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