src/daComposant/daAlgorithms/ParallelFunctionTest.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2019 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 #
  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 sys, logging
  24 from daCore import BasicObjects, PlatformInfo
  25 import numpy, copy
  26 mpr = PlatformInfo.PlatformInfo().MachinePrecision()
  27 mfp = PlatformInfo.PlatformInfo().MaximumPrecision()
  28 if sys.version_info.major > 2:
  29     unicode = str
  30
  31 # ==============================================================================
  32 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  33     def __init__(self):
  34         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "PARALLELFUNCTIONTEST")
  35         self.defineRequiredParameter(
  36             name     = "NumberOfPrintedDigits",
  37             default  = 5,
  38             typecast = int,
  39             message  = "Nombre de chiffres affichés pour les impressions de réels",
  40             minval   = 0,
  41             )
  42         self.defineRequiredParameter(
  43             name     = "NumberOfRepetition",
  44             default  = 1,
  45             typecast = int,
  46             message  = "Nombre de fois où l'exécution de la fonction est répétée",
  47             minval   = 1,
  48             )
  49         self.defineRequiredParameter(
  50             name     = "ResultTitle",
  51             default  = "",
  52             typecast = str,
  53             message  = "Titre du tableau et de la figure",
  54             )
  55         self.defineRequiredParameter(
  56             name     = "SetDebug",
  57             default  = False,
  58             typecast = bool,
  59             message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
  60             )
  61         self.defineRequiredParameter(
  62             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  63             default  = [],
  64             typecast = tuple,
  65             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  66             listval  = [
  67                 "CurrentState",
  68                 "SimulatedObservationAtCurrentState",
  69                 ]
  70             )
  71         self.requireInputArguments(
  72             mandatory= ("Xb", "HO"),
  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["Direct"].appliedTo
  79         #
  80         Xn = copy.copy( Xb )
  81         #
  82         # ----------
  83         __marge =  5*u" "
  84         _p = self._parameters["NumberOfPrintedDigits"]
  85         if len(self._parameters["ResultTitle"]) > 0:
  86             __rt = unicode(self._parameters["ResultTitle"])
  87             msgs  = u"\n"
  88             msgs +=  __marge + "====" + "="*len(__rt) + "====\n"
  89             msgs +=  __marge + "    " + __rt + "\n"
  90             msgs +=  __marge + "====" + "="*len(__rt) + "====\n"
  91             print("%s"%msgs)
  92         #
  93         msgs  = ("===> Information before launching:\n")
  94         msgs += ("     -----------------------------\n")
  95         msgs += ("     Characteristics of input vector X, internally converted:\n")
  96         msgs += ("       Type...............: %s\n")%type( Xn )
  97         msgs += ("       Lenght of vector...: %i\n")%max(numpy.matrix( Xn ).shape)
  98         msgs += ("       Minimum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Xn )
  99         msgs += ("       Maximum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Xn )
 100         msgs += ("       Mean of vector.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Xn, dtype=mfp )
 101         msgs += ("       Standard error.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Xn, dtype=mfp )
 102         msgs += ("       L2 norm of vector..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.linalg.norm( Xn )
 103         print(msgs)
 104         #
 105         print("     %s\n"%("-"*75,))
 106         if self._parameters["SetDebug"]:
 107             CUR_LEVEL = logging.getLogger().getEffectiveLevel()
 108             logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
 109             print("===> Beginning of evaluation, activating debug\n")
 110         else:
 111             print("===> Beginning of evaluation, without activating debug\n")
 112         #
 113         Xs = []
 114         Ys = []
 115         for i in range(self._parameters["NumberOfRepetition"]):
 116             if self._toStore("CurrentState"):
 117                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( numpy.ravel(Xn) )
 118             Xs.append( Xn )
 119         #
 120         # ----------
 121         HO["Direct"].disableAvoidingRedundancy()
 122         # ----------
 123         Ys = Hm( Xs, argsAsSerie = True )
 124         # ----------
 125         HO["Direct"].enableAvoidingRedundancy()
 126         # ----------
 127         #
 128         print()
 129         if self._parameters["SetDebug"]:
 130             print("===> End of evaluation, deactivating debug\n")
 131             logging.getLogger().setLevel(CUR_LEVEL)
 132         else:
 133             print("===> End of evaluation, without deactivating debug\n")
 134         #
 135         for i in range(self._parameters["NumberOfRepetition"]):
 136             print("     %s\n"%("-"*75,))
 137             if self._parameters["NumberOfRepetition"] > 1:
 138                 print("===> Repetition step number %i on a total of %i\n"%(i+1,self._parameters["NumberOfRepetition"]))
 139             #
 140             Yn = Ys[i]
 141             msgs  = ("===> Information after evaluation:\n")
 142             msgs += ("\n     Characteristics of simulated output vector Y=H(X), to compare to others:\n")
 143             msgs += ("       Type...............: %s\n")%type( Yn )
 144             msgs += ("       Lenght of vector...: %i\n")%max(numpy.matrix( Yn ).shape)
 145             msgs += ("       Minimum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Yn )
 146             msgs += ("       Maximum value......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Yn )
 147             msgs += ("       Mean of vector.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Yn, dtype=mfp )
 148             msgs += ("       Standard error.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Yn, dtype=mfp )
 149             msgs += ("       L2 norm of vector..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.linalg.norm( Yn )
 150             print(msgs)
 151             if self._toStore("SimulatedObservationAtCurrentState"):
 152                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( numpy.ravel(Yn) )
 153         #
 154         if self._parameters["NumberOfRepetition"] > 1:
 155             msgs  = ("     %s\n"%("-"*75,))
 156             msgs += ("\n===> Statistical analysis of the outputs obtained through parallel repeated evaluations\n")
 157             msgs += ("\n     (Remark: numbers that are (about) under %.0e represent 0 to machine precision)\n"%mpr)
 158             Yy = numpy.array( Ys )
 159             msgs += ("\n     Characteristics of the whole set of outputs Y:\n")
 160             msgs += ("       Number of evaluations.........................: %i\n")%len( Ys )
 161             msgs += ("       Minimum value of the whole set of outputs.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Yy )
 162             msgs += ("       Maximum value of the whole set of outputs.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Yy )
 163             msgs += ("       Mean of vector of the whole set of outputs....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Yy, dtype=mfp )
 164             msgs += ("       Standard error of the whole set of outputs....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Yy, dtype=mfp )
 165             Ym = numpy.mean( numpy.array( Ys ), axis=0, dtype=mfp )
 166             msgs += ("\n     Characteristics of the vector Ym, mean of the outputs Y:\n")
 167             msgs += ("       Size of the mean of the outputs...............: %i\n")%Ym.size
 168             msgs += ("       Minimum value of the mean of the outputs......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Ym )
 169             msgs += ("       Maximum value of the mean of the outputs......: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Ym )
 170             msgs += ("       Mean of the mean of the outputs...............: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Ym, dtype=mfp )
 171             msgs += ("       Standard error of the mean of the outputs.....: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Ym, dtype=mfp )
 172             Ye = numpy.mean( numpy.array( Ys ) - Ym, axis=0, dtype=mfp )
 173             msgs += "\n     Characteristics of the mean of the differences between the outputs Y and their mean Ym:\n"
 174             msgs += ("       Size of the mean of the differences...........: %i\n")%Ym.size
 175             msgs += ("       Minimum value of the mean of the differences..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.min( Ye )
 176             msgs += ("       Maximum value of the mean of the differences..: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.max( Ye )
 177             msgs += ("       Mean of the mean of the differences...........: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.mean( Ye, dtype=mfp )
 178             msgs += ("       Standard error of the mean of the differences.: %."+str(_p)+"e\n")%numpy.std( Ye, dtype=mfp )
 179             msgs += ("\n     %s\n"%("-"*75,))
 180             print(msgs)
 181         #
 182         self._post_run(HO)
 183         return 0
 184
 185 # ==============================================================================
 186 if __name__ == "__main__":
 187     print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')