src/daComposant/daAlgorithms/FunctionTest.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 #  Copyright (C) 2008-2015 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, copy
  26
  27 # ==============================================================================
  28 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  29     def __init__(self):
  30         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "FUNCTIONTEST")
  31         self.defineRequiredParameter(
  32             name     = "NumberOfPrintedDigits",
  33             default  = 5,
  34             typecast = int,
  35             message  = "Nombre de chiffres affichés pour les impressions de réels",
  36             minval   = 0,
  37             )
  38         self.defineRequiredParameter(
  39             name     = "NumberOfRepetition",
  40             default  = 1,
  41             typecast = int,
  42             message  = "Nombre de fois où l'exécution de la fonction est répétée",
  43             minval   = 1,
  44             )
  45         self.defineRequiredParameter(
  46             name     = "ResultTitle",
  47             default  = "",
  48             typecast = str,
  49             message  = "Titre du tableau et de la figure",
  50             )
  51         self.defineRequiredParameter(
  52             name     = "SetDebug",
  53             default  = False,
  54             typecast = bool,
  55             message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
  56             )
  57         self.defineRequiredParameter(
  58             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  59             default  = [],
  60             typecast = tuple,
  61             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  62             listval  = ["CurrentState", "SimulatedObservationAtCurrentState"]
  63             )
  64
  65     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  66         self._pre_run()
  67         #
  68         self.setParameters(Parameters)
  69         #
  70         Hm = HO["Direct"].appliedTo
  71         #
  72         Xn = copy.copy( Xb )
  73         #
  74         # ----------
  75         _p = self._parameters["NumberOfPrintedDigits"]
  76         if len(self._parameters["ResultTitle"]) > 0:
  77             msg  = "     ====" + "="*len(self._parameters["ResultTitle"]) + "====\n"
  78             msg += "        " + self._parameters["ResultTitle"] + "\n"
  79             msg += "     ====" + "="*len(self._parameters["ResultTitle"]) + "====\n"
  80             print("%s"%msg)
  81         #
  82         msg  = ("===> Information before launching:\n")
  83         msg += ("     -----------------------------\n")
  84         msg += ("     Characteristics of input vector X, internally converted:\n")
  85         msg += ("       Type...............: %s\n")%type( Xn )
  86         msg += ("       Lenght of vector...: %i\n")%max(numpy.matrix( Xn ).shape)
  87         msg += ("       Minimum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Xn )
  88         msg += ("       Maximum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Xn )
  89         msg += ("       Mean of vector.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Xn )
  90         msg += ("       Standard error.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Xn )
  91         msg += ("       L2 norm of vector..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.linalg.norm( Xn )
  92         print(msg)
  93         #
  94         if self._parameters["SetDebug"]:
  95             CUR_LEVEL = logging.getLogger().getEffectiveLevel()
  96             logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
  97             print("===> Beginning of evaluation, activating debug\n")
  98         else:
  99             print("===> Beginning of evaluation, without activating debug\n")
 100         #
 101         # ----------
 102         HO["Direct"].disableAvoidingRedundancy()
 103         # ----------
 104         Ys = []
 105         for i in range(self._parameters["NumberOfRepetition"]):
 106             if "CurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 107                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( numpy.ravel(Xn) )
 108             print("     %s\n"%("-"*75,))
 109             if self._parameters["NumberOfRepetition"] > 1:
 110                 print("===> Repetition step number %i on a total of %i\n"%(i+1,self._parameters["NumberOfRepetition"]))
 111             print("===> Launching direct operator evaluation\n")
 112             #
 113             Yn = Hm( Xn )
 114             #
 115             print("\n===> End of direct operator evaluation\n")
 116             #
 117             msg  = ("===> Information after evaluation:\n")
 118             msg += ("\n     Characteristics of simulated output vector Y=H(X), to compare to others:\n")
 119             msg += ("       Type...............: %s\n")%type( Yn )
 120             msg += ("       Lenght of vector...: %i\n")%max(numpy.matrix( Yn ).shape)
 121             msg += ("       Minimum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Yn )
 122             msg += ("       Maximum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Yn )
 123             msg += ("       Mean of vector.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Yn )
 124             msg += ("       Standard error.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Yn )
 125             msg += ("       L2 norm of vector..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.linalg.norm( Yn )
 126             print(msg)
 127             if "SimulatedObservationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 128                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( numpy.ravel(Yn) )
 129             #
 130             Ys.append( copy.copy( numpy.ravel(
 131                 Yn
 132                 ) ) )
 133         # ----------
 134         HO["Direct"].enableAvoidingRedundancy()
 135         # ----------
 136         #
 137         print("     %s\n"%("-"*75,))
 138         if self._parameters["SetDebug"]:
 139             print("===> End evaluation, deactivating debug if necessary\n")
 140             logging.getLogger().setLevel(CUR_LEVEL)
 141         #
 142         if self._parameters["NumberOfRepetition"] > 1:
 143             msg  = ("     %s\n"%("-"*75,))
 144             msg += ("\n===> Statistical analysis of the outputs obtained throught repeated evaluations\n")
 145             Yy = numpy.array( Ys )
 146             msg += ("\n     Characteristics of the whole set of outputs Y:\n")
 147             msg += ("       Number of evaluations.........................: %i\n")%len( Ys )
 148             msg += ("       Minimum value of the whole set of outputs.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Yy )
 149             msg += ("       Maximum value of the whole set of outputs.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Yy )
 150             msg += ("       Mean of vector of the whole set of outputs....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Yy )
 151             msg += ("       Standard error of the whole set of outputs....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Yy )
 152             Ym = numpy.mean( numpy.array( Ys ), axis=0 )
 153             msg += ("\n     Characteristics of the vector Ym, mean of the outputs Y:\n")
 154             msg += ("       Size of the mean of the outputs...............: %i\n")%Ym.size
 155             msg += ("       Minimum value of the mean of the outputs......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Ym )
 156             msg += ("       Maximum value of the mean of the outputs......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Ym )
 157             msg += ("       Mean of the mean of the outputs...............: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Ym )
 158             msg += ("       Standard error of the mean of the outputs.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Ym )
 159             Ye = numpy.mean( numpy.array( Ys ) - Ym, axis=0 )
 160             msg += "\n     Characteristics of the mean of the differences between the outputs Y and their mean Ym:\n"
 161             msg += ("       Size of the mean of the differences...........: %i\n")%Ym.size
 162             msg += ("       Minimum value of the mean of the differences..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Ye )
 163             msg += ("       Maximum value of the mean of the differences..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Ye )
 164             msg += ("       Mean of the mean of the differences...........: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Ye )
 165             msg += ("       Standard error of the mean of the differences.: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Ye )
 166             msg += ("\n     %s\n"%("-"*75,))
 167             print(msg)
 168         #
 169         self._post_run(HO)
 170         return 0
 171
 172 # ==============================================================================
 173 if __name__ == "__main__":
 174     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'