Forgot to commit ChangeLog in last commit
[libdai.git] / README
diff --git a/README b/README
index bc0c9d2..817a953 100644 (file)
--- a/README
+++ b/README
@@ -1,54 +1,58 @@
 libDAI  -  A free/open source C++ library for Discrete Approximate Inference
 
 libDAI  -  A free/open source C++ library for Discrete Approximate Inference
 
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+-------------------------------------------------------------------------------
 
 
-Version:  git commit fc04cce2b5027d58acfe965cee7ed01ec1dbb9a7
-Date:     Mon Nov 16 13:14:56 2009 +0100
+Version:  0.3.0
+Date:     July 12, 2011
 See also: http://www.libdai.org
 
 See also: http://www.libdai.org
 
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+-------------------------------------------------------------------------------
 
 License
 
 libDAI is free software; you can redistribute it and/or modify it under the
 
 License
 
 libDAI is free software; you can redistribute it and/or modify it under the
-terms of the GNU General Public License as published by the Free Software
-Foundation; either version 2 of the License, or (at your option) any later
-version.
+terms of the BSD 2-clause license (also known as the FreeBSD license), which
+can be found in the accompanying LICENSE file.
 
 
-libDAI is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY
-WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A
-PARTICULAR PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.
+[Note: up to and including version 0.2.7, libDAI was licensed under the GNU
+General Public License (GPL) version 2 or higher.]
 
 
-You should have received a copy of the GNU General Public License
-along with libDAI in the file COPYING. If not, see http://www.gnu.org/licenses/
 
 
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 Citing libDAI
 
 If you write a scientific paper describing research that made substantive use
 
 Citing libDAI
 
 If you write a scientific paper describing research that made substantive use
-of this program, please:
+of this library, please cite the following paper describing libDAI:
 
 
-  • mention the fashion in which this software was used, including the version
-    number, with a citation to the literature, to allow replication;
-  • mention this software in the Acknowledgements section.
+Joris M. Mooij;
+libDAI: A free & open source C++ library for Discrete Approximate Inference in graphical models;
+Journal of Machine Learning Research, 11(Aug):2169-2173, 2010.
 
 
-An appropriate citation would be:
-J. M. Mooij (2008) "libDAI 0.2.2: A free/open source C++ library for Discrete
-Approximate Inference methods", http://www.libdai.org
+In BiBTeX format (for your convenience):
 
 
-Moreover, as a personal note, I would appreciate it if you would email
-(citations of) papers referencing this work to joris dot mooij at libdai dot
-org.
+  @article{Mooij_libDAI_10,
+    author    = {Joris M. Mooij},
+    title     = {lib{DAI}: A Free and Open Source {C++} Library for Discrete Approximate Inference in Graphical Models},
+    journal   = {Journal of Machine Learning Research},
+    year      = 2010,
+    month     = Aug,
+    volume    = 11,
+    pages     = {2169-2173},
+    url       = "http://www.jmlr.org/papers/volume11/mooij10a/mooij10a.pdf"
+  }
 
 
-━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+Moreover, as a personal note, I would appreciate it to be informed about any
+publications using libDAI at joris dot mooij at libdai dot org.
+
+-------------------------------------------------------------------------------
 
 About libDAI
 
 
 About libDAI
 
-libDAI is a free/open source C++ library (licensed under GPL 2+) that provides
-implementations of various (approximate) inference methods for discrete
-graphical models. libDAI supports arbitrary factor graphs with discrete
-variables; this includes discrete Markov Random Fields and Bayesian Networks.
+libDAI is a free/open source C++ library that provides implementations of
+various (approximate) inference methods for discrete graphical models. libDAI
+supports arbitrary factor graphs with discrete variables; this includes
+discrete Markov Random Fields and Bayesian Networks.
 
 The library is targeted at researchers. To be able to use the library, a good
 understanding of graphical models is needed.
 
 The library is targeted at researchers. To be able to use the library, a good
 understanding of graphical models is needed.
@@ -56,29 +60,36 @@ understanding of graphical models is needed.
 The best way to use libDAI is by writing C++ code that invokes the library; in
 addition, part of the functionality is accessibly by using the
 
 The best way to use libDAI is by writing C++ code that invokes the library; in
 addition, part of the functionality is accessibly by using the
 
-   command line interface
-   (limited) MatLab interface
-   (experimental) python interface
-   (experimental) octave interface.
+  * command line interface
+  * (limited) MatLab interface
+  * (experimental) python interface
+  * (experimental) octave interface.
 
 libDAI can be used to implement novel (approximate) inference algorithms and to
 easily compare the accuracy and performance with existing algorithms that have
 been implemented already.
 
 
 libDAI can be used to implement novel (approximate) inference algorithms and to
 easily compare the accuracy and performance with existing algorithms that have
 been implemented already.
 
+A solver using libDAI was amongst the three winners of the UAI 2010 Approximate
+Inference Challenge (see http://www.cs.huji.ac.il/project/UAI10/ for more
+information). The full source code is provided as part of the library.
+
 Features
 
 Currently, libDAI supports the following (approximate) inference methods:
 
 Features
 
 Currently, libDAI supports the following (approximate) inference methods:
 
-  • Exact inference by brute force enumeration;
-  • Exact inference by junction-tree methods;
-  • Mean Field;
-  • Loopy Belief Propagation [KFL01];
-  • Tree Expectation Propagation [MiQ04];
-  • Generalized Belief Propagation [YFW05];
-  • Double-loop GBP [HAK03];
-  • Various variants of Loop Corrected Belief Propagation [MoK07, MoR05];
-  • Gibbs sampler;
-  • Conditioned BP [EaG09].
+  * Exact inference by brute force enumeration;
+  * Exact inference by junction-tree methods;
+  * Mean Field;
+  * Loopy Belief Propagation [KFL01];
+  * Fractional Belief Propagation [WiH03];
+  * Tree-Reweighted Belief Propagation [WJW03];
+  * Tree Expectation Propagation [MiQ04];
+  * Generalized Belief Propagation [YFW05];
+  * Double-loop GBP [HAK03];
+  * Various variants of Loop Corrected Belief Propagation [MoK07, MoR05];
+  * Gibbs sampler;
+  * Conditioned Belief Propagation [EaG09];
+  * Decimation algorithm.
 
 These inference methods can be used to calculate partition sums, marginals over
 subsets of variables, and MAP states (the joint state of variables that has
 
 These inference methods can be used to calculate partition sums, marginals over
 subsets of variables, and MAP states (the joint state of variables that has
@@ -122,7 +133,7 @@ provides a command line interface and experimental python and octave interfaces
 Compatibility
 
 The code has been developed under Debian GNU/Linux with the GCC compiler suite.
 Compatibility
 
 The code has been developed under Debian GNU/Linux with the GCC compiler suite.
-libDAI compiles successfully with g++ versions 3.4, 4.1, 4.2 and 4.3.
+libDAI compiles successfully with g++ versions 3.4 up to 4.6.
 
 libDAI has also been successfully compiled with MS Visual Studio 2008 under
 Windows (but not all build targets are supported yet) and with Cygwin under
 
 libDAI has also been successfully compiled with MS Visual Studio 2008 under
 Windows (but not all build targets are supported yet) and with Cygwin under
@@ -140,23 +151,27 @@ Mailing list
 The Google group "libDAI" (http://groups.google.com/group/libdai) can be used
 for getting support and discussing development issues.
 
 The Google group "libDAI" (http://groups.google.com/group/libdai) can be used
 for getting support and discussing development issues.
 
-━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+-------------------------------------------------------------------------------
 
 Building libDAI under UNIX variants (Linux / Cygwin / Mac OS X)
 
 
 Building libDAI under UNIX variants (Linux / Cygwin / Mac OS X)
 
+Preparations
+
 You need:
 
 You need:
 
-  • a recent version of gcc (at least version 3.4)
-  • GNU make
-  • doxygen
-  • graphviz
-  • recent boost C++ libraries (at least version 1.34, or 1.37 for cygwin;
-    version 1.37 shipped with Ubuntu 9.04 is known not to work)
+  * a recent version of gcc (at least version 3.4)
+  * GNU make
+  * recent boost C++ libraries (at least version 1.37; however, version 1.37
+    shipped with Ubuntu 9.04 is known not to work)
+  * GMP library (or the Windows port called MPIR)
+  * doxygen (only for building the documentation)
+  * graphviz (only for using some of the libDAI command line utilities)
+  * CImg library (only for building the image segmentation example)
 
 
-On Debian/Ubuntu, you can easily install all these packages with a single
+On Debian/Ubuntu, you can easily install the required packages with a single
 command:
 
 command:
 
-  apt-get install g++ make doxygen graphviz libboost-dev libboost-graph-dev libboost-program-options-dev
+  apt-get install g++ make doxygen graphviz libboost-dev libboost-graph-dev libboost-program-options-dev libboost-test-dev libgmp-dev cimg-dev
 
 (root permissions needed).
 
 
 (root permissions needed).
 
@@ -164,78 +179,125 @@ On Mac OS X (10.4 is known to work), these packages can be installed easily via
 MacPorts. If MacPorts is not already installed, install it according to the
 instructions at http://www.macports.org/. Then, a simple
 
 MacPorts. If MacPorts is not already installed, install it according to the
 instructions at http://www.macports.org/. Then, a simple
 
-  sudo port install gmake boost doxygen graphviz
+  sudo port install gmake boost gmp doxygen graphviz
 
 should be enough to install everything that is needed.
 
 On Cygwin, the prebuilt Cygwin package boost-1.33.1-x is known not to work. You
 can however obtain the latest boost version (you need at least 1.37.0) from
 
 should be enough to install everything that is needed.
 
 On Cygwin, the prebuilt Cygwin package boost-1.33.1-x is known not to work. You
 can however obtain the latest boost version (you need at least 1.37.0) from
-http://www.boost.org/ and compile/install it with:
+http://www.boost.org/ and build it as described in the next subsection.
 
 
-  ./configure
-  make
-  make install
+Building boost under Cygwin
+
+  * Download the latest boost libraries from http://www.boost.org
+  * Build the required boost libraries using:
+
+        ./bootstrap.sh --with-libraries=program_options,math,graph,test --prefix=/boost_root/
+        ./bjam
+
+  * In order to use dynamic linking, the boost .dll's should be somewhere in
+    the path. This can be achieved by a command like:
+
+        export PATH=$PATH:/boost_root/stage/lib
 
 
+Building libDAI
 
 To build the libDAI source, first copy a template Makefile.* to Makefile.conf
 (for example, copy Makefile.LINUX to Makefile.conf if you use GNU/Linux). Then,
 
 To build the libDAI source, first copy a template Makefile.* to Makefile.conf
 (for example, copy Makefile.LINUX to Makefile.conf if you use GNU/Linux). Then,
-edit the Makefile.conf template to adapt it to your local setup. Especially
-directories may differ from system to system. Finally, run
+edit the Makefile.conf template to adapt it to your local setup. In case you
+want to use Boost libraries which are installed in non-standard locations, you
+have to tell the compiler and linker about their locations (using the -I, -L
+flags for GCC; also you may need to set the LD_LIBRARY_PATH environment
+variable correctly before running libDAI binaries). Platform independent build
+options can be set in Makefile.ALL. Finally, run
 
   make
 
 The build includes a regression test, which may take a while to complete.
 
 
   make
 
 The build includes a regression test, which may take a while to complete.
 
-If the build was successful, you can test the example program:
+If the build is successful, you can test the example program:
 
   examples/example tests/alarm.fg
 
 
   examples/example tests/alarm.fg
 
-or the more elaborate test program:
+or the more extensive test program:
 
   tests/testdai --aliases tests/aliases.conf --filename tests/alarm.fg --methods JTREE_HUGIN BP_SEQMAX
 
 
   tests/testdai --aliases tests/aliases.conf --filename tests/alarm.fg --methods JTREE_HUGIN BP_SEQMAX
 
-━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+-------------------------------------------------------------------------------
 
 Building libDAI under Windows
 
 
 Building libDAI under Windows
 
+Preparations
+
 You need:
 
 You need:
 
-  • A recent version of MicroSoft Visual Studio (2008 works)
-  • recent boost C++ libraries (version 1.34 or higher)
-  • GNU make (can be obtained from http://gnuwin32.sourceforge.net)
+  * A recent version of MicroSoft Visual Studio (2008 is known to work)
+  * recent boost C++ libraries (version 1.37 or higher)
+  * GMP or MPIR library
+  * GNU make (can be obtained from http://gnuwin32.sourceforge.net)
+  * CImg library (only for building the image segmentation example)
 
 For the regression test, you need:
 
 
 For the regression test, you need:
 
-  • GNU diff, GNU sed (can be obtained from http://gnuwin32.sourceforge.net)
+  * GNU diff, GNU sed (can be obtained from http://gnuwin32.sourceforge.net)
+
+Building boost under Windows
+
+Because building boost under Windows is tricky, I provide some guidance here.
+
+  * Download the boost zip file from http://www.boost.org/users/download and
+    unpack it somewhere.
+  * Download the bjam executable from http://www.boost.org/users/download and
+    unpack it somewhere else.
+  * Download Boost.Build (v2) from http://www.boost.org/docs/tools/build/
+    index.html and unpack it yet somewhere else.
+  * Edit the file boost-build.jam in the main boost directory to change the
+    BOOST_BUILD directory to the place where you put Boost.Build (use UNIX /
+    instead of Windows \ in pathnames).
+  * Copy the bjam.exe executable into the main boost directory. Now if you
+    issue "bjam --version" you should get a version and no errors. Issueing
+    "bjam --show-libraries" will show the libraries that will be built.
+  * The following command builds the boost libraries that are relevant for
+    libDAI:
+
+        bjam --with-graph --with-math --with-program_options --with-test link=static runtime-link=shared
+
+Building GMP or MPIR under Windows
+
+Information about how to build GPR or MPIR under Windows can be found on the
+internet. The user has to update Makefile.WINDOWS in order to link with the GPR
+/MPIR libraries.
+
+Building libDAI
 
 To build the source, copy Makefile.WINDOWS to Makefile.conf. Then, edit
 
 To build the source, copy Makefile.WINDOWS to Makefile.conf. Then, edit
-Makefile.conf to adapt it to your local setup. Finally, run (from the command
-line)
+Makefile.conf to adapt it to your local setup. Platform independent build
+options can be set in Makefile.ALL. Finally, run (from the command line)
 
   make
 
 The build includes a regression test, which may take a while to complete.
 
 
   make
 
 The build includes a regression test, which may take a while to complete.
 
-If the build was successful, you can test the example program:
+If the build is successful, you can test the example program:
 
 
-  example tests\alarm.fg
+  examples\example tests\alarm.fg
 
 
-or the more elaborate test program:
+or the more extensive test program:
 
   tests\testdai --aliases tests\aliases.conf --filename tests\alarm.fg --methods JTREE_HUGIN BP_SEQMAX
 
 
   tests\testdai --aliases tests\aliases.conf --filename tests\alarm.fg --methods JTREE_HUGIN BP_SEQMAX
 
-━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+-------------------------------------------------------------------------------
 
 Building the libDAI MatLab interface
 
 You need:
 
 
 Building the libDAI MatLab interface
 
 You need:
 
-   MatLab
-   The platform-dependent requirements described above
+  * MatLab
+  * The platform-dependent requirements described above
 
 First, you need to build the libDAI source as described above for your
 platform. By default, the MatLab interface is disabled, so before compiling the
 
 First, you need to build the libDAI source as described above for your
 platform. By default, the MatLab interface is disabled, so before compiling the
-source, you have to enable it in the Makefile.conf by setting
+source, you have to enable it in Makefile.ALL by setting
 
   WITH_MATLAB=true
 
 
   WITH_MATLAB=true
 
@@ -259,7 +321,7 @@ at the MatLab prompt), which performs exact inference by the junction tree
 algorithm and approximate inference by belief propagation on the ALARM network:
 
   cd path_to_libdai/matlab
 algorithm and approximate inference by belief propagation on the ALARM network:
 
   cd path_to_libdai/matlab
-  [psi] = dai_readfg ('../examples/alarm.fg');
+  [psi] = dai_readfg ('../tests/alarm.fg');
   [logZ,q,md,qv,qf] = dai (psi, 'JTREE', '[updates=HUGIN,verbose=0]')
   [logZ,q,md,qv,qf] = dai (psi, 'BP', '[updates=SEQMAX,tol=1e-9,maxiter=10000,logdomain=0]')
 
   [logZ,q,md,qv,qf] = dai (psi, 'JTREE', '[updates=HUGIN,verbose=0]')
   [logZ,q,md,qv,qf] = dai (psi, 'BP', '[updates=SEQMAX,tol=1e-9,maxiter=10000,logdomain=0]')
 
@@ -267,7 +329,7 @@ where "path_to_libdai" has to be replaced with the directory in which libDAI
 was installed. For other algorithms and some default parameters, see the file
 tests/aliases.conf.
 
 was installed. For other algorithms and some default parameters, see the file
 tests/aliases.conf.
 
-━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+-------------------------------------------------------------------------------
 
 Building the documentation
 
 
 Building the documentation