1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
3 Analyse moindre carres sans ebauche
5 __author__ = "Sophie RICCI, Jean-Philippe ARGAUD - Septembre 2008"
8 from daCore.AssimilationStudy import AssimilationStudy
10 #===============================================================================
11 def test(dimension = 100, precision = 1.e-13):
13 Analyse moindre carres sans ebauche
16 # Définition des données "théoriques" vraies
17 # ------------------------------------------
18 xt = numpy.matrix(numpy.random.normal(0.,1.,size=(dimension,))).T
19 H = numpy.identity(dimension)
22 # Définition des matrices de covariances d'erreurs
23 # ------------------------------------------------
24 R = numpy.identity(dimension)
28 ADD = AssimilationStudy()
29 # Les valeurs de xb et B ne sont pas utilisées dans l'algorithme
30 # pour lequel on ne considere pas d'ébauche
31 ADD.setBackground (asVector = numpy.zeros((dimension,)) )
32 ADD.setBackgroundError (asCovariance = numpy.zeros((dimension,dimension)) )
33 ADD.setObservation (asVector = yo )
34 ADD.setObservationError (asCovariance = R )
35 ADD.setObservationOperator(asMatrix = H )
39 ADD.setAlgorithm(choice="LinearLeastSquares")
43 xa = ADD.get("Analysis").valueserie(0)
44 if max(abs(xa - xt.A1)) > precision :
45 raise ValueError("Resultat du test errone")
51 #===============================================================================
52 if __name__ == "__main__":
55 print "AUTODIAGNOSTIC"
56 print "=============="