src/daComposant/daAlgorithms/ExtendedBlue.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2017 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
   7 # License as published by the Free Software Foundation; either
   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.
  14 #
  15 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  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, "EXTENDEDBLUE")
  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  = ["APosterioriCorrelations", "APosterioriCovariance", "APosterioriStandardDeviations", "APosterioriVariances", "BMA", "OMA", "OMB", "CurrentState", "CostFunctionJ", "CostFunctionJb", "CostFunctionJo", "Innovation", "SigmaBck2", "SigmaObs2", "MahalanobisConsistency", "SimulationQuantiles", "SimulatedObservationAtBackground", "SimulatedObservationAtCurrentState", "SimulatedObservationAtOptimum"]
  43             )
  44         self.defineRequiredParameter(
  45             name     = "Quantiles",
  46             default  = [],
  47             typecast = tuple,
  48             message  = "Liste des valeurs de quantiles",
  49             minval   = 0.,
  50             maxval   = 1.,
  51             )
  52         self.defineRequiredParameter(
  53             name     = "SetSeed",
  54             typecast = numpy.random.seed,
  55             message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
  56             )
  57         self.defineRequiredParameter(
  58             name     = "NumberOfSamplesForQuantiles",
  59             default  = 100,
  60             typecast = int,
  61             message  = "Nombre d'échantillons simulés pour le calcul des quantiles",
  62             minval   = 1,
  63             )
  64         self.defineRequiredParameter(
  65             name     = "SimulationForQuantiles",
  66             default  = "Linear",
  67             typecast = str,
  68             message  = "Type de simulation pour l'estimation des quantiles",
  69             listval  = ["Linear", "NonLinear"]
  70             )
  71         self.requireInputArguments(
  72             mandatory= ("Xb", "Y", "HO", "R", "B" ),
  73             )
  74
  75     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  76         self._pre_run(Parameters, Xb, Y, R, B, Q)
  77         #
  78         Hm = HO["Tangent"].asMatrix(Xb)
  79         Hm = Hm.reshape(Y.size,Xb.size) # ADAO & check shape
  80         Ha = HO["Adjoint"].asMatrix(Xb)
  81         Ha = Ha.reshape(Xb.size,Y.size) # ADAO & check shape
  82         H  = HO["Direct"].appliedTo
  83         #
  84         # Utilisation éventuelle d'un vecteur H(Xb) précalculé
  85         # ----------------------------------------------------
  86         if HO["AppliedInX"] is not None and "HXb" in HO["AppliedInX"]:
  87             HXb = H( Xb, HO["AppliedInX"]["HXb"])
  88         else:
  89             HXb = H( Xb )
  90         HXb = numpy.asmatrix(numpy.ravel( HXb )).T
  91         #
  92         # Précalcul des inversions de B et R
  93         # ----------------------------------
  94         BI = B.getI()
  95         RI = R.getI()
  96         #
  97         # Calcul de l'innovation
  98         # ----------------------
  99         if Y.size != HXb.size:
 100             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))
 101         if max(Y.shape) != max(HXb.shape):
 102             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))
 103         d  = Y - HXb
 104         #
 105         # Calcul de la matrice de gain et de l'analyse
 106         # --------------------------------------------
 107         if Y.size <= Xb.size:
 108             _A = R + Hm * B * Ha
 109             _u = numpy.linalg.solve( _A , d )
 110             Xa = Xb + B * Ha * _u
 111         else:
 112             _A = BI + Ha * RI * Hm
 113             _u = numpy.linalg.solve( _A , Ha * RI * d )
 114             Xa = Xb + _u
 115         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 116         #
 117         # Calcul de la fonction coût
 118         # --------------------------
 119         if self._parameters["StoreInternalVariables"] or \
 120            "CostFunctionJ"                      in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 121            "OMA"                                in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 122            "SigmaObs2"                          in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 123            "MahalanobisConsistency"             in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 124            "SimulatedObservationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 125            "SimulatedObservationAtOptimum"      in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 126            "SimulationQuantiles"                in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 127             HXa  = numpy.matrix(numpy.ravel( H( Xa ) )).T
 128             oma = Y - HXa
 129         if self._parameters["StoreInternalVariables"] or \
 130            "CostFunctionJ"                 in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 131            "MahalanobisConsistency"        in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 132             Jb  = float( 0.5 * (Xa - Xb).T * BI * (Xa - Xb) )
 133             Jo  = float( 0.5 * oma.T * RI * oma )
 134             J   = Jb + Jo
 135             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 136             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 137             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 138         #
 139         # Calcul de la covariance d'analyse
 140         # ---------------------------------
 141         if "APosterioriCovariance" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 142            "SimulationQuantiles"   in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 143             if   (Y.size <= Xb.size): K  = B * Ha * (R + Hm * B * Ha).I
 144             elif (Y.size >  Xb.size): K = (BI + Ha * RI * Hm).I * Ha * RI
 145             A = B - K * Hm * B
 146             if min(A.shape) != max(A.shape):
 147                 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)))
 148             if (numpy.diag(A) < 0).any():
 149                 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,))
 150             if logging.getLogger().level < logging.WARNING: # La verification n'a lieu qu'en debug
 151                 try:
 152                     L = numpy.linalg.cholesky( A )
 153                 except:
 154                     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,))
 155             self.StoredVariables["APosterioriCovariance"].store( A )
 156         #
 157         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
 158         # ---------------------------------------
 159         if self._parameters["StoreInternalVariables"] or "CurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 160             self.StoredVariables["CurrentState"].store( numpy.ravel(Xa) )
 161         if "Innovation" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 162             self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
 163         if "BMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 164             self.StoredVariables["BMA"].store( numpy.ravel(Xb) - numpy.ravel(Xa) )
 165         if "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 166             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(oma) )
 167         if "OMB" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 168             self.StoredVariables["OMB"].store( numpy.ravel(d) )
 169         if "SigmaObs2" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 170             TraceR = R.trace(Y.size)
 171             self.StoredVariables["SigmaObs2"].store( float( (d.T * (numpy.asmatrix(numpy.ravel(oma)).T)) ) / TraceR )
 172         if "SigmaBck2" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 173             self.StoredVariables["SigmaBck2"].store( float( (d.T * Hm * (Xa - Xb))/(Hm * B * Hm.T).trace() ) )
 174         if "MahalanobisConsistency" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 175             self.StoredVariables["MahalanobisConsistency"].store( float( 2.*J/d.size ) )
 176         if "SimulationQuantiles" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 177             nech = self._parameters["NumberOfSamplesForQuantiles"]
 178             HtM  = HO["Tangent"].asMatrix(ValueForMethodForm = Xa)
 179             HtM  = HtM.reshape(Y.size,Xa.size) # ADAO & check shape
 180             YfQ  = None
 181             for i in range(nech):
 182                 if self._parameters["SimulationForQuantiles"] == "Linear":
 183                     dXr = numpy.matrix(numpy.random.multivariate_normal(Xa.A1,A) - Xa.A1).T
 184                     dYr = numpy.matrix(numpy.ravel( HtM * dXr )).T
 185                     Yr = HXa + dYr
 186                 elif self._parameters["SimulationForQuantiles"] == "NonLinear":
 187                     Xr = numpy.matrix(numpy.random.multivariate_normal(Xa.A1,A)).T
 188                     Yr = numpy.matrix(numpy.ravel( H( Xr ) )).T
 189                 if YfQ is None:
 190                     YfQ = Yr
 191                 else:
 192                     YfQ = numpy.hstack((YfQ,Yr))
 193             YfQ.sort(axis=-1)
 194             YQ = None
 195             for quantile in self._parameters["Quantiles"]:
 196                 if not (0. <= float(quantile) <= 1.): continue
 197                 indice = int(nech * float(quantile) - 1./nech)
 198                 if YQ is None: YQ = YfQ[:,indice]
 199                 else:          YQ = numpy.hstack((YQ,YfQ[:,indice]))
 200             self.StoredVariables["SimulationQuantiles"].store( YQ )
 201         if "SimulatedObservationAtBackground" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 202             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtBackground"].store( numpy.ravel(HXb) )
 203         if "SimulatedObservationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 204             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( numpy.ravel(HXa) )
 205         if "SimulatedObservationAtOptimum" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 206             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtOptimum"].store( numpy.ravel(HXa) )
 207         #
 208         self._post_run(HO)
 209         return 0
 210
 211 # ==============================================================================
 212 if __name__ == "__main__":
 213     print('\n AUTODIAGNOSTIC \n')