<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><META HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/html; charset=us-ascii"><meta name=Generator content="Microsoft Word 14 (filtered medium)"><!--[if !mso]><style>v\:* {behavior:url(#default#VML);}
o\:* {behavior:url(#default#VML);}
w\:* {behavior:url(#default#VML);}
.shape {behavior:url(#default#VML);}
</style><![endif]--><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Tahoma;
        panose-1:2 11 6 4 3 5 4 4 2 4;}
@font-face
        {font-family:"\@SimSun";
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:blue;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:purple;
        text-decoration:underline;}
p
        {mso-style-priority:99;
        mso-margin-top-alt:auto;
        margin-right:0in;
        mso-margin-bottom-alt:auto;
        margin-left:0in;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
p.MsoAcetate, li.MsoAcetate, div.MsoAcetate
        {mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"Balloon Text Char";
        margin:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:8.0pt;
        font-family:"Tahoma","sans-serif";}
p.ecxmsonormal, li.ecxmsonormal, div.ecxmsonormal
        {mso-style-name:ecxmsonormal;
        mso-margin-top-alt:auto;
        margin-right:0in;
        mso-margin-bottom-alt:auto;
        margin-left:0in;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
p.ecxmsochpdefault, li.ecxmsochpdefault, div.ecxmsochpdefault
        {mso-style-name:ecxmsochpdefault;
        mso-margin-top-alt:auto;
        margin-right:0in;
        mso-margin-bottom-alt:auto;
        margin-left:0in;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
span.ecxmsohyperlink
        {mso-style-name:ecxmsohyperlink;}
span.ecxmsohyperlinkfollowed
        {mso-style-name:ecxmsohyperlinkfollowed;}
span.ecxemailstyle18
        {mso-style-name:ecxemailstyle18;}
p.ecxmsonormal1, li.ecxmsonormal1, div.ecxmsonormal1
        {mso-style-name:ecxmsonormal1;
        mso-margin-top-alt:auto;
        margin-right:0in;
        margin-bottom:0in;
        margin-left:0in;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
span.ecxmsohyperlink1
        {mso-style-name:ecxmsohyperlink1;
        color:blue;
        text-decoration:underline;}
span.ecxmsohyperlinkfollowed1
        {mso-style-name:ecxmsohyperlinkfollowed1;
        color:purple;
        text-decoration:underline;}
span.ecxemailstyle181
        {mso-style-name:ecxemailstyle181;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        color:black;}
p.ecxmsochpdefault1, li.ecxmsochpdefault1, div.ecxmsochpdefault1
        {mso-style-name:ecxmsochpdefault1;
        mso-margin-top-alt:auto;
        margin-right:0in;
        mso-margin-bottom-alt:auto;
        margin-left:0in;
        font-size:10.0pt;
        font-family:"Times New Roman","serif";}
span.EmailStyle28
        {mso-style-type:personal-reply;
        font-family:"Calibri","sans-serif";
        color:black;}
span.BalloonTextChar
        {mso-style-name:"Balloon Text Char";
        mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"Balloon Text";
        font-family:"Tahoma","sans-serif";}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-size:10.0pt;}
@page WordSection1
        {size:8.5in 11.0in;
        margin:1.0in 1.0in 1.0in 1.0in;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]--></head><body lang=EN-US link=blue vlink=purple><div class=WordSection1><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>Hi Tom,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>Thanks for investigating. Yes, the eigenvalues measure the variance in the data cloud/ellipsoid in the directions of the eigenvectors and should be positive. Negative values are likely a result of numerical instability with certain datasets. I will try to address the negative eigenvalues issue in the next update, but will probably propose to do automatic high pass filtering in this case since ICA on data that is not most zero-mean stationary is not likely to produce good results.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>-Jason<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'><o:p> </o:p></span></p><div><div style='border:none;border-top:solid #B5C4DF 1.0pt;padding:3.0pt 0in 0in 0in'><p class=MsoNormal><b><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From:</span></b><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> Tom Campbell [mailto:tom_campbell75@hotmail.com] <br><b>Sent:</b> Thursday, May 24, 2012 7:12 AM<br><b>To:</b> Jason Palmer; Zohre AMICA; Katsumi Minakata; eeglab list<br><b>Subject:</b> RE: [Eeglablist] Running AMICA<o:p></o:p></span></p></div></div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><br>hello,<br><br>To clarify, the filter reduced the absolute value of minimum and maximum eigenvalues and causes the negative minimum eigenvalue to become positive:<o:p></o:p></span></p><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>Before filter (doesn't work):<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>minimum eigenvalues = -2.479795063170239E-009 -2.773409294222618E-011 <br>1.275783805586119E-011 <br>maximum eigenvalues = 161054352.739035 102447608.931233 <br>1207240.44876992      <o:p></o:p></span></p></div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> <br>After filter (works)<br> minimum eigenvalues = 2.340401990423154E-012 4.332755873716145E-012 <br>4.469738346934859E-012 <br>maximum eigenvalues = 8268465.72257646 5610773.31172101 <br>28354.5920893493      <br> <br>The range is smaller.<br> <br>I think the eigenvalue is an index of the variance explained by a component. Variance should be positive.<br> <br>T<o:p></o:p></span></p><div><div class=MsoNormal align=center style='text-align:center'><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><hr size=2 width="100%" align=center id=stopSpelling></span></div><p class=MsoNormal style='margin-bottom:12.0pt'><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From: <a href="mailto:tom_campbell75@hotmail.com">tom_campbell75@hotmail.com</a><br>To: <a href="mailto:japalmer@ucsd.edu">japalmer@ucsd.edu</a>; <a href="mailto:send2zohre@yahoo.com">send2zohre@yahoo.com</a>; <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a>; <a href="mailto:kminakata@gmail.com">kminakata@gmail.com</a><br>Date: Wed, 23 May 2012 22:49:05 +0000<br>Subject: Re: [Eeglablist] Running AMICA<o:p></o:p></span></p><div><div><p class=MsoNormal style='margin-bottom:12.0pt'><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> Hi Jason, The 1Hz highpass filter seemed to work and turned the maximum and minimum eigenvalue from negative to positive and the amended runamica12_old gave a decomposition. There's deliberately a lot of smooth pursuit eyemovements in there as it is what the experiment is about, but things weren't saturating even before the 1Hz highpass. Sure, I've seen the stack overflow error even with over 50G RAM on the machine, but not with this epoched dataset. I'll test out the runamica12 approach with an initial 0.1-30 Hz rather than a 1-30Hz bandpass on other datasets and will get back to you if I can better characterise conditions when it fails. I take it eigenvalues need to be positive for amica to run the main loop.T<o:p></o:p></span></p><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> <o:p></o:p></span></p></div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><br> <o:p></o:p></span></p><div><div class=MsoNormal align=center style='text-align:center'><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><hr size=2 width="100%" align=center id=ecxstopSpelling></span></div><p class=MsoNormal style='margin-bottom:12.0pt'><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From: <a href="mailto:japalmer29@gmail.com">japalmer29@gmail.com</a><br>To: <a href="mailto:tom_campbell75@hotmail.com">tom_campbell75@hotmail.com</a>; <a href="mailto:send2zohre@yahoo.com">send2zohre@yahoo.com</a>; <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a>; <a href="mailto:kminakata@gmail.com">kminakata@gmail.com</a><br>Subject: RE: [Eeglablist] Running AMICA<br>Date: Wed, 23 May 2012 14:58:10 -0700<o:p></o:p></span></p><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>Hi Tom,</span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>There was a runamica12.m posted with a typo up briefly, sorry you must have downloaded it in that window. It should be fixed now.</span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>There seems to be something numerically strange about the data that is giving NaNs. The minimum eigenvalue is negative, but it shouldn’t be since they are supposed to correspond to the covariance matrix … This could be resulting in NaN for the Log Likelihood. Are you removing “overload” time points, i.e. large potential spikes from the data?  Does it ever fail with positive minimum eigenvalues?</span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>One other possibility is stack overflow, which can be caused by too large a block_size and too little RAM. Does it work with other datasets of the same size?</span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>-Jason</span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p><div><div style='border:none;border-top:solid windowtext 1.0pt;padding:3.0pt 0in 0in 0in;border-color:currentColor currentColor'><p class=MsoNormal><b><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From:</span></b><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> Tom Campbell <a href="mailto:[mailto:tom_campbell75@hotmail.com]">[mailto:tom_campbell75@hotmail.com]</a> <br><b>Sent:</b> Wednesday, May 23, 2012 6:39 AM<br><b>To:</b> <a href="mailto:japalmer@ucsd.edu">japalmer@ucsd.edu</a>; <a href="mailto:send2zohre@yahoo.com">send2zohre@yahoo.com</a>; eeglab list; Katsumi Minakata<br><b>Subject:</b> RE: [Eeglablist] Running AMICA<o:p></o:p></span></p></div></div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> <o:p></o:p></span></p><div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>Hi Jason, <br> <br>Thank you very much for your helpful response. <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>I tried using the latest runamica12 from the amica website and this gave an error early in the function (see below). So I rechristened the runamica12 from March as runamica12_old and set the flag not to optmise at line 180 </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'><br>do_opt_block = 0; <br></span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>This led to log likeliehoods of NaN that completes after a few steps. I believe this is not good news.<br> <br>I'd already done a 0.1 to 30Hz Butterworth bandpass in ERPLAB and interpolated bad channels. To test the idea that this was not sufficient to condition the data, I then did an additional highpass filter on the continuous data (1Hz cutoff as suggested) reepoched and ran amica. It took all night but with very long epochs. (runamica12 seems to place overall less demand on the cpu and seems to divide usage across cores more evenly than amica.m of eeglab 9. I think it could be faster.) More eigs are kept and the maximum and minimum eigenvalues are smaller than before the filter - - but I now see a decomposition from using runamica12_old and will test this on other datasets. I think this pattern of performance is consistent with the fact that withouth this additional filter infomax complained about rank with 168 rather than 152 components (as requires PCA).<br> <br>Some ERP researchers like not to filter, and smooth the ERP at the end, perhaps through experience of effects that are due to filtering artifacts. I think this is not an option for ica, as a decomposition is extremely slow to arrive at with unfiltered data. Other influential scientists have views about 1Hz being a maximum for the highpass filter cutoff.  I usually apply a broad standard filter when interested in Long Latency Responses and narrow as necesary to best reveal the ERP component of theoretical interest with the caveat of 1Hz maximum at the back of my mind. The 1Hz rule at least puts a restraint on those who might fool themselves into optimising a filter to find effects that are not there, but the rationale is not so clear in my mind for the 1Hz rule and I wonder if it is just a "shouldbedoneness". With a view to finding components of theoretical interest by way if exposing genuine structure in the data, the eigenvalues may offer reason to adjust the highpass cutoff. What do you look for in the eigenvalues and why?<br> <o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>Best regards,<o:p></o:p></span></p></div><div><p class=MsoNormal style='margin-bottom:12.0pt'><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>Tom.<br> <br> <br> <br> >> [EEG.icaweights, EEG.icasphere, mods] = runamica12(EEG.data(:,:));<br>Error: File: runamica12.m Line: 100 Column: 1<br>At least one END is missing: the statement may begin here.<br> <br>>> [EEG.icaweights, EEG.icasphere, mods] = runamica12_old(EEG.data(:,:));<br>The system cannot find the path specified. <br>The system cannot find the path specified. <br>The system cannot find the path specified. <br>No recognized parallel environment found. Run qconf -spl to get a list of available environments and use keyword use_pe.<br>Running locally ...<br>Writing data file: C:\tom\MotParEEG\code\tmpdata9754.fdt<br>A subdirectory or file C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ already exists. <br>           1 processor name = cvcn-PC.psydomain.psych.ndsu.nodak.edu <br>           1 host_num =   -988751630 <br> This is MPI process           1 of           1 ; I am process           1 of <br>           1 on node: cvcn-PC.psydomain.psych.ndsu.nodak.edu <br>           1  : node root process           1 of           1 <br>Processing arguments ... <br> num_files =            1 <br> FILES:  <br> C:\tom\MotParEEG\code\tmpdata9754.fdt <br> num_dir_files =            1 <br> initial matrix block_size =          128 <br> do_opt_block =            0 <br> number of models =            1 <br> number of density mixture components =            3 <br> pdf type =            0 <br> max_iter =         2000 <br> num_samples =            1 <br> data_dim =          168 <br> field_dim =       630432 <br> do_history =            0 <br> histstep =           10 <br> share_comps =            0 <br> share_start =          100 <br> comp_thresh =   0.990000000000000      <br> share_int =          100 <br> initial lrate =   0.100000000000000      <br> minimum lrate =   1.000000000000000E-008 <br> lrate factor =   0.500000000000000      <br> initial rholrate =   5.000000000000000E-002 <br> rho0 =    1.50000000000000      <br> min rho =    1.00000000000000      <br> max rho =    2.00000000000000      <br> rho lrate factor =   0.500000000000000      <br> kurt_start =            3 <br> num kurt =            5 <br> kurt interval =            1 <br> do_newton =            1 <br> newt_start =           50 <br> newt_ramp =           10 <br> initial newton lrate =    1.00000000000000      <br> do_reject =            0 <br> num reject =            3 <br> reject sigma =    3.00000000000000      <br> reject start =            2 <br> reject interval =            3 <br> max_thrds =            2 <br> write step =           10 <br> write_nd =            0 <br> write_LLt =            1 <br> dec window =            1 <br> max_decs =            3 <br> fix_init =            0 <br> update_A =            1 <br> update_c =            1 <br> update_gm =            1 <br> update_alpha =            1 <br> update_mu =            1 <br> update_beta =            1 <br> invsigmax =    100.000000000000      <br> invsigmin =   0.000000000000000E+000 <br> do_rho =            1 <br> load_rej =            0 <br> load_c =            0 <br> load_gm =            0 <br> load_alpha =            0 <br> load_mu =            0 <br> load_beta =            0 <br> load_rho =            0 <br> load_comp_list =            0 <br> do_mean =            1 <br> do_sphere =            1 <br> doPCA =            1 <br> pcadb =    30.0000000000000      <br> byte_size =            4 <br> doscaling =            1 <br> scalestep =            1 <br>A subdirectory or file C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ already exists. <br> output directory = C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ <br>           1 : setting num_thrds to            2  ... <br>           1 : using           2 threads. <br>           1 : node_thrds =            2 <br> bytes in real =            1 <br>           1 : REAL nbyte =            1 <br> getting segment list ... <br> blocks in sample =       630432 <br> total blocks =       630432 <br> node blocks =       630432 <br> node            1  start: file            1  sample            1  index  <br>           1 <br> node            1  stop : file            1  sample            1  index  <br>      630432 <br>           1 : data =    1.56996357440948        4.14537858963013      <br> getting the mean ... <br>  mean =    17.8814624526213        4.04874816619494      <br>   4.16267019397148      <br> subtracting the mean ... <br> getting the sphering matrix ... <br> cnt =       630432 <br> doing eig nx =          168  lwork =       282240 <br> minimum eigenvalues =  -2.479795063170239E-009 -2.773409294222618E-011 <br>  1.275783805586119E-011 <br> maximum eigenvalues =    161054352.739035        102447608.931233      <br>   1207240.44876992      <br> num eigs kept =          166 <br> numeigs =          166 <br> sphering the data ... <br>           1 Allocating variables ... <br>           1 : Initializing variables ... <br>           1 : block size =          128 <br>           1 : entering the main loop ... <br> iter     1 lrate =  0.1000000000 LL =            NaN nd =           NaN, D =   0.11379E+00  0.11379E+00  ( 20.19 s,  11.2 h) <br> Reinitializaing and starting over ... <br> iter     1 lrate =  0.1000000000 LL =            NaN nd =           NaN, D =   0.11451E+00  0.11451E+00  ( 19.78 s,  11.0 h) <br> Reinitializaing and starting over ... <br> iter     1 lrate =  0.1000000000 LL =            NaN nd =           NaN, D =   0.11568E+00  0.11568E+00  ( 19.85 s,  11.0 h) <br> Reinitializaing and starting over ... <br> iter     1 lrate =  0.1000000000 LL =            NaN nd =           NaN, D =   0.11444E+00  0.11444E+00  ( 19.98 s,  11.1 h) <br> Reinitializaing and starting over ... <br> iter     1 lrate =  0.1000000000 LL =            NaN nd =           NaN, D =   0.11470E+00  0.11470E+00  ( 19.84 s,  11.0 h) <br>... done. Execution time:   0.03 h  <br> output directory = C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ <br>eeg_checkset: recomputing the ICA activation matrix ...<br>pop_eegplot() note: Baseline subtraction disabled to speed up display<br>>> EEG = pop_eegfilt( EEG, 1.0, 0, [], [0] );<br>Warning: Using firls to estimate filter coefficients. We recommend that you use fir1 instead, which yields larger attenuation. In future, fir1<br>will be used by default! <br>> In eegfilt at 104<br>  In pop_eegfilt at 227 <br>eegfilt(): filter order is 768. Error using eegfilt (line 132)<br>epochframes must be at least 3 times the filtorder.<br>Error in pop_eegfilt (line 227)<br>        [EEG.data, b] = eegfilt( EEG.data, options{:});<br> <br>pop_loadset(): loading file C:\tom\MotParEEG\data\bd4\bd4_track_cor.set ...<br>Reading float file 'C:\tom\MotParEEG\data\bd4\bd4_track_cor.fdt'...<br>Creating a new ALLEEG dataset 2<br>Done.<br>>> EEG = pop_eegfilt( EEG, 1.0, 0, [], [0] );<br>Warning: Using firls to estimate filter coefficients. We recommend that you use fir1 instead, which yields larger attenuation. In future, fir1<br>will be used by default! <br>> In eegfilt at 104<br>  In pop_eegfilt at 218 <br>eegfilt() - performing 768-point highpass filtering.<br>eegfilt() - highpass transition band width is 0.2 Hz.<br>...................20...................40...................60...................80...................100.....EEG.data = EEG.data(1:168,:)<br>EEG.nbchan = 168<br>EEG.chanlocs = EEG.chanlocs(1:168)<br>intertrig = getintertrig(EEG);<br>EEG = pop_editeventlist(EEG, 'C:\tom\MotParEEG\code\testi.txt', ''); %may want to alter this when doing multiple conditions.<br>EEG = pop_overwritevent(EEG, 'binlabel');<br>baseline = -0.2<br>EEG = pop_epochbin(EEG, [baseline (intertrig+(-baseline))]*1000,  'pre');<br>..............120...................140...................160.........<br>EEG = <br>             setname: ''<br>            filename: 'bd4_track_cor.set'<br>            filepath: 'C:\tom\MotParEEG\data\bd4\'<br>             subject: ''<br>               group: ''<br>           condition: ''<br>             session: []<br>            comments: 'Original file: C:\tom\MotParEEG\RAW\bd4\bd4_track_01.bdf'<br>              nbchan: 169<br>              trials: 1<br>                pnts: 570112<br>               srate: 256<br>                xmin: 0<br>                xmax: 2.2270e+03<br>               times: []<br>                data: [168x570112 double]<br>              icaact: []<br>             icawinv: []<br>           icasphere: []<br>          icaweights: []<br>         icachansind: []<br>            chanlocs: [1x169 struct]<br>          urchanlocs: []<br>            chaninfo: [1x1 struct]<br>                 ref: 'averef'<br>               event: [1x2696 struct]<br>             urevent: [1x1794 struct]<br>    eventdescription: {''  ''  ''  ''}<br>               epoch: []<br>    epochdescription: {}<br>              reject: [1x1 struct]<br>               stats: [1x1 struct]<br>            specdata: []<br>          specicaact: []<br>          splinefile: ''<br>       icasplinefile: ''<br>              dipfit: []<br>             history: [1x150 char]<br>               saved: 'yes'<br>                 etc: []<br>             datfile: 'bd4_track_cor.fdt'<br><br>EEG = <br>             setname: ''<br>            filename: 'bd4_track_cor.set'<br>            filepath: 'C:\tom\MotParEEG\data\bd4\'<br>             subject: ''<br>               group: ''<br>           condition: ''<br>             session: []<br>            comments: 'Original file: C:\tom\MotParEEG\RAW\bd4\bd4_track_01.bdf'<br>              nbchan: 168<br>              trials: 1<br>                pnts: 570112<br>               srate: 256<br>                xmin: 0<br>                xmax: 2.2270e+03<br>               times: []<br>                data: [168x570112 double]<br>              icaact: []<br>             icawinv: []<br>           icasphere: []<br>          icaweights: []<br>         icachansind: []<br>            chanlocs: [1x169 struct]<br>          urchanlocs: []<br>            chaninfo: [1x1 struct]<br>                 ref: 'averef'<br>               event: [1x2696 struct]<br>             urevent: [1x1794 struct]<br>    eventdescription: {''  ''  ''  ''}<br>               epoch: []<br>    epochdescription: {}<br>              reject: [1x1 struct]<br>               stats: [1x1 struct]<br>            specdata: []<br>          specicaact: []<br>          splinefile: ''<br>       icasplinefile: ''<br>              dipfit: []<br>             history: [1x150 char]<br>               saved: 'yes'<br>                 etc: []<br>             datfile: 'bd4_track_cor.fdt'<br><br>EEG = <br>             setname: ''<br>            filename: 'bd4_track_cor.set'<br>            filepath: 'C:\tom\MotParEEG\data\bd4\'<br>             subject: ''<br>               group: ''<br>           condition: ''<br>             session: []<br>            comments: 'Original file: C:\tom\MotParEEG\RAW\bd4\bd4_track_01.bdf'<br>              nbchan: 168<br>              trials: 1<br>                pnts: 570112<br>               srate: 256<br>                xmin: 0<br>                xmax: 2.2270e+03<br>               times: []<br>                data: [168x570112 double]<br>              icaact: []<br>             icawinv: []<br>           icasphere: []<br>          icaweights: []<br>         icachansind: []<br>            chanlocs: [1x168 struct]<br>          urchanlocs: []<br>            chaninfo: [1x1 struct]<br>                 ref: 'averef'<br>               event: [1x2696 struct]<br>             urevent: [1x1794 struct]<br>    eventdescription: {''  ''  ''  ''}<br>               epoch: []<br>    epochdescription: {}<br>              reject: [1x1 struct]<br>               stats: [1x1 struct]<br>            specdata: []<br>          specicaact: []<br>          splinefile: ''<br>       icasplinefile: ''<br>              dipfit: []<br>             history: [1x150 char]<br>               saved: 'yes'<br>                 etc: []<br>             datfile: 'bd4_track_cor.fdt'<br><br>NOTE: Event codes are numeric. So wspacekiller() was not applied.<br><br>Creating an EVENTINFO by the first time...<br>For pre-edited list of changes, user selected  C:\tom\MotParEEG\code\testi.txt<br>Assigning code labels to numeric codes. Looking for numeric codes...<br> #: Event codes 3.01e+08 were labeled LeftSPEM . <br> #: Event codes 3.01e+08 were bined 1 . <br> #: Event codes 3.01e+08 were bin-labeled LeftSPEM . <br> #: Event codes 4.01e+08 were labeled RightSPEM . <br> #: Event codes 4.01e+08 were bined 2 . <br> #: Event codes 4.01e+08 were bin-labeled RightSPEM . <br> #: Event codes 31 were labeled Fixation . <br> #: Event codes 31 were bined 3 . <br> #: Event codes 31 were bin-labeled Fixation . <br>Assigning numeric codes to alphanumeric codes. Moving alphanumeric codes to code labels. Looking for alphanumeric codes...<br> #: Event codelabels LeftSPEM were encoded 301000000 . <br> #: Event codes 3.01e+08 were bin-labeled LeftSPEM . <br> #: Event codelabels LeftSPEM were bined 1 . <br> #: Event codelabels RightSPEM were encoded 401000000 . <br> #: Event codes 4.01e+08 were bin-labeled RightSPEM . <br> #: Event codelabels RightSPEM were bined 2 . <br> #: Event codelabels Fixation were encoded 31 . <br> #: Event codes 31 were bin-labeled Fixation . <br> #: Event codelabels Fixation were bined 3 . <br>Creating a EventList structure...<br>Total Events (eventcodes + pauses) = 2696 <br>Creating an EventList text file...<br>A new EventList file was created at C:\tom\MotParEEG\code\eeglabsvn\plugins\erplab_2.0.0.1\erplab_Temp\eventlist_backup_7350118204745371<br>pastebinlist(): EVENTLIST structure was added to the EEG structure successfuly!<br>Event resorted by increasing latencies. Some event indices have changed.<br> COMPLETE<br>EEG.EVENTLIST.eventinfo is correct.<br>EEG.EVENTLIST.eventinfo.binlabel will replace your EEG.event.type structure.<br>eeg_checkset note: value format of event field 'type' made uniform<br>EEG.event was updated.<br> COMPLETE<br><br>baseline =<br>   -0.2000<br>pop_epochbin : START<br>* Detected non-binlabeled event codes: <br>"" <br>* Detected bin-labeled event codes: <br>B1(LeftSPEM) B2(RightSPEM) B3(Fixation) <br>eeg_checkset note: value format of event field 'type' made uniform<br>EEG.event was updated.<br>pop_epoch():597 epochs selected<br>Epoching...<br>pop_epoch():597 epochs generated<br>pop_epoch(): time limits have been adjusted to [-0.199 3.926] to fit data points limits<br>pop_epoch(): checking epochs for data discontinuity<br>Zero latencies OK.<br><br>-------------------------------------------------------------------------------<br>Warning: EEG.event and EEG.EVENTLIST.eventinfo structure will not longer match.<br>EEG.event only contains info about events within each epoch.<br>EEG.EVENTLIST.eventinfo still contains all the original (continuous) events info.<br>The purpose of this is to allow users to set flags during artifact detection,and to rebuild a continuous EVENTLIST with this info.<br>-------------------------------------------------------------------------------<br>pop_rmbase(): Removing baseline...<br>Baseline correction was performed at [-199.2188             0] <br>pop_epochbin : END<br> COMPLETE<br>>> [EEG.icaweights, EEG.icasphere, mods] = runamica12_old(EEG.data(:,:));<br>The system cannot find the path specified. <br>The system cannot find the path specified. <br>The system cannot find the path specified. <br>No recognized parallel environment found. Run qconf -spl to get a list of available environments and use keyword use_pe.<br>Running locally ...<br>Writing data file: C:\tom\MotParEEG\code\tmpdata27850.fdt<br>A subdirectory or file C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ already exists. <br>           1 processor name = cvcn-PC.psydomain.psych.ndsu.nodak.edu <br>           1 host_num =   -988751630 <br> This is MPI process           1 of           1 ; I am process           1 of <br>           1 on node: cvcn-PC.psydomain.psych.ndsu.nodak.edu <br>           1  : node root process           1 of           1 <br>Processing arguments ... <br> num_files =            1 <br> FILES:  <br> C:\tom\MotParEEG\code\tmpdata27850.fdt <br> num_dir_files =            1 <br> initial matrix block_size =          128 <br> do_opt_block =            0 <br> number of models =            1 <br> number of density mixture components =            3 <br> pdf type =            0 <br> max_iter =         2000 <br> num_samples =            1 <br> data_dim =          168 <br> field_dim =       630432 <br> do_history =            0 <br> histstep =           10 <br> share_comps =            0 <br> share_start =          100 <br> comp_thresh =   0.990000000000000      <br> share_int =          100 <br> initial lrate =   0.100000000000000      <br> minimum lrate =   1.000000000000000E-008 <br> lrate factor =   0.500000000000000      <br> initial rholrate =   5.000000000000000E-002 <br> rho0 =    1.50000000000000      <br> min rho =    1.00000000000000      <br> max rho =    2.00000000000000      <br> rho lrate factor =   0.500000000000000      <br> kurt_start =            3 <br> num kurt =            5 <br> kurt interval =            1 <br> do_newton =            1 <br> newt_start =           50 <br> newt_ramp =           10 <br> initial newton lrate =    1.00000000000000      <br> do_reject =            0 <br> num reject =            3 <br> reject sigma =    3.00000000000000      <br> reject start =            2 <br> reject interval =            3 <br> max_thrds =            2 <br> write step =           10 <br> write_nd =            0 <br> write_LLt =            1 <br> dec window =            1 <br> max_decs =            3 <br> fix_init =            0 <br> update_A =            1 <br> update_c =            1 <br> update_gm =            1 <br> update_alpha =            1 <br> update_mu =            1 <br> update_beta =            1 <br> invsigmax =    100.000000000000      <br> invsigmin =   0.000000000000000E+000 <br> do_rho =            1 <br> load_rej =            0 <br> load_c =            0 <br> load_gm =            0 <br> load_alpha =            0 <br> load_mu =            0 <br> load_beta =            0 <br> load_rho =            0 <br> load_comp_list =            0 <br> do_mean =            1 <br> do_sphere =            1 <br> doPCA =            1 <br> pcadb =    30.0000000000000      <br> byte_size =            4 <br> doscaling =            1 <br> scalestep =            1 <br>A subdirectory or file C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ already exists. <br> output directory = C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ <br>           1 : setting num_thrds to            2  ... <br>           1 : using           2 threads. <br>           1 : node_thrds =            2 <br> bytes in real =            1 <br>           1 : REAL nbyte =            1 <br> getting segment list ... <br> blocks in sample =       630432 <br> total blocks =       630432 <br> node blocks =       630432 <br> node            1  start: file            1  sample            1  index  <br>           1 <br> node            1  stop : file            1  sample            1  index  <br>      630432 <br>           1 : data =    7.98771333694458        4.56790590286255      <br> getting the mean ... <br>  mean =   -1.00493798557990       8.072328675494686E-002 <br>  0.288139179516208      <br> subtracting the mean ... <br> getting the sphering matrix ... <br> cnt =       630432 <br> doing eig nx =          168  lwork =       282240 <br> minimum eigenvalues =   2.340401990423154E-012  4.332755873716145E-012 <br>  4.469738346934859E-012 <br> maximum eigenvalues =    8268465.72257646        5610773.31172101      <br>   28354.5920893493      <br> num eigs kept =          168 <br> numeigs =          168 <br> sphering the data ... <br>           1 Allocating variables ... <br>           1 : Initializing variables ... <br>           1 : block size =          128 <br>           1 : entering the main loop ... <br> iter     1 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.4073937085 nd =  0.0417212782, D =   0.11667E+00  0.11667E+00  ( 20.37 s,  11.3 h) <br> iter     2 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.2546004168 nd =  0.0281749957, D =   0.29315E+00  0.29315E+00  ( 20.49 s,  11.4 h) <br> iter     3 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1854670558 nd =  0.0559715513, D =   0.38966E+00  0.38966E+00  ( 20.78 s,  11.5 h) <br> iter     4 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1770409517 nd =  0.0719156264, D =   0.10315E+01  0.10315E+01  ( 20.39 s,  11.3 h) <br> iter     5 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1909737042 nd =  0.1097540006, D =   0.15539E+01  0.15539E+01  ( 20.24 s,  11.2 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter     6 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.2050429281 nd =  0.0855699321, D =   0.27637E+01  0.27637E+01  ( 20.21 s,  11.2 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter     7 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1763828642 nd =  0.0479559945, D =   0.28786E+01  0.28786E+01  ( 20.08 s,  11.1 h) <br> iter     8 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1652098711 nd =  0.0759974671, D =   0.28013E+01  0.28013E+01  ( 20.31 s,  11.2 h) <br> iter     9 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1548087828 nd =  0.0760115783, D =   0.28752E+01  0.28752E+01  ( 20.45 s,  11.3 h) <br> iter    10 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.1672225654 nd =  0.0875068694, D =   0.33162E+01  0.33162E+01  ( 20.49 s,  11.3 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    11 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.1334088411 nd =  0.0793673040, D =   0.30140E+01  0.30140E+01  ( 29.22 s,  16.1 h) <br> iter    12 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.1208248124 nd =  0.0893221749, D =   0.31189E+01  0.31189E+01  ( 20.55 s,  11.4 h) <br> iter    13 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.1208895496 nd =  0.1240688995, D =   0.31883E+01  0.31883E+01  ( 19.87 s,  11.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    14 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.1302510917 nd =  0.0946894512, D =   0.35648E+01  0.35648E+01  ( 20.18 s,  11.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    15 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.1184585053 nd =  0.1287931887, D =   0.34193E+01  0.34193E+01  ( 20.08 s,  11.1 h) <br> iter    16 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.1398538641 nd =  0.1132649105, D =   0.36706E+01  0.36706E+01  ( 20.17 s,  11.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    17 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0973511201 nd =  0.0761838783, D =   0.34916E+01  0.34916E+01  ( 19.80 s,  10.9 h) <br> iter    18 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0848865220 nd =  0.1374529379, D =   0.34764E+01  0.34764E+01  ( 20.14 s,  11.1 h) <br> iter    19 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.1118978858 nd =  0.1323449942, D =   0.35388E+01  0.35388E+01  ( 20.26 s,  11.2 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    20 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0947740999 nd =  0.1195005583, D =   0.35359E+01  0.35359E+01  ( 19.89 s,  10.9 h) <br> iter    21 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0807059207 nd =  0.1348198483, D =   0.35215E+01  0.35215E+01  ( 28.32 s,  15.6 h) <br> iter    22 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.1000579251 nd =  0.1428486702, D =   0.36146E+01  0.36146E+01  ( 20.01 s,  11.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    23 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0788334180 nd =  0.1387814315, D =   0.36210E+01  0.36210E+01  ( 20.22 s,  11.1 h) <br> iter    24 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0994448451 nd =  0.1703862846, D =   0.36623E+01  0.36623E+01  ( 19.91 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    25 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0629537917 nd =  0.1015846576, D =   0.36375E+01  0.36375E+01  ( 19.76 s,  10.8 h) <br> iter    26 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0568416712 nd =  0.1879900124, D =   0.36497E+01  0.36497E+01  ( 19.98 s,  11.0 h) <br> iter    27 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0847027453 nd =  0.2128018174, D =   0.37045E+01  0.37045E+01  ( 19.84 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    28 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0713710983 nd =  0.1767929582, D =   0.37060E+01  0.37060E+01  ( 19.80 s,  10.8 h) <br> iter    29 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0657822061 nd =  0.1910606040, D =   0.37221E+01  0.37221E+01  ( 19.54 s,  10.7 h) <br> iter    30 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0802049007 nd =  0.2219913203, D =   0.37446E+01  0.37446E+01  ( 19.98 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    31 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0779892906 nd =  0.1809254372, D =   0.37680E+01  0.37680E+01  ( 28.04 s,  15.3 h) <br> iter    32 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0621807587 nd =  0.1861195406, D =   0.37677E+01  0.37677E+01  ( 20.06 s,  11.0 h) <br> iter    33 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0760408010 nd =  0.2156432185, D =   0.37985E+01  0.37985E+01  ( 20.08 s,  11.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    34 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0514038328 nd =  0.1434647028, D =   0.37839E+01  0.37839E+01  ( 20.42 s,  11.2 h) <br> iter    35 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0431417630 nd =  0.1700906516, D =   0.37873E+01  0.37873E+01  ( 20.10 s,  11.0 h) <br> iter    36 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0463114756 nd =  0.2484342614, D =   0.37999E+01  0.37999E+01  ( 20.37 s,  11.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    37 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0640113034 nd =  0.2882809805, D =   0.38091E+01  0.38091E+01  ( 20.12 s,  11.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    38 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0597580305 nd =  0.2244267933, D =   0.38215E+01  0.38215E+01  ( 20.22 s,  11.0 h) <br> iter    39 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0515608016 nd =  0.2464267322, D =   0.38180E+01  0.38180E+01  ( 20.25 s,  11.0 h) <br> iter    40 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0585260586 nd =  0.2702749063, D =   0.38327E+01  0.38327E+01  ( 20.19 s,  11.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    41 lrate =  0.0031250000 LL =  -1.0353693494 nd =  0.1342501202, D =   0.38232E+01  0.38232E+01  ( 28.28 s,  15.4 h) <br> iter    42 lrate =  0.0031250000 LL =  -1.0277671209 nd =  0.2113452845, D =   0.38262E+01  0.38262E+01  ( 19.92 s,  10.8 h) <br> iter    43 lrate =  0.0031250000 LL =  -1.0323284214 nd =  0.3996641530, D =   0.38315E+01  0.38315E+01  ( 20.16 s,  11.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    44 lrate =  0.0031250000 LL =  -1.0590903023 nd =  0.3904356001, D =   0.38447E+01  0.38447E+01  ( 20.03 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    45 lrate =  0.0031250000 LL =  -1.0624355311 nd =  0.3504021215, D =   0.38457E+01  0.38457E+01  ( 20.12 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    46 lrate =  0.0015625000 LL =  -1.0359995562 nd =  0.2144237307, D =   0.38404E+01  0.38404E+01  ( 20.22 s,  11.0 h) <br> iter    47 lrate =  0.0015625000 LL =  -1.0243324193 nd =  0.2074327631, D =   0.38405E+01  0.38405E+01  ( 20.02 s,  10.9 h) <br> iter    48 lrate =  0.0015625000 LL =  -1.0183631815 nd =  0.3142810573, D =   0.38420E+01  0.38420E+01  ( 20.26 s,  11.0 h) <br> iter    49 lrate =  0.0015625000 LL =  -1.0248452387 nd =  0.4588770336, D =   0.38440E+01  0.38440E+01  ( 20.20 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    50 lrate =  0.0015625000 LL =  -1.0364594655 nd =  0.0047159036, D =   0.38485E+01  0.38485E+01  ( 20.69 s,  11.2 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Starting Newton ... setting numdecs to 0 <br> iter    51 lrate =  0.0015625000 LL =  -1.0320050862 nd =  0.0044451049, D =   0.38485E+01  0.38485E+01  ( 29.23 s,  15.8 h) <br> iter    52 lrate =  0.0031250000 LL =  -1.0312354749 nd =  0.0043051817, D =   0.38486E+01  0.38486E+01  ( 20.86 s,  11.3 h) <br> iter    53 lrate =  0.0062500000 LL =  -1.0308789796 nd =  0.0042352594, D =   0.38488E+01  0.38488E+01  ( 20.78 s,  11.2 h) <br> iter    54 lrate =  0.0125000000 LL =  -1.0305564039 nd =  0.0042070557, D =   0.38491E+01  0.38491E+01  ( 21.06 s,  11.4 h) <br> iter    55 lrate =  0.0250000000 LL =  -1.0301012210 nd =  0.0041920531, D =   0.38499E+01  0.38499E+01  ( 20.86 s,  11.3 h) <br> iter    56 lrate =  0.0500000000 LL =  -1.0292948277 nd =  0.0041716566, D =   0.38515E+01  0.38515E+01  ( 20.86 s,  11.3 h) <br> iter    57 lrate =  0.1000000000 LL =  -1.0277690069 nd =  0.0041343027, D =   0.38551E+01  0.38551E+01  ( 21.08 s,  11.4 h) <br> iter    58 lrate =  0.2000000000 LL =  -1.0248073390 nd =  0.0040922931, D =   0.38636E+01  0.38636E+01  ( 20.89 s,  11.3 h) <br> iter    59 lrate =  0.3000000000 LL =  -1.0204110450 nd =  0.0040799800, D =   0.38788E+01  0.38788E+01  ( 20.96 s,  11.3 h) <br> iter    60 lrate =  0.4000000000 LL =  -1.0146195799 nd =  0.0041009701, D =   0.39020E+01  0.39020E+01  ( 20.82 s,  11.2 h) <br> iter    61 lrate =  0.5000000000 LL =  -1.0075630392 nd =  0.0041335421, D =   0.39324E+01  0.39324E+01  ( 29.10 s,  15.7 h) <br> iter    62 lrate =  0.6000000000 LL =  -0.9994666758 nd =  0.0041488883, D =   0.39670E+01  0.39670E+01  ( 20.75 s,  11.2 h) <br> iter    63 lrate =  0.7000000000 LL =  -0.9908949394 nd =  0.0038125239, D =   0.40012E+01  0.40012E+01  ( 20.85 s,  11.2 h) <br> iter    64 lrate =  0.8000000000 LL =  -0.9834338586 nd =  0.0032500244, D =   0.40312E+01  0.40312E+01  ( 20.80 s,  11.2 h) <br> iter    65 lrate =  0.9000000000 LL =  -0.9781875109 nd =  0.0039872041, D =   0.40554E+01  0.40554E+01  ( 21.23 s,  11.4 h) <br> iter    66 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9726503246 nd =  0.0035749790, D =   0.40753E+01  0.40753E+01  ( 21.06 s,  11.3 h) <br> iter    67 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9713177037 nd =  0.0066709104, D =   0.40899E+01  0.40899E+01  ( 21.11 s,  11.3 h) <br> iter    68 lrate =  1.0000000000 LL =  -1.0269324609 nd =  0.0046870632, D =   0.49971E+01  0.49971E+01  ( 21.04 s,  11.3 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    69 lrate =  0.6000000000 LL =  -0.9892639383 nd =  0.0038633466, D =   0.50244E+01  0.50244E+01  ( 21.03 s,  11.3 h) <br> iter    70 lrate =  0.7000000000 LL =  -0.9851046495 nd =  0.0031930683, D =   0.50002E+01  0.50002E+01  ( 20.58 s,  11.0 h) <br> iter    71 lrate =  0.8000000000 LL =  -0.9828993216 nd =  0.0036588309, D =   0.50025E+01  0.50025E+01  ( 29.01 s,  15.5 h) <br> iter    72 lrate =  0.9000000000 LL =  -0.9782784946 nd =  0.0034000063, D =   0.49874E+01  0.49874E+01  ( 20.78 s,  11.1 h) <br> iter    73 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9692582080 nd =  0.0043235255, D =   0.49968E+01  0.49968E+01  ( 20.98 s,  11.2 h) <br> iter    74 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9668761930 nd =  0.0038626338, D =   0.49924E+01  0.49924E+01  ( 21.10 s,  11.3 h) <br> iter    75 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9608215468 nd =  0.0048297383, D =   0.50020E+01  0.50020E+01  ( 20.80 s,  11.1 h) <br> iter    76 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9605851167 nd =  0.0046752279, D =   0.50006E+01  0.50006E+01  ( 20.75 s,  11.1 h) <br> iter    77 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9587708220 nd =  0.0049920315, D =   0.50015E+01  0.50015E+01  ( 20.84 s,  11.1 h) <br> iter    78 lrate =  1.0000000000 LL =  -0.9599862170 nd =  0.0050182731, D =   0.50029E+01  0.50029E+01  ( 20.88 s,  11.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    79 lrate =  0.6000000000 LL =  -0.9560292715 nd =  0.0039443959, D =   0.49643E+01  0.49643E+01  ( 21.12 s,  11.3 h) <br> iter    80 lrate =  0.7000000000 LL =  -0.9558902166 nd =  0.0025347149, D =   0.48879E+01  0.48879E+01  ( 21.16 s,  11.3 h) <br> iter    81 lrate =  0.8000000000 LL =  -0.9541807097 nd =  0.0042250807, D =   0.48611E+01  0.48611E+01  ( 29.23 s,  15.6 h) <br> iter    82 lrate =  0.9000000000 LL =  -0.9613129981 nd =  0.0027321315, D =   0.48380E+01  0.48380E+01  ( 21.13 s,  11.3 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter    83 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9555415931 nd =  0.0027673602, D =   0.48304E+01  0.48304E+01  ( 20.87 s,  11.1 h) <br> iter    84 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9523516686 nd =  0.0018985454, D =   0.48243E+01  0.48243E+01  ( 21.11 s,  11.2 h) <br> iter    85 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9519685148 nd =  0.0021264834, D =   0.48192E+01  0.48192E+01  ( 20.91 s,  11.1 h) <br> iter    86 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9508302400 nd =  0.0019119893, D =   0.48140E+01  0.48140E+01  ( 20.89 s,  11.1 h) <br> iter    87 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9504268561 nd =  0.0020179086, D =   0.48082E+01  0.48082E+01  ( 20.86 s,  11.1 h) <br> iter    88 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9498239402 nd =  0.0020626767, D =   0.48022E+01  0.48022E+01  ( 21.13 s,  11.2 h) <br> iter    89 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9495369985 nd =  0.0019304021, D =   0.47953E+01  0.47953E+01  ( 21.11 s,  11.2 h) <br> iter    90 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9491032067 nd =  0.0023772688, D =   0.47884E+01  0.47884E+01  ( 20.92 s,  11.1 h) <br> iter    91 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9488991111 nd =  0.0018517776, D =   0.47805E+01  0.47805E+01  ( 29.46 s,  15.6 h) <br> iter    92 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9485526896 nd =  0.0025445047, D =   0.47727E+01  0.47727E+01  ( 20.97 s,  11.1 h) <br> iter    93 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9483361418 nd =  0.0018076301, D =   0.47639E+01  0.47639E+01  ( 21.00 s,  11.1 h) <br> iter    94 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9479911835 nd =  0.0028196416, D =   0.47555E+01  0.47555E+01  ( 20.95 s,  11.1 h) <br> iter    95 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9479433092 nd =  0.0017918194, D =   0.47457E+01  0.47457E+01  ( 20.97 s,  11.1 h) <br> iter    96 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9475027814 nd =  0.0032973742, D =   0.47369E+01  0.47369E+01  ( 20.88 s,  11.0 h) <br> iter    97 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9471462068 nd =  0.0018718305, D =   0.47261E+01  0.47261E+01  ( 21.24 s,  11.2 h) <br> iter    98 lrate =  0.5000000000 LL =  -0.9471524551 nd =  0.0041798813, D =   0.47171E+01  0.47171E+01  ( 20.93 s,  11.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter    99 lrate =  0.3500000000 LL =  -0.9465559707 nd =  0.0019468735, D =   0.47093E+01  0.47093E+01  ( 21.02 s,  11.1 h) <br> iter   100 lrate =  0.4500000000 LL =  -0.9465861091 nd =  0.0038451279, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 21.04 s,  11.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   101 lrate =  0.2250000000 LL =  -0.9470472943 nd =  0.0042087620, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 29.26 s,  15.4 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   102 lrate =  0.1125000000 LL =  -0.9470161535 nd =  0.0042568034, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 20.88 s,  11.0 h) <br> iter   103 lrate =  0.1125000000 LL =  -0.9469902661 nd =  0.0042774226, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 20.94 s,  11.0 h) <br> iter   104 lrate =  0.1125000000 LL =  -0.9469657642 nd =  0.0042889203, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 20.95 s,  11.0 h) <br> iter   105 lrate =  0.1125000000 LL =  -0.9469425395 nd =  0.0042954260, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 20.93 s,  11.0 h) <br> iter   106 lrate =  0.1125000000 LL =  -0.9469193680 nd =  0.0042988399, D =   0.47008E+01  0.47008E+01  ( 21.10 s,  11.1 h) <br> iter   107 lrate =  0.2125000000 LL =  -0.9460385454 nd =  0.0026189162, D =   0.46965E+01  0.46965E+01  ( 21.00 s,  11.0 h) <br> iter   108 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9460968003 nd =  0.0032619186, D =   0.46916E+01  0.46916E+01  ( 20.72 s,  10.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   109 lrate =  0.2250000000 LL =  -0.9459886842 nd =  0.0028993443, D =   0.46871E+01  0.46871E+01  ( 20.80 s,  10.9 h) <br> iter   110 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9458943246 nd =  0.0029671283, D =   0.46822E+01  0.46822E+01  ( 20.66 s,  10.8 h) <br> iter   111 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9458101691 nd =  0.0028815231, D =   0.46772E+01  0.46772E+01  ( 29.34 s,  15.4 h) <br> iter   112 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9456949570 nd =  0.0029777480, D =   0.46722E+01  0.46722E+01  ( 21.06 s,  11.0 h) <br> iter   113 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9456085658 nd =  0.0028812156, D =   0.46672E+01  0.46672E+01  ( 21.00 s,  11.0 h) <br> iter   114 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9454918595 nd =  0.0030012123, D =   0.46622E+01  0.46622E+01  ( 21.06 s,  11.0 h) <br> iter   115 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9454150773 nd =  0.0028706091, D =   0.46571E+01  0.46571E+01  ( 20.72 s,  10.8 h) <br> iter   116 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9453121874 nd =  0.0029996748, D =   0.46521E+01  0.46521E+01  ( 20.77 s,  10.9 h) <br> iter   117 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9452401594 nd =  0.0028714829, D =   0.46471E+01  0.46471E+01  ( 20.97 s,  11.0 h) <br> iter   118 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9451211768 nd =  0.0030325201, D =   0.46421E+01  0.46421E+01  ( 20.31 s,  10.6 h) <br> iter   119 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9450547471 nd =  0.0028503287, D =   0.46371E+01  0.46371E+01  ( 20.73 s,  10.8 h) <br> iter   120 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9449543952 nd =  0.0030260866, D =   0.46321E+01  0.46321E+01  ( 21.17 s,  11.1 h) <br> iter   121 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9448900245 nd =  0.0028527939, D =   0.46271E+01  0.46271E+01  ( 29.39 s,  15.3 h) <br> iter   122 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9447662840 nd =  0.0030704221, D =   0.46222E+01  0.46222E+01  ( 20.83 s,  10.9 h) <br> iter   123 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9447118412 nd =  0.0028206918, D =   0.46172E+01  0.46172E+01  ( 20.92 s,  10.9 h) <br> iter   124 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9446049311 nd =  0.0030765426, D =   0.46123E+01  0.46123E+01  ( 20.79 s,  10.8 h) <br> iter   125 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9445553134 nd =  0.0028111300, D =   0.46074E+01  0.46074E+01  ( 20.90 s,  10.9 h) <br> iter   126 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9444203224 nd =  0.0031415255, D =   0.46026E+01  0.46026E+01  ( 21.16 s,  11.0 h) <br> iter   127 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9443776144 nd =  0.0027730377, D =   0.45978E+01  0.45978E+01  ( 20.84 s,  10.8 h) <br> iter   128 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9442626648 nd =  0.0031560210, D =   0.45930E+01  0.45930E+01  ( 21.03 s,  10.9 h) <br> iter   129 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9442326422 nd =  0.0027456563, D =   0.45883E+01  0.45883E+01  ( 20.51 s,  10.7 h) <br> iter   130 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9440825309 nd =  0.0032420905, D =   0.45837E+01  0.45837E+01  ( 21.01 s,  10.9 h) <br> iter   131 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9440501438 nd =  0.0027077545, D =   0.45790E+01  0.45790E+01  ( 29.30 s,  15.2 h) <br> iter   132 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9439173315 nd =  0.0032991712, D =   0.45745E+01  0.45745E+01  ( 20.83 s,  10.8 h) <br> iter   133 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9438997279 nd =  0.0026508618, D =   0.45700E+01  0.45700E+01  ( 21.14 s,  11.0 h) <br> iter   134 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9437552395 nd =  0.0033730209, D =   0.45657E+01  0.45657E+01  ( 20.70 s,  10.7 h) <br> iter   135 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9437254259 nd =  0.0026166727, D =   0.45613E+01  0.45613E+01  ( 20.81 s,  10.8 h) <br> iter   136 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9435955833 nd =  0.0034070143, D =   0.45571E+01  0.45571E+01  ( 20.86 s,  10.8 h) <br> iter   137 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9435643168 nd =  0.0026082042, D =   0.45530E+01  0.45530E+01  ( 20.58 s,  10.7 h) <br> iter   138 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9434277586 nd =  0.0034319564, D =   0.45490E+01  0.45490E+01  ( 20.65 s,  10.7 h) <br> iter   139 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9433791381 nd =  0.0026092500, D =   0.45451E+01  0.45451E+01  ( 21.19 s,  11.0 h) <br> iter   140 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9432621324 nd =  0.0034428781, D =   0.45413E+01  0.45413E+01  ( 21.21 s,  11.0 h) <br> iter   141 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9432208498 nd =  0.0025940365, D =   0.45376E+01  0.45376E+01  ( 28.97 s,  15.0 h) <br> iter   142 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9431058517 nd =  0.0034488619, D =   0.45341E+01  0.45341E+01  ( 20.83 s,  10.8 h) <br> iter   143 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9430712166 nd =  0.0025714644, D =   0.45306E+01  0.45306E+01  ( 20.83 s,  10.7 h) <br> iter   144 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9429453900 nd =  0.0034862189, D =   0.45272E+01  0.45272E+01  ( 20.93 s,  10.8 h) <br> iter   145 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9429006243 nd =  0.0025630214, D =   0.45239E+01  0.45239E+01  ( 21.02 s,  10.8 h) <br> iter   146 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9427942272 nd =  0.0034807780, D =   0.45207E+01  0.45207E+01  ( 20.85 s,  10.7 h) <br> iter   147 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9427671093 nd =  0.0025344437, D =   0.45176E+01  0.45176E+01  ( 20.89 s,  10.8 h) <br> iter   148 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9426405995 nd =  0.0035285100, D =   0.45145E+01  0.45145E+01  ( 21.16 s,  10.9 h) <br> iter   149 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9425947282 nd =  0.0025311830, D =   0.45115E+01  0.45115E+01  ( 20.95 s,  10.8 h) <br> iter   150 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9424960318 nd =  0.0035134556, D =   0.45086E+01  0.45086E+01  ( 20.86 s,  10.7 h) <br> iter   151 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9424681103 nd =  0.0025105786, D =   0.45057E+01  0.45057E+01  ( 29.01 s,  14.9 h) <br> iter   152 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9423483172 nd =  0.0035578831, D =   0.45028E+01  0.45028E+01  ( 21.00 s,  10.8 h) <br> iter   153 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9422925860 nd =  0.0025323367, D =   0.44999E+01  0.44999E+01  ( 20.82 s,  10.7 h) <br> iter   154 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9422183711 nd =  0.0035010175, D =   0.44970E+01  0.44970E+01  ( 20.97 s,  10.8 h) <br> iter   155 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9422103726 nd =  0.0024967242, D =   0.44939E+01  0.44939E+01  ( 21.44 s,  11.0 h) <br> iter   156 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9420742301 nd =  0.0036189527, D =   0.44909E+01  0.44909E+01  ( 20.80 s,  10.7 h) <br> iter   157 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9419743668 nd =  0.0025731644, D =   0.44877E+01  0.44877E+01  ( 21.15 s,  10.8 h) <br> iter   158 lrate =  0.2500000000 LL =  -0.9419751403 nd =  0.0034317088, D =   0.44845E+01  0.44845E+01  ( 21.05 s,  10.8 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   159 lrate =  0.2250000000 LL =  -0.9419898791 nd =  0.0027267148, D =   0.44815E+01  0.44815E+01  ( 20.70 s,  10.6 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   160 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9421264063 nd =  0.0039733252, D =   0.44798E+01  0.44798E+01  ( 20.97 s,  10.7 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   161 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9419316466 nd =  0.0036427167, D =   0.44782E+01  0.44782E+01  ( 29.41 s,  15.0 h) <br> iter   162 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9419483825 nd =  0.0036878273, D =   0.44765E+01  0.44765E+01  ( 20.95 s,  10.7 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   163 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9419206952 nd =  0.0036414985, D =   0.44748E+01  0.44748E+01  ( 20.80 s,  10.6 h) <br> iter   164 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9418952515 nd =  0.0036533893, D =   0.44731E+01  0.44731E+01  ( 20.80 s,  10.6 h) <br> iter   165 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9418665543 nd =  0.0036393482, D =   0.44715E+01  0.44715E+01  ( 20.89 s,  10.6 h) <br> iter   166 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9418357660 nd =  0.0036527625, D =   0.44698E+01  0.44698E+01  ( 20.68 s,  10.5 h) <br> iter   167 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9418074068 nd =  0.0036393243, D =   0.44681E+01  0.44681E+01  ( 21.00 s,  10.7 h) <br> iter   168 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9417768436 nd =  0.0036547645, D =   0.44664E+01  0.44664E+01  ( 21.14 s,  10.8 h) <br> iter   169 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9417491507 nd =  0.0036400994, D =   0.44647E+01  0.44647E+01  ( 20.97 s,  10.7 h) <br> iter   170 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9417190255 nd =  0.0036572519, D =   0.44630E+01  0.44630E+01  ( 21.00 s,  10.7 h) <br> iter   171 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9416918629 nd =  0.0036413038, D =   0.44613E+01  0.44613E+01  ( 29.25 s,  14.9 h) <br> iter   172 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9416621331 nd =  0.0036597075, D =   0.44596E+01  0.44596E+01  ( 21.23 s,  10.8 h) <br> iter   173 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9416354603 nd =  0.0036425395, D =   0.44580E+01  0.44580E+01  ( 20.95 s,  10.6 h) <br> iter   174 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9416060514 nd =  0.0036621294, D =   0.44563E+01  0.44563E+01  ( 20.79 s,  10.5 h) <br> iter   175 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9415799859 nd =  0.0036437334, D =   0.44546E+01  0.44546E+01  ( 20.99 s,  10.6 h) <br> iter   176 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9415509184 nd =  0.0036644241, D =   0.44529E+01  0.44529E+01  ( 20.75 s,  10.5 h) <br> iter   177 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9415253897 nd =  0.0036449916, D =   0.44512E+01  0.44512E+01  ( 20.97 s,  10.6 h) <br> iter   178 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9414965594 nd =  0.0036666196, D =   0.44496E+01  0.44496E+01  ( 21.01 s,  10.6 h) <br> iter   179 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9414716297 nd =  0.0036464899, D =   0.44479E+01  0.44479E+01  ( 20.67 s,  10.5 h) <br> iter   180 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9414430331 nd =  0.0036685543, D =   0.44462E+01  0.44462E+01  ( 20.73 s,  10.5 h) <br> iter   181 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9414186593 nd =  0.0036481941, D =   0.44446E+01  0.44446E+01  ( 29.22 s,  14.8 h) <br> iter   182 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9413902620 nd =  0.0036705580, D =   0.44429E+01  0.44429E+01  ( 20.87 s,  10.5 h) <br> iter   183 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9413664653 nd =  0.0036501419, D =   0.44413E+01  0.44413E+01  ( 20.94 s,  10.6 h) <br> iter   184 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9413381239 nd =  0.0036727155, D =   0.44396E+01  0.44396E+01  ( 21.16 s,  10.7 h) <br> iter   185 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9413149257 nd =  0.0036522801, D =   0.44380E+01  0.44380E+01  ( 20.75 s,  10.5 h) <br> iter   186 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9412867822 nd =  0.0036749521, D =   0.44363E+01  0.44363E+01  ( 20.97 s,  10.6 h) <br> iter   187 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9412642051 nd =  0.0036542338, D =   0.44347E+01  0.44347E+01  ( 20.55 s,  10.3 h) <br> iter   188 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9412362576 nd =  0.0036771348, D =   0.44331E+01  0.44331E+01  ( 20.82 s,  10.5 h) <br> iter   189 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9412143425 nd =  0.0036561192, D =   0.44315E+01  0.44315E+01  ( 20.97 s,  10.5 h) <br> iter   190 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9411865980 nd =  0.0036794461, D =   0.44298E+01  0.44298E+01  ( 20.77 s,  10.4 h) <br> iter   191 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9411653075 nd =  0.0036578859, D =   0.44282E+01  0.44282E+01  ( 29.25 s,  14.7 h) <br> iter   192 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9411377637 nd =  0.0036819075, D =   0.44266E+01  0.44266E+01  ( 20.66 s,  10.4 h) <br> iter   193 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9411170160 nd =  0.0036595945, D =   0.44250E+01  0.44250E+01  ( 20.85 s,  10.5 h) <br> iter   194 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9410896288 nd =  0.0036847084, D =   0.44234E+01  0.44234E+01  ( 20.68 s,  10.4 h) <br> iter   195 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9410694745 nd =  0.0036620183, D =   0.44218E+01  0.44218E+01  ( 20.97 s,  10.5 h) <br> iter   196 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9410421243 nd =  0.0036885330, D =   0.44202E+01  0.44202E+01  ( 20.87 s,  10.5 h) <br> iter   197 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9410224352 nd =  0.0036648621, D =   0.44186E+01  0.44186E+01  ( 20.90 s,  10.5 h) <br> iter   198 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9409951884 nd =  0.0036929973, D =   0.44171E+01  0.44171E+01  ( 20.72 s,  10.4 h) <br> iter   199 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9409760094 nd =  0.0036672139, D =   0.44155E+01  0.44155E+01  ( 21.08 s,  10.5 h) <br> iter   200 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9409489656 nd =  0.0036970475, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 20.69 s,  10.3 h) <br> iter   201 lrate =  0.1250000000 LL =  -0.9414716660 nd =  0.0043050386, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 29.15 s,  14.6 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   202 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9414676208 nd =  0.0043030065, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 20.65 s,  10.3 h) <br> iter   203 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9414641830 nd =  0.0043004921, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 20.93 s,  10.4 h) <br> iter   204 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9414611072 nd =  0.0042976618, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 20.82 s,  10.4 h) <br> iter   205 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9414582956 nd =  0.0042948027, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 20.71 s,  10.3 h) <br> iter   206 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9414556980 nd =  0.0042919845, D =   0.44139E+01  0.44139E+01  ( 20.89 s,  10.4 h) <br> iter   207 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410765785 nd =  0.0041605651, D =   0.44132E+01  0.44132E+01  ( 20.71 s,  10.3 h) <br> iter   208 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410733529 nd =  0.0041781811, D =   0.44124E+01  0.44124E+01  ( 20.73 s,  10.3 h) <br> iter   209 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410594732 nd =  0.0041785611, D =   0.44116E+01  0.44116E+01  ( 20.79 s,  10.3 h) <br> iter   210 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410474053 nd =  0.0041799626, D =   0.44109E+01  0.44109E+01  ( 20.90 s,  10.4 h) <br> iter   211 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410354060 nd =  0.0041814985, D =   0.44101E+01  0.44101E+01  ( 29.24 s,  14.5 h) <br> iter   212 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410234938 nd =  0.0041830111, D =   0.44094E+01  0.44094E+01  ( 20.83 s,  10.3 h) <br> iter   213 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9410116244 nd =  0.0041845705, D =   0.44086E+01  0.44086E+01  ( 20.75 s,  10.3 h) <br> iter   214 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409998181 nd =  0.0041860781, D =   0.44078E+01  0.44078E+01  ( 20.86 s,  10.3 h) <br> iter   215 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409880627 nd =  0.0041875634, D =   0.44071E+01  0.44071E+01  ( 20.76 s,  10.3 h) <br> iter   216 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409763362 nd =  0.0041890832, D =   0.44063E+01  0.44063E+01  ( 20.53 s,  10.2 h) <br> iter   217 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409646642 nd =  0.0041906718, D =   0.44056E+01  0.44056E+01  ( 20.69 s,  10.2 h) <br> iter   218 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409530264 nd =  0.0041922995, D =   0.44048E+01  0.44048E+01  ( 21.16 s,  10.5 h) <br> iter   219 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409414269 nd =  0.0041939948, D =   0.44041E+01  0.44041E+01  ( 21.03 s,  10.4 h) <br> iter   220 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409298811 nd =  0.0041956995, D =   0.44033E+01  0.44033E+01  ( 21.10 s,  10.4 h) <br> iter   221 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409183759 nd =  0.0041974949, D =   0.44026E+01  0.44026E+01  ( 29.46 s,  14.6 h) <br> iter   222 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9409068963 nd =  0.0041993466, D =   0.44018E+01  0.44018E+01  ( 21.05 s,  10.4 h) <br> iter   223 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408954590 nd =  0.0042012536, D =   0.44011E+01  0.44011E+01  ( 21.01 s,  10.4 h) <br> iter   224 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408840458 nd =  0.0042030737, D =   0.44003E+01  0.44003E+01  ( 20.88 s,  10.3 h) <br> iter   225 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408726790 nd =  0.0042047948, D =   0.43996E+01  0.43996E+01  ( 20.95 s,  10.3 h) <br> iter   226 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408613470 nd =  0.0042063854, D =   0.43988E+01  0.43988E+01  ( 20.81 s,  10.3 h) <br> iter   227 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408500705 nd =  0.0042078566, D =   0.43981E+01  0.43981E+01  ( 20.81 s,  10.2 h) <br> iter   228 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408388339 nd =  0.0042092124, D =   0.43974E+01  0.43974E+01  ( 20.87 s,  10.3 h) <br> iter   229 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408276429 nd =  0.0042104860, D =   0.43966E+01  0.43966E+01  ( 20.95 s,  10.3 h) <br> iter   230 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408164896 nd =  0.0042117409, D =   0.43959E+01  0.43959E+01  ( 20.94 s,  10.3 h) <br> iter   231 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9408053477 nd =  0.0042130796, D =   0.43951E+01  0.43951E+01  ( 28.85 s,  14.2 h) <br> iter   232 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407942351 nd =  0.0042148187, D =   0.43944E+01  0.43944E+01  ( 21.02 s,  10.3 h) <br> iter   233 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407831329 nd =  0.0042170931, D =   0.43937E+01  0.43937E+01  ( 20.78 s,  10.2 h) <br> iter   234 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407720008 nd =  0.0042197715, D =   0.43929E+01  0.43929E+01  ( 20.85 s,  10.2 h) <br> iter   235 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407608507 nd =  0.0042225851, D =   0.43922E+01  0.43922E+01  ( 20.86 s,  10.2 h) <br> iter   236 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407497211 nd =  0.0042253529, D =   0.43915E+01  0.43915E+01  ( 20.72 s,  10.2 h) <br> iter   237 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407386187 nd =  0.0042278475, D =   0.43907E+01  0.43907E+01  ( 20.93 s,  10.3 h) <br> iter   238 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407275489 nd =  0.0042298574, D =   0.43900E+01  0.43900E+01  ( 20.93 s,  10.2 h) <br> iter   239 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407165378 nd =  0.0042314679, D =   0.43893E+01  0.43893E+01  ( 20.61 s,  10.1 h) <br> iter   240 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9407055806 nd =  0.0042327731, D =   0.43885E+01  0.43885E+01  ( 20.69 s,  10.1 h) <br> iter   241 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406946641 nd =  0.0042339499, D =   0.43878E+01  0.43878E+01  ( 29.28 s,  14.3 h) <br> iter   242 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406837760 nd =  0.0042350891, D =   0.43871E+01  0.43871E+01  ( 20.83 s,  10.2 h) <br> iter   243 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406728994 nd =  0.0042363783, D =   0.43863E+01  0.43863E+01  ( 21.06 s,  10.3 h) <br> iter   244 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406620338 nd =  0.0042378098, D =   0.43856E+01  0.43856E+01  ( 20.86 s,  10.2 h) <br> iter   245 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406511996 nd =  0.0042393537, D =   0.43849E+01  0.43849E+01  ( 20.71 s,  10.1 h) <br> iter   246 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406403691 nd =  0.0042409674, D =   0.43842E+01  0.43842E+01  ( 20.49 s,  10.0 h) <br> iter   247 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406295490 nd =  0.0042425578, D =   0.43834E+01  0.43834E+01  ( 20.75 s,  10.1 h) <br> iter   248 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406187535 nd =  0.0042440660, D =   0.43827E+01  0.43827E+01  ( 20.84 s,  10.1 h) <br> iter   249 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9406079732 nd =  0.0042454766, D =   0.43820E+01  0.43820E+01  ( 20.77 s,  10.1 h) <br> iter   250 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405972216 nd =  0.0042467120, D =   0.43813E+01  0.43813E+01  ( 20.77 s,  10.1 h) <br> iter   251 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405864945 nd =  0.0042478340, D =   0.43805E+01  0.43805E+01  ( 29.32 s,  14.2 h) <br> iter   252 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405757907 nd =  0.0042490412, D =   0.43798E+01  0.43798E+01  ( 20.87 s,  10.1 h) <br> iter   253 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405651091 nd =  0.0042504759, D =   0.43791E+01  0.43791E+01  ( 20.69 s,  10.0 h) <br> iter   254 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405544089 nd =  0.0042520685, D =   0.43784E+01  0.43784E+01  ( 20.94 s,  10.2 h) <br> iter   255 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405437177 nd =  0.0042536815, D =   0.43777E+01  0.43777E+01  ( 20.99 s,  10.2 h) <br> iter   256 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405330415 nd =  0.0042553237, D =   0.43769E+01  0.43769E+01  ( 21.05 s,  10.2 h) <br> iter   257 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405223839 nd =  0.0042569680, D =   0.43762E+01  0.43762E+01  ( 20.86 s,  10.1 h) <br> iter   258 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405117591 nd =  0.0042586084, D =   0.43755E+01  0.43755E+01  ( 20.79 s,  10.1 h) <br> iter   259 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9405011554 nd =  0.0042601888, D =   0.43748E+01  0.43748E+01  ( 20.58 s,  10.0 h) <br> iter   260 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404905637 nd =  0.0042616147, D =   0.43741E+01  0.43741E+01  ( 20.75 s,  10.0 h) <br> iter   261 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404800082 nd =  0.0042629830, D =   0.43733E+01  0.43733E+01  ( 29.53 s,  14.3 h) <br> iter   262 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404694503 nd =  0.0042642939, D =   0.43726E+01  0.43726E+01  ( 21.04 s,  10.2 h) <br> iter   263 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404589269 nd =  0.0042655824, D =   0.43719E+01  0.43719E+01  ( 20.71 s,  10.0 h) <br> iter   264 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404484480 nd =  0.0042667035, D =   0.43712E+01  0.43712E+01  ( 20.74 s,  10.0 h) <br> iter   265 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404379693 nd =  0.0042676495, D =   0.43705E+01  0.43705E+01  ( 20.93 s,  10.1 h) <br> iter   266 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404274902 nd =  0.0042685778, D =   0.43698E+01  0.43698E+01  ( 20.59 s,   9.9 h) <br> iter   267 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404170419 nd =  0.0042695496, D =   0.43691E+01  0.43691E+01  ( 20.68 s,  10.0 h) <br> iter   268 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9404066041 nd =  0.0042707230, D =   0.43684E+01  0.43684E+01  ( 20.98 s,  10.1 h) <br> iter   269 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403961509 nd =  0.0042722057, D =   0.43676E+01  0.43676E+01  ( 20.70 s,  10.0 h) <br> iter   270 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403857167 nd =  0.0042738830, D =   0.43669E+01  0.43669E+01  ( 21.17 s,  10.2 h) <br> iter   271 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403752616 nd =  0.0042756406, D =   0.43662E+01  0.43662E+01  ( 29.26 s,  14.1 h) <br> iter   272 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403647962 nd =  0.0042773131, D =   0.43655E+01  0.43655E+01  ( 21.00 s,  10.1 h) <br> iter   273 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403543371 nd =  0.0042787935, D =   0.43648E+01  0.43648E+01  ( 20.77 s,  10.0 h) <br> iter   274 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403438975 nd =  0.0042801569, D =   0.43641E+01  0.43641E+01  ( 20.43 s,   9.8 h) <br> iter   275 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403334746 nd =  0.0042814975, D =   0.43634E+01  0.43634E+01  ( 21.06 s,  10.1 h) <br> iter   276 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403230845 nd =  0.0042827896, D =   0.43627E+01  0.43627E+01  ( 20.88 s,  10.0 h) <br> iter   277 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403127026 nd =  0.0042838543, D =   0.43620E+01  0.43620E+01  ( 21.05 s,  10.1 h) <br> iter   278 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403023540 nd =  0.0042847719, D =   0.43613E+01  0.43613E+01  ( 20.96 s,  10.0 h) <br> iter   279 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402920294 nd =  0.0042856222, D =   0.43606E+01  0.43606E+01  ( 20.85 s,  10.0 h) <br> iter   280 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402817233 nd =  0.0042865101, D =   0.43599E+01  0.43599E+01  ( 20.85 s,  10.0 h) <br> iter   281 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402714337 nd =  0.0042874936, D =   0.43592E+01  0.43592E+01  ( 29.36 s,  14.0 h) <br> iter   282 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402611596 nd =  0.0042885598, D =   0.43585E+01  0.43585E+01  ( 20.79 s,   9.9 h) <br> iter   283 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402509178 nd =  0.0042896374, D =   0.43578E+01  0.43578E+01  ( 20.95 s,  10.0 h) <br> iter   284 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402406739 nd =  0.0042907443, D =   0.43571E+01  0.43571E+01  ( 20.80 s,   9.9 h) <br> iter   285 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402304469 nd =  0.0042917834, D =   0.43564E+01  0.43564E+01  ( 20.50 s,   9.8 h) <br> iter   286 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402202448 nd =  0.0042926724, D =   0.43557E+01  0.43557E+01  ( 20.84 s,   9.9 h) <br> iter   287 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9402100823 nd =  0.0042933625, D =   0.43550E+01  0.43550E+01  ( 20.95 s,  10.0 h) <br> iter   288 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401999483 nd =  0.0042939186, D =   0.43543E+01  0.43543E+01  ( 20.98 s,  10.0 h) <br> iter   289 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401898514 nd =  0.0042943883, D =   0.43536E+01  0.43536E+01  ( 21.07 s,  10.0 h) <br> iter   290 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401797855 nd =  0.0042948423, D =   0.43529E+01  0.43529E+01  ( 21.00 s,  10.0 h) <br> iter   291 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401697267 nd =  0.0042953550, D =   0.43522E+01  0.43522E+01  ( 29.23 s,  13.9 h) <br> iter   292 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401596795 nd =  0.0042959528, D =   0.43515E+01  0.43515E+01  ( 20.96 s,   9.9 h) <br> iter   293 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401496400 nd =  0.0042965507, D =   0.43508E+01  0.43508E+01  ( 20.85 s,   9.9 h) <br> iter   294 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401396304 nd =  0.0042971469, D =   0.43501E+01  0.43501E+01  ( 20.88 s,   9.9 h) <br> iter   295 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401296526 nd =  0.0042977612, D =   0.43494E+01  0.43494E+01  ( 20.78 s,   9.8 h) <br> iter   296 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401196964 nd =  0.0042982840, D =   0.43488E+01  0.43488E+01  ( 20.77 s,   9.8 h) <br> iter   297 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9401097772 nd =  0.0042988391, D =   0.43481E+01  0.43481E+01  ( 20.85 s,   9.9 h) <br> iter   298 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400998705 nd =  0.0042993461, D =   0.43474E+01  0.43474E+01  ( 21.16 s,  10.0 h) <br> iter   299 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400900030 nd =  0.0042999441, D =   0.43467E+01  0.43467E+01  ( 20.66 s,   9.8 h) <br> iter   300 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400801418 nd =  0.0043006449, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 21.12 s,  10.0 h) <br> iter   301 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9403953887 nd =  0.0046515461, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 29.55 s,  13.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   302 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9403943359 nd =  0.0046511444, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 21.08 s,   9.9 h) <br> iter   303 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9403934370 nd =  0.0046503103, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 20.79 s,   9.8 h) <br> iter   304 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9403926105 nd =  0.0046491850, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 21.10 s,   9.9 h) <br> iter   305 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9403918440 nd =  0.0046479971, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 21.21 s,  10.0 h) <br> iter   306 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9403910978 nd =  0.0046467373, D =   0.43460E+01  0.43460E+01  ( 21.00 s,   9.9 h) <br> iter   307 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400402972 nd =  0.0042621586, D =   0.43453E+01  0.43453E+01  ( 20.98 s,   9.9 h) <br> iter   308 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400584869 nd =  0.0042994622, D =   0.43446E+01  0.43446E+01  ( 21.02 s,   9.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   309 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400461931 nd =  0.0042960067, D =   0.43440E+01  0.43440E+01  ( 20.66 s,   9.7 h) <br> iter   310 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400368084 nd =  0.0042967407, D =   0.43433E+01  0.43433E+01  ( 20.75 s,   9.7 h) <br> iter   311 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400271217 nd =  0.0042971638, D =   0.43426E+01  0.43426E+01  ( 29.30 s,  13.7 h) <br> iter   312 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400174642 nd =  0.0042978391, D =   0.43419E+01  0.43419E+01  ( 20.82 s,   9.8 h) <br> iter   313 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9400078052 nd =  0.0042987168, D =   0.43412E+01  0.43412E+01  ( 20.82 s,   9.8 h) <br> iter   314 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399981462 nd =  0.0042996730, D =   0.43406E+01  0.43406E+01  ( 20.70 s,   9.7 h) <br> iter   315 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399885006 nd =  0.0043006154, D =   0.43399E+01  0.43399E+01  ( 20.78 s,   9.7 h) <br> iter   316 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399788763 nd =  0.0043013819, D =   0.43392E+01  0.43392E+01  ( 20.72 s,   9.7 h) <br> iter   317 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399692823 nd =  0.0043020920, D =   0.43385E+01  0.43385E+01  ( 20.88 s,   9.8 h) <br> iter   318 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399596961 nd =  0.0043031541, D =   0.43378E+01  0.43378E+01  ( 21.07 s,   9.8 h) <br> iter   319 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399500965 nd =  0.0043046297, D =   0.43372E+01  0.43372E+01  ( 20.94 s,   9.8 h) <br> iter   320 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399404771 nd =  0.0043063964, D =   0.43365E+01  0.43365E+01  ( 21.24 s,   9.9 h) <br> iter   321 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399308667 nd =  0.0043081620, D =   0.43358E+01  0.43358E+01  ( 29.21 s,  13.6 h) <br> iter   322 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399212683 nd =  0.0043098585, D =   0.43351E+01  0.43351E+01  ( 20.87 s,   9.7 h) <br> iter   323 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399116781 nd =  0.0043114600, D =   0.43344E+01  0.43344E+01  ( 20.84 s,   9.7 h) <br> iter   324 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9399021203 nd =  0.0043129852, D =   0.43338E+01  0.43338E+01  ( 21.23 s,   9.9 h) <br> iter   325 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398925952 nd =  0.0043144551, D =   0.43331E+01  0.43331E+01  ( 20.78 s,   9.7 h) <br> iter   326 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398830848 nd =  0.0043156659, D =   0.43324E+01  0.43324E+01  ( 21.02 s,   9.8 h) <br> iter   327 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398735937 nd =  0.0043167517, D =   0.43317E+01  0.43317E+01  ( 21.06 s,   9.8 h) <br> iter   328 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398641192 nd =  0.0043176418, D =   0.43311E+01  0.43311E+01  ( 21.18 s,   9.8 h) <br> iter   329 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398546720 nd =  0.0043182937, D =   0.43304E+01  0.43304E+01  ( 21.01 s,   9.8 h) <br> iter   330 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398452527 nd =  0.0043190200, D =   0.43297E+01  0.43297E+01  ( 20.85 s,   9.7 h) <br> iter   331 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398358523 nd =  0.0043199056, D =   0.43290E+01  0.43290E+01  ( 29.43 s,  13.6 h) <br> iter   332 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398264426 nd =  0.0043207538, D =   0.43284E+01  0.43284E+01  ( 21.20 s,   9.8 h) <br> iter   333 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398170477 nd =  0.0043213015, D =   0.43277E+01  0.43277E+01  ( 20.82 s,   9.6 h) <br> iter   334 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9398076669 nd =  0.0043214411, D =   0.43270E+01  0.43270E+01  ( 20.96 s,   9.7 h) <br> iter   335 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397982962 nd =  0.0043217160, D =   0.43263E+01  0.43263E+01  ( 21.09 s,   9.8 h) <br> iter   336 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397889094 nd =  0.0043228537, D =   0.43257E+01  0.43257E+01  ( 20.91 s,   9.7 h) <br> iter   337 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397794713 nd =  0.0043248064, D =   0.43250E+01  0.43250E+01  ( 20.83 s,   9.6 h) <br> iter   338 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397699911 nd =  0.0043269418, D =   0.43243E+01  0.43243E+01  ( 21.10 s,   9.7 h) <br> iter   339 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397605027 nd =  0.0043294079, D =   0.43236E+01  0.43236E+01  ( 20.75 s,   9.6 h) <br> iter   340 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397510022 nd =  0.0043322079, D =   0.43230E+01  0.43230E+01  ( 20.82 s,   9.6 h) <br> iter   341 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397414900 nd =  0.0043349529, D =   0.43223E+01  0.43223E+01  ( 29.18 s,  13.4 h) <br> iter   342 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397319866 nd =  0.0043371896, D =   0.43216E+01  0.43216E+01  ( 20.81 s,   9.6 h) <br> iter   343 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397225132 nd =  0.0043388716, D =   0.43210E+01  0.43210E+01  ( 20.72 s,   9.5 h) <br> iter   344 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397130804 nd =  0.0043402066, D =   0.43203E+01  0.43203E+01  ( 20.84 s,   9.6 h) <br> iter   345 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9397036775 nd =  0.0043413530, D =   0.43196E+01  0.43196E+01  ( 20.95 s,   9.6 h) <br> iter   346 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396942933 nd =  0.0043421149, D =   0.43189E+01  0.43189E+01  ( 20.99 s,   9.6 h) <br> iter   347 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396849363 nd =  0.0043427899, D =   0.43183E+01  0.43183E+01  ( 20.86 s,   9.6 h) <br> iter   348 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396755826 nd =  0.0043432253, D =   0.43176E+01  0.43176E+01  ( 21.01 s,   9.6 h) <br> iter   349 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396662387 nd =  0.0043438596, D =   0.43169E+01  0.43169E+01  ( 20.93 s,   9.6 h) <br> iter   350 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396568729 nd =  0.0043450296, D =   0.43163E+01  0.43163E+01  ( 20.76 s,   9.5 h) <br> iter   351 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396474500 nd =  0.0043465999, D =   0.43156E+01  0.43156E+01  ( 29.27 s,  13.4 h) <br> iter   352 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396379772 nd =  0.0043483883, D =   0.43149E+01  0.43149E+01  ( 21.02 s,   9.6 h) <br> iter   353 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396284764 nd =  0.0043507918, D =   0.43143E+01  0.43143E+01  ( 20.83 s,   9.5 h) <br> iter   354 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396188989 nd =  0.0043541779, D =   0.43136E+01  0.43136E+01  ( 20.97 s,   9.6 h) <br> iter   355 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9396092258 nd =  0.0043574926, D =   0.43129E+01  0.43129E+01  ( 20.80 s,   9.5 h) <br> iter   356 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395995381 nd =  0.0043603530, D =   0.43123E+01  0.43123E+01  ( 20.95 s,   9.6 h) <br> iter   357 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395898414 nd =  0.0043631079, D =   0.43116E+01  0.43116E+01  ( 21.13 s,   9.6 h) <br> iter   358 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395801099 nd =  0.0043663395, D =   0.43109E+01  0.43109E+01  ( 20.91 s,   9.5 h) <br> iter   359 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395702929 nd =  0.0043695389, D =   0.43103E+01  0.43103E+01  ( 21.06 s,   9.6 h) <br> iter   360 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395604322 nd =  0.0043722095, D =   0.43096E+01  0.43096E+01  ( 20.94 s,   9.5 h) <br> iter   361 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395505396 nd =  0.0043749934, D =   0.43089E+01  0.43089E+01  ( 29.18 s,  13.3 h) <br> iter   362 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395405903 nd =  0.0043781636, D =   0.43083E+01  0.43083E+01  ( 21.04 s,   9.6 h) <br> iter   363 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395305512 nd =  0.0043814989, D =   0.43076E+01  0.43076E+01  ( 21.07 s,   9.6 h) <br> iter   364 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395204478 nd =  0.0043856227, D =   0.43070E+01  0.43070E+01  ( 20.86 s,   9.5 h) <br> iter   365 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395102594 nd =  0.0043899988, D =   0.43063E+01  0.43063E+01  ( 20.76 s,   9.4 h) <br> iter   366 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395000128 nd =  0.0043942182, D =   0.43057E+01  0.43057E+01  ( 20.89 s,   9.5 h) <br> iter   367 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394897717 nd =  0.0043981421, D =   0.43050E+01  0.43050E+01  ( 20.79 s,   9.4 h) <br> iter   368 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394795394 nd =  0.0044021570, D =   0.43044E+01  0.43044E+01  ( 20.82 s,   9.4 h) <br> iter   369 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394693055 nd =  0.0044062707, D =   0.43037E+01  0.43037E+01  ( 21.01 s,   9.5 h) <br> iter   370 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394590869 nd =  0.0044101982, D =   0.43031E+01  0.43031E+01  ( 20.86 s,   9.4 h) <br> iter   371 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394489058 nd =  0.0044137546, D =   0.43025E+01  0.43025E+01  ( 29.33 s,  13.3 h) <br> iter   372 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394388038 nd =  0.0044166550, D =   0.43018E+01  0.43018E+01  ( 21.06 s,   9.5 h) <br> iter   373 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394287970 nd =  0.0044194794, D =   0.43012E+01  0.43012E+01  ( 20.60 s,   9.3 h) <br> iter   374 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394188545 nd =  0.0044231031, D =   0.43005E+01  0.43005E+01  ( 20.60 s,   9.3 h) <br> iter   375 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9394089158 nd =  0.0044272087, D =   0.42999E+01  0.42999E+01  ( 21.08 s,   9.5 h) <br> iter   376 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393990233 nd =  0.0044314883, D =   0.42992E+01  0.42992E+01  ( 20.93 s,   9.4 h) <br> iter   377 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393891842 nd =  0.0044364573, D =   0.42986E+01  0.42986E+01  ( 20.78 s,   9.4 h) <br> iter   378 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393793619 nd =  0.0044416083, D =   0.42979E+01  0.42979E+01  ( 21.23 s,   9.6 h) <br> iter   379 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393695967 nd =  0.0044460029, D =   0.42973E+01  0.42973E+01  ( 20.97 s,   9.4 h) <br> iter   380 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393599597 nd =  0.0044501621, D =   0.42966E+01  0.42966E+01  ( 21.19 s,   9.5 h) <br> iter   381 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393503940 nd =  0.0044545033, D =   0.42960E+01  0.42960E+01  ( 29.57 s,  13.3 h) <br> iter   382 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393408833 nd =  0.0044589838, D =   0.42953E+01  0.42953E+01  ( 20.90 s,   9.4 h) <br> iter   383 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393314319 nd =  0.0044635198, D =   0.42947E+01  0.42947E+01  ( 20.81 s,   9.3 h) <br> iter   384 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393220359 nd =  0.0044678647, D =   0.42940E+01  0.42940E+01  ( 20.81 s,   9.3 h) <br> iter   385 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393127026 nd =  0.0044720686, D =   0.42934E+01  0.42934E+01  ( 21.12 s,   9.5 h) <br> iter   386 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9393034248 nd =  0.0044761274, D =   0.42927E+01  0.42927E+01  ( 20.83 s,   9.3 h) <br> iter   387 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392942065 nd =  0.0044802348, D =   0.42920E+01  0.42920E+01  ( 21.02 s,   9.4 h) <br> iter   388 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392850382 nd =  0.0044843446, D =   0.42914E+01  0.42914E+01  ( 21.06 s,   9.4 h) <br> iter   389 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392758964 nd =  0.0044885021, D =   0.42907E+01  0.42907E+01  ( 21.22 s,   9.5 h) <br> iter   390 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392667812 nd =  0.0044928084, D =   0.42901E+01  0.42901E+01  ( 20.84 s,   9.3 h) <br> iter   391 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392576888 nd =  0.0044974606, D =   0.42894E+01  0.42894E+01  ( 29.24 s,  13.1 h) <br> iter   392 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392486073 nd =  0.0045021327, D =   0.42887E+01  0.42887E+01  ( 20.90 s,   9.3 h) <br> iter   393 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392395328 nd =  0.0045066156, D =   0.42881E+01  0.42881E+01  ( 20.67 s,   9.2 h) <br> iter   394 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392304966 nd =  0.0045110243, D =   0.42874E+01  0.42874E+01  ( 20.91 s,   9.3 h) <br> iter   395 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392214961 nd =  0.0045154840, D =   0.42867E+01  0.42867E+01  ( 21.06 s,   9.4 h) <br> iter   396 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392125185 nd =  0.0045193823, D =   0.42861E+01  0.42861E+01  ( 21.15 s,   9.4 h) <br> iter   397 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9392035934 nd =  0.0045229461, D =   0.42854E+01  0.42854E+01  ( 21.04 s,   9.4 h) <br> iter   398 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9391947170 nd =  0.0045265232, D =   0.42848E+01  0.42848E+01  ( 20.80 s,   9.3 h) <br> iter   399 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9391858626 nd =  0.0045301192, D =   0.42841E+01  0.42841E+01  ( 21.07 s,   9.4 h) <br> iter   400 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9391770259 nd =  0.0045337188, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 21.26 s,   9.4 h) <br> iter   401 lrate =  0.0625000000 LL =  -0.9395100178 nd =  0.0049412239, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 29.29 s,  13.0 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   402 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9395092351 nd =  0.0049428764, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 20.82 s,   9.2 h) <br> iter   403 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9395086084 nd =  0.0049430337, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 20.76 s,   9.2 h) <br> iter   404 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9395080529 nd =  0.0049424503, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 20.98 s,   9.3 h) <br> iter   405 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9395075344 nd =  0.0049415257, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 21.02 s,   9.3 h) <br> iter   406 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9395070560 nd =  0.0049404463, D =   0.42835E+01  0.42835E+01  ( 20.85 s,   9.2 h) <br> iter   407 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393195284 nd =  0.0047218632, D =   0.42831E+01  0.42831E+01  ( 20.92 s,   9.3 h) <br> iter   408 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393230843 nd =  0.0047333034, D =   0.42828E+01  0.42828E+01  ( 21.04 s,   9.3 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   409 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393182763 nd =  0.0047338829, D =   0.42825E+01  0.42825E+01  ( 20.97 s,   9.3 h) <br> iter   410 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393138573 nd =  0.0047354813, D =   0.42821E+01  0.42821E+01  ( 21.06 s,   9.3 h) <br> iter   411 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393094024 nd =  0.0047374802, D =   0.42818E+01  0.42818E+01  ( 29.17 s,  12.9 h) <br> iter   412 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393049379 nd =  0.0047398985, D =   0.42815E+01  0.42815E+01  ( 20.85 s,   9.2 h) <br> iter   413 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9393004734 nd =  0.0047427204, D =   0.42812E+01  0.42812E+01  ( 21.04 s,   9.3 h) <br> iter   414 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392959941 nd =  0.0047457960, D =   0.42809E+01  0.42809E+01  ( 20.89 s,   9.2 h) <br> iter   415 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392915227 nd =  0.0047491229, D =   0.42805E+01  0.42805E+01  ( 21.21 s,   9.3 h) <br> iter   416 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392870581 nd =  0.0047527230, D =   0.42802E+01  0.42802E+01  ( 20.74 s,   9.1 h) <br> iter   417 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392825807 nd =  0.0047564060, D =   0.42799E+01  0.42799E+01  ( 20.81 s,   9.2 h) <br> iter   418 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392781066 nd =  0.0047601906, D =   0.42796E+01  0.42796E+01  ( 20.81 s,   9.1 h) <br> iter   419 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392736297 nd =  0.0047639723, D =   0.42792E+01  0.42792E+01  ( 20.98 s,   9.2 h) <br> iter   420 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392691566 nd =  0.0047677983, D =   0.42789E+01  0.42789E+01  ( 20.98 s,   9.2 h) <br> iter   421 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392646811 nd =  0.0047718246, D =   0.42786E+01  0.42786E+01  ( 29.20 s,  12.8 h) <br> iter   422 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392602039 nd =  0.0047761685, D =   0.42783E+01  0.42783E+01  ( 21.25 s,   9.3 h) <br> iter   423 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392557139 nd =  0.0047806033, D =   0.42779E+01  0.42779E+01  ( 20.94 s,   9.2 h) <br> iter   424 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392512318 nd =  0.0047849340, D =   0.42776E+01  0.42776E+01  ( 20.84 s,   9.1 h) <br> iter   425 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392467567 nd =  0.0047890057, D =   0.42773E+01  0.42773E+01  ( 20.92 s,   9.2 h) <br> iter   426 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392422990 nd =  0.0047927928, D =   0.42770E+01  0.42770E+01  ( 20.97 s,   9.2 h) <br> iter   427 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392378551 nd =  0.0047964480, D =   0.42767E+01  0.42767E+01  ( 20.88 s,   9.1 h) <br> iter   428 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392334181 nd =  0.0047999623, D =   0.42763E+01  0.42763E+01  ( 20.91 s,   9.1 h) <br> iter   429 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392289880 nd =  0.0048035155, D =   0.42760E+01  0.42760E+01  ( 21.29 s,   9.3 h) <br> iter   430 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392245723 nd =  0.0048072282, D =   0.42757E+01  0.42757E+01  ( 20.91 s,   9.1 h) <br> iter   431 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392201490 nd =  0.0048110664, D =   0.42754E+01  0.42754E+01  ( 29.15 s,  12.7 h) <br> iter   432 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392157443 nd =  0.0048149056, D =   0.42751E+01  0.42751E+01  ( 21.02 s,   9.2 h) <br> iter   433 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392113390 nd =  0.0048186111, D =   0.42747E+01  0.42747E+01  ( 20.85 s,   9.1 h) <br> iter   434 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392069443 nd =  0.0048221816, D =   0.42744E+01  0.42744E+01  ( 20.75 s,   9.0 h) <br> iter   435 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9392025707 nd =  0.0048255146, D =   0.42741E+01  0.42741E+01  ( 21.18 s,   9.2 h) <br> iter   436 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391982094 nd =  0.0048286130, D =   0.42738E+01  0.42738E+01  ( 20.77 s,   9.0 h) <br> iter   437 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391938657 nd =  0.0048314228, D =   0.42735E+01  0.42735E+01  ( 20.92 s,   9.1 h) <br> iter   438 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391895405 nd =  0.0048340625, D =   0.42731E+01  0.42731E+01  ( 21.05 s,   9.1 h) <br> iter   439 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391852384 nd =  0.0048365848, D =   0.42728E+01  0.42728E+01  ( 20.99 s,   9.1 h) <br> iter   440 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391809418 nd =  0.0048391516, D =   0.42725E+01  0.42725E+01  ( 21.33 s,   9.2 h) <br> iter   441 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391766480 nd =  0.0048418348, D =   0.42722E+01  0.42722E+01  ( 29.29 s,  12.7 h) <br> iter   442 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391723532 nd =  0.0048447316, D =   0.42719E+01  0.42719E+01  ( 21.08 s,   9.1 h) <br> iter   443 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391680617 nd =  0.0048478623, D =   0.42715E+01  0.42715E+01  ( 21.13 s,   9.1 h) <br> iter   444 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391637695 nd =  0.0048511403, D =   0.42712E+01  0.42712E+01  ( 20.94 s,   9.1 h) <br> iter   445 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391594817 nd =  0.0048545419, D =   0.42709E+01  0.42709E+01  ( 20.81 s,   9.0 h) <br> iter   446 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391551981 nd =  0.0048580472, D =   0.42706E+01  0.42706E+01  ( 21.09 s,   9.1 h) <br> iter   447 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391509227 nd =  0.0048615922, D =   0.42703E+01  0.42703E+01  ( 20.94 s,   9.0 h) <br> iter   448 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391466649 nd =  0.0048651411, D =   0.42699E+01  0.42699E+01  ( 20.93 s,   9.0 h) <br> iter   449 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391424088 nd =  0.0048686976, D =   0.42696E+01  0.42696E+01  ( 20.97 s,   9.0 h) <br> iter   450 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391381589 nd =  0.0048721194, D =   0.42693E+01  0.42693E+01  ( 20.91 s,   9.0 h) <br> iter   451 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391339306 nd =  0.0048754585, D =   0.42690E+01  0.42690E+01  ( 29.14 s,  12.5 h) <br> iter   452 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391297090 nd =  0.0048786310, D =   0.42687E+01  0.42687E+01  ( 20.96 s,   9.0 h) <br> iter   453 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391255004 nd =  0.0048816057, D =   0.42684E+01  0.42684E+01  ( 21.07 s,   9.1 h) <br> iter   454 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391213086 nd =  0.0048844046, D =   0.42680E+01  0.42680E+01  ( 20.85 s,   9.0 h) <br> iter   455 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391171283 nd =  0.0048872701, D =   0.42677E+01  0.42677E+01  ( 20.95 s,   9.0 h) <br> iter   456 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391129516 nd =  0.0048903609, D =   0.42674E+01  0.42674E+01  ( 21.06 s,   9.0 h) <br> iter   457 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391087736 nd =  0.0048937519, D =   0.42671E+01  0.42671E+01  ( 20.94 s,   9.0 h) <br> iter   458 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391045916 nd =  0.0048972867, D =   0.42668E+01  0.42668E+01  ( 21.06 s,   9.0 h) <br> iter   459 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391004179 nd =  0.0049008466, D =   0.42664E+01  0.42664E+01  ( 21.07 s,   9.0 h) <br> iter   460 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390962476 nd =  0.0049042859, D =   0.42661E+01  0.42661E+01  ( 20.81 s,   8.9 h) <br> iter   461 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390920883 nd =  0.0049075339, D =   0.42658E+01  0.42658E+01  ( 29.32 s,  12.5 h) <br> iter   462 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390879428 nd =  0.0049105917, D =   0.42655E+01  0.42655E+01  ( 20.64 s,   8.8 h) <br> iter   463 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390838112 nd =  0.0049134973, D =   0.42652E+01  0.42652E+01  ( 20.40 s,   8.7 h) <br> iter   464 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390797122 nd =  0.0049164002, D =   0.42649E+01  0.42649E+01  ( 20.77 s,   8.9 h) <br> iter   465 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390756049 nd =  0.0049193356, D =   0.42645E+01  0.42645E+01  ( 20.98 s,   8.9 h) <br> iter   466 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390715046 nd =  0.0049223937, D =   0.42642E+01  0.42642E+01  ( 20.81 s,   8.9 h) <br> iter   467 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390674032 nd =  0.0049255262, D =   0.42639E+01  0.42639E+01  ( 20.84 s,   8.9 h) <br> iter   468 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390633096 nd =  0.0049288993, D =   0.42636E+01  0.42636E+01  ( 21.10 s,   9.0 h) <br> iter   469 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390592008 nd =  0.0049325187, D =   0.42633E+01  0.42633E+01  ( 20.96 s,   8.9 h) <br> iter   470 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390550846 nd =  0.0049363288, D =   0.42630E+01  0.42630E+01  ( 21.01 s,   8.9 h) <br> iter   471 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390509725 nd =  0.0049400380, D =   0.42626E+01  0.42626E+01  ( 29.14 s,  12.4 h) <br> iter   472 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390468563 nd =  0.0049435249, D =   0.42623E+01  0.42623E+01  ( 20.94 s,   8.9 h) <br> iter   473 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390427455 nd =  0.0049467773, D =   0.42620E+01  0.42620E+01  ( 21.01 s,   8.9 h) <br> iter   474 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390386549 nd =  0.0049499523, D =   0.42617E+01  0.42617E+01  ( 21.14 s,   9.0 h) <br> iter   475 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390345584 nd =  0.0049531202, D =   0.42614E+01  0.42614E+01  ( 20.95 s,   8.9 h) <br> iter   476 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390304702 nd =  0.0049563085, D =   0.42611E+01  0.42611E+01  ( 21.17 s,   9.0 h) <br> iter   477 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390263940 nd =  0.0049596403, D =   0.42607E+01  0.42607E+01  ( 20.74 s,   8.8 h) <br> iter   478 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390223278 nd =  0.0049632624, D =   0.42604E+01  0.42604E+01  ( 21.06 s,   8.9 h) <br> iter   479 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390182388 nd =  0.0049671992, D =   0.42601E+01  0.42601E+01  ( 20.63 s,   8.7 h) <br> iter   480 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390141457 nd =  0.0049713253, D =   0.42598E+01  0.42598E+01  ( 20.84 s,   8.8 h) <br> iter   481 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390100590 nd =  0.0049754453, D =   0.42595E+01  0.42595E+01  ( 29.13 s,  12.3 h) <br> iter   482 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390059765 nd =  0.0049794126, D =   0.42592E+01  0.42592E+01  ( 21.04 s,   8.9 h) <br> iter   483 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9390019016 nd =  0.0049832059, D =   0.42588E+01  0.42588E+01  ( 20.97 s,   8.8 h) <br> iter   484 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389978451 nd =  0.0049868247, D =   0.42585E+01  0.42585E+01  ( 20.62 s,   8.7 h) <br> iter   485 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389937992 nd =  0.0049903336, D =   0.42582E+01  0.42582E+01  ( 20.84 s,   8.8 h) <br> iter   486 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389897677 nd =  0.0049937374, D =   0.42579E+01  0.42579E+01  ( 20.83 s,   8.8 h) <br> iter   487 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389857500 nd =  0.0049970366, D =   0.42576E+01  0.42576E+01  ( 21.00 s,   8.8 h) <br> iter   488 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389817380 nd =  0.0050001926, D =   0.42573E+01  0.42573E+01  ( 20.80 s,   8.7 h) <br> iter   489 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389777432 nd =  0.0050031662, D =   0.42570E+01  0.42570E+01  ( 20.96 s,   8.8 h) <br> iter   490 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389737615 nd =  0.0050059911, D =   0.42566E+01  0.42566E+01  ( 21.11 s,   8.9 h) <br> iter   491 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389697931 nd =  0.0050087189, D =   0.42563E+01  0.42563E+01  ( 29.56 s,  12.4 h) <br> iter   492 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389658359 nd =  0.0050113722, D =   0.42560E+01  0.42560E+01  ( 21.04 s,   8.8 h) <br> iter   493 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389618854 nd =  0.0050139326, D =   0.42557E+01  0.42557E+01  ( 21.09 s,   8.8 h) <br> iter   494 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389579421 nd =  0.0050164807, D =   0.42554E+01  0.42554E+01  ( 20.88 s,   8.7 h) <br> iter   495 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389540080 nd =  0.0050190216, D =   0.42551E+01  0.42551E+01  ( 20.90 s,   8.7 h) <br> iter   496 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389500773 nd =  0.0050215605, D =   0.42548E+01  0.42548E+01  ( 20.91 s,   8.7 h) <br> iter   497 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389461541 nd =  0.0050240798, D =   0.42544E+01  0.42544E+01  ( 20.99 s,   8.8 h) <br> iter   498 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389422374 nd =  0.0050265590, D =   0.42541E+01  0.42541E+01  ( 20.67 s,   8.6 h) <br> iter   499 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389383309 nd =  0.0050289954, D =   0.42538E+01  0.42538E+01  ( 21.10 s,   8.8 h) <br> iter   500 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389344278 nd =  0.0050314070, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 20.96 s,   8.7 h) <br> iter   501 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9391203305 nd =  0.0052606850, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 29.19 s,  12.2 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   502 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9391200022 nd =  0.0052627438, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 20.92 s,   8.7 h) <br> iter   503 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9391197284 nd =  0.0052634020, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 20.95 s,   8.7 h) <br> iter   504 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9391194628 nd =  0.0052634255, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 20.85 s,   8.7 h) <br> iter   505 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9391192058 nd =  0.0052631335, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 20.89 s,   8.7 h) <br> iter   506 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9391189620 nd =  0.0052627288, D =   0.42535E+01  0.42535E+01  ( 20.93 s,   8.7 h) <br> iter   507 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389206300 nd =  0.0050232004, D =   0.42532E+01  0.42532E+01  ( 20.88 s,   8.7 h) <br> iter   508 lrate =  0.0312500000 LL =  -0.9389254863 nd =  0.0050357916, D =   0.42529E+01  0.42529E+01  ( 20.93 s,   8.7 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   509 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390158589 nd =  0.0051520976, D =   0.42527E+01  0.42527E+01  ( 20.96 s,   8.7 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   510 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390117450 nd =  0.0051510036, D =   0.42526E+01  0.42526E+01  ( 21.01 s,   8.7 h) <br> iter   511 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390097845 nd =  0.0051524999, D =   0.42524E+01  0.42524E+01  ( 29.36 s,  12.1 h) <br> iter   512 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390077808 nd =  0.0051537602, D =   0.42522E+01  0.42522E+01  ( 21.26 s,   8.8 h) <br> iter   513 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390057826 nd =  0.0051549090, D =   0.42521E+01  0.42521E+01  ( 21.06 s,   8.7 h) <br> iter   514 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390037957 nd =  0.0051560006, D =   0.42519E+01  0.42519E+01  ( 20.74 s,   8.6 h) <br> iter   515 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9390018092 nd =  0.0051570312, D =   0.42518E+01  0.42518E+01  ( 20.90 s,   8.6 h) <br> iter   516 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389998267 nd =  0.0051580135, D =   0.42516E+01  0.42516E+01  ( 20.56 s,   8.5 h) <br> iter   517 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389978521 nd =  0.0051589556, D =   0.42515E+01  0.42515E+01  ( 20.89 s,   8.6 h) <br> iter   518 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389958747 nd =  0.0051598635, D =   0.42513E+01  0.42513E+01  ( 20.74 s,   8.5 h) <br> iter   519 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389939028 nd =  0.0051607294, D =   0.42512E+01  0.42512E+01  ( 21.07 s,   8.7 h) <br> iter   520 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389919378 nd =  0.0051615640, D =   0.42510E+01  0.42510E+01  ( 20.66 s,   8.5 h) <br> iter   521 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389899684 nd =  0.0051623722, D =   0.42509E+01  0.42509E+01  ( 29.23 s,  12.0 h) <br> iter   522 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389880037 nd =  0.0051631498, D =   0.42507E+01  0.42507E+01  ( 20.86 s,   8.6 h) <br> iter   523 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389860405 nd =  0.0051639112, D =   0.42505E+01  0.42505E+01  ( 20.68 s,   8.5 h) <br> iter   524 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389840824 nd =  0.0051646354, D =   0.42504E+01  0.42504E+01  ( 21.20 s,   8.7 h) <br> iter   525 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389821231 nd =  0.0051653533, D =   0.42502E+01  0.42502E+01  ( 21.18 s,   8.7 h) <br> iter   526 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389801739 nd =  0.0051660622, D =   0.42501E+01  0.42501E+01  ( 21.01 s,   8.6 h) <br> iter   527 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389782155 nd =  0.0051667977, D =   0.42499E+01  0.42499E+01  ( 20.99 s,   8.6 h) <br> iter   528 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389762647 nd =  0.0051675631, D =   0.42498E+01  0.42498E+01  ( 20.97 s,   8.6 h) <br> iter   529 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389743098 nd =  0.0051683491, D =   0.42496E+01  0.42496E+01  ( 21.00 s,   8.6 h) <br> iter   530 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389723612 nd =  0.0051691785, D =   0.42495E+01  0.42495E+01  ( 20.95 s,   8.6 h) <br> iter   531 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389704091 nd =  0.0051700392, D =   0.42493E+01  0.42493E+01  ( 29.25 s,  11.9 h) <br> iter   532 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389684687 nd =  0.0051709357, D =   0.42491E+01  0.42491E+01  ( 21.19 s,   8.6 h) <br> iter   533 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389665194 nd =  0.0051718708, D =   0.42490E+01  0.42490E+01  ( 21.11 s,   8.6 h) <br> iter   534 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389645688 nd =  0.0051728369, D =   0.42488E+01  0.42488E+01  ( 20.76 s,   8.5 h) <br> iter   535 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389626199 nd =  0.0051738246, D =   0.42487E+01  0.42487E+01  ( 20.85 s,   8.5 h) <br> iter   536 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389606720 nd =  0.0051748145, D =   0.42485E+01  0.42485E+01  ( 20.83 s,   8.5 h) <br> iter   537 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389587237 nd =  0.0051758294, D =   0.42484E+01  0.42484E+01  ( 20.72 s,   8.4 h) <br> iter   538 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389567760 nd =  0.0051768332, D =   0.42482E+01  0.42482E+01  ( 20.90 s,   8.5 h) <br> iter   539 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389548322 nd =  0.0051778243, D =   0.42481E+01  0.42481E+01  ( 20.95 s,   8.5 h) <br> iter   540 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389528884 nd =  0.0051788257, D =   0.42479E+01  0.42479E+01  ( 21.09 s,   8.6 h) <br> iter   541 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389509447 nd =  0.0051798174, D =   0.42478E+01  0.42478E+01  ( 29.05 s,  11.8 h) <br> iter   542 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389490064 nd =  0.0051808045, D =   0.42476E+01  0.42476E+01  ( 20.82 s,   8.4 h) <br> iter   543 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389470712 nd =  0.0051817652, D =   0.42474E+01  0.42474E+01  ( 20.96 s,   8.5 h) <br> iter   544 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389451400 nd =  0.0051826922, D =   0.42473E+01  0.42473E+01  ( 21.13 s,   8.5 h) <br> iter   545 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389432141 nd =  0.0051836258, D =   0.42471E+01  0.42471E+01  ( 20.92 s,   8.5 h) <br> iter   546 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389412909 nd =  0.0051845482, D =   0.42470E+01  0.42470E+01  ( 20.91 s,   8.4 h) <br> iter   547 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389393615 nd =  0.0051854994, D =   0.42468E+01  0.42468E+01  ( 21.20 s,   8.6 h) <br> iter   548 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389374272 nd =  0.0051864205, D =   0.42467E+01  0.42467E+01  ( 20.99 s,   8.5 h) <br> iter   549 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389354938 nd =  0.0051873666, D =   0.42465E+01  0.42465E+01  ( 20.99 s,   8.5 h) <br> iter   550 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389335632 nd =  0.0051883096, D =   0.42464E+01  0.42464E+01  ( 20.92 s,   8.4 h) <br> iter   551 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389316318 nd =  0.0051892554, D =   0.42462E+01  0.42462E+01  ( 29.10 s,  11.7 h) <br> iter   552 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389297059 nd =  0.0051902016, D =   0.42461E+01  0.42461E+01  ( 21.09 s,   8.5 h) <br> iter   553 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389277820 nd =  0.0051911541, D =   0.42459E+01  0.42459E+01  ( 21.03 s,   8.5 h) <br> iter   554 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389258602 nd =  0.0051920863, D =   0.42458E+01  0.42458E+01  ( 21.14 s,   8.5 h) <br> iter   555 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389239350 nd =  0.0051930028, D =   0.42456E+01  0.42456E+01  ( 20.93 s,   8.4 h) <br> iter   556 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389220087 nd =  0.0051939006, D =   0.42454E+01  0.42454E+01  ( 20.83 s,   8.4 h) <br> iter   557 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389200835 nd =  0.0051947711, D =   0.42453E+01  0.42453E+01  ( 21.16 s,   8.5 h) <br> iter   558 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389181689 nd =  0.0051956345, D =   0.42451E+01  0.42451E+01  ( 21.04 s,   8.4 h) <br> iter   559 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389162464 nd =  0.0051964496, D =   0.42450E+01  0.42450E+01  ( 20.60 s,   8.2 h) <br> iter   560 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389143274 nd =  0.0051972440, D =   0.42448E+01  0.42448E+01  ( 20.88 s,   8.4 h) <br> iter   561 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389124126 nd =  0.0051979837, D =   0.42447E+01  0.42447E+01  ( 29.42 s,  11.8 h) <br> iter   562 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389104961 nd =  0.0051986994, D =   0.42445E+01  0.42445E+01  ( 20.92 s,   8.4 h) <br> iter   563 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389085873 nd =  0.0051993690, D =   0.42444E+01  0.42444E+01  ( 21.24 s,   8.5 h) <br> iter   564 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389066806 nd =  0.0052000166, D =   0.42442E+01  0.42442E+01  ( 21.15 s,   8.4 h) <br> iter   565 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389047674 nd =  0.0052006452, D =   0.42441E+01  0.42441E+01  ( 21.03 s,   8.4 h) <br> iter   566 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389028597 nd =  0.0052012430, D =   0.42439E+01  0.42439E+01  ( 20.96 s,   8.3 h) <br> iter   567 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389009605 nd =  0.0052018275, D =   0.42438E+01  0.42438E+01  ( 21.05 s,   8.4 h) <br> iter   568 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388990554 nd =  0.0052024160, D =   0.42436E+01  0.42436E+01  ( 21.04 s,   8.4 h) <br> iter   569 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388971502 nd =  0.0052030155, D =   0.42434E+01  0.42434E+01  ( 20.73 s,   8.2 h) <br> iter   570 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388952464 nd =  0.0052036343, D =   0.42433E+01  0.42433E+01  ( 20.73 s,   8.2 h) <br> iter   571 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388933439 nd =  0.0052042744, D =   0.42431E+01  0.42431E+01  ( 29.25 s,  11.6 h) <br> iter   572 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388914425 nd =  0.0052049522, D =   0.42430E+01  0.42430E+01  ( 20.97 s,   8.3 h) <br> iter   573 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388895416 nd =  0.0052056461, D =   0.42428E+01  0.42428E+01  ( 21.05 s,   8.3 h) <br> iter   574 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388876352 nd =  0.0052063594, D =   0.42427E+01  0.42427E+01  ( 20.95 s,   8.3 h) <br> iter   575 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388857319 nd =  0.0052071002, D =   0.42425E+01  0.42425E+01  ( 21.05 s,   8.3 h) <br> iter   576 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388838280 nd =  0.0052078642, D =   0.42424E+01  0.42424E+01  ( 21.26 s,   8.4 h) <br> iter   577 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388819247 nd =  0.0052086164, D =   0.42422E+01  0.42422E+01  ( 20.75 s,   8.2 h) <br> iter   578 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388800235 nd =  0.0052093929, D =   0.42421E+01  0.42421E+01  ( 20.71 s,   8.2 h) <br> iter   579 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388781174 nd =  0.0052101933, D =   0.42419E+01  0.42419E+01  ( 21.25 s,   8.4 h) <br> iter   580 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388762156 nd =  0.0052109803, D =   0.42418E+01  0.42418E+01  ( 21.10 s,   8.3 h) <br> iter   581 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388743154 nd =  0.0052117311, D =   0.42416E+01  0.42416E+01  ( 29.34 s,  11.6 h) <br> iter   582 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388724205 nd =  0.0052124779, D =   0.42415E+01  0.42415E+01  ( 21.02 s,   8.3 h) <br> iter   583 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388705220 nd =  0.0052132290, D =   0.42413E+01  0.42413E+01  ( 21.02 s,   8.3 h) <br> iter   584 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388686313 nd =  0.0052139419, D =   0.42412E+01  0.42412E+01  ( 21.04 s,   8.3 h) <br> iter   585 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388667311 nd =  0.0052146352, D =   0.42410E+01  0.42410E+01  ( 21.18 s,   8.3 h) <br> iter   586 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388648356 nd =  0.0052153205, D =   0.42409E+01  0.42409E+01  ( 21.07 s,   8.3 h) <br> iter   587 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388629477 nd =  0.0052159513, D =   0.42407E+01  0.42407E+01  ( 20.97 s,   8.2 h) <br> iter   588 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388610570 nd =  0.0052165725, D =   0.42405E+01  0.42405E+01  ( 20.79 s,   8.2 h) <br> iter   589 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388591671 nd =  0.0052171648, D =   0.42404E+01  0.42404E+01  ( 20.83 s,   8.2 h) <br> iter   590 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388572817 nd =  0.0052177358, D =   0.42402E+01  0.42402E+01  ( 21.06 s,   8.2 h) <br> iter   591 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388554057 nd =  0.0052182872, D =   0.42401E+01  0.42401E+01  ( 29.43 s,  11.5 h) <br> iter   592 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388535271 nd =  0.0052188173, D =   0.42399E+01  0.42399E+01  ( 21.17 s,   8.3 h) <br> iter   593 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388516449 nd =  0.0052193322, D =   0.42398E+01  0.42398E+01  ( 21.00 s,   8.2 h) <br> iter   594 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388497666 nd =  0.0052198488, D =   0.42396E+01  0.42396E+01  ( 20.80 s,   8.1 h) <br> iter   595 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388478884 nd =  0.0052203420, D =   0.42395E+01  0.42395E+01  ( 20.99 s,   8.2 h) <br> iter   596 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388460094 nd =  0.0052208312, D =   0.42393E+01  0.42393E+01  ( 21.00 s,   8.2 h) <br> iter   597 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388441276 nd =  0.0052212941, D =   0.42392E+01  0.42392E+01  ( 21.08 s,   8.2 h) <br> iter   598 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388422509 nd =  0.0052217552, D =   0.42390E+01  0.42390E+01  ( 20.95 s,   8.2 h) <br> iter   599 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388403778 nd =  0.0052222191, D =   0.42389E+01  0.42389E+01  ( 20.69 s,   8.1 h) <br> iter   600 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388385040 nd =  0.0052226755, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 20.89 s,   8.1 h) <br> iter   601 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9389353089 nd =  0.0053385079, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 29.10 s,  11.3 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   602 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9389351211 nd =  0.0053396370, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 20.59 s,   8.0 h) <br> iter   603 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9389349319 nd =  0.0053400339, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 20.81 s,   8.1 h) <br> iter   604 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9389347433 nd =  0.0053400957, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 20.81 s,   8.1 h) <br> iter   605 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9389345590 nd =  0.0053399754, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 21.10 s,   8.2 h) <br> iter   606 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9389343809 nd =  0.0053397915, D =   0.42387E+01  0.42387E+01  ( 20.63 s,   8.0 h) <br> iter   607 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388333923 nd =  0.0052212687, D =   0.42386E+01  0.42386E+01  ( 20.99 s,   8.1 h) <br> iter   608 lrate =  0.0156250000 LL =  -0.9388336961 nd =  0.0052233359, D =   0.42384E+01  0.42384E+01  ( 21.02 s,   8.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   609 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388810632 nd =  0.0052812839, D =   0.42383E+01  0.42383E+01  ( 20.87 s,   8.1 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   610 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388795217 nd =  0.0052811130, D =   0.42383E+01  0.42383E+01  ( 21.02 s,   8.1 h) <br> iter   611 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388785198 nd =  0.0052814722, D =   0.42382E+01  0.42382E+01  ( 29.38 s,  11.3 h) <br> iter   612 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388775163 nd =  0.0052817391, D =   0.42381E+01  0.42381E+01  ( 20.98 s,   8.1 h) <br> iter   613 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388765152 nd =  0.0052819618, D =   0.42380E+01  0.42380E+01  ( 20.77 s,   8.0 h) <br> iter   614 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388755124 nd =  0.0052821709, D =   0.42380E+01  0.42380E+01  ( 21.03 s,   8.1 h) <br> iter   615 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388745163 nd =  0.0052823732, D =   0.42379E+01  0.42379E+01  ( 21.14 s,   8.1 h) <br> iter   616 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388735116 nd =  0.0052825701, D =   0.42378E+01  0.42378E+01  ( 21.15 s,   8.1 h) <br> iter   617 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388725086 nd =  0.0052827782, D =   0.42377E+01  0.42377E+01  ( 21.08 s,   8.1 h) <br> iter   618 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388715089 nd =  0.0052829902, D =   0.42377E+01  0.42377E+01  ( 21.23 s,   8.1 h) <br> iter   619 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388705039 nd =  0.0052832022, D =   0.42376E+01  0.42376E+01  ( 20.79 s,   8.0 h) <br> iter   620 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388695021 nd =  0.0052834156, D =   0.42375E+01  0.42375E+01  ( 20.94 s,   8.0 h) <br> iter   621 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388685015 nd =  0.0052836382, D =   0.42374E+01  0.42374E+01  ( 28.97 s,  11.1 h) <br> iter   622 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388675047 nd =  0.0052838633, D =   0.42374E+01  0.42374E+01  ( 20.69 s,   7.9 h) <br> iter   623 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388665085 nd =  0.0052840989, D =   0.42373E+01  0.42373E+01  ( 20.92 s,   8.0 h) <br> iter   624 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388655069 nd =  0.0052843404, D =   0.42372E+01  0.42372E+01  ( 21.08 s,   8.1 h) <br> iter   625 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388645034 nd =  0.0052845837, D =   0.42371E+01  0.42371E+01  ( 20.99 s,   8.0 h) <br> iter   626 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388635164 nd =  0.0052848255, D =   0.42371E+01  0.42371E+01  ( 21.16 s,   8.1 h) <br> iter   627 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388625164 nd =  0.0052850771, D =   0.42370E+01  0.42370E+01  ( 20.88 s,   8.0 h) <br> iter   628 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388615182 nd =  0.0052853378, D =   0.42369E+01  0.42369E+01  ( 20.84 s,   7.9 h) <br> iter   629 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388605192 nd =  0.0052855969, D =   0.42368E+01  0.42368E+01  ( 20.88 s,   8.0 h) <br> iter   630 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388595198 nd =  0.0052858594, D =   0.42368E+01  0.42368E+01  ( 21.17 s,   8.1 h) <br> iter   631 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388585260 nd =  0.0052861248, D =   0.42367E+01  0.42367E+01  ( 29.41 s,  11.2 h) <br> iter   632 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388575236 nd =  0.0052863894, D =   0.42366E+01  0.42366E+01  ( 20.74 s,   7.9 h) <br> iter   633 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388565295 nd =  0.0052866605, D =   0.42365E+01  0.42365E+01  ( 21.01 s,   8.0 h) <br> iter   634 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388555316 nd =  0.0052869299, D =   0.42365E+01  0.42365E+01  ( 20.71 s,   7.9 h) <br> iter   635 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388545372 nd =  0.0052872045, D =   0.42364E+01  0.42364E+01  ( 20.89 s,   7.9 h) <br> iter   636 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388535382 nd =  0.0052874798, D =   0.42363E+01  0.42363E+01  ( 21.06 s,   8.0 h) <br> iter   637 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388525413 nd =  0.0052877549, D =   0.42362E+01  0.42362E+01  ( 20.99 s,   7.9 h) <br> iter   638 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388515438 nd =  0.0052880336, D =   0.42362E+01  0.42362E+01  ( 20.86 s,   7.9 h) <br> iter   639 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388505518 nd =  0.0052883143, D =   0.42361E+01  0.42361E+01  ( 21.17 s,   8.0 h) <br> iter   640 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388495626 nd =  0.0052885981, D =   0.42360E+01  0.42360E+01  ( 21.05 s,   8.0 h) <br> iter   641 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388485663 nd =  0.0052888758, D =   0.42359E+01  0.42359E+01  ( 29.17 s,  11.0 h) <br> iter   642 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388475734 nd =  0.0052891553, D =   0.42359E+01  0.42359E+01  ( 21.12 s,   8.0 h) <br> iter   643 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388465784 nd =  0.0052894445, D =   0.42358E+01  0.42358E+01  ( 21.10 s,   8.0 h) <br> iter   644 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388455907 nd =  0.0052897231, D =   0.42357E+01  0.42357E+01  ( 21.24 s,   8.0 h) <br> iter   645 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388446082 nd =  0.0052900003, D =   0.42356E+01  0.42356E+01  ( 21.22 s,   8.0 h) <br> iter   646 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388436148 nd =  0.0052902805, D =   0.42356E+01  0.42356E+01  ( 20.72 s,   7.8 h) <br> iter   647 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388426270 nd =  0.0052905696, D =   0.42355E+01  0.42355E+01  ( 20.96 s,   7.9 h) <br> iter   648 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388416328 nd =  0.0052908437, D =   0.42354E+01  0.42354E+01  ( 21.13 s,   7.9 h) <br> iter   649 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388406578 nd =  0.0052911201, D =   0.42353E+01  0.42353E+01  ( 21.00 s,   7.9 h) <br> iter   650 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388396656 nd =  0.0052913945, D =   0.42353E+01  0.42353E+01  ( 21.17 s,   7.9 h) <br> iter   651 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388386761 nd =  0.0052916699, D =   0.42352E+01  0.42352E+01  ( 28.90 s,  10.8 h) <br> iter   652 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388376870 nd =  0.0052919427, D =   0.42351E+01  0.42351E+01  ( 20.90 s,   7.8 h) <br> iter   653 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388366991 nd =  0.0052922229, D =   0.42351E+01  0.42351E+01  ( 20.73 s,   7.8 h) <br> iter   654 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388357121 nd =  0.0052924919, D =   0.42350E+01  0.42350E+01  ( 21.39 s,   8.0 h) <br> iter   655 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388347201 nd =  0.0052927562, D =   0.42349E+01  0.42349E+01  ( 20.87 s,   7.8 h) <br> iter   656 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388337315 nd =  0.0052930227, D =   0.42348E+01  0.42348E+01  ( 21.23 s,   7.9 h) <br> iter   657 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388327401 nd =  0.0052932817, D =   0.42348E+01  0.42348E+01  ( 20.86 s,   7.8 h) <br> iter   658 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388317526 nd =  0.0052935411, D =   0.42347E+01  0.42347E+01  ( 21.11 s,   7.9 h) <br> iter   659 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388307620 nd =  0.0052937985, D =   0.42346E+01  0.42346E+01  ( 20.90 s,   7.8 h) <br> iter   660 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388297712 nd =  0.0052940607, D =   0.42345E+01  0.42345E+01  ( 21.32 s,   7.9 h) <br> iter   661 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388287817 nd =  0.0052943128, D =   0.42345E+01  0.42345E+01  ( 29.01 s,  10.8 h) <br> iter   662 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388277935 nd =  0.0052945742, D =   0.42344E+01  0.42344E+01  ( 21.08 s,   7.8 h) <br> iter   663 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388268069 nd =  0.0052948237, D =   0.42343E+01  0.42343E+01  ( 20.90 s,   7.8 h) <br> iter   664 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388258175 nd =  0.0052950672, D =   0.42342E+01  0.42342E+01  ( 20.96 s,   7.8 h) <br> iter   665 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388248344 nd =  0.0052953074, D =   0.42342E+01  0.42342E+01  ( 21.14 s,   7.8 h) <br> iter   666 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388238491 nd =  0.0052955533, D =   0.42341E+01  0.42341E+01  ( 20.96 s,   7.8 h) <br> iter   667 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388228634 nd =  0.0052957946, D =   0.42340E+01  0.42340E+01  ( 21.12 s,   7.8 h) <br> iter   668 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388218791 nd =  0.0052960292, D =   0.42339E+01  0.42339E+01  ( 20.98 s,   7.8 h) <br> iter   669 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388208929 nd =  0.0052962612, D =   0.42339E+01  0.42339E+01  ( 20.82 s,   7.7 h) <br> iter   670 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388199079 nd =  0.0052965029, D =   0.42338E+01  0.42338E+01  ( 21.03 s,   7.8 h) <br> iter   671 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388189204 nd =  0.0052967285, D =   0.42337E+01  0.42337E+01  ( 28.98 s,  10.7 h) <br> iter   672 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388179484 nd =  0.0052969556, D =   0.42336E+01  0.42336E+01  ( 20.77 s,   7.7 h) <br> iter   673 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388169672 nd =  0.0052971788, D =   0.42336E+01  0.42336E+01  ( 21.07 s,   7.8 h) <br> iter   674 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388159883 nd =  0.0052974013, D =   0.42335E+01  0.42335E+01  ( 21.07 s,   7.8 h) <br> iter   675 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388150055 nd =  0.0052976187, D =   0.42334E+01  0.42334E+01  ( 20.91 s,   7.7 h) <br> iter   676 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388140322 nd =  0.0052978361, D =   0.42333E+01  0.42333E+01  ( 20.74 s,   7.6 h) <br> iter   677 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388130540 nd =  0.0052980517, D =   0.42333E+01  0.42333E+01  ( 21.05 s,   7.7 h) <br> iter   678 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388120713 nd =  0.0052982729, D =   0.42332E+01  0.42332E+01  ( 20.69 s,   7.6 h) <br> iter   679 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388110888 nd =  0.0052984785, D =   0.42331E+01  0.42331E+01  ( 20.77 s,   7.6 h) <br> iter   680 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388101139 nd =  0.0052986902, D =   0.42331E+01  0.42331E+01  ( 20.99 s,   7.7 h) <br> iter   681 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388091391 nd =  0.0052988966, D =   0.42330E+01  0.42330E+01  ( 29.41 s,  10.8 h) <br> iter   682 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388081676 nd =  0.0052991110, D =   0.42329E+01  0.42329E+01  ( 20.93 s,   7.7 h) <br> iter   683 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388071877 nd =  0.0052993084, D =   0.42328E+01  0.42328E+01  ( 21.04 s,   7.7 h) <br> iter   684 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388062078 nd =  0.0052995092, D =   0.42328E+01  0.42328E+01  ( 21.00 s,   7.7 h) <br> iter   685 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388052256 nd =  0.0052997087, D =   0.42327E+01  0.42327E+01  ( 21.03 s,   7.7 h) <br> iter   686 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388042529 nd =  0.0052999061, D =   0.42326E+01  0.42326E+01  ( 20.80 s,   7.6 h) <br> iter   687 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388032748 nd =  0.0053001123, D =   0.42325E+01  0.42325E+01  ( 21.05 s,   7.7 h) <br> iter   688 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388022945 nd =  0.0053003083, D =   0.42325E+01  0.42325E+01  ( 20.60 s,   7.5 h) <br> iter   689 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388013158 nd =  0.0053005142, D =   0.42324E+01  0.42324E+01  ( 20.89 s,   7.6 h) <br> iter   690 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388003462 nd =  0.0053007065, D =   0.42323E+01  0.42323E+01  ( 20.75 s,   7.6 h) <br> iter   691 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387993673 nd =  0.0053008964, D =   0.42322E+01  0.42322E+01  ( 28.98 s,  10.5 h) <br> iter   692 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387983926 nd =  0.0053010805, D =   0.42322E+01  0.42322E+01  ( 21.02 s,   7.6 h) <br> iter   693 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387974183 nd =  0.0053012669, D =   0.42321E+01  0.42321E+01  ( 21.29 s,   7.7 h) <br> iter   694 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387964439 nd =  0.0053014507, D =   0.42320E+01  0.42320E+01  ( 20.98 s,   7.6 h) <br> iter   695 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387954756 nd =  0.0053016409, D =   0.42319E+01  0.42319E+01  ( 20.99 s,   7.6 h) <br> iter   696 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387945040 nd =  0.0053018262, D =   0.42319E+01  0.42319E+01  ( 21.02 s,   7.6 h) <br> iter   697 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387935313 nd =  0.0053020153, D =   0.42318E+01  0.42318E+01  ( 21.21 s,   7.7 h) <br> iter   698 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387925642 nd =  0.0053021989, D =   0.42317E+01  0.42317E+01  ( 20.68 s,   7.5 h) <br> iter   699 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387915953 nd =  0.0053023879, D =   0.42317E+01  0.42317E+01  ( 21.17 s,   7.7 h) <br> iter   700 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387906219 nd =  0.0053025774, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 21.00 s,   7.6 h) <br> iter   701 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9388397918 nd =  0.0053606321, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 29.24 s,  10.6 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   702 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9388396367 nd =  0.0053611965, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 20.94 s,   7.5 h) <br> iter   703 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9388394816 nd =  0.0053614037, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 20.90 s,   7.5 h) <br> iter   704 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9388393260 nd =  0.0053614429, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 20.97 s,   7.5 h) <br> iter   705 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9388391770 nd =  0.0053613929, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 21.04 s,   7.6 h) <br> iter   706 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9388390267 nd =  0.0053612977, D =   0.42316E+01  0.42316E+01  ( 21.16 s,   7.6 h) <br> iter   707 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387881836 nd =  0.0053025911, D =   0.42315E+01  0.42315E+01  ( 20.83 s,   7.5 h) <br> iter   708 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387877560 nd =  0.0053028066, D =   0.42314E+01  0.42314E+01  ( 20.88 s,   7.5 h) <br> iter   709 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387867920 nd =  0.0053026776, D =   0.42314E+01  0.42314E+01  ( 20.96 s,   7.5 h) <br> iter   710 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387858256 nd =  0.0053027353, D =   0.42313E+01  0.42313E+01  ( 20.83 s,   7.5 h) <br> iter   711 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387848589 nd =  0.0053028853, D =   0.42312E+01  0.42312E+01  ( 29.76 s,  10.7 h) <br> iter   712 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387838890 nd =  0.0053030779, D =   0.42311E+01  0.42311E+01  ( 21.03 s,   7.5 h) <br> iter   713 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387829196 nd =  0.0053032910, D =   0.42311E+01  0.42311E+01  ( 20.99 s,   7.5 h) <br> iter   714 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387819511 nd =  0.0053035120, D =   0.42310E+01  0.42310E+01  ( 20.93 s,   7.5 h) <br> iter   715 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387809792 nd =  0.0053037350, D =   0.42309E+01  0.42309E+01  ( 20.83 s,   7.4 h) <br> iter   716 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387800185 nd =  0.0053039590, D =   0.42308E+01  0.42308E+01  ( 20.85 s,   7.4 h) <br> iter   717 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387790512 nd =  0.0053041787, D =   0.42308E+01  0.42308E+01  ( 20.98 s,   7.5 h) <br> iter   718 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387780892 nd =  0.0053044070, D =   0.42307E+01  0.42307E+01  ( 20.66 s,   7.4 h) <br> iter   719 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387771291 nd =  0.0053046172, D =   0.42306E+01  0.42306E+01  ( 20.92 s,   7.4 h) <br> iter   720 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387761597 nd =  0.0053048317, D =   0.42306E+01  0.42306E+01  ( 20.88 s,   7.4 h) <br> iter   721 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387751916 nd =  0.0053050314, D =   0.42305E+01  0.42305E+01  ( 29.25 s,  10.4 h) <br> iter   722 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387742300 nd =  0.0053052297, D =   0.42304E+01  0.42304E+01  ( 21.34 s,   7.6 h) <br> iter   723 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387732637 nd =  0.0053054324, D =   0.42303E+01  0.42303E+01  ( 21.07 s,   7.5 h) <br> iter   724 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387722998 nd =  0.0053056277, D =   0.42303E+01  0.42303E+01  ( 21.00 s,   7.4 h) <br> iter   725 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387713363 nd =  0.0053058316, D =   0.42302E+01  0.42302E+01  ( 20.73 s,   7.3 h) <br> iter   726 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387703722 nd =  0.0053060231, D =   0.42301E+01  0.42301E+01  ( 21.09 s,   7.5 h) <br> iter   727 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387694056 nd =  0.0053062082, D =   0.42300E+01  0.42300E+01  ( 21.13 s,   7.5 h) <br> iter   728 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387684409 nd =  0.0053063942, D =   0.42300E+01  0.42300E+01  ( 20.98 s,   7.4 h) <br> iter   729 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387674763 nd =  0.0053065933, D =   0.42299E+01  0.42299E+01  ( 21.22 s,   7.5 h) <br> iter   730 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387665123 nd =  0.0053067727, D =   0.42298E+01  0.42298E+01  ( 20.89 s,   7.4 h) <br> iter   731 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387655577 nd =  0.0053069518, D =   0.42298E+01  0.42298E+01  ( 29.41 s,  10.4 h) <br> iter   732 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387645942 nd =  0.0053071340, D =   0.42297E+01  0.42297E+01  ( 20.97 s,   7.4 h) <br> iter   733 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387636324 nd =  0.0053073093, D =   0.42296E+01  0.42296E+01  ( 20.96 s,   7.4 h) <br> iter   734 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387626690 nd =  0.0053074872, D =   0.42295E+01  0.42295E+01  ( 20.71 s,   7.3 h) <br> iter   735 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387617083 nd =  0.0053076617, D =   0.42295E+01  0.42295E+01  ( 20.94 s,   7.4 h) <br> iter   736 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387607557 nd =  0.0053078351, D =   0.42294E+01  0.42294E+01  ( 20.92 s,   7.3 h) <br> iter   737 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387597933 nd =  0.0053080079, D =   0.42293E+01  0.42293E+01  ( 20.66 s,   7.2 h) <br> iter   738 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387588308 nd =  0.0053081802, D =   0.42292E+01  0.42292E+01  ( 20.83 s,   7.3 h) <br> iter   739 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387578773 nd =  0.0053083489, D =   0.42292E+01  0.42292E+01  ( 20.79 s,   7.3 h) <br> iter   740 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387569166 nd =  0.0053085167, D =   0.42291E+01  0.42291E+01  ( 21.25 s,   7.4 h) <br> iter   741 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387559598 nd =  0.0053086844, D =   0.42290E+01  0.42290E+01  ( 29.26 s,  10.2 h) <br> iter   742 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387550063 nd =  0.0053088475, D =   0.42289E+01  0.42289E+01  ( 20.73 s,   7.2 h) <br> iter   743 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387540475 nd =  0.0053090111, D =   0.42289E+01  0.42289E+01  ( 20.66 s,   7.2 h) <br> iter   744 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387530894 nd =  0.0053091728, D =   0.42288E+01  0.42288E+01  ( 21.09 s,   7.4 h) <br> iter   745 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387521298 nd =  0.0053093331, D =   0.42287E+01  0.42287E+01  ( 20.97 s,   7.3 h) <br> iter   746 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387511726 nd =  0.0053094913, D =   0.42287E+01  0.42287E+01  ( 21.05 s,   7.3 h) <br> iter   747 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387502203 nd =  0.0053096487, D =   0.42286E+01  0.42286E+01  ( 20.91 s,   7.3 h) <br> iter   748 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387492617 nd =  0.0053098062, D =   0.42285E+01  0.42285E+01  ( 21.01 s,   7.3 h) <br> iter   749 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387483077 nd =  0.0053099617, D =   0.42284E+01  0.42284E+01  ( 20.76 s,   7.2 h) <br> iter   750 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387473501 nd =  0.0053101149, D =   0.42284E+01  0.42284E+01  ( 20.96 s,   7.3 h) <br> iter   751 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387463945 nd =  0.0053102664, D =   0.42283E+01  0.42283E+01  ( 29.25 s,  10.1 h) <br> iter   752 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387454396 nd =  0.0053104184, D =   0.42282E+01  0.42282E+01  ( 20.95 s,   7.3 h) <br> iter   753 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387444829 nd =  0.0053105697, D =   0.42281E+01  0.42281E+01  ( 21.00 s,   7.3 h) <br> iter   754 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387435300 nd =  0.0053107211, D =   0.42281E+01  0.42281E+01  ( 21.05 s,   7.3 h) <br> iter   755 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387425809 nd =  0.0053108681, D =   0.42280E+01  0.42280E+01  ( 20.97 s,   7.3 h) <br> iter   756 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387416276 nd =  0.0053110135, D =   0.42279E+01  0.42279E+01  ( 20.89 s,   7.2 h) <br> iter   757 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387406727 nd =  0.0053111595, D =   0.42279E+01  0.42279E+01  ( 21.30 s,   7.4 h) <br> iter   758 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387397170 nd =  0.0053113069, D =   0.42278E+01  0.42278E+01  ( 20.81 s,   7.2 h) <br> iter   759 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387387641 nd =  0.0053114458, D =   0.42277E+01  0.42277E+01  ( 20.65 s,   7.1 h) <br> iter   760 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387378081 nd =  0.0053115861, D =   0.42276E+01  0.42276E+01  ( 21.10 s,   7.3 h) <br> iter   761 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387368544 nd =  0.0053117265, D =   0.42276E+01  0.42276E+01  ( 29.39 s,  10.1 h) <br> iter   762 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387359011 nd =  0.0053118652, D =   0.42275E+01  0.42275E+01  ( 21.10 s,   7.3 h) <br> iter   763 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387349475 nd =  0.0053120027, D =   0.42274E+01  0.42274E+01  ( 20.97 s,   7.2 h) <br> iter   764 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387339960 nd =  0.0053121372, D =   0.42273E+01  0.42273E+01  ( 20.70 s,   7.1 h) <br> iter   765 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387330489 nd =  0.0053122727, D =   0.42273E+01  0.42273E+01  ( 20.75 s,   7.1 h) <br> iter   766 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387320950 nd =  0.0053124067, D =   0.42272E+01  0.42272E+01  ( 21.25 s,   7.3 h) <br> iter   767 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387311434 nd =  0.0053125403, D =   0.42271E+01  0.42271E+01  ( 21.02 s,   7.2 h) <br> iter   768 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387301944 nd =  0.0053126697, D =   0.42271E+01  0.42271E+01  ( 20.86 s,   7.1 h) <br> iter   769 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387292433 nd =  0.0053128012, D =   0.42270E+01  0.42270E+01  ( 20.97 s,   7.2 h) <br> iter   770 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387282924 nd =  0.0053129273, D =   0.42269E+01  0.42269E+01  ( 20.89 s,   7.1 h) <br> iter   771 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387273410 nd =  0.0053130539, D =   0.42268E+01  0.42268E+01  ( 29.03 s,   9.9 h) <br> iter   772 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387263885 nd =  0.0053131767, D =   0.42268E+01  0.42268E+01  ( 20.64 s,   7.0 h) <br> iter   773 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387254357 nd =  0.0053132983, D =   0.42267E+01  0.42267E+01  ( 20.68 s,   7.0 h) <br> iter   774 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387244884 nd =  0.0053134125, D =   0.42266E+01  0.42266E+01  ( 21.03 s,   7.2 h) <br> iter   775 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387235344 nd =  0.0053135297, D =   0.42265E+01  0.42265E+01  ( 20.60 s,   7.0 h) <br> iter   776 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387225830 nd =  0.0053136436, D =   0.42265E+01  0.42265E+01  ( 20.96 s,   7.1 h) <br> iter   777 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387216346 nd =  0.0053137602, D =   0.42264E+01  0.42264E+01  ( 21.10 s,   7.2 h) <br> iter   778 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387206839 nd =  0.0053138679, D =   0.42263E+01  0.42263E+01  ( 20.99 s,   7.1 h) <br> iter   779 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387197364 nd =  0.0053139783, D =   0.42263E+01  0.42263E+01  ( 21.11 s,   7.2 h) <br> iter   780 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387187861 nd =  0.0053140821, D =   0.42262E+01  0.42262E+01  ( 20.91 s,   7.1 h) <br> iter   781 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387178405 nd =  0.0053141882, D =   0.42261E+01  0.42261E+01  ( 28.72 s,   9.7 h) <br> iter   782 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387168929 nd =  0.0053142873, D =   0.42260E+01  0.42260E+01  ( 20.65 s,   7.0 h) <br> iter   783 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387159453 nd =  0.0053143870, D =   0.42260E+01  0.42260E+01  ( 20.93 s,   7.1 h) <br> iter   784 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387149978 nd =  0.0053144743, D =   0.42259E+01  0.42259E+01  ( 21.08 s,   7.1 h) <br> iter   785 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387140507 nd =  0.0053145678, D =   0.42258E+01  0.42258E+01  ( 21.12 s,   7.1 h) <br> iter   786 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387131045 nd =  0.0053146582, D =   0.42258E+01  0.42258E+01  ( 20.80 s,   7.0 h) <br> iter   787 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387121587 nd =  0.0053147375, D =   0.42257E+01  0.42257E+01  ( 21.26 s,   7.2 h) <br> iter   788 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387112127 nd =  0.0053148184, D =   0.42256E+01  0.42256E+01  ( 21.17 s,   7.1 h) <br> iter   789 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387102709 nd =  0.0053148987, D =   0.42255E+01  0.42255E+01  ( 20.94 s,   7.0 h) <br> iter   790 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387093279 nd =  0.0053149736, D =   0.42255E+01  0.42255E+01  ( 21.07 s,   7.1 h) <br> iter   791 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387083838 nd =  0.0053150615, D =   0.42254E+01  0.42254E+01  ( 29.30 s,   9.8 h) <br> iter   792 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387074401 nd =  0.0053151262, D =   0.42253E+01  0.42253E+01  ( 21.14 s,   7.1 h) <br> iter   793 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387064971 nd =  0.0053152049, D =   0.42252E+01  0.42252E+01  ( 20.98 s,   7.0 h) <br> iter   794 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387055540 nd =  0.0053152714, D =   0.42252E+01  0.42252E+01  ( 21.06 s,   7.1 h) <br> iter   795 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387046111 nd =  0.0053153424, D =   0.42251E+01  0.42251E+01  ( 20.78 s,   7.0 h) <br> iter   796 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387036688 nd =  0.0053154180, D =   0.42250E+01  0.42250E+01  ( 20.64 s,   6.9 h) <br> iter   797 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387027265 nd =  0.0053154938, D =   0.42250E+01  0.42250E+01  ( 20.65 s,   6.9 h) <br> iter   798 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387017830 nd =  0.0053155712, D =   0.42249E+01  0.42249E+01  ( 21.02 s,   7.0 h) <br> iter   799 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387008420 nd =  0.0053156524, D =   0.42248E+01  0.42248E+01  ( 21.05 s,   7.0 h) <br> iter   800 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9386998988 nd =  0.0053157354, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 20.98 s,   7.0 h) <br> iter   801 lrate =  0.0078125000 LL =  -0.9387492223 nd =  0.0053739101, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 28.95 s,   9.6 h) <br> Likelihood decreasing! <br> Reducing maximum Newton lrate <br> iter   802 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387490765 nd =  0.0053744844, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 20.95 s,   7.0 h) <br> iter   803 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387489256 nd =  0.0053747038, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 20.73 s,   6.9 h) <br> iter   804 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387487781 nd =  0.0053747377, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 20.72 s,   6.9 h) <br> iter   805 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387486372 nd =  0.0053746822, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 20.83 s,   6.9 h) <br> iter   806 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387484903 nd =  0.0053745887, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 21.03 s,   7.0 h) <br> iter   807 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387229261 nd =  0.0053452118, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 21.06 s,   7.0 h) <br> iter   808 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387225278 nd =  0.0053450389, D =   0.42247E+01  0.42247E+01  ( 21.25 s,   7.0 h) <br> iter   809 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387219997 nd =  0.0053448767, D =   0.42246E+01  0.42246E+01  ( 21.16 s,   7.0 h) <br> iter   810 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387214667 nd =  0.0053448111, D =   0.42246E+01  0.42246E+01  ( 20.95 s,   6.9 h) <br> iter   811 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387209358 nd =  0.0053447982, D =   0.42246E+01  0.42246E+01  ( 29.21 s,   9.6 h) <br> iter   812 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387204104 nd =  0.0053448169, D =   0.42245E+01  0.42245E+01  ( 20.76 s,   6.9 h) <br> iter   813 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387198771 nd =  0.0053448507, D =   0.42245E+01  0.42245E+01  ( 21.20 s,   7.0 h) <br> iter   814 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387193429 nd =  0.0053448934, D =   0.42245E+01  0.42245E+01  ( 21.09 s,   6.9 h) <br> iter   815 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387188160 nd =  0.0053449427, D =   0.42244E+01  0.42244E+01  ( 21.04 s,   6.9 h) <br> iter   816 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387182842 nd =  0.0053449970, D =   0.42244E+01  0.42244E+01  ( 21.15 s,   7.0 h) <br> iter   817 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387177549 nd =  0.0053450516, D =   0.42243E+01  0.42243E+01  ( 20.95 s,   6.9 h) <br> iter   818 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387172212 nd =  0.0053451097, D =   0.42243E+01  0.42243E+01  ( 21.26 s,   7.0 h) <br> iter   819 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387166870 nd =  0.0053451689, D =   0.42243E+01  0.42243E+01  ( 21.08 s,   6.9 h) <br> iter   820 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387161525 nd =  0.0053452320, D =   0.42242E+01  0.42242E+01  ( 21.08 s,   6.9 h) <br> iter   821 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387156197 nd =  0.0053452958, D =   0.42242E+01  0.42242E+01  ( 29.15 s,   9.5 h) <br> iter   822 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387150841 nd =  0.0053453618, D =   0.42242E+01  0.42242E+01  ( 20.87 s,   6.8 h) <br> iter   823 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387145442 nd =  0.0053454305, D =   0.42241E+01  0.42241E+01  ( 21.01 s,   6.9 h) <br> iter   824 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387140008 nd =  0.0053455015, D =   0.42241E+01  0.42241E+01  ( 21.09 s,   6.9 h) <br> iter   825 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387134610 nd =  0.0053455740, D =   0.42241E+01  0.42241E+01  ( 21.05 s,   6.9 h) <br> iter   826 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387129124 nd =  0.0053456455, D =   0.42240E+01  0.42240E+01  ( 20.99 s,   6.8 h) <br> iter   827 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387123567 nd =  0.0053457185, D =   0.42240E+01  0.42240E+01  ( 20.90 s,   6.8 h) <br> iter   828 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387118159 nd =  0.0053457953, D =   0.42239E+01  0.42239E+01  ( 20.94 s,   6.8 h) <br> iter   829 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387112602 nd =  0.0053458715, D =   0.42239E+01  0.42239E+01  ( 20.76 s,   6.8 h) <br> iter   830 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387106920 nd =  0.0053459491, D =   0.42239E+01  0.42239E+01  ( 21.07 s,   6.8 h) <br> iter   831 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387101084 nd =  0.0053460314, D =   0.42238E+01  0.42238E+01  ( 29.23 s,   9.5 h) <br> iter   832 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387095198 nd =  0.0053461073, D =   0.42238E+01  0.42238E+01  ( 20.86 s,   6.8 h) <br> iter   833 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387089103 nd =  0.0053461850, D =   0.42238E+01  0.42238E+01  ( 20.93 s,   6.8 h) <br> iter   834 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387083138 nd =  0.0053462657, D =   0.42237E+01  0.42237E+01  ( 20.93 s,   6.8 h) <br> iter   835 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387077058 nd =  0.0053463421, D =   0.42237E+01  0.42237E+01  ( 20.91 s,   6.8 h) <br> iter   836 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387071422 nd =  0.0053464267, D =   0.42237E+01  0.42237E+01  ( 21.12 s,   6.8 h) <br> iter   837 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387065760 nd =  0.0053465113, D =   0.42236E+01  0.42236E+01  ( 21.13 s,   6.8 h) <br> iter   838 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387060128 nd =  0.0053465993, D =   0.42236E+01  0.42236E+01  ( 21.11 s,   6.8 h) <br> iter   839 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387054365 nd =  0.0053466823, D =   0.42235E+01  0.42235E+01  ( 20.97 s,   6.8 h) <br> iter   840 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387048898 nd =  0.0053467729, D =   0.42235E+01  0.42235E+01  ( 20.74 s,   6.7 h) <br> iter   841 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387043317 nd =  0.0053468608, D =   0.42235E+01  0.42235E+01  ( 29.23 s,   9.4 h) <br> iter   842 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387037622 nd =  0.0053469480, D =   0.42234E+01  0.42234E+01  ( 20.95 s,   6.7 h) <br> iter   843 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387031852 nd =  0.0053470388, D =   0.42234E+01  0.42234E+01  ( 20.97 s,   6.7 h) <br> iter   844 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387026463 nd =  0.0053471327, D =   0.42234E+01  0.42234E+01  ( 21.04 s,   6.8 h) <br> iter   845 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387020973 nd =  0.0053472195, D =   0.42233E+01  0.42233E+01  ( 20.87 s,   6.7 h) <br> iter   846 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387015260 nd =  0.0053473083, D =   0.42233E+01  0.42233E+01  ( 20.85 s,   6.7 h) <br> iter   847 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387009546 nd =  0.0053474007, D =   0.42233E+01  0.42233E+01  ( 21.09 s,   6.8 h) <br> iter   848 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9387003695 nd =  0.0053474928, D =   0.42232E+01  0.42232E+01  ( 20.93 s,   6.7 h) <br> iter   849 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386997862 nd =  0.0053475859, D =   0.42232E+01  0.42232E+01  ( 20.91 s,   6.7 h) <br> iter   850 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386992058 nd =  0.0053476819, D =   0.42232E+01  0.42232E+01  ( 21.12 s,   6.7 h) <br> iter   851 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386986291 nd =  0.0053477787, D =   0.42231E+01  0.42231E+01  ( 29.19 s,   9.3 h) <br> iter   852 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386980395 nd =  0.0053478747, D =   0.42231E+01  0.42231E+01  ( 20.90 s,   6.7 h) <br> iter   853 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386974507 nd =  0.0053479724, D =   0.42230E+01  0.42230E+01  ( 21.05 s,   6.7 h) <br> iter   854 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386968566 nd =  0.0053480705, D =   0.42230E+01  0.42230E+01  ( 20.89 s,   6.7 h) <br> iter   855 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386962646 nd =  0.0053481666, D =   0.42230E+01  0.42230E+01  ( 20.80 s,   6.6 h) <br> iter   856 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386956899 nd =  0.0053482634, D =   0.42229E+01  0.42229E+01  ( 20.98 s,   6.7 h) <br> iter   857 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386950973 nd =  0.0053483661, D =   0.42229E+01  0.42229E+01  ( 21.07 s,   6.7 h) <br> iter   858 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386945073 nd =  0.0053484625, D =   0.42229E+01  0.42229E+01  ( 20.86 s,   6.6 h) <br> iter   859 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386939216 nd =  0.0053485666, D =   0.42228E+01  0.42228E+01  ( 20.69 s,   6.6 h) <br> iter   860 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386933252 nd =  0.0053486610, D =   0.42228E+01  0.42228E+01  ( 20.86 s,   6.6 h) <br> iter   861 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386927398 nd =  0.0053487584, D =   0.42228E+01  0.42228E+01  ( 28.98 s,   9.2 h) <br> iter   862 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386921856 nd =  0.0053488617, D =   0.42227E+01  0.42227E+01  ( 21.05 s,   6.7 h) <br> iter   863 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386916113 nd =  0.0053489549, D =   0.42227E+01  0.42227E+01  ( 20.87 s,   6.6 h) <br> iter   864 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386910440 nd =  0.0053490519, D =   0.42226E+01  0.42226E+01  ( 20.91 s,   6.6 h) <br> iter   865 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386904933 nd =  0.0053491550, D =   0.42226E+01  0.42226E+01  ( 20.90 s,   6.6 h) <br> iter   866 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386899434 nd =  0.0053492494, D =   0.42226E+01  0.42226E+01  ( 21.03 s,   6.6 h) <br> iter   867 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386894061 nd =  0.0053493486, D =   0.42225E+01  0.42225E+01  ( 20.69 s,   6.5 h) <br> iter   868 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386888574 nd =  0.0053494465, D =   0.42225E+01  0.42225E+01  ( 20.97 s,   6.6 h) <br> iter   869 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386883119 nd =  0.0053495482, D =   0.42225E+01  0.42225E+01  ( 21.20 s,   6.7 h) <br> iter   870 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386877793 nd =  0.0053496443, D =   0.42224E+01  0.42224E+01  ( 21.02 s,   6.6 h) <br> iter   871 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386872454 nd =  0.0053497482, D =   0.42224E+01  0.42224E+01  ( 29.10 s,   9.1 h) <br> iter   872 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386867170 nd =  0.0053498458, D =   0.42224E+01  0.42224E+01  ( 21.00 s,   6.6 h) <br> iter   873 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386861830 nd =  0.0053499453, D =   0.42223E+01  0.42223E+01  ( 20.84 s,   6.5 h) <br> iter   874 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386856534 nd =  0.0053500475, D =   0.42223E+01  0.42223E+01  ( 20.93 s,   6.5 h) <br> iter   875 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386851267 nd =  0.0053501457, D =   0.42223E+01  0.42223E+01  ( 21.06 s,   6.6 h) <br> iter   876 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386846013 nd =  0.0053502489, D =   0.42222E+01  0.42222E+01  ( 20.70 s,   6.5 h) <br> iter   877 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386840797 nd =  0.0053503483, D =   0.42222E+01  0.42222E+01  ( 20.84 s,   6.5 h) <br> iter   878 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386835590 nd =  0.0053504510, D =   0.42221E+01  0.42221E+01  ( 21.07 s,   6.6 h) <br> iter   879 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386830376 nd =  0.0053505502, D =   0.42221E+01  0.42221E+01  ( 20.61 s,   6.4 h) <br> iter   880 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386825220 nd =  0.0053506520, D =   0.42221E+01  0.42221E+01  ( 21.15 s,   6.6 h) <br> iter   881 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386820059 nd =  0.0053507507, D =   0.42220E+01  0.42220E+01  ( 29.46 s,   9.2 h) <br> iter   882 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386814917 nd =  0.0053508510, D =   0.42220E+01  0.42220E+01  ( 21.08 s,   6.5 h) <br> iter   883 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386809787 nd =  0.0053509510, D =   0.42220E+01  0.42220E+01  ( 20.92 s,   6.5 h) <br> iter   884 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386804674 nd =  0.0053510585, D =   0.42219E+01  0.42219E+01  ( 20.96 s,   6.5 h) <br> iter   885 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386799580 nd =  0.0053511587, D =   0.42219E+01  0.42219E+01  ( 21.10 s,   6.5 h) <br> iter   886 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386794483 nd =  0.0053512591, D =   0.42219E+01  0.42219E+01  ( 21.17 s,   6.6 h) <br> iter   887 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386789434 nd =  0.0053513573, D =   0.42218E+01  0.42218E+01  ( 20.84 s,   6.4 h) <br> iter   888 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386784404 nd =  0.0053514578, D =   0.42218E+01  0.42218E+01  ( 21.11 s,   6.5 h) <br> iter   889 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386779370 nd =  0.0053515622, D =   0.42217E+01  0.42217E+01  ( 21.19 s,   6.5 h) <br> iter   890 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386774357 nd =  0.0053516619, D =   0.42217E+01  0.42217E+01  ( 21.00 s,   6.5 h) <br> iter   891 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386769358 nd =  0.0053517643, D =   0.42217E+01  0.42217E+01  ( 29.25 s,   9.0 h) <br> iter   892 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386764365 nd =  0.0053518648, D =   0.42216E+01  0.42216E+01  ( 20.95 s,   6.4 h) <br> iter   893 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386759421 nd =  0.0053519679, D =   0.42216E+01  0.42216E+01  ( 21.12 s,   6.5 h) <br> iter   894 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386754473 nd =  0.0053520698, D =   0.42216E+01  0.42216E+01  ( 20.71 s,   6.4 h) <br> iter   895 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386749508 nd =  0.0053521735, D =   0.42215E+01  0.42215E+01  ( 20.67 s,   6.3 h) <br> iter   896 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386744581 nd =  0.0053522734, D =   0.42215E+01  0.42215E+01  ( 21.09 s,   6.5 h) <br> iter   897 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386739643 nd =  0.0053523755, D =   0.42215E+01  0.42215E+01  ( 21.12 s,   6.5 h) <br> iter   898 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386734723 nd =  0.0053524775, D =   0.42214E+01  0.42214E+01  ( 20.91 s,   6.4 h) <br> iter   899 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386729828 nd =  0.0053525798, D =   0.42214E+01  0.42214E+01  ( 21.08 s,   6.4 h) <br> iter   900 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386724929 nd =  0.0053526828, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 21.13 s,   6.5 h) <br> iter   901 lrate =  0.0039062500 LL =  -0.9386973255 nd =  0.0053817201, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 29.24 s,   8.9 h) <br> Likelihood decreasing! <br> iter   902 lrate =  0.0019531250 LL =  -0.9386972308 nd =  0.0053820066, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 20.80 s,   6.3 h) <br> iter   903 lrate =  0.0019531250 LL =  -0.9386971379 nd =  0.0053821167, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 21.14 s,   6.4 h) <br> iter   904 lrate =  0.0019531250 LL =  -0.9386970454 nd =  0.0053821356, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 20.77 s,   6.3 h) <br> iter   905 lrate =  0.0019531250 LL =  -0.9386969549 nd =  0.0053821094, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 20.83 s,   6.3 h) <br> iter   906 lrate =  0.0019531250 LL =  -0.9386968656 nd =  0.0053820647, D =   0.42213E+01  0.42213E+01  ( 20.86 s,   6.3 h) <br> Exiting because likelihood increasing by less than   1.000000011686097E-007  <br>  for more than            5  iterations ... <br>... done. Execution time:   5.47 h  <br> output directory = C:\tom\MotParEEG\code\amicaouttmp\ <br>>> EEG = eeg_checkset(EEG);<br>eeg_checkset: recomputing the ICA activation matrix ...<br>>> eeglab redraw<br>Warning: for some reason, the backup dataset in EEGLAB memory does not<br>         match the current dataset. The dataset in memory has been overwritten<o:p></o:p></span></p></div><div><div id=ecxSkyDrivePlaceholder><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"'>  </span><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><o:p></o:p></span></p></div></div></div></div></div></div></div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'><br>_______________________________________________ Eeglablist page: http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html To unsubscribe, send an empty email to eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to eeglablist-request@sccn.ucsd.edu<o:p></o:p></span></p></div></div></div></body></html>