Restored TProb<T>::makeZero, TProb<T>::makePositive, TFactor<T>::makeZero, TFactor...
[libdai.git] / include / dai / factor.h
index 068b6c2..7fe40e9 100644 (file)
@@ -1,30 +1,18 @@
-/*  Copyright (C) 2006-2008  Joris Mooij  [joris dot mooij at tuebingen dot mpg dot de]
-    Radboud University Nijmegen, The Netherlands /
-    Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Germany
-
-    Copyright (C) 2002  Martijn Leisink  [martijn@mbfys.kun.nl]
-    Radboud University Nijmegen, The Netherlands
-
-    This file is part of libDAI.
-
-    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.
-
-    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.
-
-    You should have received a copy of the GNU General Public License
-    along with libDAI; if not, write to the Free Software
-    Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA
-*/
+/*  This file is part of libDAI - http://www.libdai.org/
+ *
+ *  libDAI is licensed under the terms of the GNU General Public License version
+ *  2, or (at your option) any later version. libDAI is distributed without any
+ *  warranty. See the file COPYING for more details.
+ *
+ *  Copyright (C) 2002       Martijn Leisink  [martijn@mbfys.kun.nl]
+ *  Copyright (C) 2006-2009  Joris Mooij      [joris dot mooij at libdai dot org]
+ *  Copyright (C) 2002-2007  Radboud University Nijmegen, The Netherlands
+ */
 
 
 /// \file
 /// \brief Defines TFactor<T> and Factor classes
+/// \todo Improve documentation
 
 
 #ifndef __defined_libdai_factor_h
 
 
 #include <iostream>
+#include <functional>
 #include <cmath>
 #include <dai/prob.h>
 #include <dai/varset.h>
 #include <dai/index.h>
+#include <dai/util.h>
 
 
 namespace dai {
 
 
+// Function object similar to std::divides(), but different in that dividing by zero results in zero
+template<typename T> struct divides0 : public std::binary_function<T, T, T> {
+    // Returns (j == 0 ? 0 : (i/j))
+    T operator()( const T &i, const T &j ) const {
+        if( j == (T)0 )
+            return (T)0;
+        else
+            return i / j;
+    }
+};
+
+
 /// Represents a (probability) factor.
 /** Mathematically, a \e factor is a function mapping joint states of some
  *  variables to the nonnegative real numbers.
  *  More formally, denoting a discrete variable with label \f$l\f$ by
  *  \f$x_l\f$ and its state space by \f$X_l = \{0,1,\dots,S_l-1\}\f$,
- *  then a factor depending on the variables \f$\{x_l\}_{l\in L}\f$ is 
+ *  then a factor depending on the variables \f$\{x_l\}_{l\in L}\f$ is
  *  a function \f$f_L : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$.
- *  
+ *
  *  In libDAI, a factor is represented by a TFactor<\a T> object, which has two
- *  components: 
- *  \arg a VarSet, corresponding with the set of variables \f$\{x_l\}_{l\in L}\f$ 
+ *  components:
+ *  \arg a VarSet, corresponding with the set of variables \f$\{x_l\}_{l\in L}\f$
  *  that the factor depends on;
- *  \arg a TProb<\a T>, a vector containing the value of the factor for each possible 
+ *  \arg a TProb<\a T>, a vector containing the value of the factor for each possible
  *  joint state of the variables.
  *
  *  The factor values are stored in the entries of the TProb<\a T> in a particular
- *  ordering, which is defined by the one-to-one correspondence of a joint state 
- *  in \f$\prod_{l\in L} X_l\f$ with a linear index in 
+ *  ordering, which is defined by the one-to-one correspondence of a joint state
+ *  in \f$\prod_{l\in L} X_l\f$ with a linear index in
  *  \f$\{0,1,\dots,\prod_{l\in L} S_l-1\}\f$ according to the mapping \f$\sigma\f$
  *  induced by VarSet::calcState(const std::map<Var,size_t> &).
  *
@@ -72,47 +74,51 @@ template <typename T> class TFactor {
         TProb<T>    _p;
 
     public:
+        /// Iterator over factor entries
+        typedef typename TProb<T>::iterator iterator;
+
+        /// Const iterator over factor entries
+        typedef typename TProb<T>::const_iterator const_iterator;
+
         /// Constructs TFactor depending on no variables, with value p
         TFactor ( Real p = 1.0 ) : _vs(), _p(1,p) {}
 
-        /// Constructs TFactor depending on variables in ns, with uniform distribution
-        TFactor( const VarSet& ns ) : _vs(ns), _p(_vs.nrStates()) {}
-        
-        /// Constructs TFactor depending on variables in ns, with all values set to p
-        TFactor( const VarSet& ns, Real p ) : _vs(ns), _p(_vs.nrStates(),p) {}
-        
-        /// Constructs TFactor depending on variables in ns, copying the values from the array p
-        TFactor( const VarSet& ns, const Real *p ) : _vs(ns), _p(_vs.nrStates(),p) {}
-
-        /// Constructs TFactor depending on variables in ns, with values set to the TProb p
-        TFactor( const VarSet& ns, const TProb<T>& p ) : _vs(ns), _p(p) {
-#ifdef DAI_DEBUG
-            assert( _vs.nrStates() == _p.size() );
-#endif
+        /// Constructs TFactor depending on variables in vars, with uniform distribution
+        TFactor( const VarSet& vars ) : _vs(vars), _p(_vs.nrStates()) {}
+
+        /// Constructs TFactor depending on variables in vars, with all values set to p
+        TFactor( const VarSet& vars, Real p ) : _vs(vars), _p(_vs.nrStates(),p) {}
+
+        /// Constructs TFactor depending on variables in vars, copying the values from the range starting at begin
+        /** \param vars contains the variables that the new TFactor should depend on.
+         *  \tparam Iterator Iterates over instances of type T; should support addition of size_t.
+         *  \param begin Points to first element to be added.
+         */
+        template<typename TIterator>
+        TFactor( const VarSet& vars, TIterator begin ) : _vs(vars), _p(begin, begin + _vs.nrStates(), _vs.nrStates()) {}
+
+        /// Constructs TFactor depending on variables in vars, with values set to the TProb p
+        TFactor( const VarSet& vars, const TProb<T> &p ) : _vs(vars), _p(p) {
+            DAI_DEBASSERT( _vs.nrStates() == _p.size() );
         }
-        
-        /// Constructs TFactor depending on the variable n, with uniform distribution
-        TFactor( const Var& n ) : _vs(n), _p(n.states()) {}
-
-        /// Copy constructor
-        TFactor( const TFactor<T> &x ) : _vs(x._vs), _p(x._p) {}
-        
-        /// Assignment operator
-        TFactor<T> & operator= (const TFactor<T> &x) {
-            if( this != &x ) {
-                _vs = x._vs;
-                _p  = x._p;
-            }
-            return *this;
+
+        /// Constructs TFactor depending on variables in vars, permuting the values given in TProb p
+        TFactor( const std::vector<Var> &vars, const std::vector<T> &p ) : _vs(vars.begin(), vars.end(), vars.size()), _p(p.size()) {
+            Permute permindex(vars);
+            for( size_t li = 0; li < p.size(); ++li )
+                _p[permindex.convert_linear_index(li)] = p[li];
         }
 
+        /// Constructs TFactor depending on the variable v, with uniform distribution
+        TFactor( const Var &v ) : _vs(v), _p(v.states()) {}
+
         /// Returns const reference to value vector
-        const TProb<T> & p() const { return _p; }
+        const TProb<T>& p() const { return _p; }
         /// Returns reference to value vector
-        TProb<T> & p() { return _p; }
+        TProb<T>& p() { return _p; }
 
         /// Returns const reference to variable set
-        const VarSet & vars() const { return _vs; }
+        const VarSet& vars() const { return _vs; }
 
         /// Returns the number of possible joint states of the variables
         /** \note This is equal to the length of the value vector.
@@ -125,6 +131,15 @@ template <typename T> class TFactor {
         /// Returns a reference to the i'th entry of the value vector
         T& operator[] (size_t i) { return _p[i]; }
 
+        /// Returns iterator pointing to first entry
+        iterator begin() { return _p.begin(); }
+        /// Returns const iterator pointing to first entry
+        const_iterator begin() const { return _p.begin(); }
+        /// Returns iterator pointing beyond last entry
+        iterator end() { return _p.end(); }
+        /// Returns const iterator pointing beyond last entry
+        const_iterator end() const { return _p.end(); }
+
         /// Sets all values to p
         TFactor<T> & fill (T p) { _p.fill( p ); return(*this); }
 
@@ -145,13 +160,13 @@ template <typename T> class TFactor {
         }
 
         /// Adds scalar t to *this
-        TFactor<T>& operator+= (T t) { 
+        TFactor<T>& operator+= (T t) {
             _p += t;
             return *this;
         }
 
         /// Subtracts scalar t from *this
-        TFactor<T>& operator-= (T t) { 
+        TFactor<T>& operator-= (T t) {
             _p -= t;
             return *this;
         }
@@ -176,158 +191,157 @@ template <typename T> class TFactor {
 
         /// Returns sum of *this and scalar t
         TFactor<T> operator+ (T t) const {
-            TFactor<T> result(*this); 
-            result._p += t; 
-            return result; 
+            TFactor<T> result(*this);
+            result._p += t;
+            return result;
         }
 
         /// Returns *this minus scalar t
         TFactor<T> operator- (T t) const {
-            TFactor<T> result(*this); 
-            result._p -= t; 
-            return result; 
+            TFactor<T> result(*this);
+            result._p -= t;
+            return result;
         }
 
         /// Returns *this raised to the power a
-        TFactor<T> operator^ (Real a) const { 
-            TFactor<T> x; 
-            x._vs = _vs; 
-            x._p = _p^a; 
-            return x; 
+        TFactor<T> operator^ (Real a) const {
+            TFactor<T> x;
+            x._vs = _vs;
+            x._p = _p^a;
+            return x;
         }
 
         /// Multiplies *this with the TFactor f
-        TFactor<T>& operator*= (const TFactor<T>& f) { 
+        TFactor<T>& operator*= (const TFactor<T>& f) {
             if( f._vs == _vs ) // optimize special case
                 _p *= f._p;
             else
-                *this = (*this * f); 
+                *this = (*this * f);
             return *this;
         }
 
         /// Divides *this by the TFactor f
-        TFactor<T>& operator/= (const TFactor<T>& f) { 
+        TFactor<T>& operator/= (const TFactor<T>& f) {
             if( f._vs == _vs ) // optimize special case
                 _p /= f._p;
             else
-                *this = (*this / f); 
+                *this = (*this / f);
+            return *this;
+        }
+
+        /// Adds the TFactor f to *this
+        TFactor<T>& operator+= (const TFactor<T>& f) {
+            if( f._vs == _vs ) // optimize special case
+                _p += f._p;
+            else
+                *this = (*this + f);
+            return *this;
+        }
+
+        /// Subtracts the TFactor f from *this
+        TFactor<T>& operator-= (const TFactor<T>& f) {
+            if( f._vs == _vs ) // optimize special case
+                _p -= f._p;
+            else
+                *this = (*this - f);
             return *this;
         }
 
         /// Returns product of *this with the TFactor f
-        /** The product of two factors is defined as follows: if 
+        /** The product of two factors is defined as follows: if
          *  \f$f : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$ and \f$g : \prod_{m\in M} X_m \to [0,\infty)\f$, then
          *  \f[fg : \prod_{l\in L\cup M} X_l \to [0,\infty) : x \mapsto f(x_L) g(x_M).\f]
          */
-        TFactor<T> operator* (const TFactor<T>& f) const;
+        TFactor<T> operator* (const TFactor<T>& f) const {
+            return pointwiseOp(*this,f,std::multiplies<T>());
+        }
 
         /// Returns quotient of *this by the TFactor f
-        /** The quotient of two factors is defined as follows: if 
+        /** The quotient of two factors is defined as follows: if
          *  \f$f : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$ and \f$g : \prod_{m\in M} X_m \to [0,\infty)\f$, then
          *  \f[\frac{f}{g} : \prod_{l\in L\cup M} X_l \to [0,\infty) : x \mapsto \frac{f(x_L)}{g(x_M)}.\f]
          */
-        TFactor<T> operator/ (const TFactor<T>& f) const;
-
-        /// Adds the TFactor f to *this
-        /** \pre this->vars() == f.vars()
-         */
-        TFactor<T>& operator+= (const TFactor<T>& f) { 
-#ifdef DAI_DEBUG
-            assert( f._vs == _vs );
-#endif
-            _p += f._p;
-            return *this;
-        }
-
-        /// Subtracts the TFactor f from *this
-        /** \pre this->vars() == f.vars()
-         */
-        TFactor<T>& operator-= (const TFactor<T>& f) { 
-#ifdef DAI_DEBUG
-            assert( f._vs == _vs );
-#endif
-            _p -= f._p;
-            return *this;
+        TFactor<T> operator/ (const TFactor<T>& f) const {
+            return pointwiseOp(*this,f,divides0<T>());
         }
 
         /// Returns sum of *this and the TFactor f
-        /** \pre this->vars() == f.vars()
+        /** The sum of two factors is defined as follows: if
+         *  \f$f : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$ and \f$g : \prod_{m\in M} X_m \to [0,\infty)\f$, then
+         *  \f[f+g : \prod_{l\in L\cup M} X_l \to [0,\infty) : x \mapsto f(x_L) + g(x_M).\f]
          */
         TFactor<T> operator+ (const TFactor<T>& f) const {
-#ifdef DAI_DEBUG
-            assert( f._vs == _vs );
-#endif
-            TFactor<T> sum(*this); 
-            sum._p += f._p; 
-            return sum; 
+            return pointwiseOp(*this,f,std::plus<T>());
         }
 
         /// Returns *this minus the TFactor f
-        /** \pre this->vars() == f.vars()
+        /** The difference of two factors is defined as follows: if
+         *  \f$f : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$ and \f$g : \prod_{m\in M} X_m \to [0,\infty)\f$, then
+         *  \f[f-g : \prod_{l\in L\cup M} X_l \to [0,\infty) : x \mapsto f(x_L) - g(x_M).\f]
          */
         TFactor<T> operator- (const TFactor<T>& f) const {
-#ifdef DAI_DEBUG
-            assert( f._vs == _vs );
-#endif
-            TFactor<T> sum(*this); 
-            sum._p -= f._p; 
-            return sum; 
+            return pointwiseOp(*this,f,std::minus<T>());
         }
 
-
+        // OBSOLETE
         /// Sets all values that are smaller than epsilon to 0
+        /** \note Obsolete, to be removed soon
+         */
         TFactor<T>& makeZero( T epsilon ) {
             _p.makeZero( epsilon );
             return *this;
         }
 
+        // OBSOLETE
         /// Sets all values that are smaller than epsilon to epsilon
+        /** \note Obsolete, to be removed soon
+         */
         TFactor<T>& makePositive( T epsilon ) {
             _p.makePositive( epsilon );
             return *this;
         }
-            
+
         /// Returns pointwise inverse of *this.
         /** If zero == true, uses 1 / 0 == 0; otherwise 1 / 0 == Inf.
          */
-        TFactor<T> inverse(bool zero=true) const { 
-            TFactor<T> inv; 
-            inv._vs = _vs; 
+        TFactor<T> inverse(bool zero=true) const {
+            TFactor<T> inv;
+            inv._vs = _vs;
             inv._p = _p.inverse(zero);
-            return inv; 
+            return inv;
         }
 
         /// Returns pointwise exp of *this
-        TFactor<T> exp() const { 
-            TFactor<T> e; 
-            e._vs = _vs; 
-            e._p = _p.exp(); 
-            return e; 
+        TFactor<T> exp() const {
+            TFactor<T> e;
+            e._vs = _vs;
+            e._p = _p.exp();
+            return e;
         }
 
         /// Returns pointwise logarithm of *this
         /** If zero==true, uses log(0)==0; otherwise, log(0)=-Inf.
          */
         TFactor<T> log(bool zero=false) const {
-            TFactor<T> l; 
-            l._vs = _vs; 
-            l._p = _p.log(zero); 
-            return l; 
+            TFactor<T> l;
+            l._vs = _vs;
+            l._p = _p.log(zero);
+            return l;
         }
 
         /// Returns pointwise absolute value of *this
-        TFactor<T> abs() const { 
-            TFactor<T> e; 
-            e._vs = _vs; 
-            e._p = _p.abs(); 
-            return e; 
+        TFactor<T> abs() const {
+            TFactor<T> e;
+            e._vs = _vs;
+            e._p = _p.abs();
+            return e;
         }
 
         /// Normalizes *this TFactor according to the specified norm
         T normalize( typename Prob::NormType norm=Prob::NORMPROB ) { return _p.normalize( norm ); }
 
         /// Returns a normalized copy of *this, according to the specified norm
-        TFactor<T> normalized( typename Prob::NormType norm=Prob::NORMPROB ) const { 
+        TFactor<T> normalized( typename Prob::NormType norm=Prob::NORMPROB ) const {
             TFactor<T> result;
             result._vs = _vs;
             result._p = _p.normalized( norm );
@@ -339,18 +353,18 @@ template <typename T> class TFactor {
          *  \pre \a nsState < ns.states()
          *
          *  The result is a TFactor that depends on the variables in this->vars() except those in \a ns,
-         *  obtained by setting the variables in \a ns to the joint state specified by the linear index 
+         *  obtained by setting the variables in \a ns to the joint state specified by the linear index
          *  \a nsState. Formally, if *this corresponds with the factor \f$f : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$,
          *  \f$M \subset L\f$ corresponds with \a ns and \a nsState corresponds with a mapping \f$s\f$ that
-         *  maps a variable \f$x_m\f$ with \f$m\in M\f$ to its state \f$s(x_m) \in X_m\f$, then the slice 
+         *  maps a variable \f$x_m\f$ with \f$m\in M\f$ to its state \f$s(x_m) \in X_m\f$, then the slice
          *  returned corresponds with the factor \f$g : \prod_{l \in L \setminus M} X_l \to [0,\infty)\f$
          *  defined by \f$g(\{x_l\}_{l\in L \setminus M}) = f(\{x_l\}_{l\in L \setminus M}, \{s(x_m)\}_{m\in M})\f$.
          */
         TFactor<T> slice( const VarSet& ns, size_t nsState ) const {
-            assert( ns << _vs );
+            DAI_ASSERT( ns << _vs );
             VarSet nsrem = _vs / ns;
             TFactor<T> result( nsrem, T(0) );
-            
+
             // OPTIMIZE ME
             IndexFor i_ns (ns, _vs);
             IndexFor i_nsrem (nsrem, _vs);
@@ -364,18 +378,21 @@ template <typename T> class TFactor {
         /// Returns marginal on ns, obtained by summing out all variables except those in ns, and normalizing the result if normed==true
         TFactor<T> marginal(const VarSet & ns, bool normed=true) const;
 
+        /// Returns max-marginal on ns, obtained by maximizing all variables except those in ns, and normalizing the result if normed==true
+        TFactor<T> maxMarginal(const VarSet & ns, bool normed=true) const;
+
         /// Embeds this factor in a larger VarSet
         /** \pre vars() should be a subset of ns
          *
          *  If *this corresponds with \f$f : \prod_{l\in L} X_l \to [0,\infty)\f$ and \f$L \subset M\f$, then
          *  the embedded factor corresponds with \f$g : \prod_{m\in M} X_m \to [0,\infty) : x \mapsto f(x_L)\f$.
          */
-        TFactor<T> embed(const VarSet & ns) const { 
-            assert( ns >> _vs );
+        TFactor<T> embed(const VarSet & ns) const {
+            DAI_ASSERT( ns >> _vs );
             if( _vs == ns )
                 return *this;
             else
-                return (*this) * TFactor<T>(ns / _vs, 1);
+                return (*this) * TFactor<T>(ns / _vs, (T)1);
         }
 
         /// Returns true if *this has NaN values
@@ -385,16 +402,16 @@ template <typename T> class TFactor {
         bool hasNegatives() const { return _p.hasNegatives(); }
 
         /// Returns total sum of values
-        T totalSum() const { return _p.totalSum(); }
+        T sum() const { return _p.sum(); }
 
         /// Returns maximum absolute value
         T maxAbs() const { return _p.maxAbs(); }
 
         /// Returns maximum value
-        T maxVal() const { return _p.maxVal(); }
+        T max() const { return _p.max(); }
 
         /// Returns minimum value
-        T minVal() const { return _p.minVal(); }
+        T min() const { return _p.min(); }
 
         /// Returns entropy of *this TFactor
         Real entropy() const { return _p.entropy(); }
@@ -420,57 +437,55 @@ template<typename T> TFactor<T> TFactor<T>::marginal(const VarSet & ns, bool nor
 }
 
 
-template<typename T> TFactor<T> TFactor<T>::operator* (const TFactor<T>& f) const {
-    if( f._vs == _vs ) { // optimizate special case
-        TFactor<T> prod(*this); 
-        prod._p *= f._p; 
-        return prod; 
-    } else {
-        TFactor<T> prod( _vs | f._vs, 0.0 );
+template<typename T> TFactor<T> TFactor<T>::maxMarginal(const VarSet & ns, bool normed) const {
+    VarSet res_ns = ns & _vs;
+
+    TFactor<T> res( res_ns, 0.0 );
 
-        IndexFor i1(_vs, prod._vs);
-        IndexFor i2(f._vs, prod._vs);
+    IndexFor i_res( res_ns, _vs );
+    for( size_t i = 0; i < _p.size(); i++, ++i_res )
+        if( _p[i] > res._p[i_res] )
+            res._p[i_res] = _p[i];
 
-        for( size_t i = 0; i < prod._p.size(); i++, ++i1, ++i2 )
-            prod._p[i] += _p[i1] * f._p[i2];
+    if( normed )
+        res.normalize( Prob::NORMPROB );
 
-        return prod;
-    }
+    return res;
 }
 
 
-template<typename T> TFactor<T> TFactor<T>::operator/ (const TFactor<T>& f) const {
-    if( f._vs == _vs ) { // optimizate special case
-        TFactor<T> quot(*this); 
-        quot._p /= f._p; 
-        return quot; 
+/// Apply binary operator pointwise on two factors
+template<typename T, typename binaryOp> TFactor<T> pointwiseOp( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g, binaryOp op ) {
+    if( f.vars() == g.vars() ) { // optimizate special case
+        TFactor<T> result(f);
+        for( size_t i = 0; i < result.states(); i++ )
+            result[i] = op( result[i], g[i] );
+        return result;
     } else {
-        TFactor<T> quot( _vs | f._vs, 0.0 );
+        TFactor<T> result( f.vars() | g.vars(), 0.0 );
 
-        IndexFor i1(_vs, quot._vs);
-        IndexFor i2(f._vs, quot._vs);
+        IndexFor i1(f.vars(), result.vars());
+        IndexFor i2(g.vars(), result.vars());
 
-        for( size_t i = 0; i < quot._p.size(); i++, ++i1, ++i2 )
-            quot._p[i] += _p[i1] / f._p[i2];
+        for( size_t i = 0; i < result.states(); i++, ++i1, ++i2 )
+            result[i] = op( f[i1], g[i2] );
 
-        return quot;
+        return result;
     }
 }
 
 
 template<typename T> T TFactor<T>::strength( const Var &i, const Var &j ) const {
-#ifdef DAI_DEBUG
-    assert( _vs.contains( i ) );
-    assert( _vs.contains( j ) );
-    assert( i != j );
-#endif
+    DAI_DEBASSERT( _vs.contains( i ) );
+    DAI_DEBASSERT( _vs.contains( j ) );
+    DAI_DEBASSERT( i != j );
     VarSet ij(i, j);
 
     T max = 0.0;
     for( size_t alpha1 = 0; alpha1 < i.states(); alpha1++ )
         for( size_t alpha2 = 0; alpha2 < i.states(); alpha2++ )
             if( alpha2 != alpha1 )
-                for( size_t beta1 = 0; beta1 < j.states(); beta1++ ) 
+                for( size_t beta1 = 0; beta1 < j.states(); beta1++ )
                     for( size_t beta2 = 0; beta2 < j.states(); beta2++ )
                         if( beta2 != beta1 ) {
                             size_t as = 1, bs = 1;
@@ -478,13 +493,13 @@ template<typename T> T TFactor<T>::strength( const Var &i, const Var &j ) const
                                 bs = i.states();
                             else
                                 as = j.states();
-                            T f1 = slice( ij, alpha1 * as + beta1 * bs ).p().divide( slice( ij, alpha2 * as + beta1 * bs ).p() ).maxVal();
-                            T f2 = slice( ij, alpha2 * as + beta2 * bs ).p().divide( slice( ij, alpha1 * as + beta2 * bs ).p() ).maxVal();
+                            T f1 = slice( ij, alpha1 * as + beta1 * bs ).p().divide( slice( ij, alpha2 * as + beta1 * bs ).p() ).max();
+                            T f2 = slice( ij, alpha2 * as + beta2 * bs ).p().divide( slice( ij, alpha1 * as + beta2 * bs ).p() ).max();
                             T f = f1 * f2;
                             if( f > max )
                                 max = f;
                         }
-    
+
     return std::tanh( 0.25 * std::log( max ) );
 }
 
@@ -493,10 +508,10 @@ template<typename T> T TFactor<T>::strength( const Var &i, const Var &j ) const
 /** \relates TFactor
  */
 template<typename T> std::ostream& operator<< (std::ostream& os, const TFactor<T>& P) {
-    os << "(" << P.vars() << " <";
+    os << "(" << P.vars() << ", (";
     for( size_t i = 0; i < P.states(); i++ )
-        os << P[i] << " ";
-    os << ">)";
+        os << (i == 0 ? "" : ", ") << P[i];
+    os << "))";
     return os;
 }
 
@@ -509,9 +524,7 @@ template<typename T> Real dist( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g, Prob::
     if( f.vars().empty() || g.vars().empty() )
         return -1;
     else {
-#ifdef DAI_DEBUG
-        assert( f.vars() == g.vars() );
-#endif
+        DAI_DEBASSERT( f.vars() == g.vars() );
         return dist( f.p(), g.p(), dt );
     }
 }
@@ -522,7 +535,7 @@ template<typename T> Real dist( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g, Prob::
  *  \pre f.vars() == g.vars()
  */
 template<typename T> TFactor<T> max( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g ) {
-    assert( f._vs == g._vs );
+    DAI_ASSERT( f._vs == g._vs );
     return TFactor<T>( f._vs, min( f.p(), g.p() ) );
 }
 
@@ -532,7 +545,7 @@ template<typename T> TFactor<T> max( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g )
  *  \pre f.vars() == g.vars()
  */
 template<typename T> TFactor<T> min( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g ) {
-    assert( f._vs == g._vs );
+    DAI_ASSERT( f._vs == g._vs );
     return TFactor<T>( f._vs, max( f.p(), g.p() ) );
 }
 
@@ -540,13 +553,13 @@ template<typename T> TFactor<T> min( const TFactor<T> &f, const TFactor<T> &g )
 /// Calculates the mutual information between the two variables that f depends on, under the distribution given by f
 /** \relates TFactor
  *  \pre f.vars().size() == 2
- */ 
+ */
 template<typename T> Real MutualInfo(const TFactor<T> &f) {
-    assert( f.vars().size() == 2 );
+    DAI_ASSERT( f.vars().size() == 2 );
     VarSet::const_iterator it = f.vars().begin();
     Var i = *it; it++; Var j = *it;
     TFactor<T> projection = f.marginal(i) * f.marginal(j);
-    return real( dist( f.normalized(), projection, Prob::DISTKL ) );
+    return dist( f.normalized(), projection, Prob::DISTKL );
 }