root/library/bdm/stat/exp_family.cpp @ 992

Revision 992, 18.5 kB (checked in by smidl, 14 years ago)

default zero 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
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;
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        epdf::log_register ( L, prefix );
301        if ( log_level[logvartheta] ) { 
302                int th_dim = dim - dimx*dimx; // dimension - dimension of cov
303                L.add_vector( log_level, logvartheta, RV ( th_dim ), prefix ); 
304        }
305}
306
307void egiw::log_write() const {
308        epdf::log_write();
309        if ( log_level[logvartheta] ) { 
310                mat M;
311                ldmat Lam;
312                ldmat Vz;
313                factorize ( M, Vz, Lam );
314                if( log_level[logvartheta] )
315                        log_level.store( logvartheta, cvectorize ( est_theta_cov().to_mat() ) );
316        }
317}
318
319void egiw::from_setting ( const Setting &set ) {
320                epdf::from_setting ( set );
321                UI::get ( dimx, set, "dimx", UI::compulsory );
322                if ( !UI::get ( nu, set, "nu", UI::optional ) ) {
323                        nu = -1;
324                }
325                mat V;
326                if ( !UI::get ( V, 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, V, nu );
333                }
334        }
335
336void egiw::to_setting ( Setting& set ) const {
337                epdf::to_setting ( set );
338                UI::save ( dimx, set, "dimx" );
339                UI::save ( V.to_mat(), set, "V" );
340                UI::save ( nu, set, "nu" );
341        };
342
343void egiw::validate() {
344        eEF::validate();
345        dim = dimx * ( dimx + nPsi );   
346       
347            // check sizes, rvs etc.
348                // also check if RV are meaningful!!!
349                // meaningful =  rv for theta  and rv for r are split!
350        }
351void multiBM::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) {
352        if ( frg < 1.0 ) {
353                beta *= frg;
354                last_lognc = est.lognc();
355        }
356        beta += yt;
357        if ( evalll ) {
358                ll = est.lognc() - last_lognc;
359        }
360}
361
362double multiBM::logpred ( const vec &yt ) const {
363        eDirich pred ( est );
364        vec &beta = pred._beta();
365
366        double lll;
367        if ( frg < 1.0 ) {
368                beta *= frg;
369                lll = pred.lognc();
370        } else if ( evalll ) {
371                lll = last_lognc;
372        } else {
373                lll = pred.lognc();
374        }
375
376        beta += yt;
377        return pred.lognc() - lll;
378}
379void multiBM::flatten ( const BMEF* B ) {
380        const multiBM* E = dynamic_cast<const multiBM*> ( B );
381        // sum(beta) should be equal to sum(B.beta)
382        const vec &Eb = E->beta;//const_cast<multiBM*> ( E )->_beta();
383        beta *= ( sum ( Eb ) / sum ( beta ) );
384        if ( evalll ) {
385                last_lognc = est.lognc();
386        }
387}
388
389vec egamma::sample() const {
390        vec smp ( dim );
391        int i;
392
393        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
394                if ( beta ( i ) > std::numeric_limits<double>::epsilon() ) {
395                        GamRNG.setup ( alpha ( i ), beta ( i ) );
396                } else {
397                        GamRNG.setup ( alpha ( i ), std::numeric_limits<double>::epsilon() );
398                }
399#pragma omp critical
400                smp ( i ) = GamRNG();
401        }
402
403        return smp;
404}
405
406// mat egamma::sample ( int N ) const {
407//      mat Smp ( rv.count(),N );
408//      int i,j;
409//
410//      for ( i=0; i<rv.count(); i++ ) {
411//              GamRNG.setup ( alpha ( i ),beta ( i ) );
412//
413//              for ( j=0; j<N; j++ ) {
414//                      Smp ( i,j ) = GamRNG();
415//              }
416//      }
417//
418//      return Smp;
419// }
420
421double egamma::evallog ( const vec &val ) const {
422        double res = 0.0; //the rest will be added
423        int i;
424
425        if ( any ( val <= 0. ) ) return -inf;
426        if ( any ( beta <= 0. ) ) return -inf;
427        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
428                res += ( alpha ( i ) - 1 ) * std::log ( val ( i ) ) - beta ( i ) * val ( i );
429        }
430        double tmp = res - lognc();;
431        bdm_assert_debug ( std::isfinite ( tmp ), "Infinite value" );
432        return tmp;
433}
434
435double egamma::lognc() const {
436        double res = 0.0; //will be added
437        int i;
438
439        for ( i = 0; i < dim; i++ ) {
440                res += lgamma ( alpha ( i ) ) - alpha ( i ) * std::log ( beta ( i ) ) ;
441        }
442
443        return res;
444}
445
446void egamma::from_setting ( const Setting &set ) {
447                epdf::from_setting ( set ); // reads rv
448                UI::get ( alpha, set, "alpha", UI::compulsory );
449                UI::get ( beta, set, "beta", UI::compulsory );
450        }
451       
452void egamma::to_setting ( Setting &set ) const
453        {                       
454                epdf::to_setting( set );
455                UI::save( alpha, set, "alpha" );
456                UI::save( beta, set, "beta" );
457        } 
458       
459       
460void egamma::validate() {
461                eEF::validate();
462                bdm_assert ( alpha.length() == beta.length(), "parameters do not match" );
463                dim = alpha.length();
464        }
465
466void mgamma::set_parameters ( double k0, const vec &beta0 ) {
467        k = k0;
468        iepdf.set_parameters ( k * ones ( beta0.length() ), beta0 );
469}
470
471
472void mgamma::from_setting ( const Setting &set ) {
473                pdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
474                vec betatmp; // ugly but necessary
475                UI::get ( betatmp, set, "beta", UI::compulsory );
476                UI::get ( k, set, "k", UI::compulsory );
477                set_parameters ( k, betatmp );
478        }
479
480void mgamma::to_setting  (Setting  &set) const {
481                pdf::to_setting(set);
482                UI::save( _beta, set, "beta");
483                UI::save( k, set, "k");
484
485        }
486
487void mgamma::validate() {
488                pdf_internal<egamma>::validate();
489
490                dim = _beta.length();
491                dimc = _beta.length();
492        }
493
494void eEmp::resample ( RESAMPLING_METHOD method ) {
495        ivec ind = zeros_i ( n );
496        bdm::resample(w,ind,method);
497        // copy the internals according to ind
498        for (int i = 0; i < n; i++ ) {
499                if ( ind ( i ) != i ) {
500                        samples ( i ) = samples ( ind ( i ) );
501                }
502                w ( i ) = 1.0 / n;
503        }
504}
505
506void resample ( const vec &w, ivec &ind, RESAMPLING_METHOD method ) {
507        int n = w.length();
508        ind = zeros_i ( n );
509        ivec N_babies = zeros_i ( n );
510        vec cumDist = cumsum ( w );
511        vec u ( n );
512        int i, j, parent;
513        double u0;
514       
515        switch ( method ) {
516                case MULTINOMIAL:
517                        u ( n - 1 ) = pow ( UniRNG.sample(), 1.0 / n );
518                       
519                        for ( i = n - 2; i >= 0; i-- ) {
520                                u ( i ) = u ( i + 1 ) * pow ( UniRNG.sample(), 1.0 / ( i + 1 ) );
521                        }
522                       
523                        break;
524                       
525                case STRATIFIED:
526                       
527                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
528                                u ( i ) = ( i + UniRNG.sample() ) / n;
529                        }
530                       
531                        break;
532                       
533                case SYSTEMATIC:
534                        u0 = UniRNG.sample();
535                       
536                        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
537                                u ( i ) = ( i + u0 ) / n;
538                        }
539                       
540                        break;
541                       
542                default:
543                        bdm_error ( "PF::resample(): Unknown resampling method" );
544        }
545       
546        // U is now full
547        j = 0;
548       
549        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
550                while ( u ( i ) > cumDist ( j ) ) j++;
551               
552                N_babies ( j ) ++;
553        }
554        // We have assigned new babies for each Particle
555        // Now, we fill the resulting index such that:
556        // * particles with at least one baby should not move *
557        // This assures that reassignment can be done inplace;
558       
559        // find the first parent;
560        parent = 0;
561        while ( N_babies ( parent ) == 0 ) parent++;
562       
563        // Build index
564        for ( i = 0; i < n; i++ ) {
565                if ( N_babies ( i ) > 0 ) {
566                        ind ( i ) = i;
567                        N_babies ( i ) --; //this index was now replicated;
568                } else {
569                        // test if the parent has been fully replicated
570                        // if yes, find the next one
571                        while ( ( N_babies ( parent ) == 0 ) || ( N_babies ( parent ) == 1 && parent > i ) ) parent++;
572                       
573                        // Replicate parent
574                        ind ( i ) = parent;
575                       
576                        N_babies ( parent ) --; //this index was now replicated;
577                }
578               
579        }
580}
581
582void eEmp::set_statistics ( const vec &w0, const epdf &epdf0 ) {
583        dim = epdf0.dimension();
584        w = w0;
585        w /= sum ( w0 );//renormalize
586        n = w.length();
587        samples.set_size ( n );
588
589        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
590                samples ( i ) = epdf0.sample();
591        }
592}
593
594void eEmp::set_samples ( const epdf* epdf0 ) {
595        w = 1;
596        w /= sum ( w );//renormalize
597
598        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
599                samples ( i ) = epdf0->sample();
600        }
601}
602
603void migamma_ref::from_setting ( const Setting &set ) {
604        migamma::from_setting(set);
605        vec ref;
606        double k,l;
607
608        UI::get ( ref, set, "ref" , UI::compulsory );
609        UI::get( k, set, "k", UI::compulsory );
610        UI::get( l, set, "l", UI::compulsory );
611        set_parameters ( k, ref, l );
612}
613
614void  migamma_ref::to_setting  (Setting  &set) const {
615        migamma::to_setting(set);
616        UI::save ( pow ( refl, 1/(1.0 - l) ), set, "ref");     
617        UI::save(l,set,"l");
618        UI::save(k,set,"k");
619}
620
621void mlognorm::from_setting ( const Setting &set ) {
622        pdf_internal<elognorm>::from_setting(set);
623        vec mu0;
624        double k;
625        UI::get ( mu0, set, "mu0", UI::compulsory );
626        UI::get( k, set, "k", UI::compulsory );
627        set_parameters ( mu0.length(), k );
628        condition ( mu0 );
629}
630
631void mlognorm::to_setting  (Setting  &set) const {
632        pdf_internal<elognorm>::to_setting(set);
633        UI::save ( exp(mu + sig2), set, "mu0");
634
635        // inversion of sig2 = 0.5 * log ( k * k + 1 );
636        double k = sqrt( exp( 2 * sig2 ) - 1  );
637        UI::save(k,set,"k");
638}
639
640
641void mlstudent::condition ( const vec &cond ) {
642        if ( cond.length() > 0 ) {
643                iepdf._mu() = A * cond + mu_const;
644        } else {
645                iepdf._mu() =  mu_const;
646        }
647        double zeta;
648        //ugly hack!
649        if ( ( cond.length() + 1 ) == Lambda.rows() ) {
650                zeta = Lambda.invqform ( concat ( cond, vec_1 ( 1.0 ) ) );
651        } else {
652                zeta = Lambda.invqform ( cond );
653        }
654        _R = Re;
655        _R *= ( 1 + zeta );// / ( nu ); << nu is in Re!!!!!!
656}
657
658void eEmp::qbounds ( vec &lb, vec &ub, double perc ) const {
659        // lb in inf so than it will be pushed below;
660        lb.set_size ( dim );
661        ub.set_size ( dim );
662        lb = std::numeric_limits<double>::infinity();
663        ub = -std::numeric_limits<double>::infinity();
664        int j;
665        for ( int i = 0; i < n; i++ ) {
666                for ( j = 0; j < dim; j++ ) {
667                        if ( samples ( i ) ( j ) < lb ( j ) ) {
668                                lb ( j ) = samples ( i ) ( j );
669                        }
670                        if ( samples ( i ) ( j ) > ub ( j ) ) {
671                                ub ( j ) = samples ( i ) ( j );
672                        }
673                }
674        }
675}
676
677void eEmp::to_setting ( Setting &set ) const {
678                epdf::to_setting( set );
679                UI::save ( samples, set, "samples" );
680                UI::save ( w, set, "w" );
681        }
682
683void eEmp::from_setting ( const Setting &set ) {
684                epdf::from_setting( set );
685               
686                UI::get( samples, set, "samples", UI::compulsory );
687                UI::get ( w, set, "w", UI::compulsory );
688        }
689
690void    eEmp::validate (){
691          epdf::validate();
692          bdm_assert (samples.length()==w.length(),"samples and weigths are of different lengths");
693          n = w.length();
694          if (n>0)
695                pdf::dim = samples ( 0 ).length();
696        }
697       
698        void eDirich::from_setting ( const Setting &set ) {
699                epdf::from_setting ( set );
700                UI::get ( beta, set, "beta", UI::compulsory );
701        }
702void eDirich::validate() {
703                //check rv
704                eEF::validate();
705                dim = beta.length();
706        }
707
708void eDirich::to_setting ( Setting &set ) const
709        {                       
710                eEF::to_setting( set );
711                UI::save( beta, set, "beta" );
712        } 
713
714void euni::from_setting ( const Setting &set ) {
715                epdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
716
717                UI::get ( high, set, "high", UI::compulsory );
718                UI::get ( low, set, "low", UI::compulsory );
719                set_parameters ( low, high );
720               
721        }
722       
723void    euni::to_setting  (Setting  &set) const {
724                epdf::to_setting ( set );
725                UI::save ( high, set, "high" );
726                UI::save ( low, set, "low" );
727        }
728       
729void euni::validate() {
730                epdf::validate();
731                bdm_assert ( high.length() == low.length(), "Incompatible high and low vectors" );
732                dim = high.length();
733                bdm_assert ( min ( distance ) > 0.0, "bad support" );
734        }
735
736void mgdirac::from_setting(const Setting& set){
737                        pdf::from_setting(set);
738                        g=UI::build<fnc>(set,"g",UI::compulsory);
739                        validate();
740                }
741void mgdirac::to_setting(Setting &set) const{
742                        pdf::to_setting(set);
743                        UI::save(g.get(), set, "g");
744                }
745void mgdirac::validate() {
746                        pdf::validate();
747                        dim = g->dimension();
748                        dimc = g->dimensionc();
749                }
750
751void mDirich::from_setting ( const Setting &set ) {
752                pdf::from_setting ( set ); // reads rv and rvc
753                if ( _rv()._dsize() > 0 ) {
754                        rvc = _rv().copy_t ( -1 );
755                }
756                vec beta0;
757                if ( !UI::get ( beta0, set, "beta0", UI::optional ) ) {
758                        beta0 = ones ( _rv()._dsize() );
759                }
760                if ( !UI::get ( betac, set, "betac", UI::optional ) ) {
761                        betac = 0.1 * ones ( _rv()._dsize() );
762                }
763                _beta = beta0;
764
765                UI::get ( k, set, "k", UI::compulsory );
766        }
767
768void mDirich::to_setting  (Setting  &set) const {
769                pdf::to_setting(set);
770                UI::save( _beta, set, "beta0");
771                UI::save( betac, set, "betac");
772                UI::save ( k, set, "k" );
773        }
774
775
776void mDirich::validate() {
777                pdf_internal<eDirich>::validate();
778                bdm_assert ( _beta.length() == betac.length(), "beta0 and betac are not compatible" );
779                if ( _rv()._dsize() > 0 ) {
780                        bdm_assert ( ( _rv()._dsize() == dimension() ) , "Size of rv does not match with beta" );
781                }
782                dimc = _beta.length();
783        }
784
785};
Note: See TracBrowser for help on using the browser.