test/test6703/Doc_TUI_Exemple_03.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2016 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
   7 # License as published by the Free Software Foundation; either
   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.
  14 #
  15 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  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 "Vérification d'un exemple de la documentation"
  23
  24 # ==============================================================================
  25
  26 #
  27 # Construction artificielle d'un exemple de données utilisateur
  28 # -------------------------------------------------------------
  29 alpha = 5.
  30 beta = 7
  31 gamma = 9.0
  32 #
  33 alphamin, alphamax = 0., 10.
  34 betamin,  betamax  = 3, 13
  35 gammamin, gammamax = 1.5, 15.5
  36 #
  37 def simulation(x):
  38     "Fonction de simulation H pour effectuer Y=H(X)"
  39     import numpy
  40     __x = numpy.matrix(numpy.ravel(numpy.matrix(x))).T
  41     __H = numpy.matrix("1 0 0;0 2 0;0 0 3; 1 2 3")
  42     return __H * __x
  43 #
  44 # Observations obtenues par simulation
  45 # ------------------------------------
  46 observations = simulation((2, 3, 4))
  47
  48 # ==============================================================================
  49 def test1():
  50     "Test"
  51     import numpy
  52     import adaoBuilder
  53     #
  54     # Mise en forme des entrées
  55     # -------------------------
  56     Xb = (alpha, beta, gamma)
  57     Bounds = (
  58         (alphamin, alphamax),
  59         (betamin,  betamax ),
  60         (gammamin, gammamax))
  61     #
  62     # TUI ADAO
  63     # --------
  64     case = adaoBuilder.New()
  65     case.set(
  66         'AlgorithmParameters',
  67         Algorithm = '3DVAR',
  68         Parameters = {
  69             "Bounds":Bounds,
  70             "MaximumNumberOfSteps":100,
  71             "StoreSupplementaryCalculations":[
  72                 "CostFunctionJ",
  73                 "CurrentState",
  74                 "SimulatedObservationAtOptimum",
  75                 ],
  76             }
  77         )
  78     case.set( 'Background', Vector = numpy.array(Xb), Stored = True )
  79     case.set( 'Observation', Vector = numpy.array(observations) )
  80     case.set( 'BackgroundError', ScalarSparseMatrix = 1.0e10 )
  81     case.set( 'ObservationError', ScalarSparseMatrix = 1.0 )
  82     case.set(
  83         'ObservationOperator',
  84         OneFunction = simulation,
  85         Parameters  = {"DifferentialIncrement":0.0001},
  86         )
  87     case.set( 'Observer', Variable="CurrentState", Template="ValuePrinter" )
  88     case.execute()
  89     #
  90     # Exploitation indépendante
  91     # -------------------------
  92     Xbackground   = case.get("Background")
  93     Xoptimum      = case.get("Analysis")[-1]
  94     FX_at_optimum = case.get("SimulatedObservationAtOptimum")[-1]
  95     J_values      = case.get("CostFunctionJ")[:]
  96     print
  97     print "Nombre d'itérations internes...: %i"%len(J_values)
  98     print "Etat initial...................:",numpy.ravel(Xbackground)
  99     print "Etat optimal...................:",numpy.ravel(Xoptimum)
 100     print "Simulation à l'état optimal....:",numpy.ravel(FX_at_optimum)
 101     print
 102
 103 # ==============================================================================
 104 if __name__ == "__main__":
 105     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
 106     print """Exemple de la doc :
 107
 108     Exploitation indépendante des résultats d'un cas de calcul
 109     ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 110     """
 111     test1()