src/daComposant/daAlgorithms/EnsembleBlue.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2016 EDF R&D
   4 #
   5 # This library is free software; you can redistribute it and/or
   6 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
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   8 # version 2.1 of the License.
   9 #
  10 # This library is distributed in the hope that it will be useful,
  11 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  13 # Lesser General Public License for more details.
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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 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
  22
  23 import logging
  24 from daCore import BasicObjects
  25 import numpy
  26
  27 # ==============================================================================
  28 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  29     def __init__(self):
  30         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "ENSEMBLEBLUE")
  31         self.defineRequiredParameter(
  32             name     = "StoreInternalVariables",
  33             default  = False,
  34             typecast = bool,
  35             message  = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
  36             )
  37         self.defineRequiredParameter(
  38             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  39             default  = [],
  40             typecast = tuple,
  41             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  42             listval  = ["CurrentState", "Innovation", "SimulatedObservationAtBackground", "SimulatedObservationAtCurrentState", "SimulatedObservationAtOptimum"]
  43             )
  44         self.defineRequiredParameter(
  45             name     = "SetSeed",
  46             typecast = numpy.random.seed,
  47             message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
  48             )
  49
  50     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  51         self._pre_run()
  52         #
  53         # Paramètres de pilotage
  54         # ----------------------
  55         self.setParameters(Parameters)
  56         #
  57         # Précalcul des inversions de B et R
  58         # ----------------------------------
  59         BI = B.getI()
  60         RI = R.getI()
  61         #
  62         # Nombre d'ensemble pour l'ébauche
  63         # --------------------------------
  64         nb_ens = Xb.stepnumber()
  65         #
  66         # Construction de l'ensemble des observations, par génération a partir
  67         # de la diagonale de R
  68         # --------------------------------------------------------------------
  69         DiagonaleR = R.diag(Y.size)
  70         EnsembleY = numpy.zeros([Y.size,nb_ens])
  71         for npar in range(DiagonaleR.size):
  72             bruit = numpy.random.normal(0,DiagonaleR[npar],nb_ens)
  73             EnsembleY[npar,:] = Y[npar] + bruit
  74         EnsembleY = numpy.matrix(EnsembleY)
  75         #
  76         # Initialisation des opérateurs d'observation et de la matrice gain
  77         # -----------------------------------------------------------------
  78         Hm = HO["Tangent"].asMatrix(None)
  79         Hm = Hm.reshape(Y.size,Xb[0].size) # ADAO & check shape
  80         Ha = HO["Adjoint"].asMatrix(None)
  81         Ha = Ha.reshape(Xb[0].size,Y.size) # ADAO & check shape
  82         #
  83         # Calcul de la matrice de gain dans l'espace le plus petit et de l'analyse
  84         # ------------------------------------------------------------------------
  85         if Y.size <= Xb[0].size:
  86             K  = B * Ha * (R + Hm * B * Ha).I
  87         else:
  88             K = (BI + Ha * RI * Hm).I * Ha * RI
  89         #
  90         # Calcul du BLUE pour chaque membre de l'ensemble
  91         # -----------------------------------------------
  92         for iens in range(nb_ens):
  93             HXb = Hm * Xb[iens]
  94             if "SimulatedObservationAtBackground" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
  95                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtBackground"].store( numpy.ravel(HXb) )
  96             d  = EnsembleY[:,iens] - HXb
  97             if "Innovation" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
  98                 self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
  99             Xa = Xb[iens] + K*d
 100             self.StoredVariables["CurrentState"].store( Xa )
 101             if "SimulatedObservationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 102                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( Hm * Xa )
 103         #
 104         # Fabrication de l'analyse
 105         # ------------------------
 106         Members = self.StoredVariables["CurrentState"][-nb_ens:]
 107         Xa = numpy.matrix( Members ).mean(axis=0)
 108         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 109         if "SimulatedObservationAtOptimum" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 110             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtOptimum"].store( numpy.ravel( Hm * Xa ) )
 111         #
 112         self._post_run(HO)
 113         return 0
 114
 115 # ==============================================================================
 116 if __name__ == "__main__":
 117     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'