src/daComposant/daAlgorithms/EnsembleBlue.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
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   4 #
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  11 #  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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  16 #  License along with this library; if not, write to the Free Software
  17 #  Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  18 #
  19 #  See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  20 #
  21
  22 import logging
  23 from daCore import BasicObjects, PlatformInfo
  24 m = PlatformInfo.SystemUsage()
  25
  26 import numpy
  27
  28 # ==============================================================================
  29 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  30     def __init__(self):
  31         BasicObjects.Algorithm.__init__(self)
  32         self._name = "ENSEMBLEBLUE"
  33         logging.debug("%s Initialisation"%self._name)
  34
  35     def run(self, Xb=None, Y=None, H=None, M=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None ):
  36         """
  37         Calcul d'une estimation BLUE d'ensemble :
  38             - génération d'un ensemble d'observations, de même taille que le
  39               nombre d'ébauches
  40             - calcul de l'estimateur BLUE pour chaque membre de l'ensemble
  41         """
  42         logging.debug("%s Lancement"%self._name)
  43         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("Mo")))
  44         #
  45         # Paramètres de pilotage
  46         # ----------------------
  47         # Potentiels : "SetSeed"
  48         if Parameters.has_key("SetSeed"):
  49             numpy.random.seed(int(Parameters["SetSeed"]))
  50             logging.debug("%s Graine fixee pour le generateur aleatoire = %s"%(self._name, int(Parameters["SetSeed"])))
  51         else:
  52             logging.debug("%s Graine quelconque pour le generateur aleatoire"%(self._name, ))
  53         #
  54         # Nombre d'ensemble pour l'ébauche
  55         # --------------------------------
  56         nb_ens = Xb.stepnumber()
  57         #
  58         # Construction de l'ensemble des observations, par génération a partir
  59         # de la diagonale de R
  60         # --------------------------------------------------------------------
  61         DiagonaleR = numpy.diag(R)
  62         EnsembleY = numpy.zeros([len(Y),nb_ens])
  63         for npar in range(len(DiagonaleR)) :
  64             bruit = numpy.random.normal(0,DiagonaleR[npar],nb_ens)
  65             EnsembleY[npar,:] = Y[npar] + bruit
  66         EnsembleY = numpy.matrix(EnsembleY)
  67         #
  68         # Initialisation des opérateurs d'observation et de la matrice gain
  69         # -----------------------------------------------------------------
  70         Hm = H["Direct"].asMatrix()
  71         Ht = H["Adjoint"].asMatrix()
  72         #
  73         K  = B * Ht * (Hm * B * Ht + R).I
  74         #
  75         # Calcul du BLUE pour chaque membre de l'ensemble
  76         # -----------------------------------------------
  77         for iens in range(nb_ens):
  78             d  = EnsembleY[:,iens] - Hm * Xb.valueserie(iens)
  79             Xa = Xb.valueserie(iens) + K*d
  80
  81             self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
  82             self.StoredVariables["Innovation"].store( d.A1 )
  83         #
  84         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("Mo")))
  85         logging.debug("%s Terminé"%self._name)
  86         return 0
  87
  88 # ==============================================================================
  89 if __name__ == "__main__":
  90     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
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