src/daComposant/daAlgorithms/SamplingTest.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2023 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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   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.
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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 numpy, logging
  24 from daCore import BasicObjects, NumericObjects, PlatformInfo
  25 from daAlgorithms.Atoms import eosg
  26 mfp = PlatformInfo.PlatformInfo().MaximumPrecision()
  27
  28 # ==============================================================================
  29 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  30     def __init__(self):
  31         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "SAMPLINGTEST")
  32         self.defineRequiredParameter(
  33             name     = "SampleAsnUplet",
  34             default  = [],
  35             typecast = tuple,
  36             message  = "Points de calcul définis par une liste de n-uplet",
  37             )
  38         self.defineRequiredParameter(
  39             name     = "SampleAsExplicitHyperCube",
  40             default  = [],
  41             typecast = tuple,
  42             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonnages de chaque variable comme une liste",
  43             )
  44         self.defineRequiredParameter(
  45             name     = "SampleAsMinMaxStepHyperCube",
  46             default  = [],
  47             typecast = tuple,
  48             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonnages de chaque variable par un triplet [min,max,step]",
  49             )
  50         self.defineRequiredParameter(
  51             name     = "SampleAsIndependantRandomVariables",
  52             default  = [],
  53             typecast = tuple,
  54             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont les points sur chaque axe proviennent de l'échantillonnage indépendant de la variable selon la spécification ['distribution',[parametres],nombre]",
  55             )
  56         self.defineRequiredParameter(
  57             name     = "QualityCriterion",
  58             default  = "AugmentedWeightedLeastSquares",
  59             typecast = str,
  60             message  = "Critère de qualité utilisé",
  61             listval  = [
  62                 "DA",
  63                 "AugmentedWeightedLeastSquares", "AWLS",
  64                 "WeightedLeastSquares","WLS",
  65                 "LeastSquares", "LS", "L2",
  66                 "AbsoluteValue", "L1",
  67                 "MaximumError", "ME", "Linf",
  68                 ],
  69             listadv  = [
  70                 "AugmentedPonderatedLeastSquares", "APLS",
  71                 "PonderatedLeastSquares", "PLS",
  72                 ],
  73             )
  74         self.defineRequiredParameter(
  75             name     = "SetDebug",
  76             default  = False,
  77             typecast = bool,
  78             message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
  79             )
  80         self.defineRequiredParameter(
  81             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  82             default  = [],
  83             typecast = tuple,
  84             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  85             listval  = [
  86                 "CostFunctionJ",
  87                 "CostFunctionJb",
  88                 "CostFunctionJo",
  89                 "CurrentState",
  90                 "EnsembleOfSimulations",
  91                 "EnsembleOfStates",
  92                 "Innovation",
  93                 "InnovationAtCurrentState",
  94                 "SimulatedObservationAtCurrentState",
  95                 ]
  96             )
  97         self.defineRequiredParameter(
  98             name     = "SetSeed",
  99             typecast = numpy.random.seed,
 100             message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
 101             )
 102         self.requireInputArguments(
 103             mandatory= ("Xb", "Y", "HO", "R", "B"),
 104             )
 105         self.setAttributes(tags=(
 106             "Checking",
 107             ))
 108
 109     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
 110         self._pre_run(Parameters, Xb, Y, U, HO, EM, CM, R, B, Q)
 111         #
 112         if hasattr(Y,"store"):
 113             Yb = numpy.asarray( Y[-1] ).reshape((-1,1)) # Y en Vector ou VectorSerie
 114         else:
 115             Yb = numpy.asarray( Y ).reshape((-1,1)) # Y en Vector ou VectorSerie
 116         BI = B.getI()
 117         RI = R.getI()
 118         def CostFunction(x, HmX, QualityMeasure="AugmentedWeightedLeastSquares"):
 119             if numpy.any(numpy.isnan(HmX)):
 120                 _X  = numpy.nan
 121                 _HX = numpy.nan
 122                 Jb, Jo, J = numpy.nan, numpy.nan, numpy.nan
 123             else:
 124                 _X  = numpy.asarray( x ).reshape((-1,1))
 125                 _HX = numpy.asarray( HmX ).reshape((-1,1))
 126                 _Innovation = Yb - _HX
 127                 assert Yb.size == _HX.size
 128                 assert Yb.size == _Innovation.size
 129                 if QualityMeasure in ["AugmentedWeightedLeastSquares","AWLS","AugmentedPonderatedLeastSquares","APLS","DA"]:
 130                     if BI is None or RI is None:
 131                         raise ValueError("Background and Observation error covariance matrix has to be properly defined!")
 132                     Jb  = float( 0.5 *  (_X - Xb).T * (BI * (_X - Xb))  )
 133                     Jo  = float( 0.5 * _Innovation.T * (RI * _Innovation) )
 134                 elif QualityMeasure in ["WeightedLeastSquares","WLS","PonderatedLeastSquares","PLS"]:
 135                     if RI is None:
 136                         raise ValueError("Observation error covariance matrix has to be properly defined!")
 137                     Jb  = 0.
 138                     Jo  = float( 0.5 * _Innovation.T * (RI * _Innovation) )
 139                 elif QualityMeasure in ["LeastSquares","LS","L2"]:
 140                     Jb  = 0.
 141                     Jo  = float( 0.5 * _Innovation.T @ _Innovation )
 142                 elif QualityMeasure in ["AbsoluteValue","L1"]:
 143                     Jb  = 0.
 144                     Jo  = float( numpy.sum( numpy.abs(_Innovation), dtype=mfp ) )
 145                 elif QualityMeasure in ["MaximumError","ME", "Linf"]:
 146                     Jb  = 0.
 147                     Jo  = numpy.max( numpy.abs(_Innovation) )
 148                 #
 149                 J   = Jb + Jo
 150             if self._toStore("Innovation"):
 151                 self.StoredVariables["Innovation"].store( _Innovation )
 152             if self._toStore("CurrentState"):
 153                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _X )
 154             if self._toStore("InnovationAtCurrentState"):
 155                 self.StoredVariables["InnovationAtCurrentState"].store( _Innovation )
 156             if self._toStore("SimulatedObservationAtCurrentState"):
 157                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( _HX )
 158             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 159             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 160             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 161             return J, Jb, Jo
 162         #
 163         # ----------
 164         EOX, EOS = eosg.eosg(self, Xb, HO, True)
 165         #
 166         for i in range(EOS.shape[1]):
 167             J, Jb, Jo = CostFunction( EOX[:,i], EOS[:,i],  self._parameters["QualityCriterion"])
 168         # ----------
 169         #
 170         self._post_run(HO)
 171         return 0
 172
 173 # ==============================================================================
 174 if __name__ == "__main__":
 175     print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')