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17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
22 Diagnostic sur la reduction de la variance lors de l'analyse
24 __author__ = "Jean-Philippe ARGAUD - Septembre 2008"
26 import sys ; sys.path.insert(0, "../daCore")
30 from BasicObjects import Diagnostic
31 from AssimilationStudy import AssimilationStudy
33 # ==============================================================================
34 class ElementaryDiagnostic(Diagnostic,Persistence.OneScalar):
35 def __init__(self, name = "", unit = "", basetype = None, parameters = {}):
36 Diagnostic.__init__(self, name, parameters)
37 Persistence.OneScalar.__init__( self, name, unit, basetype = bool )
39 def _formula(self, V1, V2):
41 Vérification de la reduction de variance sur les écarts entre OMB et OMA
44 varianceOMB = V1.var()
45 varianceOMA = V2.var()
47 if varianceOMA > varianceOMB:
48 reducevariance = False
54 def calculate(self, vectorOMB = None, vectorOMA = None, step = None):
56 Teste les arguments, active la formule de calcul et stocke le résultat
58 - vectorOMB : vecteur d'écart entre les observations et l'ébauche
59 - vectorOMA : vecteur d'écart entre les observations et l'analyse
61 if ( (vectorOMB is None) or (vectorOMA is None) ):
62 raise ValueError("Two vectors must be given to test the reduction of the variance after analysis")
63 V1 = numpy.array(vectorOMB)
64 V2 = numpy.array(vectorOMA)
65 if V1.size < 1 or V2.size < 1:
66 raise ValueError("The given vectors must not be empty")
67 if V1.size != V2.size:
68 raise ValueError("The two given vectors must have the same size")
70 value = self._formula( V1, V2 )
72 self.store( value = value, step = step )
74 #===============================================================================
75 if __name__ == "__main__":
76 print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
78 # Instanciation de l'objet diagnostic
79 # -----------------------------------
80 D = ElementaryDiagnostic("Mon ReduceVariance")
82 # Vecteur de type matrix
83 # ----------------------
84 x1 = numpy.matrix(([3. , 4., 5. ]))
85 x2 = numpy.matrix(([1.5, 2., 2.5]))
86 print " L'écart entre les observations et l'ébauche est OMB :", x1
87 print " La moyenne de OMB (i.e. le biais) est de............:", x1.mean()
88 print " La variance de OMB est de...........................:", x1.var()
89 print " L'écart entre les observations et l'analyse est OMA :", x2
90 print " La moyenne de OMA (i.e. le biais) est de............:", x2.mean()
91 print " La variance de OMA est de...........................:", x2.var()
93 D.calculate( vectorOMB = x1, vectorOMA = x2)
94 if not D.valueserie(0) :
95 print " Résultat : l'analyse NE RÉDUIT PAS la variance"
97 print " Résultat : l'analyse RÉDUIT la variance"
100 # Vecteur de type array
101 # ---------------------
102 x1 = numpy.array(range(11))
103 x2 = numpy.matrix(range(-10,12,2))
104 print " L'écart entre les observations et l'ébauche est OMB :", x1
105 print " La moyenne de OMB (i.e. le biais) est de............:", x1.mean()
106 print " La variance de OMB est de...........................:", x1.var()
107 print " L'écart entre les observations et l'analyse est OMA :", x2
108 print " La moyenne de OMA (i.e. le biais) est de............:", x2.mean()
109 print " La variance de OMA est de...........................:", x2.var()
111 D.calculate( vectorOMB = x1, vectorOMA = x2)
112 if not D.valueserie(1) :
113 print " Résultat : l'analyse NE RÉDUIT PAS la variance"
115 print " Résultat : l'analyse RÉDUIT la variance"