src/tests/daComposant/Plateforme/test001_Blue.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 __doc__ = """
   3     Cas-test vérifiant sur le Blue que si l'erreur est nulle, l'incrément
   4     d'analyse est nul.
   5 """
   6 __author__ = "Jean-Philippe ARGAUD - Mars 2008"
   7
   8 import numpy
   9 from daCore.AssimilationStudy import AssimilationStudy
  10
  11 #===============================================================================
  12 def test(precision = 1.e-13, dimension = 3):
  13     """
  14     Cas-test vérifiant sur le Blue que si l'erreur est nulle, l'incrément
  15     d'analyse est nul.
  16     """
  17     #
  18     # Définition des données
  19     # ----------------------
  20     xt = numpy.matrix(numpy.arange(dimension)).T
  21     Eo = numpy.matrix(numpy.zeros((dimension,))).T
  22     Eb = numpy.matrix(numpy.zeros((dimension,))).T
  23     #
  24     H  = numpy.matrix(numpy.core.identity(dimension))
  25     #
  26     xb = xt + Eb
  27     yo = H * xt + Eo
  28     #
  29     xb = xb.A1
  30     yo = yo.A1
  31     #
  32     # Définition des matrices de covariances d'erreurs
  33     # ------------------------------------------------
  34     R  = numpy.matrix(numpy.core.identity(dimension)).T
  35     B  = numpy.matrix(numpy.core.identity(dimension)).T
  36     #
  37     # Analyse
  38     # -------
  39     ADD = AssimilationStudy()
  40     ADD.setBackground         (asVector     = xb )
  41     ADD.setBackgroundError    (asCovariance = B )
  42     ADD.setObservation        (asVector     = yo )
  43     ADD.setObservationError   (asCovariance = R )
  44     ADD.setObservationOperator(asMatrix     = H )
  45     #
  46     ADD.setControls()
  47     ADD.setAlgorithm(choice="Blue")
  48     #
  49     ADD.analyze()
  50     #
  51     xa = numpy.array(ADD.get("Analysis").valueserie(0))
  52     d  = numpy.array(ADD.get("Innovation").valueserie(0))
  53     #
  54     # Vérification du résultat
  55     # ------------------------
  56     if max(abs(xa - xb)) > precision:
  57         raise ValueError("Résultat du test erroné (1)")
  58     elif max(abs(d)) > precision:
  59         raise ValueError("Résultat du test erroné (2)")
  60     else:
  61         print test.__doc__
  62         print "    Test correct, erreur maximale inférieure à %s"%precision
  63         print
  64
  65 #===============================================================================
  66 if __name__ == "__main__":
  67
  68     print
  69     print "AUTODIAGNOSTIC"
  70     print "=============="
  71     # numpy.random.seed(1000)
  72
  73     test(dimension = 100)