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+# -*- coding: utf-8 -*-
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#
name = "StoreInternalVariables",
default = False,
typecast = bool,
- message = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
+ message = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
)
self.defineRequiredParameter(
name = "StoreSupplementaryCalculations",
default = [],
typecast = tuple,
- message = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
+ message = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
listval = ["CurrentState", "Innovation", "SimulatedObservationAtBackground", "SimulatedObservationAtCurrentState", "SimulatedObservationAtOptimum"]
)
self.defineRequiredParameter(
name = "SetSeed",
typecast = numpy.random.seed,
- message = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
+ message = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
)
def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
self._pre_run(Parameters)
#
- # Précalcul des inversions de B et R
+ # Précalcul des inversions de B et R
# ----------------------------------
BI = B.getI()
RI = R.getI()
#
- # Nombre d'ensemble pour l'ébauche
+ # Nombre d'ensemble pour l'ébauche
# --------------------------------
nb_ens = Xb.stepnumber()
#
- # Construction de l'ensemble des observations, par génération a partir
+ # Construction de l'ensemble des observations, par génération a partir
# de la diagonale de R
# --------------------------------------------------------------------
DiagonaleR = R.diag(Y.size)
EnsembleY[npar,:] = Y[npar] + bruit
EnsembleY = numpy.matrix(EnsembleY)
#
- # Initialisation des opérateurs d'observation et de la matrice gain
+ # Initialisation des opérateurs d'observation et de la matrice gain
# -----------------------------------------------------------------
Hm = HO["Tangent"].asMatrix(None)
Hm = Hm.reshape(Y.size,Xb[0].size) # ADAO & check shape