src/sources/constructionModelesLassoRank.c

   1 #include <stdlib.h>
   2 #include <omp.h>
   3 #include <gsl/gsl_linalg.h>
   4 #include "EMGrank.h"
   5 #include "utils.h"
   6
   7 // TODO: comment on constructionModelesLassoRank purpose
   8 void constructionModelesLassoRank_core(
   9     // IN parameters
  10     const double* Pi,// parametre initial des proportions
  11     const double* Rho, // parametre initial de variance renormalisé
  12     int mini, // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
  13     int maxi, // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
  14     const double* X,// régresseurs
  15     const double* Y,// réponse
  16     double tau, // seuil pour accepter la convergence
  17     const int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes
  18     int rangmin,    //rang minimum autorisé
  19     int rangmax,    //rang maximum autorisé
  20     // OUT parameters (all pointers, to be modified)
  21     double* phi,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
  22     double* lvraisemblance,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
  23     // additional size parameters
  24     int n,// taille de l'echantillon
  25     int p,// nombre de covariables
  26     int m,// taille de Y (multivarié)
  27     int k,// nombre de composantes
  28     int L)// taille de glambda
  29 {
  30     //On cherche les rangs possiblement intéressants
  31     int deltaRank = rangmax-rangmin+1;
  32     int Size = (int)pow(deltaRank,k);
  33     int* Rank = (int*)malloc(Size*k*sizeof(int));
  34 for (int r=0; r<k; r++)
  35 {
  36         //On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
  37         //Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre : ca remplit la colonne
  38         //Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ca (rangmax-rangmin)^2 fois
  39         //...
  40         //Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ca (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
  41         int indexInRank = 0;
  42         int value = 0;
  43         while (indexInRank < Size)
  44         {
  45             for (int u=0; u<pow(deltaRank,k-r-1); u++)
  46                 Rank[mi(indexInRank++,r,Size,k)] = rangmin + value;
  47             value = (value+1) % deltaRank;
  48         }
  49     }
  50
  51     //Initialize phi to zero, because unactive variables won't be assigned
  52     for (int i=0; i<p*m*k*L*Size; i++)
  53         phi[i] = 0.0;
  54
  55     //initiate parallel section
  56     int lambdaIndex;
  57     omp_set_num_threads(OMP_NUM_THREADS);
  58     #pragma omp parallel default(shared) private(lambdaIndex)
  59     {
  60     #pragma omp for schedule(dynamic,CHUNK_SIZE) nowait
  61     for (lambdaIndex=0; lambdaIndex<L; lambdaIndex++)
  62     {
  63         //On ne garde que les colonnes actives : active sera l'ensemble des variables informatives
  64         int* active = (int*)malloc(p*sizeof(int));
  65         int longueurActive = 0;
  66         for (int j=0; j<p; j++)
  67         {
  68             if (A1[mi(j,lambdaIndex,p,L)] != 0)
  69                 active[longueurActive++] = A1[mi(j,lambdaIndex,p,L)] - 1;
  70         }
  71
  72         if (longueurActive == 0)
  73             continue;
  74
  75         //from now on, longueurActive > 0
  76         double* phiLambda = (double*)malloc(longueurActive*m*k*sizeof(double));
  77         double LLF;
  78         for (int j=0; j<Size; j++)
  79         {
  80             //[phiLambda,LLF] = EMGrank(Pi(:,lambdaIndex),Rho(:,:,:,lambdaIndex),mini,maxi,X(:,active),Y,tau,Rank(j,:));
  81             int* rank = (int*)malloc(k*sizeof(int));
  82             for (int r=0; r<k; r++)
  83                 rank[r] = Rank[mi(j,r,Size,k)];
  84             double* Xactive = (double*)malloc(n*longueurActive*sizeof(double));
  85             for (int i=0; i<n; i++)
  86             {
  87                 for (int jj=0; jj<longueurActive; jj++)
  88                     Xactive[mi(i,jj,n,longueurActive)] = X[mi(i,active[jj],n,p)];
  89             }
  90             double* PiLambda = (double*)malloc(k*sizeof(double));
  91             for (int r=0; r<k; r++)
  92                 PiLambda[r] = Pi[mi(r,lambdaIndex,k,L)];
  93             double* RhoLambda = (double*)malloc(m*m*k*sizeof(double));
  94             for (int u=0; u<m; u++)
  95             {
  96                 for (int v=0; v<m; v++)
  97                 {
  98                     for (int r=0; r<k; r++)
  99                         RhoLambda[ai(u,v,r,m,m,k)] = Rho[ai4(u,v,r,lambdaIndex,m,m,k,L)];
 100                 }
 101             }
 102             EMGrank_core(PiLambda,RhoLambda,mini,maxi,Xactive,Y,tau,rank,
 103                 phiLambda,&LLF,
 104                 n,longueurActive,m,k);
 105             free(rank);
 106             free(Xactive);
 107             free(PiLambda);
 108             free(RhoLambda);
 109             //lvraisemblance((lambdaIndex-1)*Size+j,:) = [LLF, dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)];
 110             lvraisemblance[mi(lambdaIndex*Size+j,0,L*Size,2)] = LLF;
 111             //dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)
 112             double dotProduct = 0.0;
 113             for (int r=0; r<k; r++)
 114                 dotProduct += Rank[mi(j,r,Size,k)] * (longueurActive-Rank[mi(j,r,Size,k)]+m);
 115             lvraisemblance[mi(lambdaIndex*Size+j,1,Size*L,2)] = dotProduct;
 116             //phi(active,:,:,(lambdaIndex-1)*Size+j) = phiLambda;
 117             for (int jj=0; jj<longueurActive; jj++)
 118             {
 119                 for (int mm=0; mm<m; mm++)
 120                 {
 121                     for (int r=0; r<k; r++)
 122                         phi[ai5(active[jj],mm,r,lambdaIndex,j,p,m,k,L,Size)] = phiLambda[jj*m*k+mm*k+r];
 123                 }
 124             }
 125         }
 126         free(active);
 127         free(phiLambda);
 128     }
 129     }
 130     free(Rank);
 131 }