_Th.set_subvector ( i*var_th.length(), var_th*mean_dR ( i ) );
277                }
278
279                return concat ( var_Th, cvectorize ( varY ) );
280        }
281}
282
283void egiw::mean_mat ( mat &M, mat&R ) const {
284        const mat &L = V._L();
285        const vec &D = V._D();
286        int end = L.rows() - 1;
287
288        ldmat ldR ( L ( 0, dimx - 1, 0, dimx - 1 ), D ( 0, dimx - 1 ) / ( nu - nPsi - 2*dimx - 2 ) ); //exp val of R
289
290        // set mean value
291        if (dimx<=end){
292                mat iLsub = ltuinv ( L ( dimx, end, dimx, end ) );
293                mat Lpsi = L ( dimx, end, 0, dimx - 1 );
294                M = iLsub * Lpsi;
295        }
296        R = ldR.to_mat()  ;
297}
298
299void egiw::log_register ( bdm::logger& L, const string& prefix ) {
300        if ( log_level[logmean] || log_level[logvariance] ) { 
301                root::log_register ( L, prefix );
302                int th_dim = dimension() - dimx * ( dimx + 1 ) / 2;
303
304                if ( log_level[logmean] )
305                        L.add_vector( log_level, logmean, RV ( th_dim ), prefix ); 
306                if ( log_level[logvariance] )
307                        L.add_vector( log_level, logvariance, RV ( th_dim * th_dim ), prefix );
308        } else {
309                epdf::log_register ( L, prefix );
310        }
311}
312
313void egiw::log_write() const {
314        if ( log_level[logmean] || log_level[logvariance] ) { 
315                mat M;
316                ldmat Lam;
317                ldmat Vz;
318                factorize ( M, Vz, Lam );
319                if( log_level[logmean] )
320                        log_level.store( logmean, est_theta() );
321                if( log_level[logvariance] )
322                        log_level.store( logvariance, cvectorize ( est_theta_cov().to_mat() ) );
323        } else {
324                epdf::log_write();
325        }
326}
327
328void egiw::from_setting ( const Setting &set ) {
329                epdf::from_setting ( set );
330                UI::get ( dimx, set, "dimx", UI::compulsory );
331                if ( !UI::get ( nu, set, "nu", UI::optional ) ) {
332                        nu = -1;
333                }
334                mat V;
335                if ( !UI::get ( V, set, "V", UI::optional ) ) {
336                        vec dV;
337                        UI::get ( dV, set, "dV", UI::compulsory );
338                        set_parameters ( dimx, ldmat ( dV ), nu );
339
340                } else {
341                        set_parameters ( dimx, V, nu );
342                }
343        }
344
345void egiw::to_setting ( Setting& set ) const {
346                epdf::to_setting ( set );
347                UI::save ( dimx, set, "dimx" );
348                UI::save ( V.to_mat(), set, "V" );
349                UI::save ( nu, set, "nu" );
350        };
351
352void egiw::validate() {
353                eEF::validate();
354                dim = dimx * ( dimx + nPsi );   
355       
356            // check sizes, rvs etc.
357                // also check if RV are meaningful!!!
358                // meaningful =  rv for theta  and rv for r are split!
359        }
360void multiBM::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) {
361        if ( frg < 1.0 ) {
362                beta *= frg;
363                last_lognc = est.lognc();
364        }
365        beta += yt;
366        if ( evalll ) {
367                ll = est.lognc() - last_lognc;
368        }
369}
370
371double multiBM::logpred ( const vec &yt ) const {
372        eDirich pred ( est );
373        vec &beta = pred._beta();
374
375        double lll;
376        if ( frg < 1.0 ) {
377                beta *= frg;
378                lll = pred.lognc();
379        } else if ( evalll ) {
380                lll = last_lognc;
381        } else {
382                lll = pred.lognc();
383        }
384
385        beta += yt;
386        return pred.lognc() - lll;
387}
388void multiBM::flatten ( const BMEF* B ) {
389        const multiBM* E = dynamic_cast<const multiBM*> ( B );
390        // sum(beta) should be equal to sum(B.beta)
391        const vec &Eb = E->beta;//const_cast<multiBM*> ( E )->_beta();
392        beta *= ( sum ( Eb ) / sum ( beta ) );
393        if ( evalll ) {
394                last_lognc = est.lognc();
395        }
396}
397
398vec egamma::sample() const {
399        vec smp ( dim );
400        int i;
401
402        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
403                if ( beta ( i ) > std::numeric_limits<double>::epsilon() ) {
404                        GamRNG.setup ( alpha ( i ), beta ( i ) );
405                } else {
406                        GamRNG.setup ( alpha ( i ), std::numeric_limits<double>::epsilon() );
407                }
408#pragma omp critical
409                smp ( i ) = GamRNG();
410        }
411
412        return smp;
413}
414
415// mat egamma::sample ( int N ) const {
416//      mat Smp ( rv.count(),N );
417//      int i,j;
418//
419//      for ( i=0; i<rv.count(); i++ ) {
420//              GamRNG.setup ( alpha ( i ),beta ( i ) );
421//
422//              for ( j=0; j<N; j++ ) {
423//                      Smp ( i,j ) = GamRNG();
424//              }
425//      }
426//
427//      return Smp;
428// }
429
430double egamma::evallog ( const vec &val ) const {
431        double res = 0.0; //the rest will be added
432        int i;
433
434        if ( any ( val <= 0. ) ) return -inf;
435        if ( any ( beta <= 0. ) ) return -inf;
436        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
437                res += ( alpha ( i ) - 1 ) * std::log ( val ( i ) ) - beta ( i ) * val ( i );
438        }
439        double tmp = res - lognc();;
440        bdm_assert_debug ( std::isfinite ( tmp ), "Infinite value" );
441        return tmp;
442}
443
444double egamma::lognc() const {
445        double res = 0.0; //will be added
446        int i;
447
448        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
449                res += lgamma ( alpha ( i ) ) - alpha ( i ) * std::log ( beta ( i ) ) ;
450        }
451
452        return res;
453}
454
455void egamma::from_setting ( const Setting &set ) {
456                epdf::from_setting ( set ); // reads rv
457                UI::get ( alpha, set, "alpha", UI::compulsory );
458                UI::get ( beta, set, "beta", UI::compulsory );
459        }
460       
461void egamma::to_setting ( Setting &set ) const
462        {                       
463                epdf::to_setting( set );
464                UI::save( alpha, set, "alpha" );
465                UI::save( beta, set, "beta" );
466        } 
467       
468       
469void egamma::validate() {
470                eEF::validate();
471                bdm_assert ( alpha.length() == beta.length(), "parameters do not match" );
472                dim = alpha.length();
473        }
474
475void mgamma::set_parameters ( double k0, const vec &beta0 ) {
476        k = k0;
477        iepdf.set_parameters ( k * ones ( beta0.length() ), beta0 );
478}
479
480
481void mgamma::from_setting ( const Setting &set ) {
482                pdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
483                vec betatmp; // ugly but necessary
484                UI::get ( betatmp, set, "beta", UI::compulsory );
485                UI::get ( k, set, "k", UI::compulsory );
486                set_parameters ( k, betatmp );
487        }
488
489void mgamma::to_setting  (Setting  &set) const {
490                pdf::to_setting(set);
491                UI::save( _beta, set, "beta");
492                UI::save( k, set, "k");
493
494        }
495
496void mgamma::validate() {
497                pdf_internal<egamma>::validate();
498
499                dim = _beta.length();
500                dimc = _beta.length();
501        }
502
503void eEmp::resample ( RESAMPLING_METHOD method ) {
504        ivec ind = zeros_i ( n );
505        bdm::resample(w,ind,method);
506        // copy the internals according to ind
507        for (int i = 0; i < n; i++ ) {
508                if ( ind ( i ) != i ) {
509                        samples ( i ) = samples ( ind ( i ) );
510                }
511                w ( i ) = 1.0 / n;
512        }
513}
514
515void resample ( const vec &w, ivec &ind, RESAMPLING_METHOD method ) {
516        int n = w.length();
517        ind = zeros_i ( n );
518        ivec N_babies = zeros_i ( n );
519        vec cumDist = cumsum ( w );
520        vec u ( n );
521        int i, j, parent;
522        double u0;
523       
524        switch ( method ) {
525                case MULTINOMIAL:
526                        u ( n - 1 ) = pow ( UniRNG.sample(), 1.0 / n );
527                       
528                        for ( i = n - 2; i >= 0; i-- ) {
529                                u ( i ) = u ( i + 1 ) * pow ( UniRNG.sample(), 1.0 / ( i + 1 ) );
530                        }
531                       
532                        break;
533                       
534                case STRATIFIED:
535                       
536                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
537                                u ( i ) = ( i + UniRNG.sample() ) / n;
538                        }
539                       
540                        break;
541                       
542                case SYSTEMATIC:
543                        u0 = UniRNG.sample();
544                       
545                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
546                                u ( i ) = ( i + u0 ) / n;
547                        }
548                       
549                        break;
550                       
551                default:
552                        bdm_error ( "PF::resample(): Unknown resampling method" );
553        }
554       
555        // U is now full
556        j = 0;
557       
558        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
559                while ( u ( i ) > cumDist ( j ) ) j++;
560               
561                N_babies ( j ) ++;
562        }
563        // We have assigned new babies for each Particle
564        // Now, we fill the resulting index such that:
565        // * particles with at least one baby should not move *
566        // This assures that reassignment can be done inplace;
567       
568        // find the first parent;
569        parent = 0;
570        while ( N_babies ( parent ) == 0 ) parent++;
571       
572        // Build index
573        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
574                if ( N_babies ( i ) > 0 ) {
575                        ind ( i ) = i;
576                        N_babies ( i ) --; //this index was now replicated;
577                } else {
578                        // test if the parent has been fully replicated
579                        // if yes, find the next one
580                        while ( ( N_babies ( parent ) == 0 ) || ( N_babies ( parent ) == 1 && parent > i ) ) parent++;
581                       
582                        // Replicate parent
583                        ind ( i ) = parent;
584                       
585                        N_babies ( parent ) --; //this index was now replicated;
586                }
587               
588        }
589}
590
591void eEmp::set_statistics ( const vec &w0, const epdf &epdf0 ) {
592        dim = epdf0.dimension();
593        w = w0;
594        w /= sum ( w0 );//renormalize
595        n = w.length();
596        samples.set_size ( n );
597
598        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
599                samples ( i ) = epdf0.sample();
600        }
601}
602
603void eEmp::set_samples ( const epdf* epdf0 ) {
604        w = 1;
605        w /= sum ( w );//renormalize
606
607        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
608                samples ( i ) = epdf0->sample();
609        }
610}
611
612void migamma_ref::from_setting ( const Setting &set ) {
613        migamma::from_setting(set);
614        vec ref;
615        UI::get ( ref, set, "ref" , UI::compulsory );
616        set_parameters ( set["k"], ref, set["l"] );
617        validate();
618}
619void  migamma_ref::to_setting  (Setting  &set) const {
620        migamma::to_setting(set);
621        UI::save ( pow ( refl, 1/(1.0 - l) ), set, "ref");     
622        UI::save(l,set,"l");
623        UI::save(k,set,"k");
624}
625void mlognorm::from_setting ( const Setting &set ) {
626        pdf_internal<elognorm>::from_setting(set);
627        vec mu0;
628        UI::get ( mu0, set, "mu0", UI::compulsory );
629        set_parameters ( mu0.length(), set["k"] );
630        condition ( mu0 );
631}
632
633
634void mlognorm::to_setting  (Setting  &set) const {
635        pdf_internal<elognorm>::to_setting(set);
636        UI::save ( exp(mu + sig2), set, "mu0");
637}
638
639
640void mlstudent::condition ( const vec &cond ) {
641        if ( cond.length() > 0 ) {
642                iepdf._mu() = A * cond + mu_const;
643        } else {
644                iepdf._mu() =  mu_const;
645        }
646        double zeta;
647        //ugly hack!
648        if ( ( cond.length() + 1 ) == Lambda.rows() ) {
649                zeta = Lambda.invqform ( concat ( cond, vec_1 ( 1.0 ) ) );
650        } else {
651                zeta = Lambda.invqform ( cond );
652        }
653        _R = Re;
654        _R *= ( 1 + zeta );// / ( nu ); << nu is in Re!!!!!!
655}
656
657void eEmp::qbounds ( vec &lb, vec &ub, double perc ) const {
658        // lb in inf so than it will be pushed below;
659        lb.set_size ( dim );
660        ub.set_size ( dim );
661        lb = std::numeric_limits<double>::infinity();
662        ub = -std::numeric_limits<double>::infinity();
663        int j;
664        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
665                for ( j = 0; j < dim; j++ ) {
666                        if ( samples ( i ) ( j ) < lb ( j ) ) {
667                                lb ( j ) = samples ( i ) ( j );
668                        }
669                        if ( samples ( i ) ( j ) > ub ( j ) ) {
670                                ub ( j ) = samples ( i ) ( j );
671                        }
672                }
673        }
674}
675
676void eEmp::to_setting ( Setting &set ) const {
677                epdf::to_setting( set );
678                UI::save ( samples, set, "samples" );
679                UI::save ( w, set, "w" );
680        }
681
682void eEmp::from_setting ( const Setting &set ) {
683                epdf::from_setting( set );
684               
685                UI::get( samples, set, "samples", UI::compulsory );
686                UI::get ( w, set, "w", UI::compulsory );
687        }
688
689void    eEmp::validate (){
690          epdf::validate();
691          bdm_assert (samples.length()==w.length(),"samples and weigths are of different lengths");
692          n = w.length();
693          if (n>0)
694                pdf::dim = samples ( 0 ).length();
695        }
696       
697        void eDirich::from_setting ( const Setting &set ) {
698                epdf::from_setting ( set );
699                UI::get ( beta, set, "beta", UI::compulsory );
700        }
701void eDirich::validate() {
702                //check rv
703                eEF::validate();
704                dim = beta.length();
705        }
706
707void eDirich::to_setting ( Setting &set ) const
708        {                       
709                eEF::to_setting( set );
710                UI::save( beta, set, "beta" );
711        } 
712
713void euni::from_setting ( const Setting &set ) {
714                epdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
715
716                UI::get ( high, set, "high", UI::compulsory );
717                UI::get ( low, set, "low", UI::compulsory );
718                set_parameters ( low, high );
719               
720        }
721       
722void    euni::to_setting  (Setting  &set) const {
723                epdf::to_setting ( set );
724                UI::save ( high, set, "high" );
725                UI::save ( low, set, "low" );
726        }
727       
728void euni::validate() {
729                epdf::validate();
730                bdm_assert ( high.length() == low.length(), "Incompatible high and low vectors" );
731                dim = high.length();
732                bdm_assert ( min ( distance ) > 0.0, "bad support" );
733        }
734
735void mgdirac::from_setting(const Setting& set){
736                        pdf::from_setting(set);
737                        g=UI::build<fnc>(set,"g",UI::compulsory);
738                        validate();
739                }
740void mgdirac::to_setting(Setting &set) const{
741                        pdf::to_setting(set);
742                        UI::save(g.get(), set, "g");
743                }
744void mgdirac::validate() {
745                        pdf::validate();
746                        dim = g->dimension();
747                        dimc = g->dimensionc();
748                }
749
750void mDirich::from_setting ( const Setting &set ) {
751                pdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
752                if ( _rv()._dsize() > 0 ) {
753                        rvc = _rv().copy_t ( -1 );
754                }
755                vec beta0;
756                if ( !UI::get ( beta0, set, "beta0", UI::optional ) ) {
757                        beta0 = ones ( _rv()._dsize() );
758                }
759                if ( !UI::get ( betac, set, "betac", UI::optional ) ) {
760                        betac = 0.1 * ones ( _rv()._dsize() );
761                }
762                _beta = beta0;
763
764                UI::get ( k, set, "k", UI::compulsory );
765        }
766
767void mDirich::to_setting  (Setting  &set) const {
768                pdf::to_setting(set);
769                UI::save( _beta, set, "beta0");
770                UI::save( betac, set, "betac");
771                UI::save ( k, set, "k" );
772        }
773
774
775void mDirich::validate() {
776                pdf_internal<eDirich>::validate();
777                bdm_assert ( _beta.length() == betac.length(), "beta0 and betac are not compatible" );
778                if ( _rv()._dsize() > 0 ) {
779                        bdm_assert ( ( _rv()._dsize() == dimension() ) , "Size of rv does not match with beta" );
780                }
781                dimc = _beta.length();
782        }
783
784};
Note: See TracBrowser for help on using the browser.