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3 # Copyright (C) 2008-2022 EDF R&D
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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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 temporels
74 en utilisant une fonction non-lineaire et non-carree
76 print("\n "+self.test1.__doc__.strip()+"\n")
79 for algo in ("ExtendedKalmanFilter", "KalmanFilter", "EnsembleKalmanFilter", "UnscentedKalmanFilter", "4DVAR"):
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, "SetSeed":1000})
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.setEvolutionError (ScalarSparseMatrix = 1.)
92 adaopy.setEvolutionModel (Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
93 adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
95 Xa["Mono/"+algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
98 for algo in ("ExtendedKalmanFilter", "KalmanFilter", "EnsembleKalmanFilter", "UnscentedKalmanFilter", "4DVAR"):
100 msg = "Algorithme en test en MultiFonction : %s"%algo
101 print(msg+"\n"+"-"*len(msg))
103 adaopy = adaoBuilder.New()
104 adaopy.setAlgorithmParameters(Algorithm=algo, Parameters={"EpsilonMinimumExponent":-10, "SetSeed":1000})
105 adaopy.setBackground (Vector = [0,1,2])
106 adaopy.setBackgroundError (ScalarSparseMatrix = 1.)
107 adaopy.setObservation (Vector = [0.5,1.5,2.5,0.5,1.5,2.5,0.5,1.5,2.5])
108 adaopy.setObservationError (DiagonalSparseMatrix = "1 1 1 1 1 1 1 1 1")
109 adaopy.setObservationOperator(OneFunction = MultiFonction01, InputFunctionAsMulti = True)
110 adaopy.setEvolutionError (ScalarSparseMatrix = 1.)
111 adaopy.setEvolutionModel (Matrix = "1 0 0;0 1 0;0 0 1")
112 adaopy.setObserver("Analysis",Template="ValuePrinter")
114 Xa["Multi/"+algo] = adaopy.get("Analysis")[-1]
118 msg = "Tests des ecarts attendus :"
119 print(msg+"\n"+"="*len(msg))
120 for algo in ("ExtendedKalmanFilter", "KalmanFilter", "EnsembleKalmanFilter", "UnscentedKalmanFilter", "4DVAR"):
121 verify_similarity_of_algo_results(("Multi/"+algo, "Mono/"+algo), Xa, 1.e-20)
122 print(" Les resultats obtenus sont corrects.")
127 # ==============================================================================
128 def almost_equal_vectors(v1, v2, precision = 1.e-15, msg = ""):
129 """Comparaison de deux vecteurs"""
130 print(" Difference maximale %s: %.2e"%(msg, max(abs(v2 - v1))))
131 return max(abs(v2 - v1)) < precision
133 def verify_similarity_of_algo_results(serie = [], Xa = {}, precision = 1.e-15):
134 print(" Comparaisons :")
137 if algo1 is algo2: break
138 assert almost_equal_vectors( Xa[algo1], Xa[algo2], precision, "entre %s et %s "%(algo1, algo2) )
139 print(" Algorithmes dont les resultats sont similaires a %.0e : %s\n"%(precision, serie,))
142 #===============================================================================
143 if __name__ == "__main__":
144 print("\nAUTODIAGNOSTIC\n==============")
145 sys.stderr = sys.stdout
146 unittest.main(verbosity=2)