Beispiel #1
1
def run():

    m_la, std_la = 10., 1.0
    m_xi, std_xi = 1.0, 0.1

    # discretize the control variable (x-axis)
    e_arr = np.linspace(0, 2.0, 80)

    #===========================================================================
    # Randomization
    #===========================================================================
    s = SPIRRID(q = fiber_tt_2p(),
                e_arr = e_arr,
                n_int = 10,
                theta_vars = dict(la = RV('norm', m_la, std_la),
                             xi = m_xi, #RV('norm', m_xi, std_xi)
                             ),
                sampling_type = 'TGrid',
                codegen_type = 'numpy',
                )

    p.plot(e_arr, s.mu_q_arr, 'b-x')

    s.codegen_type = 'weave'

    p.plot(e_arr, s.mu_q_arr, 'r-')

    p.show()
Beispiel #2
0
def run():

    m_la, std_la = 10., 1.0
    m_xi, std_xi = 1.0, 0.1

    # discretize the control variable (x-axis)
    e_arr = np.linspace(0, 2.0, 80)

    #===========================================================================
    # Randomization
    #===========================================================================
    s = SPIRRID(
        q=fiber_tt_2p(),
        e_arr=e_arr,
        n_int=10,
        theta_vars=dict(
            la=m_la,
            #la = RV('norm', m_la, std_la),
            #xi = m_xi,
            xi=RV('norm', m_xi, std_xi)),
        sampling_type='MCS',
        codegen_type='numpy',
    )

    p.plot(e_arr, s.mu_q_arr, 'b-x')

    s.codegen_type = 'weave'

    p.plot(e_arr, s.mu_q_arr, 'r-')

    p.show()