src/daComposant/daAlgorithms/ExtendedBlue.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 #  Copyright (C) 2008-2013 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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   9 #
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  11 #  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12 #  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
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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, PlatformInfo
  25 m = PlatformInfo.SystemUsage()
  26
  27 import numpy
  28
  29 # ==============================================================================
  30 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  31     def __init__(self):
  32         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "EXTENDEDBLUE")
  33         self.defineRequiredParameter(
  34             name     = "StoreInternalVariables",
  35             default  = False,
  36             typecast = bool,
  37             message  = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
  38             )
  39         self.defineRequiredParameter(
  40             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  41             default  = [],
  42             typecast = tuple,
  43             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  44             listval  = ["APosterioriCovariance", "BMA", "OMA", "OMB", "Innovation", "SigmaBck2", "SigmaObs2", "MahalanobisConsistency"]
  45             )
  46
  47     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  48         logging.debug("%s Lancement"%self._name)
  49         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
  50         #
  51         # Paramètres de pilotage
  52         # ----------------------
  53         self.setParameters(Parameters)
  54         #
  55         # Opérateur d'observation
  56         # -----------------------
  57         H  = HO["Direct"].appliedTo
  58         Hm = HO["Tangent"].asMatrix(Xb)
  59         Hm = Hm.reshape(Y.size,Xb.size) # ADAO & check shape
  60         Ha = HO["Adjoint"].asMatrix(Xb)
  61         Ha = Ha.reshape(Xb.size,Y.size) # ADAO & check shape
  62         #
  63         # Utilisation éventuelle d'un vecteur H(Xb) précalculé
  64         # ----------------------------------------------------
  65         if HO["AppliedToX"] is not None and HO["AppliedToX"].has_key("HXb"):
  66             HXb = HO["AppliedToX"]["HXb"]
  67         else:
  68             HXb = H( Xb )
  69         HXb = numpy.asmatrix(numpy.ravel( HXb )).T
  70         #
  71         # Précalcul des inversions de B et R
  72         # ----------------------------------
  73         BI = B.getI()
  74         RI = R.getI()
  75         #
  76         # Calcul de l'innovation
  77         # ----------------------
  78         if Y.size != HXb.size:
  79             raise ValueError("The size %i of observations Y and %i of observed calculation H(X) are different, they have to be identical."%(Y.size,HXb.size))
  80         if max(Y.shape) != max(HXb.shape):
  81             raise ValueError("The shapes %s of observations Y and %s of observed calculation H(X) are different, they have to be identical."%(Y.shape,HXb.shape))
  82         d  = Y - HXb
  83         #
  84         # Calcul de la matrice de gain et de l'analyse
  85         # --------------------------------------------
  86         if Y.size <= Xb.size:
  87             if Y.size > 100: # len(R)
  88                 _A = R + Hm * B * Ha
  89                 _u = numpy.linalg.solve( _A , d )
  90                 Xa = Xb + B * Ha * _u
  91             else:
  92                 K  = B * Ha * (R + Hm * B * Ha).I
  93                 Xa = Xb + K*d
  94         else:
  95             if Y.size > 100: # len(R)
  96                 _A = BI + Ha * RI * Hm
  97                 _u = numpy.linalg.solve( _A , Ha * RI * d )
  98                 Xa = Xb + _u
  99             else:
 100                 K = (BI + Ha * RI * Hm).I * Ha * RI
 101                 Xa = Xb + K*d
 102         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 103         #
 104         # Calcul de la fonction coût
 105         # --------------------------
 106         if self._parameters["StoreInternalVariables"] or "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or "SigmaObs2" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or "MahalanobisConsistency" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 107             oma = Y - Hm * Xa
 108         if self._parameters["StoreInternalVariables"] or "MahalanobisConsistency" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 109             Jb  = 0.5 * (Xa - Xb).T * BI * (Xa - Xb)
 110             Jo  = 0.5 * oma.T * RI * oma
 111             J   = float( Jb ) + float( Jo )
 112             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 113             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 114             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 115         #
 116         # Calcul de la covariance d'analyse
 117         # ---------------------------------
 118         if "APosterioriCovariance" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 119             A = B - K * Hm * B
 120             if min(A.shape) != max(A.shape):
 121                 raise ValueError("The %s a posteriori covariance matrix A is of shape %s, despites it has to be a squared matrix. There is an error in the observation operator, please check it."%(self._name,str(A.shape)))
 122             if (numpy.diag(A) < 0).any():
 123                 raise ValueError("The %s a posteriori covariance matrix A has at least one negative value on its diagonal. There is an error in the observation operator, please check it."%(self._name,))
 124             if logging.getLogger().level < logging.WARNING: # La verification n'a lieu qu'en debug
 125                 try:
 126                     L = numpy.linalg.cholesky( A )
 127                 except:
 128                     raise ValueError("The %s a posteriori covariance matrix A is not symmetric positive-definite. Please check your a priori covariances and your observation operator."%(self._name,))
 129             self.StoredVariables["APosterioriCovariance"].store( A )
 130         #
 131         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
 132         # ---------------------------------------
 133         if "Innovation" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 134             self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
 135         if "BMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 136             self.StoredVariables["BMA"].store( numpy.ravel(Xb) - numpy.ravel(Xa) )
 137         if "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 138             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(oma) )
 139         if "OMB" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 140             self.StoredVariables["OMB"].store( numpy.ravel(d) )
 141         if "SigmaObs2" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 142             TraceR = R.trace(Y.size)
 143             self.StoredVariables["SigmaObs2"].store( float( (d.T * (numpy.asmatrix(numpy.ravel(oma)).T)) ) / TraceR )
 144         if "SigmaBck2" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 145             self.StoredVariables["SigmaBck2"].store( float( (d.T * Hm * (Xa - Xb))/(Hm * B * Hm.T).trace() ) )
 146         if "MahalanobisConsistency" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 147             self.StoredVariables["MahalanobisConsistency"].store( float( 2.*J/d.size ) )
 148         #
 149         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
 150         logging.debug("%s Terminé"%self._name)
 151         #
 152         return 0
 153
 154 # ==============================================================================
 155 if __name__ == "__main__":
 156     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'