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3 # Copyright (C) 2008-2023 EDF R&D
5 # This library is free software; you can redistribute it and/or
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17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
21 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
22 "Verification du fonctionnement correct d'entrees en mono ou multi-fonctions"
27 from adao import adaoBuilder
29 # ==============================================================================
31 def ElementaryFunction01( InputArgument ):
33 Exemple de fonction non-lineaire et non-carree
35 L'argument en entree est un vecteur au sens mathematique, c'est-a-dire
36 une suite ordonnee de valeurs reelles. Au sens informatique, c'est tout
37 objet qui peut se transformer en une serie continue unidimensionnelle de
38 valeurs reelles. L'argument en sortie est un vecteur Numpy 1D.
41 if isinstance( InputArgument, (numpy.ndarray, numpy.matrix, list, tuple) ) or type(InputArgument).__name__ in ('generator','range'):
42 _subX = numpy.ravel(InputArgument)
44 raise ValueError("ElementaryFunction01 unkown input type: %s"%(type(InputArgument).__name__,))
47 _OutputArgument.extend( (-1 + _subX).tolist() )
48 _OutputArgument.extend( numpy.cos(_subX/2).tolist() )
49 _OutputArgument.extend( numpy.exp((3.14 * _subX)).tolist() )
51 return numpy.ravel( _OutputArgument )
53 def MultiFonction01( xSerie ):
55 Exemple de multi-fonction
57 Pour une liste ordonnee de vecteurs en entree, renvoie en sortie la liste
58 correspondante de valeurs de la fonction en argument
60 if not (isinstance( xSerie, (list, tuple) ) or type(xSerie).__name__ in ('generator','range')):
61 raise ValueError("MultiFonction01 unkown input type: %s"%(type(xSerie),))
65 _ySerie.append( ElementaryFunction01( _subX ) )
69 # ==============================================================================
70 class Test_Adao(unittest.TestCase):
73 Verification du fonctionnement identique pour les algorithmes non-temporels
74 en utilisant une fonction non-lineaire et non-carree
76 print("\n "+self.test1.__doc__.strip()+"\n")
79 for algo in ("3DVAR", "Blue", "ExtendedBlue", "NonLinearLeastSquares", "DerivativeFreeOptimization"):
81 msg = "Algorithme en test en MonoFonction : %s"%algo
82 print(msg+"\n"+"-"*len(msg))
84 adaopy = adaoBuilder.New()
85 adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"EpsilonMinimumExponent":-10, "Bounds":[[-1,10.],[-1,10.],[-1,10.]]})
86 adaopy.setBackground (Vector = [0,1,2])
87 adaopy.setBackgroundError (ScalarSparseMatrix = 1.)
88 adaopy.setObservation (Vector = [0.5,1.5,2.5,0.5,1.5,2.5,0.5,1.5,2.5])
89 adaopy.setObservationError (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1 1 1 1 1 1 1")
90 adaopy.setObservationOperator(OneFunction = ElementaryFunction01)
91 adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
93 Xa["Mono/"+algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
96 for algo in ("3DVAR", "Blue", "ExtendedBlue", "NonLinearLeastSquares", "DerivativeFreeOptimization"):
98 msg = "Algorithme en test en MultiFonction : %s"%algo
99 print(msg+"\n"+"-"*len(msg))
101 adaopy = adaoBuilder.New()
102 adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"EpsilonMinimumExponent":-10, "Bounds":[[-1,10.],[-1,10.],[-1,10.]]})
103 adaopy.setBackground (Vector = [0,1,2])
104 adaopy.setBackgroundError (ScalarSparseMatrix = 1.)
105 adaopy.setObservation (Vector = [0.5,1.5,2.5,0.5,1.5,2.5,0.5,1.5,2.5])
106 adaopy.setObservationError (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1 1 1 1 1 1 1")
107 adaopy.setObservationOperator(OneFunction = MultiFonction01, InputFunctionAsMulti = True)
108 adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
110 Xa["Multi/"+algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
114 msg = "Tests des ecarts attendus :"
115 print(msg+"\n"+"="*len(msg))
116 for algo in ("3DVAR", "Blue", "ExtendedBlue", "NonLinearLeastSquares", "DerivativeFreeOptimization"):
117 verify_similarity_of_algo_results(("Multi/"+algo, "Mono/"+algo), Xa, 1.e-20)
118 print(" Les resultats obtenus sont corrects.")
123 # ==============================================================================
124 def almost_equal_vectors(v1, v2, precision = 1.e-15, msg = ""):
125 """Comparaison de deux vecteurs"""
126 print(" Difference maximale %s: %.2e"%(msg, max(abs(v2 - v1))))
127 return max(abs(v2 - v1)) < precision
129 def verify_similarity_of_algo_results(serie = [], Xa = {}, precision = 1.e-15):
130 print(" Comparaisons :")
133 if algo1 is algo2: break
134 assert almost_equal_vectors( Xa[algo1], Xa[algo2], precision, "entre %s et %s "%(algo1, algo2) )
135 print(" Algorithmes dont les resultats sont similaires a %.0e : %s\n"%(precision, serie,))
138 #===============================================================================
139 if __name__ == "__main__":
140 print("\nAUTODIAGNOSTIC\n==============")
141 sys.stderr = sys.stdout
142 unittest.main(verbosity=2)