use of com.sri.ai.util.base.Pair in project aic-expresso by aic-sri-international.
the class IndexExpressions method getIndexAndDomain.
public static Pair<Expression, Expression> getIndexAndDomain(Expression indexExpression) {
boolean bothIndexAndDomain = indexExpression.hasFunctor("in") && indexExpression.numberOfArguments() == 2;
Expression index;
Expression indexDomain;
if (bothIndexAndDomain) {
index = indexExpression.get(0);
indexDomain = indexExpression.get(1);
} else {
index = indexExpression;
indexDomain = type(index);
}
return new Pair<Expression, Expression>(index, indexDomain);
}
use of com.sri.ai.util.base.Pair in project aic-expresso by aic-sri-international.
the class DefaultPolynomial method divide.
@Override
public Pair<Polynomial, Polynomial> divide(Polynomial divisor) throws IllegalArgumentException {
assertSameVariables(divisor);
Pair<Polynomial, Polynomial> result;
if (isZero()) {
// 0 / divisor = 0
result = new Pair<>(this, this);
} else // Base case
if (isMonomial() && divisor.isMonomial()) {
Pair<Monomial, Monomial> monomialQuotientAndRemainder = asMonomial().divide(divisor.asMonomial());
result = new Pair<>(makeFromMonomial(monomialQuotientAndRemainder.first, getVariables()), makeFromMonomial(monomialQuotientAndRemainder.second, getVariables()));
} else if (divisor.isNumericConstant()) {
// In this case do not need to worry about remainders as can always
// divide using a numeric constant divisor.
Monomial monomialDivisor = divisor.asMonomial();
List<Monomial> quotients = new ArrayList<>();
for (Monomial term : getOrderedSummands()) {
Pair<Monomial, Monomial> monomialQuotientAndRemainder = term.divide(monomialDivisor);
if (!monomialQuotientAndRemainder.second.isZero()) {
throw new IllegalStateException("Got an unexpected remainder from " + term + " / " + divisor);
}
quotients.add(monomialQuotientAndRemainder.first);
}
result = new Pair<>(new DefaultPolynomial(quotients, getVariables()), makeFromMonomial(DefaultMonomial.ZERO, getVariables()));
} else {
// Univariate case
if (getVariables().size() == 1) {
// TODO - implement faster synthetic division version
// see: https://en.wikipedia.org/wiki/Synthetic_division
// Perform Polynomial Long Division
Polynomial quotient = makeFromMonomial(DefaultMonomial.ZERO, getVariables());
Polynomial remainder = this;
Monomial leadingDivisorTerm = divisor.getOrderedSummands().get(0);
do {
Monomial leadingNumeratorTerm = remainder.getOrderedSummands().get(0);
Pair<Monomial, Monomial> monomialQuotientAndRemainder = leadingNumeratorTerm.divide(leadingDivisorTerm);
if (!monomialQuotientAndRemainder.second.isZero()) {
// Could not divide, i.e. have a remainder
break;
}
Polynomial monomialQuotient = makeFromMonomial(monomialQuotientAndRemainder.first, getVariables());
quotient = quotient.add(monomialQuotient);
remainder = remainder.minus(divisor.times(monomialQuotient));
} while (!remainder.isZero());
result = new Pair<>(quotient, remainder);
} else {
// TODO - Multivariate case, currently not supported
// See: https://en.wikipedia.org/wiki/Gr%C3%B6bner_basis
// for generalization of long division to the multivariate case.
result = new Pair<>(makeFromMonomial(DefaultMonomial.ZERO, getVariables()), this);
}
}
return result;
}
use of com.sri.ai.util.base.Pair in project aic-praise by aic-sri-international.
the class HOGModelGroundingTest method test.
/**
* @throws AssertionError
*/
@Test
public void test() throws AssertionError {
long start = System.currentTimeMillis();
StringJoiner sj = new StringJoiner("\n");
sj.add("sort People : 10, Putin;");
sj.add("sort Countries : 10, USA, Russia;");
sj.add("random country : Countries;");
sj.add("random president : People;");
sj.add("random communism : Boolean;");
sj.add("random democracy : Boolean;");
sj.add("random votePutin : 1..15;");
sj.add("if country = Russia then if president = Putin then communism else not communism else if democracy then not communism else communism;");
sj.add("if country = Russia then if votePutin > 5 then president = Putin else not president = Putin;");
HOGMParserWrapper parser = new HOGMParserWrapper();
ParsedHOGModel parsedModel = parser.parseModel(sj.toString());
FactorsAndTypes factorsAndTypes = new ExpressionFactorsAndTypes(parsedModel);
List<Expression> evidence = new ArrayList<>();
evidence.add(Expressions.parse("communism"));
StringJoiner outputBuffer = new StringJoiner("");
HOGModelGrounding.ground(factorsAndTypes, evidence, new // NOTE: an example listener that outputs in the UAI format
HOGModelGrounding.Listener() {
int numberVariables;
StringJoiner preamble = new StringJoiner("");
StringJoiner functionTables = new StringJoiner("");
List<Pair<Integer, Integer>> evidence = new ArrayList<>();
@Override
public void numberGroundVariables(int number) {
this.numberVariables = number;
preamble.add("MARKOV\n");
preamble.add("" + number + "\n");
}
@Override
public void groundVariableCardinality(int variableIndex, int cardinality) {
preamble.add("" + cardinality);
if (variableIndex == (numberVariables - 1)) {
preamble.add("\n");
} else {
preamble.add(" ");
}
}
@Override
public void numberFactors(int number) {
preamble.add("" + number + "\n");
}
@Override
public void factorParticipants(int factorIndex, int[] variableIndexes) {
preamble.add("" + variableIndexes.length);
for (int i = 0; i < variableIndexes.length; i++) {
preamble.add(" " + variableIndexes[i]);
}
preamble.add("\n");
}
@Override
public void factorValue(int numberFactorValues, boolean isFirstValue, boolean isLastValue, Rational value) {
if (isFirstValue) {
functionTables.add("\n" + numberFactorValues + "\n");
} else {
functionTables.add(" ");
}
functionTables.add("" + value.doubleValue());
if (isLastValue) {
functionTables.add("\n");
}
}
@Override
public void evidence(int variableIndex, int valueIndex) {
evidence.add(new Pair<>(variableIndex, valueIndex));
}
@Override
public void groundingComplete() {
long end = System.currentTimeMillis() - start;
outputBuffer.add("--- MODEL ---\n");
outputBuffer.add(preamble.toString());
outputBuffer.add(functionTables.toString());
outputBuffer.add("--- EVIDENCE ---\n");
outputBuffer.add("" + evidence.size());
for (Pair<Integer, Integer> evidenceAssignment : evidence) {
outputBuffer.add(" ");
outputBuffer.add(evidenceAssignment.first.toString());
outputBuffer.add(" ");
outputBuffer.add(evidenceAssignment.second.toString());
}
System.out.println(outputBuffer.toString());
System.out.println("\nTime taken for grounding (not printing): " + end + " ms.");
}
});
String expected = "--- MODEL ---\n" + "MARKOV\n" + "5\n" + "10 10 2 2 15\n" + "2\n" + "4 0 1 2 3\n" + "3 0 4 1\n" + "\n" + "400\n" + "0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0\n" + "\n" + "1500\n" + "0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5\n" + "--- EVIDENCE ---\n" + "1 2 1";
assertEquals(expected, outputBuffer.toString());
}
use of com.sri.ai.util.base.Pair in project aic-expresso by aic-sri-international.
the class InversionPerformanceEvaluationTest method evaluate.
private Pair<Long, Expression> evaluate(Expression sumProduct, SumProductInterpreter sumProductInterpreter) {
long start = System.currentTimeMillis();
Expression evalResult = sumProductInterpreter.apply(sumProduct, context);
long duration = System.currentTimeMillis() - start;
Pair<Long, Expression> result = new Pair<>(duration, evalResult);
return result;
}
use of com.sri.ai.util.base.Pair in project aic-expresso by aic-sri-international.
the class AbstractSingleVariableNumericConstraintFeasibilityRegionStepSolver method makeUpperBoundsAndStrictness.
/**
* A method setting {@link #upperBoundsIncludingImplicitOnes} and {@link #fromUpperBoundsIncludingImplicitOnesToStrictness}
* from constraint and variable's type.
* @param context
*/
protected void makeUpperBoundsAndStrictness(Context context) {
AbstractSingleVariableConstraint abstractSingleVariableConstraint = (AbstractSingleVariableConstraint) constraint;
FunctionIterator<Expression, Pair<Expression, Boolean>> upperBoundsFromPositiveNormalizedAtomsIterator = functionIterator(predicateIterator(abstractSingleVariableConstraint.getPositiveNormalizedAtoms(), e -> e.hasFunctor(LESS_THAN)), // strict
e -> processExplicitUpperBoundAndStrictnessPair(e.get(1), true, context));
FunctionIterator<Expression, Pair<Expression, Boolean>> upperBoundsFromNegativeNormalizedAtomsIterator = functionIterator(predicateIterator(abstractSingleVariableConstraint.getNegativeNormalizedAtoms(), // not (X > Y) <=> X <= Y, so Y is a non-strict upper bound
e -> e.hasFunctor(GREATER_THAN)), // non-strict
e -> processExplicitUpperBoundAndStrictnessPair(e.get(1), false, context));
Pair<Expression, Boolean> typeUpperBound = getTypeUpperBoundAndStrictness(context);
Iterator<Pair<Expression, Boolean>> upperBoundsAndStrictnessIterator = new NestedIterator<>(upperBoundsFromPositiveNormalizedAtomsIterator, upperBoundsFromNegativeNormalizedAtomsIterator, typeUpperBound);
upperBoundsIncludingImplicitOnes = arrayList();
fromUpperBoundsIncludingImplicitOnesToStrictness = map();
for (Pair<Expression, Boolean> boundAndStrictness : in(upperBoundsAndStrictnessIterator)) {
Expression bound = boundAndStrictness.first;
upperBoundsIncludingImplicitOnes.add(bound);
Boolean strictness = boundAndStrictness.second;
Boolean previousStrictness = fromUpperBoundsIncludingImplicitOnesToStrictness.get(bound);
if (previousStrictness == null || (!previousStrictness && strictness)) {
// if no strictness information so far, store current one; otherwise, only need to change it if previous occurrences were non-strict and this one is strict
fromUpperBoundsIncludingImplicitOnesToStrictness.put(bound, strictness);
}
}
}
Aggregations