1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171

use std::ops::{Add, Mul};

use crate::KernelError;

use super::{KernelAdd, KernelMul, PositiveDefiniteKernel};
use opensrdk_symbolic_computation::Expression;

const PARAMS_LEN: usize = 1;

#[derive(Clone, Debug)]
pub struct Exponential;

impl PositiveDefiniteKernel for Exponential {
    fn expression(
        &self,
        x: Expression,
        x_prime: Expression,
        params: &[Expression],
    ) -> Result<Expression, KernelError> {
        if params.len() != PARAMS_LEN {
            return Err(KernelError::ParametersLengthMismatch.into());
        }
        // if x.len() != x_prime.len() {
        //     return Err(KernelError::InvalidArgument.into());
        // }

        let diff = x - x_prime;

        Ok((-diff
            .clone()
            .dot(diff, &[[0, 0]])
            .pow(Expression::from(1.0 / 2.0))
            / params[0].clone())
        .exp())
    }

    fn params_len(&self) -> usize {
        1
    }
}

impl<R> Add<R> for Exponential
where
    R: PositiveDefiniteKernel,
{
    type Output = KernelAdd<Self, R>;

    fn add(self, rhs: R) -> Self::Output {
        KernelAdd::new(self, rhs)
    }
}

impl<R> Mul<R> for Exponential
where
    R: PositiveDefiniteKernel,
{
    type Output = KernelMul<Self, R>;

    fn mul(self, rhs: R) -> Self::Output {
        KernelMul::new(self, rhs)
    }
}

// use super::PositiveDefiniteKernel;
// use crate::{
//     KernelAdd, KernelError, KernelMul, ParamsDifferentiableKernel, ValueDifferentiableKernel,
// };
// use opensrdk_linear_algebra::Vector;
// use rayon::prelude::*;
// use std::{ops::Add, ops::Mul};

// const PARAMS_LEN: usize = 1;

// #[derive(Clone, Debug)]
// pub struct Exponential;

// impl Exponential {
//     fn norm(&self, params: &[f64], x: &Vec<f64>, xprime: &Vec<f64>) -> Result<f64, KernelError> {
//         if params.len() != PARAMS_LEN {
//             return Err(KernelError::ParametersLengthMismatch.into());
//         }
//         if x.len() != xprime.len() {
//             return Err(KernelError::InvalidArgument.into());
//         }

//         let v = x
//             .par_iter()
//             .zip(xprime.par_iter())
//             .map(|(x_i, xprime_i)| (x_i - xprime_i).powi(2))
//             .sum::<f64>()
//             .sqrt();

//         Ok(v)
//     }
// }

// impl PositiveDefiniteKernel<Vec<f64>> for Exponential {
//     fn params_len(&self) -> usize {
//         PARAMS_LEN
//     }

//     fn value(&self, params: &[f64], x: &Vec<f64>, xprime: &Vec<f64>) -> Result<f64, KernelError> {
//         let norm = self.norm(params, x, xprime)?;

//         let fx = (-norm / params[0]).exp();

//         Ok(fx)
//     }
// }

// impl ValueDifferentiableKernel<Vec<f64>> for Exponential {
//     fn ln_diff_value(
//         &self,
//         params: &[f64],
//         x: &Vec<f64>,
//         xprime: &Vec<f64>,
//     ) -> Result<Vec<f64>, KernelError> {
//         let diff = (-2.0 / params[0] * (x.clone().col_mat() - xprime.clone().col_mat())).vec();
//         Ok(diff)
//     }
// }

// impl ParamsDifferentiableKernel<Vec<f64>> for Exponential {
//     fn ln_diff_params(
//         &self,
//         params: &[f64],
//         x: &Vec<f64>,
//         xprime: &Vec<f64>,
//     ) -> Result<Vec<f64>, KernelError> {
//         let diff1 = 2.0 * params[0].powi(-2) * &self.norm(params, x, xprime).unwrap();
//         let diff = vec![diff1];
//         Ok(diff)
//     }
// }

// impl<R> Add<R> for Exponential
// where
//     R: PositiveDefiniteKernel<Vec<f64>>,
// {
//     type Output = KernelAdd<Self, R, Vec<f64>>;

//     fn add(self, rhs: R) -> Self::Output {
//         Self::Output::new(self, rhs)
//     }
// }

// impl<R> Mul<R> for Exponential
// where
//     R: PositiveDefiniteKernel<Vec<f64>>,
// {
//     type Output = KernelMul<Self, R, Vec<f64>>;

//     fn mul(self, rhs: R) -> Self::Output {
//         Self::Output::new(self, rhs)
//     }
// }

// #[cfg(test)]
// mod tests {
//     use crate::*;
//     #[test]
//     fn it_works() {
//         let kernel = Exponential;

//         let test_value = kernel
//             .value(&[1.0], &vec![1.0, 0.0, 0.0], &vec![0.0, 0.0, 0.0])
//             .unwrap();

//         assert_eq!(test_value, (-1f64).exp());
//     }
// }