src/daComposant/daAlgorithms/LinearLeastSquares.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 #  Copyright (C) 2008-2013 EDF R&D
   4 #
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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, "LINEARLEASTSQUARES")
  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  = ["OMA"]
  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         Hm = HO["Tangent"].asMatrix(None)
  58         Hm = Hm.reshape(Y.size,-1) # ADAO & check shape
  59         Ha = HO["Adjoint"].asMatrix(None)
  60         Ha = Ha.reshape(-1,Y.size) # ADAO & check shape
  61         #
  62         RI = R.getI()
  63         #
  64         # Calcul de la matrice de gain et de l'analyse
  65         # --------------------------------------------
  66         K =  (Ha * RI * Hm ).I * Ha * RI
  67         Xa =  K * Y
  68         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
  69         #
  70         # Calcul de la fonction coût
  71         # --------------------------
  72         if self._parameters["StoreInternalVariables"] or "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
  73             oma = Y - Hm * Xa
  74         if self._parameters["StoreInternalVariables"]:
  75             Jb  = 0.
  76             Jo  = 0.5 * oma.T * RI * oma
  77             J   = float( Jb ) + float( Jo )
  78             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
  79             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
  80             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
  81         #
  82         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
  83         # ---------------------------------------
  84         if "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
  85             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(oma) )
  86         #
  87         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
  88         logging.debug("%s Terminé"%self._name)
  89         #
  90         return 0
  91
  92 # ==============================================================================
  93 if __name__ == "__main__":
  94     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'