Template **ValueGnuPlotter** :
..............................
+Graphically plot with Gnuplot the current value of the variable.
+
::
import numpy, Gnuplot
Template **ValueMean** :
........................
+Print on standard output the mean of the current value of the variable.
+
::
import numpy
Template **ValuePrinterAndGnuPlotter** :
........................................
+Print on standard output and, in the same time, graphically plot with Gnuplot the current value of the variable.
+
::
print info, var[-1]
Template **ValuePrinterAndSaver** :
...................................
+Print on standard output and, in the same time, save in a file the current value of the variable.
+
::
import numpy, re
Template **ValuePrinterSaverAndGnuPlotter** :
.............................................
+Print on standard output and, in the same, time save in a file and graphically plot the current value of the variable.
+
::
print info, var[-1]
Template **ValueRMS** :
.......................
+Print on standard output the root mean square (RMS), or quadratic mean, of the current value of the variable.
+
::
import numpy
Template **ValueSaver** :
.........................
+Save the current value of the variable in a file of the '/tmp' directory named 'value...txt' from the variable name and the saving step.
+
::
import numpy, re
Template **ValueSerieGnuPlotter** :
...................................
+Graphically plot with Gnuplot the value serie of the variable.
+
::
import numpy, Gnuplot
Template **ValueSeriePrinterAndGnuPlotter** :
.............................................
+Print on standard output and, in the same time, graphically plot with Gnuplot the value serie of the variable.
+
::
print info, var[:]
Template **ValueSeriePrinterAndSaver** :
........................................
+Print on standard output and, in the same time, save in a file the value serie of the variable.
+
::
import numpy, re
Template **ValueSeriePrinterSaverAndGnuPlotter** :
..................................................
+Print on standard output and, in the same, time save in a file and graphically plot the value serie of the variable.
+
::
print info, var[:]
Template **ValueSerieSaver** :
..............................
+Save the value serie of the variable in a file of the '/tmp' directory named 'value...txt' from the variable name and the saving step.
+
::
import numpy, re
Template **ValueStandardError** :
.................................
+Print on standard output the standard error of the current value of the variable.
+
::
import numpy
Template **ValueVariance** :
............................
+Print on standard output the variance of the current value of the variable.
+
::
import numpy
.. index:: single: Observer
.. index:: single: Observer Template
-Certaines variables spéciales internes à l'optimisation, utilisées au cours des
-calculs, peuvent être surveillées durant un calcul ADAO en YACS. Ces variables
-peuvent être affichées, tracées, enregistrées, etc. C'est réalisable en
-utilisant des "*observer*", qui sont des scripts, chacun associé à une
-variable, qui sont activés à chaque modification de la variable.
+Certaines variables spéciales, internes à l'optimisation, utilisées au cours des
+calculs, peuvent être surveillées durant un calcul ADAO. Ces variables peuvent
+être affichées, tracées, enregistrées, etc. C'est réalisable en utilisant des
+"*observer*", parfois aussi appelés des "callback". Ce sont des scripts Python,
+qui sont chacun associé à une variable donnée. Ils sont activés à chaque
+modification de la variable.
Il y a 3 méthodes pratiques pour intégrer un "*observer*" dans un cas ADAO. La
méthode est choisie à l'aide du mot-clé "*NodeType*" de chaque entrée de type
-*observer*, comme montré dans la figure qui suit :
+"*observer*", comme montré dans la figure qui suit :
.. eficas_observer_nodetype:
.. image:: images/eficas_observer_nodetype.png
:align: center
:width: 100%
.. centered::
- **Choisir le type d'entrée**
+ **Choisir pour un "*observer*" son type d'entrée**
L'"*observer*" peut être fourni sous la forme d'un script explicite (entrée de
type "*String*"), d'un script contenu dans un fichier externe (entrée de type
"*Script*"), ou en utilisant un modèle (entrée de type "*Template*") fourni par
-défaut dans ADAO lors de l'édition dans l'éditeur graphique. Ces derniers sont
-des scripts simples qui peuvent être adaptés par l'utilisateur, soit dans
-l'étape d'édition intégrée, soit dans l'étape d'édition avant l'exécution, pour
-améliorer l'adaptation du calcul ADAO dans le superviseur d'exécution de SALOME.
+défaut dans ADAO lors de l'usage de l'éditeur graphique. Ces derniers sont des
+scripts simples qui peuvent être adaptés par l'utilisateur, soit dans l'étape
+d'édition intégrée du cas, soit dans l'étape d'édition du schéma avant
+l'exécution, pour améliorer la performance du calcul ADAO dans le superviseur
+d'exécution de SALOME.
-Forme générale d'un script permettant de définir un *observer*
-+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
+Forme générale d'un script permettant de définir un *observer*
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Pour pouvoir utiliser cette capacité, l'utilisateur doit disposer ou construire
des scripts utilisant en entrée standard (i.e. disponible dans l'espace de
-nommage) des variables ``var`` et ``info``. La variable ``var`` est à utiliser
+nommage) les variables ``var`` et ``info``. La variable ``var`` est à utiliser
comme un objet de type liste/tuple, contenant la variable d'intérêt indicée par
l'étape de mise à jour.
A titre d'exemple, voici un script très simple (similaire au modèle
-"*ValuePrinter*") utilisable pour afficher la valeur d'une variable surveillée::
+"*ValuePrinter*"), utilisable pour afficher la valeur d'une variable
+surveillée::
print " --->",info," Value =",var[-1]
-Stocké comme un fichier Python, ce script peut être associé à chaque variable
-présente dans le mot-clé "*SELECTION*" de la commande "*Observers*":
-"*Analysis*", "*CurrentState*", "*CostFunction*"... La valeur courante de la
-variable sera affichée à chaque étape de l'algorithme d'optimisation ou
-d'assimilation. Les "*observer*" peuvent inclure des capacités d'affichage
-graphique, de stockage, d'affichage complexe, de traitement statistique, etc.
+Stocké comme un fichier Python ou une chaîne de caractères explicite, ces lignes
+de script peuvent être associées à chaque variable présente dans le mot-clé
+"*SELECTION*" de la commande "*Observers*" du cas ADAO : "*Analysis*",
+"*CurrentState*", "*CostFunction*"... La valeur courante de la variable sera
+affichée à chaque étape de l'algorithme d'optimisation ou d'assimilation. Les
+"*observer*" peuvent inclure des capacités d'affichage graphique, de stockage,
+de traitement complexe, d'analyse statistique, etc.
On donne ci-aprés l'identifiant et le contenu de chaque modèle disponible.
Modèle **ValueGnuPlotter** :
............................
+Affiche graphiquement avec Gnuplot la valeur courante de la variable.
+
::
import numpy, Gnuplot
Modèle **ValueMean** :
......................
+Imprime sur la sortie standard la moyenne de la valeur courante de la variable.
+
::
import numpy
Modèle **ValuePrinterAndGnuPlotter** :
......................................
+Imprime sur la sortie standard et, en même temps, affiche graphiquement avec Gnuplot la valeur courante de la variable.
+
::
print info, var[-1]
Modèle **ValuePrinterAndSaver** :
.................................
+Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier la valeur courante de la variable.
+
::
import numpy, re
Modèle **ValuePrinterSaverAndGnuPlotter** :
...........................................
+Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier et affiche graphiquement la valeur courante de la variable .
+
::
print info, var[-1]
Modèle **ValueRMS** :
.....................
+Imprime sur la sortie standard la racine de la moyenne des carrés (RMS), ou moyenne quadratique, de la valeur courante de la variable.
+
::
import numpy
Modèle **ValueSaver** :
.......................
+Enregistre la valeur courante de la variable dans un fichier du répertoire '/tmp' nommé 'value...txt' selon le nom de la variable et l'étape d'enregistrement.
+
::
import numpy, re
Modèle **ValueSerieGnuPlotter** :
.................................
+Affiche graphiquement avec Gnuplot la série des valeurs de la variable.
+
::
import numpy, Gnuplot
Modèle **ValueSeriePrinterAndGnuPlotter** :
...........................................
+Imprime sur la sortie standard et, en même temps, affiche graphiquement avec Gnuplot la série des valeurs de la variable.
+
::
print info, var[:]
Modèle **ValueSeriePrinterAndSaver** :
......................................
+Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier la série des valeurs de la variable.
+
::
import numpy, re
Modèle **ValueSeriePrinterSaverAndGnuPlotter** :
................................................
+Imprime sur la sortie standard et, en même temps, enregistre dans un fichier et affiche graphiquement la série des valeurs de la variable.
+
::
print info, var[:]
Modèle **ValueSerieSaver** :
............................
+Enregistre la série des valeurs de la variable dans un fichier du répertoire '/tmp' nommé 'value...txt' selon le nom de la variable et l'étape.
+
::
import numpy, re
Modèle **ValueStandardError** :
...............................
+Imprime sur la sortie standard l'écart-type de la valeur courante de la variable.
+
::
import numpy
Modèle **ValueVariance** :
..........................
+Imprime sur la sortie standard la variance de la valeur courante de la variable.
+
::
import numpy
