test/test6901/Verification_des_Assimilation_Algorithms.py

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   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2017 EDF R&D
   4 #
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  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 de la disponibilite de l'ensemble des algorithmes"
  23
  24 # ==============================================================================
  25 import adaoBuilder, numpy
  26 def test1():
  27     """Verification de la disponibilite de l'ensemble des algorithmes"""
  28     Xa = {}
  29     for algo in ("3DVAR", "Blue", "ExtendedBlue", "LinearLeastSquares", "NonLinearLeastSquares", ):
  30         print
  31         msg = "Algorithme en test : %s"%algo
  32         print msg+"\n"+"="*len(msg)
  33         #
  34         adaopy = adaoBuilder.New()
  35         adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"EpsilonMinimumExponent":-10, })
  36         adaopy.setBackground         (Vector = [0,1,2])
  37         adaopy.setBackgroundError    (ScalarSparseMatrix = 1.)
  38         adaopy.setObservation        (Vector = [0.5,1.5,2.5])
  39         adaopy.setObservationError   (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1")
  40         adaopy.setObservationOperator(Matrix = "1 0 0;0 2 0;0 0 3")
  41         adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
  42         adaopy.execute()
  43         Xa[algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
  44         del adaopy
  45     #
  46     for algo in ("ExtendedKalmanFilter", "KalmanFilter", "UnscentedKalmanFilter", "4DVAR"):
  47         print
  48         msg = "Algorithme en test : %s"%algo
  49         print msg+"\n"+"="*len(msg)
  50         #
  51         adaopy = adaoBuilder.New()
  52         adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"EpsilonMinimumExponent":-10, })
  53         adaopy.setBackground         (Vector = [0,1,2])
  54         adaopy.setBackgroundError    (ScalarSparseMatrix = 1.)
  55         adaopy.setObservation        (Vector = [0.5,1.5,2.5])
  56         adaopy.setObservationError   (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1")
  57         adaopy.setObservationOperator(Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
  58         adaopy.setEvolutionModel     (Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
  59         adaopy.setEvolutionError     (ScalarSparseMatrix = 1.)
  60         adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
  61         adaopy.execute()
  62         Xa[algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
  63         del adaopy
  64     #
  65     for algo in ("ParticleSwarmOptimization", "QuantileRegression", ):
  66         print
  67         msg = "Algorithme en test : %s"%algo
  68         print msg+"\n"+"="*len(msg)
  69         #
  70         adaopy = adaoBuilder.New()
  71         adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"BoxBounds":3*[[-1,3]], "SetSeed":1000, })
  72         adaopy.setBackground         (Vector = [0,1,2])
  73         adaopy.setBackgroundError    (ScalarSparseMatrix = 1.)
  74         adaopy.setObservation        (Vector = [0.5,1.5,2.5])
  75         adaopy.setObservationError   (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1")
  76         adaopy.setObservationOperator(Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
  77         adaopy.setEvolutionModel     (Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
  78         adaopy.setEvolutionError     (ScalarSparseMatrix = 1.)
  79         adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
  80         adaopy.execute()
  81         Xa[algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
  82         del adaopy
  83     #
  84     for algo in ("EnsembleBlue", ):
  85         print
  86         msg = "Algorithme en test : %s"%algo
  87         print msg+"\n"+"="*len(msg)
  88         #
  89         adaopy = adaoBuilder.New()
  90         adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"SetSeed":1000, })
  91         adaopy.setBackground         (VectorSerie = 100*[[0,1,2]])
  92         adaopy.setBackgroundError    (ScalarSparseMatrix = 1.)
  93         adaopy.setObservation        (Vector = [0.5,1.5,2.5])
  94         adaopy.setObservationError   (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1")
  95         adaopy.setObservationOperator(Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
  96         adaopy.setEvolutionModel     (Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
  97         adaopy.setEvolutionError     (ScalarSparseMatrix = 1.)
  98         adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
  99         adaopy.execute()
 100         del adaopy
 101     #
 102     print
 103     msg = "Tests des ecarts"
 104     print msg+"\n"+"="*len(msg)
 105     verify_similarity_of_algo_results(("3DVAR", "Blue", "ExtendedBlue"), Xa)
 106     verify_similarity_of_algo_results(("LinearLeastSquares", "NonLinearLeastSquares"), Xa)
 107     verify_similarity_of_algo_results(("ExtendedKalmanFilter", "KalmanFilter", "UnscentedKalmanFilter"), Xa)
 108     print
 109     #
 110     return 0
 111
 112 def almost_equal_vectors(v1, v2, precision = 1.e-15, msg = ""):
 113     """Comparaison de deux vecteurs"""
 114     print "  Difference maximale %s: %.2e"%(msg, max(abs(v2 - v1)))
 115     return max(abs(v2 - v1)) < precision
 116
 117 def verify_similarity_of_algo_results(serie = [], Xa = {}):
 118     print "Camparaisons :"
 119     for algo1 in serie:
 120         for algo2 in serie:
 121             if algo1 is algo2: break
 122             assert almost_equal_vectors( Xa[algo1], Xa[algo2], 1.e-5, "entre %s et %s "%(algo1, algo2) )
 123     print "Algorithmes dont les resultats sont similaires : %s\n"%(serie,)
 124
 125 #===============================================================================
 126 if __name__ == "__main__":
 127     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
 128     test1()