src/gromacs/gmxana/gmx_cluster.c

   1 /*
   2  * This file is part of the GROMACS molecular simulation package.
   3  *
   4  * Copyright (c) 1991-2000, University of Groningen, The Netherlands.
   5  * Copyright (c) 2001-2004, The GROMACS development team.
   6  * Copyright (c) 2013,2014, by the GROMACS development team, led by
   7  * Mark Abraham, David van der Spoel, Berk Hess, and Erik Lindahl,
   8  * and including many others, as listed in the AUTHORS file in the
   9  * top-level source directory and at http://www.gromacs.org.
  10  *
  11  * GROMACS is free software; you can redistribute it and/or
  12  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License
  13  * as published by the Free Software Foundation; either version 2.1
  14  * of the License, or (at your option) any later version.
  15  *
  16  * GROMACS is distributed in the hope that it will be useful,
  17  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  18  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  19  * Lesser General Public License for more details.
  20  *
  21  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  22  * License along with GROMACS; if not, see
  23  * http://www.gnu.org/licenses, or write to the Free Software Foundation,
  24  * Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA.
  25  *
  26  * If you want to redistribute modifications to GROMACS, please
  27  * consider that scientific software is very special. Version
  28  * control is crucial - bugs must be traceable. We will be happy to
  29  * consider code for inclusion in the official distribution, but
  30  * derived work must not be called official GROMACS. Details are found
  31  * in the README & COPYING files - if they are missing, get the
  32  * official version at http://www.gromacs.org.
  33  *
  34  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
  35  * the research papers on the package. Check out http://www.gromacs.org.
  36  */
  37 #ifdef HAVE_CONFIG_H
  38 #include <config.h>
  39 #endif
  40
  41 #include <math.h>
  42 #include <string.h>
  43
  44 #include "macros.h"
  45 #include "smalloc.h"
  46 #include "typedefs.h"
  47 #include "gromacs/commandline/pargs.h"
  48 #include "gromacs/fileio/tpxio.h"
  49 #include "gromacs/fileio/trxio.h"
  50 #include "string2.h"
  51 #include "vec.h"
  52 #include "macros.h"
  53 #include "index.h"
  54 #include "gromacs/random/random.h"
  55 #include "pbc.h"
  56 #include "rmpbc.h"
  57 #include "xvgr.h"
  58 #include "gromacs/fileio/futil.h"
  59 #include "gromacs/fileio/matio.h"
  60 #include "cmat.h"
  61 #include "gromacs/fileio/trnio.h"
  62 #include "viewit.h"
  63 #include "gmx_ana.h"
  64
  65 #include "gromacs/linearalgebra/eigensolver.h"
  66 #include "gromacs/math/do_fit.h"
  67
  68 /* print to two file pointers at once (i.e. stderr and log) */
  69 static gmx_inline
  70 void lo_ffprintf(FILE *fp1, FILE *fp2, const char *buf)
  71 {
  72     fprintf(fp1, "%s", buf);
  73     fprintf(fp2, "%s", buf);
  74 }
  75
  76 /* just print a prepared buffer to fp1 and fp2 */
  77 static gmx_inline
  78 void ffprintf(FILE *fp1, FILE *fp2, const char *buf)
  79 {
  80     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
  81 }
  82
  83 /* prepare buffer with one argument, then print to fp1 and fp2 */
  84 static gmx_inline
  85 void ffprintf_d(FILE *fp1, FILE *fp2, char *buf, const char *fmt, int arg)
  86 {
  87     sprintf(buf, fmt, arg);
  88     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
  89 }
  90
  91 /* prepare buffer with one argument, then print to fp1 and fp2 */
  92 static gmx_inline
  93 void ffprintf_g(FILE *fp1, FILE *fp2, char *buf, const char *fmt, real arg)
  94 {
  95     sprintf(buf, fmt, arg);
  96     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
  97 }
  98
  99 /* prepare buffer with one argument, then print to fp1 and fp2 */
 100 static gmx_inline
 101 void ffprintf_s(FILE *fp1, FILE *fp2, char *buf, const char *fmt, const char *arg)
 102 {
 103     sprintf(buf, fmt, arg);
 104     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
 105 }
 106
 107 /* prepare buffer with two arguments, then print to fp1 and fp2 */
 108 static gmx_inline
 109 void ffprintf_dd(FILE *fp1, FILE *fp2, char *buf, const char *fmt, int arg1, int arg2)
 110 {
 111     sprintf(buf, fmt, arg1, arg2);
 112     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
 113 }
 114
 115 /* prepare buffer with two arguments, then print to fp1 and fp2 */
 116 static gmx_inline
 117 void ffprintf_gg(FILE *fp1, FILE *fp2, char *buf, const char *fmt, real arg1, real arg2)
 118 {
 119     sprintf(buf, fmt, arg1, arg2);
 120     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
 121 }
 122
 123 /* prepare buffer with two arguments, then print to fp1 and fp2 */
 124 static gmx_inline
 125 void ffprintf_ss(FILE *fp1, FILE *fp2, char *buf, const char *fmt, const char *arg1, const char *arg2)
 126 {
 127     sprintf(buf, fmt, arg1, arg2);
 128     lo_ffprintf(fp1, fp2, buf);
 129 }
 130
 131 typedef struct {
 132     int  ncl;
 133     int *cl;
 134 } t_clusters;
 135
 136 typedef struct {
 137     int  nr;
 138     int *nb;
 139 } t_nnb;
 140
 141 void pr_energy(FILE *fp, real e)
 142 {
 143     fprintf(fp, "Energy: %8.4f\n", e);
 144 }
 145
 146 void cp_index(int nn, int from[], int to[])
 147 {
 148     int i;
 149
 150     for (i = 0; (i < nn); i++)
 151     {
 152         to[i] = from[i];
 153     }
 154 }
 155
 156 void mc_optimize(FILE *log, t_mat *m, real *time,
 157                  int maxiter, int nrandom,
 158                  int seed, real kT,
 159                  const char *conv, output_env_t oenv)
 160 {
 161     FILE      *fp = NULL;
 162     real       ecur, enext, emin, prob, enorm;
 163     int        i, j, iswap, jswap, nn, nuphill = 0;
 164     gmx_rng_t  rng;
 165     t_mat     *minimum;
 166
 167     if (m->n1 != m->nn)
 168     {
 169         fprintf(stderr, "Can not do Monte Carlo optimization with a non-square matrix.\n");
 170         return;
 171     }
 172     printf("\nDoing Monte Carlo optimization to find the smoothest trajectory\n");
 173     printf("by reordering the frames to minimize the path between the two structures\n");
 174     printf("that have the largest pairwise RMSD.\n");
 175
 176     iswap = jswap = -1;
 177     enorm = m->mat[0][0];
 178     for (i = 0; (i < m->n1); i++)
 179     {
 180         for (j = 0; (j < m->nn); j++)
 181         {
 182             if (m->mat[i][j] > enorm)
 183             {
 184                 enorm   = m->mat[i][j];
 185                 iswap   = i;
 186                 jswap   = j;
 187             }
 188         }
 189     }
 190     if ((iswap == -1) || (jswap == -1))
 191     {
 192         fprintf(stderr, "Matrix contains identical values in all fields\n");
 193         return;
 194     }
 195     swap_rows(m, 0, iswap);
 196     swap_rows(m, m->n1-1, jswap);
 197     emin = ecur = mat_energy(m);
 198     printf("Largest distance %g between %d and %d. Energy: %g.\n",
 199            enorm, iswap, jswap, emin);
 200
 201     rng = gmx_rng_init(seed);
 202     nn  = m->nn;
 203
 204     /* Initiate and store global minimum */
 205     minimum     = init_mat(nn, m->b1D);
 206     minimum->nn = nn;
 207     copy_t_mat(minimum, m);
 208
 209     if (NULL != conv)
 210     {
 211         fp = xvgropen(conv, "Convergence of the MC optimization",
 212                       "Energy", "Step", oenv);
 213     }
 214     for (i = 0; (i < maxiter); i++)
 215     {
 216         /* Generate new swapping candidates */
 217         do
 218         {
 219             iswap = 1+(nn-2)*gmx_rng_uniform_real(rng);
 220             jswap = 1+(nn-2)*gmx_rng_uniform_real(rng);
 221         }
 222         while ((iswap == jswap) || (iswap >= nn-1) || (jswap >= nn-1));
 223
 224         /* Apply swap and compute energy */
 225         swap_rows(m, iswap, jswap);
 226         enext = mat_energy(m);
 227
 228         /* Compute probability */
 229         prob = 0;
 230         if ((enext < ecur) || (i < nrandom))
 231         {
 232             prob = 1;
 233             if (enext < emin)
 234             {
 235                 /* Store global minimum */
 236                 copy_t_mat(minimum, m);
 237                 emin = enext;
 238             }
 239         }
 240         else if (kT > 0)
 241         {
 242             /* Try Monte Carlo step */
 243             prob = exp(-(enext-ecur)/(enorm*kT));
 244         }
 245
 246         if ((prob == 1) || (gmx_rng_uniform_real(rng) < prob))
 247         {
 248             if (enext > ecur)
 249             {
 250                 nuphill++;
 251             }
 252
 253             fprintf(log, "Iter: %d Swapped %4d and %4d (energy: %g prob: %g)\n",
 254                     i, iswap, jswap, enext, prob);
 255             if (NULL != fp)
 256             {
 257                 fprintf(fp, "%6d  %10g\n", i, enext);
 258             }
 259             ecur = enext;
 260         }
 261         else
 262         {
 263             swap_rows(m, jswap, iswap);
 264         }
 265     }
 266     fprintf(log, "%d uphill steps were taken during optimization\n",
 267             nuphill);
 268
 269     /* Now swap the matrix to get it into global minimum mode */
 270     copy_t_mat(m, minimum);
 271
 272     fprintf(log, "Global minimum energy %g\n", mat_energy(minimum));
 273     fprintf(log, "Global minimum energy %g\n", mat_energy(m));
 274     fprintf(log, "Swapped time and frame indices and RMSD to next neighbor:\n");
 275     for (i = 0; (i < m->nn); i++)
 276     {
 277         fprintf(log, "%10g  %5d  %10g\n",
 278                 time[m->m_ind[i]],
 279                 m->m_ind[i],
 280                 (i < m->nn-1) ? m->mat[m->m_ind[i]][m->m_ind[i+1]] : 0);
 281     }
 282
 283     if (NULL != fp)
 284     {
 285         fclose(fp);
 286     }
 287 }
 288
 289 static void calc_dist(int nind, rvec x[], real **d)
 290 {
 291     int      i, j;
 292     real    *xi;
 293     rvec     dx;
 294
 295     for (i = 0; (i < nind-1); i++)
 296     {
 297         xi = x[i];
 298         for (j = i+1; (j < nind); j++)
 299         {
 300             /* Should use pbc_dx when analysing multiple molecueles,
 301              * but the box is not stored for every frame.
 302              */
 303             rvec_sub(xi, x[j], dx);
 304             d[i][j] = norm(dx);
 305         }
 306     }
 307 }
 308
 309 static real rms_dist(int isize, real **d, real **d_r)
 310 {
 311     int  i, j;
 312     real r, r2;
 313
 314     r2 = 0.0;
 315     for (i = 0; (i < isize-1); i++)
 316     {
 317         for (j = i+1; (j < isize); j++)
 318         {
 319             r   = d[i][j]-d_r[i][j];
 320             r2 += r*r;
 321         }
 322     }
 323     r2 /= (isize*(isize-1))/2;
 324
 325     return sqrt(r2);
 326 }
 327
 328 static int rms_dist_comp(const void *a, const void *b)
 329 {
 330     t_dist *da, *db;
 331
 332     da = (t_dist *)a;
 333     db = (t_dist *)b;
 334
 335     if (da->dist - db->dist < 0)
 336     {
 337         return -1;
 338     }
 339     else if (da->dist - db->dist > 0)
 340     {
 341         return 1;
 342     }
 343     return 0;
 344 }
 345
 346 static int clust_id_comp(const void *a, const void *b)
 347 {
 348     t_clustid *da, *db;
 349
 350     da = (t_clustid *)a;
 351     db = (t_clustid *)b;
 352
 353     return da->clust - db->clust;
 354 }
 355
 356 static int nrnb_comp(const void *a, const void *b)
 357 {
 358     t_nnb *da, *db;
 359
 360     da = (t_nnb *)a;
 361     db = (t_nnb *)b;
 362
 363     /* return the b-a, we want highest first */
 364     return db->nr - da->nr;
 365 }
 366
 367 void gather(t_mat *m, real cutoff, t_clusters *clust)
 368 {
 369     t_clustid *c;
 370     t_dist    *d;
 371     int        i, j, k, nn, cid, n1, diff;
 372     gmx_bool   bChange;
 373
 374     /* First we sort the entries in the RMSD matrix */
 375     n1 = m->nn;
 376     nn = ((n1-1)*n1)/2;
 377     snew(d, nn);
 378     for (i = k = 0; (i < n1); i++)
 379     {
 380         for (j = i+1; (j < n1); j++, k++)
 381         {
 382             d[k].i    = i;
 383             d[k].j    = j;
 384             d[k].dist = m->mat[i][j];
 385         }
 386     }
 387     if (k != nn)
 388     {
 389         gmx_incons("gather algortihm");
 390     }
 391     qsort(d, nn, sizeof(d[0]), rms_dist_comp);
 392
 393     /* Now we make a cluster index for all of the conformations */
 394     c = new_clustid(n1);
 395
 396     /* Now we check the closest structures, and equalize their cluster numbers */
 397     fprintf(stderr, "Linking structures ");
 398     do
 399     {
 400         fprintf(stderr, "*");
 401         bChange = FALSE;
 402         for (k = 0; (k < nn) && (d[k].dist < cutoff); k++)
 403         {
 404             diff = c[d[k].j].clust - c[d[k].i].clust;
 405             if (diff)
 406             {
 407                 bChange = TRUE;
 408                 if (diff > 0)
 409                 {
 410                     c[d[k].j].clust = c[d[k].i].clust;
 411                 }
 412                 else
 413                 {
 414                     c[d[k].i].clust = c[d[k].j].clust;
 415                 }
 416             }
 417         }
 418     }
 419     while (bChange);
 420     fprintf(stderr, "\nSorting and renumbering clusters\n");
 421     /* Sort on cluster number */
 422     qsort(c, n1, sizeof(c[0]), clust_id_comp);
 423
 424     /* Renumber clusters */
 425     cid = 1;
 426     for (k = 1; k < n1; k++)
 427     {
 428         if (c[k].clust != c[k-1].clust)
 429         {
 430             c[k-1].clust = cid;
 431             cid++;
 432         }
 433         else
 434         {
 435             c[k-1].clust = cid;
 436         }
 437     }
 438     c[k-1].clust = cid;
 439     if (debug)
 440     {
 441         for (k = 0; (k < n1); k++)
 442         {
 443             fprintf(debug, "Cluster index for conformation %d: %d\n",
 444                     c[k].conf, c[k].clust);
 445         }
 446     }
 447     clust->ncl = cid;
 448     for (k = 0; k < n1; k++)
 449     {
 450         clust->cl[c[k].conf] = c[k].clust;
 451     }
 452
 453     sfree(c);
 454     sfree(d);
 455 }
 456
 457 gmx_bool jp_same(int **nnb, int i, int j, int P)
 458 {
 459     gmx_bool bIn;
 460     int      k, ii, jj, pp;
 461
 462     bIn = FALSE;
 463     for (k = 0; nnb[i][k] >= 0; k++)
 464     {
 465         bIn = bIn || (nnb[i][k] == j);
 466     }
 467     if (!bIn)
 468     {
 469         return FALSE;
 470     }
 471
 472     bIn = FALSE;
 473     for (k = 0; nnb[j][k] >= 0; k++)
 474     {
 475         bIn = bIn || (nnb[j][k] == i);
 476     }
 477     if (!bIn)
 478     {
 479         return FALSE;
 480     }
 481
 482     pp = 0;
 483     for (ii = 0; nnb[i][ii] >= 0; ii++)
 484     {
 485         for (jj = 0; nnb[j][jj] >= 0; jj++)
 486         {
 487             if ((nnb[i][ii] == nnb[j][jj]) && (nnb[i][ii] != -1))
 488             {
 489                 pp++;
 490             }
 491         }
 492     }
 493
 494     return (pp >= P);
 495 }
 496
 497 static void jarvis_patrick(int n1, real **mat, int M, int P,
 498                            real rmsdcut, t_clusters *clust)
 499 {
 500     t_dist     *row;
 501     t_clustid  *c;
 502     int       **nnb;
 503     int         i, j, k, cid, diff, max;
 504     gmx_bool    bChange;
 505     real      **mcpy = NULL;
 506
 507     if (rmsdcut < 0)
 508     {
 509         rmsdcut = 10000;
 510     }
 511
 512     /* First we sort the entries in the RMSD matrix row by row.
 513      * This gives us the nearest neighbor list.
 514      */
 515     snew(nnb, n1);
 516     snew(row, n1);
 517     for (i = 0; (i < n1); i++)
 518     {
 519         for (j = 0; (j < n1); j++)
 520         {
 521             row[j].j    = j;
 522             row[j].dist = mat[i][j];
 523         }
 524         qsort(row, n1, sizeof(row[0]), rms_dist_comp);
 525         if (M > 0)
 526         {
 527             /* Put the M nearest neighbors in the list */
 528             snew(nnb[i], M+1);
 529             for (j = k = 0; (k < M) && (j < n1) && (mat[i][row[j].j] < rmsdcut); j++)
 530             {
 531                 if (row[j].j  != i)
 532                 {
 533                     nnb[i][k]  = row[j].j;
 534                     k++;
 535                 }
 536             }
 537             nnb[i][k] = -1;
 538         }
 539         else
 540         {
 541             /* Put all neighbors nearer than rmsdcut in the list */
 542             max = 0;
 543             k   = 0;
 544             for (j = 0; (j < n1) && (mat[i][row[j].j] < rmsdcut); j++)
 545             {
 546                 if (row[j].j != i)
 547                 {
 548                     if (k >= max)
 549                     {
 550                         max += 10;
 551                         srenew(nnb[i], max);
 552                     }
 553                     nnb[i][k] = row[j].j;
 554                     k++;
 555                 }
 556             }
 557             if (k == max)
 558             {
 559                 srenew(nnb[i], max+1);
 560             }
 561             nnb[i][k] = -1;
 562         }
 563     }
 564     sfree(row);
 565     if (debug)
 566     {
 567         fprintf(debug, "Nearest neighborlist. M = %d, P = %d\n", M, P);
 568         for (i = 0; (i < n1); i++)
 569         {
 570             fprintf(debug, "i:%5d nbs:", i);
 571             for (j = 0; nnb[i][j] >= 0; j++)
 572             {
 573                 fprintf(debug, "%5d[%5.3f]", nnb[i][j], mat[i][nnb[i][j]]);
 574             }
 575             fprintf(debug, "\n");
 576         }
 577     }
 578
 579     c = new_clustid(n1);
 580     fprintf(stderr, "Linking structures ");
 581     /* Use mcpy for temporary storage of booleans */
 582     mcpy = mk_matrix(n1, n1, FALSE);
 583     for (i = 0; i < n1; i++)
 584     {
 585         for (j = i+1; j < n1; j++)
 586         {
 587             mcpy[i][j] = jp_same(nnb, i, j, P);
 588         }
 589     }
 590     do
 591     {
 592         fprintf(stderr, "*");
 593         bChange = FALSE;
 594         for (i = 0; i < n1; i++)
 595         {
 596             for (j = i+1; j < n1; j++)
 597             {
 598                 if (mcpy[i][j])
 599                 {
 600                     diff = c[j].clust - c[i].clust;
 601                     if (diff)
 602                     {
 603                         bChange = TRUE;
 604                         if (diff > 0)
 605                         {
 606                             c[j].clust = c[i].clust;
 607                         }
 608                         else
 609                         {
 610                             c[i].clust = c[j].clust;
 611                         }
 612                     }
 613                 }
 614             }
 615         }
 616     }
 617     while (bChange);
 618
 619     fprintf(stderr, "\nSorting and renumbering clusters\n");
 620     /* Sort on cluster number */
 621     qsort(c, n1, sizeof(c[0]), clust_id_comp);
 622
 623     /* Renumber clusters */
 624     cid = 1;
 625     for (k = 1; k < n1; k++)
 626     {
 627         if (c[k].clust != c[k-1].clust)
 628         {
 629             c[k-1].clust = cid;
 630             cid++;
 631         }
 632         else
 633         {
 634             c[k-1].clust = cid;
 635         }
 636     }
 637     c[k-1].clust = cid;
 638     clust->ncl   = cid;
 639     for (k = 0; k < n1; k++)
 640     {
 641         clust->cl[c[k].conf] = c[k].clust;
 642     }
 643     if (debug)
 644     {
 645         for (k = 0; (k < n1); k++)
 646         {
 647             fprintf(debug, "Cluster index for conformation %d: %d\n",
 648                     c[k].conf, c[k].clust);
 649         }
 650     }
 651
 652 /* Again, I don't see the point in this... (AF) */
 653 /*   for(i=0; (i<n1); i++) { */
 654 /*     for(j=0; (j<n1); j++) */
 655 /*       mcpy[c[i].conf][c[j].conf] = mat[i][j]; */
 656 /*   } */
 657 /*   for(i=0; (i<n1); i++) { */
 658 /*     for(j=0; (j<n1); j++) */
 659 /*       mat[i][j] = mcpy[i][j]; */
 660 /*   } */
 661     done_matrix(n1, &mcpy);
 662
 663     sfree(c);
 664     for (i = 0; (i < n1); i++)
 665     {
 666         sfree(nnb[i]);
 667     }
 668     sfree(nnb);
 669 }
 670
 671 static void dump_nnb (FILE *fp, const char *title, int n1, t_nnb *nnb)
 672 {
 673     int i, j;
 674
 675     /* dump neighbor list */
 676     fprintf(fp, "%s", title);
 677     for (i = 0; (i < n1); i++)
 678     {
 679         fprintf(fp, "i:%5d #:%5d nbs:", i, nnb[i].nr);
 680         for (j = 0; j < nnb[i].nr; j++)
 681         {
 682             fprintf(fp, "%5d", nnb[i].nb[j]);
 683         }
 684         fprintf(fp, "\n");
 685     }
 686 }
 687
 688 static void gromos(int n1, real **mat, real rmsdcut, t_clusters *clust)
 689 {
 690     t_dist *row;
 691     t_nnb  *nnb;
 692     int     i, j, k, j1, max;
 693
 694     /* Put all neighbors nearer than rmsdcut in the list */
 695     fprintf(stderr, "Making list of neighbors within cutoff ");
 696     snew(nnb, n1);
 697     snew(row, n1);
 698     for (i = 0; (i < n1); i++)
 699     {
 700         max = 0;
 701         k   = 0;
 702         /* put all neighbors within cut-off in list */
 703         for (j = 0; j < n1; j++)
 704         {
 705             if (mat[i][j] < rmsdcut)
 706             {
 707                 if (k >= max)
 708                 {
 709                     max += 10;
 710                     srenew(nnb[i].nb, max);
 711                 }
 712                 nnb[i].nb[k] = j;
 713                 k++;
 714             }
 715         }
 716         /* store nr of neighbors, we'll need that */
 717         nnb[i].nr = k;
 718         if (i%(1+n1/100) == 0)
 719         {
 720             fprintf(stderr, "%3d%%\b\b\b\b", (i*100+1)/n1);
 721         }
 722     }
 723     fprintf(stderr, "%3d%%\n", 100);
 724     sfree(row);
 725
 726     /* sort neighbor list on number of neighbors, largest first */
 727     qsort(nnb, n1, sizeof(nnb[0]), nrnb_comp);
 728
 729     if (debug)
 730     {
 731         dump_nnb(debug, "Nearest neighborlist after sort.\n", n1, nnb);
 732     }
 733
 734     /* turn first structure with all its neighbors (largest) into cluster
 735        remove them from pool of structures and repeat for all remaining */
 736     fprintf(stderr, "Finding clusters %4d", 0);
 737     /* cluster id's start at 1: */
 738     k = 1;
 739     while (nnb[0].nr)
 740     {
 741         /* set cluster id (k) for first item in neighborlist */
 742         for (j = 0; j < nnb[0].nr; j++)
 743         {
 744             clust->cl[nnb[0].nb[j]] = k;
 745         }
 746         /* mark as done */
 747         nnb[0].nr = 0;
 748         sfree(nnb[0].nb);
 749
 750         /* adjust number of neighbors for others, taking removals into account: */
 751         for (i = 1; i < n1 && nnb[i].nr; i++)
 752         {
 753             j1 = 0;
 754             for (j = 0; j < nnb[i].nr; j++)
 755             {
 756                 /* if this neighbor wasn't removed */
 757                 if (clust->cl[nnb[i].nb[j]] == 0)
 758                 {
 759                     /* shift the rest (j1<=j) */
 760                     nnb[i].nb[j1] = nnb[i].nb[j];
 761                     /* next */
 762                     j1++;
 763                 }
 764             }
 765             /* now j1 is the new number of neighbors */
 766             nnb[i].nr = j1;
 767         }
 768         /* sort again on nnb[].nr, because we have new # neighbors: */
 769         /* but we only need to sort upto i, i.e. when nnb[].nr>0 */
 770         qsort(nnb, i, sizeof(nnb[0]), nrnb_comp);
 771
 772         fprintf(stderr, "\b\b\b\b%4d", k);
 773         /* new cluster id */
 774         k++;
 775     }
 776     fprintf(stderr, "\n");
 777     sfree(nnb);
 778     if (debug)
 779     {
 780         fprintf(debug, "Clusters (%d):\n", k);
 781         for (i = 0; i < n1; i++)
 782         {
 783             fprintf(debug, " %3d", clust->cl[i]);
 784         }
 785         fprintf(debug, "\n");
 786     }
 787
 788     clust->ncl = k-1;
 789 }
 790
 791 rvec **read_whole_trj(const char *fn, int isize, atom_id index[], int skip,
 792                       int *nframe, real **time, const output_env_t oenv, gmx_bool bPBC, gmx_rmpbc_t gpbc)
 793 {
 794     rvec       **xx, *x;
 795     matrix       box;
 796     real         t;
 797     int          i, i0, j, max_nf;
 798     int          natom;
 799     t_trxstatus *status;
 800
 801
 802     max_nf = 0;
 803     xx     = NULL;
 804     *time  = NULL;
 805     natom  = read_first_x(oenv, &status, fn, &t, &x, box);
 806     i      = 0;
 807     i0     = 0;
 808     do
 809     {
 810         if (bPBC)
 811         {
 812             gmx_rmpbc(gpbc, natom, box, x);
 813         }
 814         if (i0 >= max_nf)
 815         {
 816             max_nf += 10;
 817             srenew(xx, max_nf);
 818             srenew(*time, max_nf);
 819         }
 820         if ((i % skip) == 0)
 821         {
 822             snew(xx[i0], isize);
 823             /* Store only the interesting atoms */
 824             for (j = 0; (j < isize); j++)
 825             {
 826                 copy_rvec(x[index[j]], xx[i0][j]);
 827             }
 828             (*time)[i0] = t;
 829             i0++;
 830         }
 831         i++;
 832     }
 833     while (read_next_x(oenv, status, &t, x, box));
 834     fprintf(stderr, "Allocated %lu bytes for frames\n",
 835             (unsigned long) (max_nf*isize*sizeof(**xx)));
 836     fprintf(stderr, "Read %d frames from trajectory %s\n", i0, fn);
 837     *nframe = i0;
 838     sfree(x);
 839
 840     return xx;
 841 }
 842
 843 static int plot_clusters(int nf, real **mat, t_clusters *clust,
 844                          int minstruct)
 845 {
 846     int  i, j, ncluster, ci;
 847     int *cl_id, *nstruct, *strind;
 848
 849     snew(cl_id, nf);
 850     snew(nstruct, nf);
 851     snew(strind, nf);
 852     for (i = 0; i < nf; i++)
 853     {
 854         strind[i] = 0;
 855         cl_id[i]  = clust->cl[i];
 856         nstruct[cl_id[i]]++;
 857     }
 858     ncluster = 0;
 859     for (i = 0; i < nf; i++)
 860     {
 861         if (nstruct[i] >= minstruct)
 862         {
 863             ncluster++;
 864             for (j = 0; (j < nf); j++)
 865             {
 866                 if (cl_id[j] == i)
 867                 {
 868                     strind[j] = ncluster;
 869                 }
 870             }
 871         }
 872     }
 873     ncluster++;
 874     fprintf(stderr, "There are %d clusters with at least %d conformations\n",
 875             ncluster, minstruct);
 876
 877     for (i = 0; (i < nf); i++)
 878     {
 879         ci = cl_id[i];
 880         for (j = 0; j < i; j++)
 881         {
 882             if ((ci == cl_id[j]) && (nstruct[ci] >= minstruct))
 883             {
 884                 /* color different clusters with different colors, as long as
 885                    we don't run out of colors */
 886                 mat[i][j] = strind[i];
 887             }
 888             else
 889             {
 890                 mat[i][j] = 0;
 891             }
 892         }
 893     }
 894     sfree(strind);
 895     sfree(nstruct);
 896     sfree(cl_id);
 897
 898     return ncluster;
 899 }
 900
 901 static void mark_clusters(int nf, real **mat, real val, t_clusters *clust)
 902 {
 903     int i, j, v;
 904
 905     for (i = 0; i < nf; i++)
 906     {
 907         for (j = 0; j < i; j++)
 908         {
 909             if (clust->cl[i] == clust->cl[j])
 910             {
 911                 mat[i][j] = val;
 912             }
 913             else
 914             {
 915                 mat[i][j] = 0;
 916             }
 917         }
 918     }
 919 }
 920
 921 static char *parse_filename(const char *fn, int maxnr)
 922 {
 923     int         i;
 924     char       *fnout;
 925     const char *ext;
 926     char        buf[STRLEN];
 927
 928     if (strchr(fn, '%'))
 929     {
 930         gmx_fatal(FARGS, "will not number filename %s containing '%c'", fn, '%');
 931     }
 932     /* number of digits needed in numbering */
 933     i = (int)(log(maxnr)/log(10)) + 1;
 934     /* split fn and ext */
 935     ext = strrchr(fn, '.');
 936     if (!ext)
 937     {
 938         gmx_fatal(FARGS, "cannot separate extension in filename %s", fn);
 939     }
 940     ext++;
 941     /* insert e.g. '%03d' between fn and ext */
 942     sprintf(buf, "%s%%0%dd.%s", fn, i, ext);
 943     snew(fnout, strlen(buf)+1);
 944     strcpy(fnout, buf);
 945
 946     return fnout;
 947 }
 948
 949 static void ana_trans(t_clusters *clust, int nf,
 950                       const char *transfn, const char *ntransfn, FILE *log,
 951                       t_rgb rlo, t_rgb rhi, const output_env_t oenv)
 952 {
 953     FILE  *fp;
 954     real **trans, *axis;
 955     int   *ntrans;
 956     int    i, ntranst, maxtrans;
 957     char   buf[STRLEN];
 958
 959     snew(ntrans, clust->ncl);
 960     snew(trans, clust->ncl);
 961     snew(axis, clust->ncl);
 962     for (i = 0; i < clust->ncl; i++)
 963     {
 964         axis[i] = i+1;
 965         snew(trans[i], clust->ncl);
 966     }
 967     ntranst  = 0;
 968     maxtrans = 0;
 969     for (i = 1; i < nf; i++)
 970     {
 971         if (clust->cl[i] != clust->cl[i-1])
 972         {
 973             ntranst++;
 974             ntrans[clust->cl[i-1]-1]++;
 975             ntrans[clust->cl[i]-1]++;
 976             trans[clust->cl[i-1]-1][clust->cl[i]-1]++;
 977             maxtrans = max(maxtrans, trans[clust->cl[i]-1][clust->cl[i-1]-1]);
 978         }
 979     }
 980     ffprintf_dd(stderr, log, buf, "Counted %d transitions in total, "
 981                 "max %d between two specific clusters\n", ntranst, maxtrans);
 982     if (transfn)
 983     {
 984         fp = gmx_ffopen(transfn, "w");
 985         i  = min(maxtrans+1, 80);
 986         write_xpm(fp, 0, "Cluster Transitions", "# transitions",
 987                   "from cluster", "to cluster",
 988                   clust->ncl, clust->ncl, axis, axis, trans,
 989                   0, maxtrans, rlo, rhi, &i);
 990         gmx_ffclose(fp);
 991     }
 992     if (ntransfn)
 993     {
 994         fp = xvgropen(ntransfn, "Cluster Transitions", "Cluster #", "# transitions",
 995                       oenv);
 996         for (i = 0; i < clust->ncl; i++)
 997         {
 998             fprintf(fp, "%5d %5d\n", i+1, ntrans[i]);
 999         }
1000         gmx_ffclose(fp);
1001     }
1002     sfree(ntrans);
1003     for (i = 0; i < clust->ncl; i++)
1004     {
1005         sfree(trans[i]);
1006     }
1007     sfree(trans);
1008     sfree(axis);
1009 }
1010
1011 static void analyze_clusters(int nf, t_clusters *clust, real **rmsd,
1012                              int natom, t_atoms *atoms, rvec *xtps,
1013                              real *mass, rvec **xx, real *time,
1014                              int ifsize, atom_id *fitidx,
1015                              int iosize, atom_id *outidx,
1016                              const char *trxfn, const char *sizefn,
1017                              const char *transfn, const char *ntransfn,
1018                              const char *clustidfn, gmx_bool bAverage,
1019                              int write_ncl, int write_nst, real rmsmin,
1020                              gmx_bool bFit, FILE *log, t_rgb rlo, t_rgb rhi,
1021                              const output_env_t oenv)
1022 {
1023     FILE        *fp = NULL;
1024     char         buf[STRLEN], buf1[40], buf2[40], buf3[40], *trxsfn;
1025     t_trxstatus *trxout  = NULL;
1026     t_trxstatus *trxsout = NULL;
1027     int          i, i1, cl, nstr, *structure, first = 0, midstr;
1028     gmx_bool    *bWrite = NULL;
1029     real         r, clrmsd, midrmsd;
1030     rvec        *xav = NULL;
1031     matrix       zerobox;
1032
1033     clear_mat(zerobox);
1034
1035     ffprintf_d(stderr, log, buf, "\nFound %d clusters\n\n", clust->ncl);
1036     trxsfn = NULL;
1037     if (trxfn)
1038     {
1039         /* do we write all structures? */
1040         if (write_ncl)
1041         {
1042             trxsfn = parse_filename(trxfn, max(write_ncl, clust->ncl));
1043             snew(bWrite, nf);
1044         }
1045         ffprintf_ss(stderr, log, buf, "Writing %s structure for each cluster to %s\n",
1046                     bAverage ? "average" : "middle", trxfn);
1047         if (write_ncl)
1048         {
1049             /* find out what we want to tell the user:
1050                Writing [all structures|structures with rmsd > %g] for
1051                {all|first %d} clusters {with more than %d structures} to %s     */
1052             if (rmsmin > 0.0)
1053             {
1054                 sprintf(buf1, "structures with rmsd > %g", rmsmin);
1055             }
1056             else
1057             {
1058                 sprintf(buf1, "all structures");
1059             }
1060             buf2[0] = buf3[0] = '\0';
1061             if (write_ncl >= clust->ncl)
1062             {
1063                 if (write_nst == 0)
1064                 {
1065                     sprintf(buf2, "all ");
1066                 }
1067             }
1068             else
1069             {
1070                 sprintf(buf2, "the first %d ", write_ncl);
1071             }
1072             if (write_nst)
1073             {
1074                 sprintf(buf3, " with more than %d structures", write_nst);
1075             }
1076             sprintf(buf, "Writing %s for %sclusters%s to %s\n", buf1, buf2, buf3, trxsfn);
1077             ffprintf(stderr, log, buf);
1078         }
1079
1080         /* Prepare a reference structure for the orientation of the clusters  */
1081         if (bFit)
1082         {
1083             reset_x(ifsize, fitidx, natom, NULL, xtps, mass);
1084         }
1085         trxout = open_trx(trxfn, "w");
1086         /* Calculate the average structure in each cluster,               *
1087          * all structures are fitted to the first struture of the cluster */
1088         snew(xav, natom);
1089     }
1090
1091     if (transfn || ntransfn)
1092     {
1093         ana_trans(clust, nf, transfn, ntransfn, log, rlo, rhi, oenv);
1094     }
1095
1096     if (clustidfn)
1097     {
1098         fp = xvgropen(clustidfn, "Clusters", output_env_get_xvgr_tlabel(oenv), "Cluster #", oenv);
1099         fprintf(fp, "@    s0 symbol 2\n");
1100         fprintf(fp, "@    s0 symbol size 0.2\n");
1101         fprintf(fp, "@    s0 linestyle 0\n");
1102         for (i = 0; i < nf; i++)
1103         {
1104             fprintf(fp, "%8g %8d\n", time[i], clust->cl[i]);
1105         }
1106         gmx_ffclose(fp);
1107     }
1108     if (sizefn)
1109     {
1110         fp = xvgropen(sizefn, "Cluster Sizes", "Cluster #", "# Structures", oenv);
1111         fprintf(fp, "@g%d type %s\n", 0, "bar");
1112     }
1113     snew(structure, nf);
1114     fprintf(log, "\n%3s | %3s  %4s | %6s %4s | cluster members\n",
1115             "cl.", "#st", "rmsd", "middle", "rmsd");
1116     for (cl = 1; cl <= clust->ncl; cl++)
1117     {
1118         /* prepare structures (fit, middle, average) */
1119         if (xav)
1120         {
1121             for (i = 0; i < natom; i++)
1122             {
1123                 clear_rvec(xav[i]);
1124             }
1125         }
1126         nstr = 0;
1127         for (i1 = 0; i1 < nf; i1++)
1128         {
1129             if (clust->cl[i1] == cl)
1130             {
1131                 structure[nstr] = i1;
1132                 nstr++;
1133                 if (trxfn && (bAverage || write_ncl) )
1134                 {
1135                     if (bFit)
1136                     {
1137                         reset_x(ifsize, fitidx, natom, NULL, xx[i1], mass);
1138                     }
1139                     if (nstr == 1)
1140                     {
1141                         first = i1;
1142                     }
1143                     else if (bFit)
1144                     {
1145                         do_fit(natom, mass, xx[first], xx[i1]);
1146                     }
1147                     if (xav)
1148                     {
1149                         for (i = 0; i < natom; i++)
1150                         {
1151                             rvec_inc(xav[i], xx[i1][i]);
1152                         }
1153                     }
1154                 }
1155             }
1156         }
1157         if (sizefn)
1158         {
1159             fprintf(fp, "%8d %8d\n", cl, nstr);
1160         }
1161         clrmsd  = 0;
1162         midstr  = 0;
1163         midrmsd = 10000;
1164         for (i1 = 0; i1 < nstr; i1++)
1165         {
1166             r = 0;
1167             if (nstr > 1)
1168             {
1169                 for (i = 0; i < nstr; i++)
1170                 {
1171                     if (i < i1)
1172                     {
1173                         r += rmsd[structure[i]][structure[i1]];
1174                     }
1175                     else
1176                     {
1177                         r += rmsd[structure[i1]][structure[i]];
1178                     }
1179                 }
1180                 r /= (nstr - 1);
1181             }
1182             if (r < midrmsd)
1183             {
1184                 midstr  = structure[i1];
1185                 midrmsd = r;
1186             }
1187             clrmsd += r;
1188         }
1189         clrmsd /= nstr;
1190
1191         /* dump cluster info to logfile */
1192         if (nstr > 1)
1193         {
1194             sprintf(buf1, "%6.3f", clrmsd);
1195             if (buf1[0] == '0')
1196             {
1197                 buf1[0] = ' ';
1198             }
1199             sprintf(buf2, "%5.3f", midrmsd);
1200             if (buf2[0] == '0')
1201             {
1202                 buf2[0] = ' ';
1203             }
1204         }
1205         else
1206         {
1207             sprintf(buf1, "%5s", "");
1208             sprintf(buf2, "%5s", "");
1209         }
1210         fprintf(log, "%3d | %3d %s | %6g%s |", cl, nstr, buf1, time[midstr], buf2);
1211         for (i = 0; i < nstr; i++)
1212         {
1213             if ((i % 7 == 0) && i)
1214             {
1215                 sprintf(buf, "\n%3s | %3s  %4s | %6s %4s |", "", "", "", "", "");
1216             }
1217             else
1218             {
1219                 buf[0] = '\0';
1220             }
1221             i1 = structure[i];
1222             fprintf(log, "%s %6g", buf, time[i1]);
1223         }
1224         fprintf(log, "\n");
1225
1226         /* write structures to trajectory file(s) */
1227         if (trxfn)
1228         {
1229             if (write_ncl)
1230             {
1231                 for (i = 0; i < nstr; i++)
1232                 {
1233                     bWrite[i] = FALSE;
1234                 }
1235             }
1236             if (cl < write_ncl+1 && nstr > write_nst)
1237             {
1238                 /* Dump all structures for this cluster */
1239                 /* generate numbered filename (there is a %d in trxfn!) */
1240                 sprintf(buf, trxsfn, cl);
1241                 trxsout = open_trx(buf, "w");
1242                 for (i = 0; i < nstr; i++)
1243                 {
1244                     bWrite[i] = TRUE;
1245                     if (rmsmin > 0.0)
1246                     {
1247                         for (i1 = 0; i1 < i && bWrite[i]; i1++)
1248                         {
1249                             if (bWrite[i1])
1250                             {
1251                                 bWrite[i] = rmsd[structure[i1]][structure[i]] > rmsmin;
1252                             }
1253                         }
1254                     }
1255                     if (bWrite[i])
1256                     {
1257                         write_trx(trxsout, iosize, outidx, atoms, i, time[structure[i]], zerobox,
1258                                   xx[structure[i]], NULL, NULL);
1259                     }
1260                 }
1261                 close_trx(trxsout);
1262             }
1263             /* Dump the average structure for this cluster */
1264             if (bAverage)
1265             {
1266                 for (i = 0; i < natom; i++)
1267                 {
1268                     svmul(1.0/nstr, xav[i], xav[i]);
1269                 }
1270             }
1271             else
1272             {
1273                 for (i = 0; i < natom; i++)
1274                 {
1275                     copy_rvec(xx[midstr][i], xav[i]);
1276                 }
1277                 if (bFit)
1278                 {
1279                     reset_x(ifsize, fitidx, natom, NULL, xav, mass);
1280                 }
1281             }
1282             if (bFit)
1283             {
1284                 do_fit(natom, mass, xtps, xav);
1285             }
1286             r = cl;
1287             write_trx(trxout, iosize, outidx, atoms, cl, time[midstr], zerobox, xav, NULL, NULL);
1288         }
1289     }
1290     /* clean up */
1291     if (trxfn)
1292     {
1293         close_trx(trxout);
1294         sfree(xav);
1295         if (write_ncl)
1296         {
1297             sfree(bWrite);
1298         }
1299     }
1300     sfree(structure);
1301     if (trxsfn)
1302     {
1303         sfree(trxsfn);
1304     }
1305 }
1306
1307 static void convert_mat(t_matrix *mat, t_mat *rms)
1308 {
1309     int i, j;
1310
1311     rms->n1 = mat->nx;
1312     matrix2real(mat, rms->mat);
1313     /* free input xpm matrix data */
1314     for (i = 0; i < mat->nx; i++)
1315     {
1316         sfree(mat->matrix[i]);
1317     }
1318     sfree(mat->matrix);
1319
1320     for (i = 0; i < mat->nx; i++)
1321     {
1322         for (j = i; j < mat->nx; j++)
1323         {
1324             rms->sumrms += rms->mat[i][j];
1325             rms->maxrms  = max(rms->maxrms, rms->mat[i][j]);
1326             if (j != i)
1327             {
1328                 rms->minrms = min(rms->minrms, rms->mat[i][j]);
1329             }
1330         }
1331     }
1332     rms->nn = mat->nx;
1333 }
1334
1335 int gmx_cluster(int argc, char *argv[])
1336 {
1337     const char        *desc[] = {
1338         "[THISMODULE] can cluster structures using several different methods.",
1339         "Distances between structures can be determined from a trajectory",
1340         "or read from an [TT].xpm[tt] matrix file with the [TT]-dm[tt] option.",
1341         "RMS deviation after fitting or RMS deviation of atom-pair distances",
1342         "can be used to define the distance between structures.[PAR]",
1343
1344         "single linkage: add a structure to a cluster when its distance to any",
1345         "element of the cluster is less than [TT]cutoff[tt].[PAR]",
1346
1347         "Jarvis Patrick: add a structure to a cluster when this structure",
1348         "and a structure in the cluster have each other as neighbors and",
1349         "they have a least [TT]P[tt] neighbors in common. The neighbors",
1350         "of a structure are the M closest structures or all structures within",
1351         "[TT]cutoff[tt].[PAR]",
1352
1353         "Monte Carlo: reorder the RMSD matrix using Monte Carlo such that",
1354         "the order of the frames is using the smallest possible increments.",
1355         "With this it is possible to make a smooth animation going from one",
1356         "structure to another with the largest possible (e.g.) RMSD between",
1357         "them, however the intermediate steps should be as small as possible.",
1358         "Applications could be to visualize a potential of mean force",
1359         "ensemble of simulations or a pulling simulation. Obviously the user",
1360         "has to prepare the trajectory well (e.g. by not superimposing frames).",
1361         "The final result can be inspect visually by looking at the matrix",
1362         "[TT].xpm[tt] file, which should vary smoothly from bottom to top.[PAR]",
1363
1364         "diagonalization: diagonalize the RMSD matrix.[PAR]",
1365
1366         "gromos: use algorithm as described in Daura [IT]et al.[it]",
1367         "([IT]Angew. Chem. Int. Ed.[it] [BB]1999[bb], [IT]38[it], pp 236-240).",
1368         "Count number of neighbors using cut-off, take structure with",
1369         "largest number of neighbors with all its neighbors as cluster",
1370         "and eliminate it from the pool of clusters. Repeat for remaining",
1371         "structures in pool.[PAR]",
1372
1373         "When the clustering algorithm assigns each structure to exactly one",
1374         "cluster (single linkage, Jarvis Patrick and gromos) and a trajectory",
1375         "file is supplied, the structure with",
1376         "the smallest average distance to the others or the average structure",
1377         "or all structures for each cluster will be written to a trajectory",
1378         "file. When writing all structures, separate numbered files are made",
1379         "for each cluster.[PAR]",
1380
1381         "Two output files are always written:[BR]",
1382         "[TT]-o[tt] writes the RMSD values in the upper left half of the matrix",
1383         "and a graphical depiction of the clusters in the lower right half",
1384         "When [TT]-minstruct[tt] = 1 the graphical depiction is black",
1385         "when two structures are in the same cluster.",
1386         "When [TT]-minstruct[tt] > 1 different colors will be used for each",
1387         "cluster.[BR]",
1388         "[TT]-g[tt] writes information on the options used and a detailed list",
1389         "of all clusters and their members.[PAR]",
1390
1391         "Additionally, a number of optional output files can be written:[BR]",
1392         "[TT]-dist[tt] writes the RMSD distribution.[BR]",
1393         "[TT]-ev[tt] writes the eigenvectors of the RMSD matrix",
1394         "diagonalization.[BR]",
1395         "[TT]-sz[tt] writes the cluster sizes.[BR]",
1396         "[TT]-tr[tt] writes a matrix of the number transitions between",
1397         "cluster pairs.[BR]",
1398         "[TT]-ntr[tt] writes the total number of transitions to or from",
1399         "each cluster.[BR]",
1400         "[TT]-clid[tt] writes the cluster number as a function of time.[BR]",
1401         "[TT]-cl[tt] writes average (with option [TT]-av[tt]) or central",
1402         "structure of each cluster or writes numbered files with cluster members",
1403         "for a selected set of clusters (with option [TT]-wcl[tt], depends on",
1404         "[TT]-nst[tt] and [TT]-rmsmin[tt]). The center of a cluster is the",
1405         "structure with the smallest average RMSD from all other structures",
1406         "of the cluster.[BR]",
1407     };
1408
1409     FILE              *fp, *log;
1410     int                nf, i, i1, i2, j;
1411     gmx_int64_t        nrms = 0;
1412
1413     matrix             box;
1414     rvec              *xtps, *usextps, *x1, **xx = NULL;
1415     const char        *fn, *trx_out_fn;
1416     t_clusters         clust;
1417     t_mat             *rms, *orig = NULL;
1418     real              *eigenvalues;
1419     t_topology         top;
1420     int                ePBC;
1421     t_atoms            useatoms;
1422     t_matrix          *readmat = NULL;
1423     real              *eigenvectors;
1424
1425     int                isize = 0, ifsize = 0, iosize = 0;
1426     atom_id           *index = NULL, *fitidx, *outidx;
1427     char              *grpname;
1428     real               rmsd, **d1, **d2, *time = NULL, time_invfac, *mass = NULL;
1429     char               buf[STRLEN], buf1[80], title[STRLEN];
1430     gmx_bool           bAnalyze, bUseRmsdCut, bJP_RMSD = FALSE, bReadMat, bReadTraj, bPBC = TRUE;
1431
1432     int                method, ncluster = 0;
1433     static const char *methodname[] = {
1434         NULL, "linkage", "jarvis-patrick", "monte-carlo",
1435         "diagonalization", "gromos", NULL
1436     };
1437     enum {
1438         m_null, m_linkage, m_jarvis_patrick,
1439         m_monte_carlo, m_diagonalize, m_gromos, m_nr
1440     };
1441     /* Set colors for plotting: white = zero RMS, black = maximum */
1442     static t_rgb rlo_top  = { 1.0, 1.0, 1.0 };
1443     static t_rgb rhi_top  = { 0.0, 0.0, 0.0 };
1444     static t_rgb rlo_bot  = { 1.0, 1.0, 1.0 };
1445     static t_rgb rhi_bot  = { 0.0, 0.0, 1.0 };
1446     static int   nlevels  = 40, skip = 1;
1447     static real  scalemax = -1.0, rmsdcut = 0.1, rmsmin = 0.0;
1448     gmx_bool     bRMSdist = FALSE, bBinary = FALSE, bAverage = FALSE, bFit = TRUE;
1449     static int   niter    = 10000, nrandom = 0, seed = 1993, write_ncl = 0, write_nst = 1, minstruct = 1;
1450     static real  kT       = 1e-3;
1451     static int   M        = 10, P = 3;
1452     output_env_t oenv;
1453     gmx_rmpbc_t  gpbc = NULL;
1454
1455     t_pargs      pa[] = {
1456         { "-dista", FALSE, etBOOL, {&bRMSdist},
1457           "Use RMSD of distances instead of RMS deviation" },
1458         { "-nlevels", FALSE, etINT,  {&nlevels},
1459           "Discretize RMSD matrix in this number of levels" },
1460         { "-cutoff", FALSE, etREAL, {&rmsdcut},
1461           "RMSD cut-off (nm) for two structures to be neighbor" },
1462         { "-fit",   FALSE, etBOOL, {&bFit},
1463           "Use least squares fitting before RMSD calculation" },
1464         { "-max",   FALSE, etREAL, {&scalemax},
1465           "Maximum level in RMSD matrix" },
1466         { "-skip",  FALSE, etINT,  {&skip},
1467           "Only analyze every nr-th frame" },
1468         { "-av",    FALSE, etBOOL, {&bAverage},
1469           "Write average iso middle structure for each cluster" },
1470         { "-wcl",   FALSE, etINT,  {&write_ncl},
1471           "Write the structures for this number of clusters to numbered files" },
1472         { "-nst",   FALSE, etINT,  {&write_nst},
1473           "Only write all structures if more than this number of structures per cluster" },
1474         { "-rmsmin", FALSE, etREAL, {&rmsmin},
1475           "minimum rms difference with rest of cluster for writing structures" },
1476         { "-method", FALSE, etENUM, {methodname},
1477           "Method for cluster determination" },
1478         { "-minstruct", FALSE, etINT, {&minstruct},
1479           "Minimum number of structures in cluster for coloring in the [TT].xpm[tt] file" },
1480         { "-binary", FALSE, etBOOL, {&bBinary},
1481           "Treat the RMSD matrix as consisting of 0 and 1, where the cut-off "
1482           "is given by [TT]-cutoff[tt]" },
1483         { "-M",     FALSE, etINT,  {&M},
1484           "Number of nearest neighbors considered for Jarvis-Patrick algorithm, "
1485           "0 is use cutoff" },
1486         { "-P",     FALSE, etINT,  {&P},
1487           "Number of identical nearest neighbors required to form a cluster" },
1488         { "-seed",  FALSE, etINT,  {&seed},
1489           "Random number seed for Monte Carlo clustering algorithm: <= 0 means generate" },
1490         { "-niter", FALSE, etINT,  {&niter},
1491           "Number of iterations for MC" },
1492         { "-nrandom", FALSE, etINT,  {&nrandom},
1493           "The first iterations for MC may be done complete random, to shuffle the frames" },
1494         { "-kT",    FALSE, etREAL, {&kT},
1495           "Boltzmann weighting factor for Monte Carlo optimization "
1496           "(zero turns off uphill steps)" },
1497         { "-pbc", FALSE, etBOOL,
1498           { &bPBC }, "PBC check" }
1499     };
1500     t_filenm     fnm[] = {
1501         { efTRX, "-f",     NULL,        ffOPTRD },
1502         { efTPS, "-s",     NULL,        ffOPTRD },
1503         { efNDX, NULL,     NULL,        ffOPTRD },
1504         { efXPM, "-dm",   "rmsd",       ffOPTRD },
1505         { efXPM, "-om",   "rmsd-raw",   ffWRITE },
1506         { efXPM, "-o",    "rmsd-clust", ffWRITE },
1507         { efLOG, "-g",    "cluster",    ffWRITE },
1508         { efXVG, "-dist", "rmsd-dist",  ffOPTWR },
1509         { efXVG, "-ev",   "rmsd-eig",   ffOPTWR },
1510         { efXVG, "-conv", "mc-conv",    ffOPTWR },
1511         { efXVG, "-sz",   "clust-size", ffOPTWR},
1512         { efXPM, "-tr",   "clust-trans", ffOPTWR},
1513         { efXVG, "-ntr",  "clust-trans", ffOPTWR},
1514         { efXVG, "-clid", "clust-id.xvg", ffOPTWR},
1515         { efTRX, "-cl",   "clusters.pdb", ffOPTWR }
1516     };
1517 #define NFILE asize(fnm)
1518
1519     if (!parse_common_args(&argc, argv,
1520                            PCA_CAN_VIEW | PCA_CAN_TIME | PCA_TIME_UNIT | PCA_BE_NICE,
1521                            NFILE, fnm, asize(pa), pa, asize(desc), desc, 0, NULL,
1522                            &oenv))
1523     {
1524         return 0;
1525     }
1526
1527     /* parse options */
1528     bReadMat   = opt2bSet("-dm", NFILE, fnm);
1529     bReadTraj  = opt2bSet("-f", NFILE, fnm) || !bReadMat;
1530     if (opt2parg_bSet("-av", asize(pa), pa) ||
1531         opt2parg_bSet("-wcl", asize(pa), pa) ||
1532         opt2parg_bSet("-nst", asize(pa), pa) ||
1533         opt2parg_bSet("-rmsmin", asize(pa), pa) ||
1534         opt2bSet("-cl", NFILE, fnm) )
1535     {
1536         trx_out_fn = opt2fn("-cl", NFILE, fnm);
1537     }
1538     else
1539     {
1540         trx_out_fn = NULL;
1541     }
1542     if (bReadMat && output_env_get_time_factor(oenv) != 1)
1543     {
1544         fprintf(stderr,
1545                 "\nWarning: assuming the time unit in %s is %s\n",
1546                 opt2fn("-dm", NFILE, fnm), output_env_get_time_unit(oenv));
1547     }
1548     if (trx_out_fn && !bReadTraj)
1549     {
1550         fprintf(stderr, "\nWarning: "
1551                 "cannot write cluster structures without reading trajectory\n"
1552                 "         ignoring option -cl %s\n", trx_out_fn);
1553     }
1554
1555     method = 1;
1556     while (method < m_nr && gmx_strcasecmp(methodname[0], methodname[method]) != 0)
1557     {
1558         method++;
1559     }
1560     if (method == m_nr)
1561     {
1562         gmx_fatal(FARGS, "Invalid method");
1563     }
1564
1565     bAnalyze = (method == m_linkage || method == m_jarvis_patrick ||
1566                 method == m_gromos );
1567
1568     /* Open log file */
1569     log = ftp2FILE(efLOG, NFILE, fnm, "w");
1570
1571     fprintf(stderr, "Using %s method for clustering\n", methodname[0]);
1572     fprintf(log, "Using %s method for clustering\n", methodname[0]);
1573
1574     /* check input and write parameters to log file */
1575     bUseRmsdCut = FALSE;
1576     if (method == m_jarvis_patrick)
1577     {
1578         bJP_RMSD = (M == 0) || opt2parg_bSet("-cutoff", asize(pa), pa);
1579         if ((M < 0) || (M == 1))
1580         {
1581             gmx_fatal(FARGS, "M (%d) must be 0 or larger than 1", M);
1582         }
1583         if (M < 2)
1584         {
1585             sprintf(buf1, "Will use P=%d and RMSD cutoff (%g)", P, rmsdcut);
1586             bUseRmsdCut = TRUE;
1587         }
1588         else
1589         {
1590             if (P >= M)
1591             {
1592                 gmx_fatal(FARGS, "Number of neighbors required (P) must be less than M");
1593             }
1594             if (bJP_RMSD)
1595             {
1596                 sprintf(buf1, "Will use P=%d, M=%d and RMSD cutoff (%g)", P, M, rmsdcut);
1597                 bUseRmsdCut = TRUE;
1598             }
1599             else
1600             {
1601                 sprintf(buf1, "Will use P=%d, M=%d", P, M);
1602             }
1603         }
1604         ffprintf_s(stderr, log, buf, "%s for determining the neighbors\n\n", buf1);
1605     }
1606     else /* method != m_jarvis */
1607     {
1608         bUseRmsdCut = ( bBinary || method == m_linkage || method == m_gromos );
1609     }
1610     if (bUseRmsdCut && method != m_jarvis_patrick)
1611     {
1612         fprintf(log, "Using RMSD cutoff %g nm\n", rmsdcut);
1613     }
1614     if (method == m_monte_carlo)
1615     {
1616         fprintf(log, "Using %d iterations\n", niter);
1617     }
1618
1619     if (skip < 1)
1620     {
1621         gmx_fatal(FARGS, "skip (%d) should be >= 1", skip);
1622     }
1623
1624     /* get input */
1625     if (bReadTraj)
1626     {
1627         /* don't read mass-database as masses (and top) are not used */
1628         read_tps_conf(ftp2fn(efTPS, NFILE, fnm), buf, &top, &ePBC, &xtps, NULL, box,
1629                       TRUE);
1630         if (bPBC)
1631         {
1632             gpbc = gmx_rmpbc_init(&top.idef, ePBC, top.atoms.nr);
1633         }
1634
1635         fprintf(stderr, "\nSelect group for least squares fit%s:\n",
1636                 bReadMat ? "" : " and RMSD calculation");
1637         get_index(&(top.atoms), ftp2fn_null(efNDX, NFILE, fnm),
1638                   1, &ifsize, &fitidx, &grpname);
1639         if (trx_out_fn)
1640         {
1641             fprintf(stderr, "\nSelect group for output:\n");
1642             get_index(&(top.atoms), ftp2fn_null(efNDX, NFILE, fnm),
1643                       1, &iosize, &outidx, &grpname);
1644             /* merge and convert both index groups: */
1645             /* first copy outidx to index. let outidx refer to elements in index */
1646             snew(index, iosize);
1647             isize = iosize;
1648             for (i = 0; i < iosize; i++)
1649             {
1650                 index[i]  = outidx[i];
1651                 outidx[i] = i;
1652             }
1653             /* now lookup elements from fitidx in index, add them if necessary
1654                and also let fitidx refer to elements in index */
1655             for (i = 0; i < ifsize; i++)
1656             {
1657                 j = 0;
1658                 while (j < isize && index[j] != fitidx[i])
1659                 {
1660                     j++;
1661                 }
1662                 if (j >= isize)
1663                 {
1664                     /* slow this way, but doesn't matter much */
1665                     isize++;
1666                     srenew(index, isize);
1667                 }
1668                 index[j]  = fitidx[i];
1669                 fitidx[i] = j;
1670             }
1671         }
1672         else /* !trx_out_fn */
1673         {
1674             isize = ifsize;
1675             snew(index, isize);
1676             for (i = 0; i < ifsize; i++)
1677             {
1678                 index[i]  = fitidx[i];
1679                 fitidx[i] = i;
1680             }
1681         }
1682     }
1683
1684     if (bReadTraj)
1685     {
1686         /* Loop over first coordinate file */
1687         fn = opt2fn("-f", NFILE, fnm);
1688
1689         xx = read_whole_trj(fn, isize, index, skip, &nf, &time, oenv, bPBC, gpbc);
1690         output_env_conv_times(oenv, nf, time);
1691         if (!bRMSdist || bAnalyze)
1692         {
1693             /* Center all frames on zero */
1694             snew(mass, isize);
1695             for (i = 0; i < ifsize; i++)
1696             {
1697                 mass[fitidx[i]] = top.atoms.atom[index[fitidx[i]]].m;
1698             }
1699             if (bFit)
1700             {
1701                 for (i = 0; i < nf; i++)
1702                 {
1703                     reset_x(ifsize, fitidx, isize, NULL, xx[i], mass);
1704                 }
1705             }
1706         }
1707         if (bPBC)
1708         {
1709             gmx_rmpbc_done(gpbc);
1710         }
1711     }
1712
1713     if (bReadMat)
1714     {
1715         fprintf(stderr, "Reading rms distance matrix ");
1716         read_xpm_matrix(opt2fn("-dm", NFILE, fnm), &readmat);
1717         fprintf(stderr, "\n");
1718         if (readmat[0].nx != readmat[0].ny)
1719         {
1720             gmx_fatal(FARGS, "Matrix (%dx%d) is not square",
1721                       readmat[0].nx, readmat[0].ny);
1722         }
1723         if (bReadTraj && bAnalyze && (readmat[0].nx != nf))
1724         {
1725             gmx_fatal(FARGS, "Matrix size (%dx%d) does not match the number of "
1726                       "frames (%d)", readmat[0].nx, readmat[0].ny, nf);
1727         }
1728
1729         nf = readmat[0].nx;
1730         sfree(time);
1731         time        = readmat[0].axis_x;
1732         time_invfac = output_env_get_time_invfactor(oenv);
1733         for (i = 0; i < nf; i++)
1734         {
1735             time[i] *= time_invfac;
1736         }
1737
1738         rms = init_mat(readmat[0].nx, method == m_diagonalize);
1739         convert_mat(&(readmat[0]), rms);
1740
1741         nlevels = readmat[0].nmap;
1742     }
1743     else   /* !bReadMat */
1744     {
1745         rms  = init_mat(nf, method == m_diagonalize);
1746         nrms = ((gmx_int64_t)nf*((gmx_int64_t)nf-1))/2;
1747         if (!bRMSdist)
1748         {
1749             fprintf(stderr, "Computing %dx%d RMS deviation matrix\n", nf, nf);
1750             /* Initialize work array */
1751             snew(x1, isize);
1752             for (i1 = 0; i1 < nf; i1++)
1753             {
1754                 for (i2 = i1+1; i2 < nf; i2++)
1755                 {
1756                     for (i = 0; i < isize; i++)
1757                     {
1758                         copy_rvec(xx[i1][i], x1[i]);
1759                     }
1760                     if (bFit)
1761                     {
1762                         do_fit(isize, mass, xx[i2], x1);
1763                     }
1764                     rmsd = rmsdev(isize, mass, xx[i2], x1);
1765                     set_mat_entry(rms, i1, i2, rmsd);
1766                 }
1767                 nrms -= (gmx_int64_t) (nf-i1-1);
1768                 fprintf(stderr, "\r# RMSD calculations left: " "%"GMX_PRId64 "   ", nrms);
1769             }
1770             sfree(x1);
1771         }
1772         else /* bRMSdist */
1773         {
1774             fprintf(stderr, "Computing %dx%d RMS distance deviation matrix\n", nf, nf);
1775
1776             /* Initiate work arrays */
1777             snew(d1, isize);
1778             snew(d2, isize);
1779             for (i = 0; (i < isize); i++)
1780             {
1781                 snew(d1[i], isize);
1782                 snew(d2[i], isize);
1783             }
1784             for (i1 = 0; i1 < nf; i1++)
1785             {
1786                 calc_dist(isize, xx[i1], d1);
1787                 for (i2 = i1+1; (i2 < nf); i2++)
1788                 {
1789                     calc_dist(isize, xx[i2], d2);
1790                     set_mat_entry(rms, i1, i2, rms_dist(isize, d1, d2));
1791                 }
1792                 nrms -= (nf-i1-1);
1793                 fprintf(stderr, "\r# RMSD calculations left: " "%"GMX_PRId64 "   ", nrms);
1794             }
1795             /* Clean up work arrays */
1796             for (i = 0; (i < isize); i++)
1797             {
1798                 sfree(d1[i]);
1799                 sfree(d2[i]);
1800             }
1801             sfree(d1);
1802             sfree(d2);
1803         }
1804         fprintf(stderr, "\n\n");
1805     }
1806     ffprintf_gg(stderr, log, buf, "The RMSD ranges from %g to %g nm\n",
1807                 rms->minrms, rms->maxrms);
1808     ffprintf_g(stderr, log, buf, "Average RMSD is %g\n", 2*rms->sumrms/(nf*(nf-1)));
1809     ffprintf_d(stderr, log, buf, "Number of structures for matrix %d\n", nf);
1810     ffprintf_g(stderr, log, buf, "Energy of the matrix is %g.\n", mat_energy(rms));
1811     if (bUseRmsdCut && (rmsdcut < rms->minrms || rmsdcut > rms->maxrms) )
1812     {
1813         fprintf(stderr, "WARNING: rmsd cutoff %g is outside range of rmsd values "
1814                 "%g to %g\n", rmsdcut, rms->minrms, rms->maxrms);
1815     }
1816     if (bAnalyze && (rmsmin < rms->minrms) )
1817     {
1818         fprintf(stderr, "WARNING: rmsd minimum %g is below lowest rmsd value %g\n",
1819                 rmsmin, rms->minrms);
1820     }
1821     if (bAnalyze && (rmsmin > rmsdcut) )
1822     {
1823         fprintf(stderr, "WARNING: rmsd minimum %g is above rmsd cutoff %g\n",
1824                 rmsmin, rmsdcut);
1825     }
1826
1827     /* Plot the rmsd distribution */
1828     rmsd_distribution(opt2fn("-dist", NFILE, fnm), rms, oenv);
1829
1830     if (bBinary)
1831     {
1832         for (i1 = 0; (i1 < nf); i1++)
1833         {
1834             for (i2 = 0; (i2 < nf); i2++)
1835             {
1836                 if (rms->mat[i1][i2] < rmsdcut)
1837                 {
1838                     rms->mat[i1][i2] = 0;
1839                 }
1840                 else
1841                 {
1842                     rms->mat[i1][i2] = 1;
1843                 }
1844             }
1845         }
1846     }
1847
1848     snew(clust.cl, nf);
1849     switch (method)
1850     {
1851         case m_linkage:
1852             /* Now sort the matrix and write it out again */
1853             gather(rms, rmsdcut, &clust);
1854             break;
1855         case m_diagonalize:
1856             /* Do a diagonalization */
1857             snew(eigenvalues, nf);
1858             snew(eigenvectors, nf*nf);
1859             memcpy(eigenvectors, rms->mat[0], nf*nf*sizeof(real));
1860             eigensolver(eigenvectors, nf, 0, nf, eigenvalues, rms->mat[0]);
1861             sfree(eigenvectors);
1862
1863             fp = xvgropen(opt2fn("-ev", NFILE, fnm), "RMSD matrix Eigenvalues",
1864                           "Eigenvector index", "Eigenvalues (nm\\S2\\N)", oenv);
1865             for (i = 0; (i < nf); i++)
1866             {
1867                 fprintf(fp, "%10d  %10g\n", i, eigenvalues[i]);
1868             }
1869             gmx_ffclose(fp);
1870             break;
1871         case m_monte_carlo:
1872             orig     = init_mat(rms->nn, FALSE);
1873             orig->nn = rms->nn;
1874             copy_t_mat(orig, rms);
1875             mc_optimize(log, rms, time, niter, nrandom, seed, kT,
1876                         opt2fn_null("-conv", NFILE, fnm), oenv);
1877             break;
1878         case m_jarvis_patrick:
1879             jarvis_patrick(rms->nn, rms->mat, M, P, bJP_RMSD ? rmsdcut : -1, &clust);
1880             break;
1881         case m_gromos:
1882             gromos(rms->nn, rms->mat, rmsdcut, &clust);
1883             break;
1884         default:
1885             gmx_fatal(FARGS, "DEATH HORROR unknown method \"%s\"", methodname[0]);
1886     }
1887
1888     if (method == m_monte_carlo || method == m_diagonalize)
1889     {
1890         fprintf(stderr, "Energy of the matrix after clustering is %g.\n",
1891                 mat_energy(rms));
1892     }
1893
1894     if (bAnalyze)
1895     {
1896         if (minstruct > 1)
1897         {
1898             ncluster = plot_clusters(nf, rms->mat, &clust, minstruct);
1899         }
1900         else
1901         {
1902             mark_clusters(nf, rms->mat, rms->maxrms, &clust);
1903         }
1904         init_t_atoms(&useatoms, isize, FALSE);
1905         snew(usextps, isize);
1906         useatoms.resinfo = top.atoms.resinfo;
1907         for (i = 0; i < isize; i++)
1908         {
1909             useatoms.atomname[i]    = top.atoms.atomname[index[i]];
1910             useatoms.atom[i].resind = top.atoms.atom[index[i]].resind;
1911             useatoms.nres           = max(useatoms.nres, useatoms.atom[i].resind+1);
1912             copy_rvec(xtps[index[i]], usextps[i]);
1913         }
1914         useatoms.nr = isize;
1915         analyze_clusters(nf, &clust, rms->mat, isize, &useatoms, usextps, mass, xx, time,
1916                          ifsize, fitidx, iosize, outidx,
1917                          bReadTraj ? trx_out_fn : NULL,
1918                          opt2fn_null("-sz", NFILE, fnm),
1919                          opt2fn_null("-tr", NFILE, fnm),
1920                          opt2fn_null("-ntr", NFILE, fnm),
1921                          opt2fn_null("-clid", NFILE, fnm),
1922                          bAverage, write_ncl, write_nst, rmsmin, bFit, log,
1923                          rlo_bot, rhi_bot, oenv);
1924     }
1925     gmx_ffclose(log);
1926
1927     if (bBinary && !bAnalyze)
1928     {
1929         /* Make the clustering visible */
1930         for (i2 = 0; (i2 < nf); i2++)
1931         {
1932             for (i1 = i2+1; (i1 < nf); i1++)
1933             {
1934                 if (rms->mat[i1][i2])
1935                 {
1936                     rms->mat[i1][i2] = rms->maxrms;
1937                 }
1938             }
1939         }
1940     }
1941
1942     fp = opt2FILE("-o", NFILE, fnm, "w");
1943     fprintf(stderr, "Writing rms distance/clustering matrix ");
1944     if (bReadMat)
1945     {
1946         write_xpm(fp, 0, readmat[0].title, readmat[0].legend, readmat[0].label_x,
1947                   readmat[0].label_y, nf, nf, readmat[0].axis_x, readmat[0].axis_y,
1948                   rms->mat, 0.0, rms->maxrms, rlo_top, rhi_top, &nlevels);
1949     }
1950     else
1951     {
1952         sprintf(buf, "Time (%s)", output_env_get_time_unit(oenv));
1953         sprintf(title, "RMS%sDeviation / Cluster Index",
1954                 bRMSdist ? " Distance " : " ");
1955         if (minstruct > 1)
1956         {
1957             write_xpm_split(fp, 0, title, "RMSD (nm)", buf, buf,
1958                             nf, nf, time, time, rms->mat, 0.0, rms->maxrms, &nlevels,
1959                             rlo_top, rhi_top, 0.0, (real) ncluster,
1960                             &ncluster, TRUE, rlo_bot, rhi_bot);
1961         }
1962         else
1963         {
1964             write_xpm(fp, 0, title, "RMSD (nm)", buf, buf,
1965                       nf, nf, time, time, rms->mat, 0.0, rms->maxrms,
1966                       rlo_top, rhi_top, &nlevels);
1967         }
1968     }
1969     fprintf(stderr, "\n");
1970     gmx_ffclose(fp);
1971     if (NULL != orig)
1972     {
1973         fp = opt2FILE("-om", NFILE, fnm, "w");
1974         sprintf(buf, "Time (%s)", output_env_get_time_unit(oenv));
1975         sprintf(title, "RMS%sDeviation", bRMSdist ? " Distance " : " ");
1976         write_xpm(fp, 0, title, "RMSD (nm)", buf, buf,
1977                   nf, nf, time, time, orig->mat, 0.0, orig->maxrms,
1978                   rlo_top, rhi_top, &nlevels);
1979         gmx_ffclose(fp);
1980         done_mat(&orig);
1981         sfree(orig);
1982     }
1983     /* now show what we've done */
1984     do_view(oenv, opt2fn("-o", NFILE, fnm), "-nxy");
1985     do_view(oenv, opt2fn_null("-sz", NFILE, fnm), "-nxy");
1986     if (method == m_diagonalize)
1987     {
1988         do_view(oenv, opt2fn_null("-ev", NFILE, fnm), "-nxy");
1989     }
1990     do_view(oenv, opt2fn("-dist", NFILE, fnm), "-nxy");
1991     if (bAnalyze)
1992     {
1993         do_view(oenv, opt2fn_null("-tr", NFILE, fnm), "-nxy");
1994         do_view(oenv, opt2fn_null("-ntr", NFILE, fnm), "-nxy");
1995         do_view(oenv, opt2fn_null("-clid", NFILE, fnm), "-nxy");
1996     }
1997     do_view(oenv, opt2fn_null("-conv", NFILE, fnm), NULL);
1998
1999     return 0;
2000 }