test/test6704/Doc_TUI_Exemple_03_en_multifonction.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2019 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
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   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 "Verification d'un exemple de la documentation"
  23
  24 # ==============================================================================
  25 #
  26 # Construction artificielle d'un exemple de donnees utilisateur
  27 # -------------------------------------------------------------
  28 alpha = 5.
  29 beta = 7
  30 gamma = 9.0
  31 #
  32 alphamin, alphamax = 0., 10.
  33 betamin,  betamax  = 3, 13
  34 gammamin, gammamax = 1.5, 15.5
  35 #
  36 def simulation(x):
  37     "Fonction de simulation H pour effectuer Y=H(X)"
  38     import numpy
  39     __x = numpy.matrix(numpy.ravel(numpy.matrix(x))).T
  40     __H = numpy.matrix("1 0 0;0 2 0;0 0 3; 1 2 3")
  41     return __H * __x
  42 #
  43 def multisimulation( xserie ):
  44     yserie = []
  45     for x in xserie:
  46         yserie.append( simulation( x ) )
  47     return yserie
  48 #
  49 # Observations obtenues par simulation
  50 # ------------------------------------
  51 observations = simulation((2, 3, 4))
  52
  53 # ==============================================================================
  54 def test1():
  55     "Test"
  56     import numpy
  57     from adao import adaoBuilder
  58     #
  59     # Mise en forme des entrees
  60     # -------------------------
  61     Xb = (alpha, beta, gamma)
  62     Bounds = (
  63         (alphamin, alphamax),
  64         (betamin,  betamax ),
  65         (gammamin, gammamax))
  66     #
  67     # TUI ADAO
  68     # --------
  69     case = adaoBuilder.New()
  70     case.set(
  71         'AlgorithmParameters',
  72         Algorithm = '3DVAR',
  73         Parameters = {
  74             "Bounds":Bounds,
  75             "MaximumNumberOfSteps":100,
  76             "StoreSupplementaryCalculations":[
  77                 "CostFunctionJ",
  78                 "CurrentState",
  79                 "SimulatedObservationAtOptimum",
  80                 ],
  81             }
  82         )
  83     case.set( 'Background', Vector = numpy.array(Xb), Stored = True )
  84     case.set( 'Observation', Vector = numpy.array(observations) )
  85     case.set( 'BackgroundError', ScalarSparseMatrix = 1.0e10 )
  86     case.set( 'ObservationError', ScalarSparseMatrix = 1.0 )
  87     case.set(
  88         'ObservationOperator',
  89         OneFunction = multisimulation,
  90         Parameters  = {"DifferentialIncrement":0.0001},
  91         InputFunctionAsMulti = True,
  92         )
  93     case.set( 'Observer', Variable="CurrentState", Template="ValuePrinter" )
  94     case.execute()
  95     #
  96     # Exploitation independante
  97     # -------------------------
  98     Xbackground   = case.get("Background")
  99     Xoptimum      = case.get("Analysis")[-1]
 100     FX_at_optimum = case.get("SimulatedObservationAtOptimum")[-1]
 101     J_values      = case.get("CostFunctionJ")[:]
 102     print("")
 103     print("Number of internal iterations...: %i"%len(J_values))
 104     print("Initial state...................: %s"%(numpy.ravel(Xbackground),))
 105     print("Optimal state...................: %s"%(numpy.ravel(Xoptimum),))
 106     print("Simulation at optimal state.....: %s"%(numpy.ravel(FX_at_optimum),))
 107     print("")
 108     #
 109     return case.get("Analysis")[-1]
 110
 111 # ==============================================================================
 112 def assertAlmostEqualArrays(first, second, places=7, msg=None, delta=None):
 113     "Compare two vectors, like unittest.assertAlmostEqual"
 114     import numpy
 115     if msg is not None:
 116         print(msg)
 117     if delta is not None:
 118         if ( numpy.abs(numpy.asarray(first) - numpy.asarray(second)) > float(delta) ).any():
 119             raise AssertionError("%s != %s within %s places"%(first,second,delta))
 120     else:
 121         if ( numpy.abs(numpy.asarray(first) - numpy.asarray(second)) > 10**(-int(places)) ).any():
 122             raise AssertionError("%s != %s within %i places"%(first,second,places))
 123     return max(abs(numpy.asarray(first) - numpy.asarray(second)))
 124
 125 # ==============================================================================
 126 if __name__ == "__main__":
 127     print('\nAUTODIAGNOSTIC\n')
 128     print("""Exemple de la doc :
 129
 130     Exploitation independante des resultats d'un cas de calcul
 131     ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 132     """)
 133     xa = test1()
 134     ecart = assertAlmostEqualArrays(xa, [ 2., 3., 4.])
 135     #
 136     print("  L'écart absolu maximal obtenu lors du test est de %.2e."%ecart)
 137     print("  Les résultats obtenus sont corrects.")
 138     print("")