def formation_densite(Beta=numpy.ones((nbre_noeuds,nbre_noeuds))):
Psi2_grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi1_grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi3_grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi1_intermediaire = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi2_intermediaire = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi1_grad = copy.copy(Psi1)
Psi1_intermediaire = copy.copy(numpy.dot(-Psi1,Beta.transpose()))
Psi2_grad = copy.copy(Psi2.transpose())
Psi2_intermediaire = copy.copy(numpy.dot(-Psi2,Beta))
produit_densite = list()
produit_densite_log = list()
produit_gradient = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
c = 0
while c < max_infections:
produit_densite.append(copy.copy(numpy.dot(T3[c],Beta)))
produit_gradient = produit_gradient + matrix_inverse_elements(produit_densite[c],T3[c])
produit_densite_log.append(copy.copy(log_elements(produit_densite[c])))
c += 1
grad = copy.copy((Psi1_grad + Psi2_grad) - (produit_gradient))
for i in range(len(grad)):
for j in range(len(grad[i])):
if Beta[i,j] == 0:
grad[i,j] = 0
return ((- somme_diag_elements(Psi1_intermediaire) - somme_diag_elements(Psi2_intermediaire) - somme_diag_elements(sum(produit_densite_log)))/max_infections, grad/max_infections)
def formation_densite(Beta=numpy.ones((nbre_noeuds,nbre_noeuds))):
Psi2_grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi1_grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi3_grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi1_intermediaire = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi2_intermediaire = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
grad = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
Psi1_grad = copy.copy(Psi1)
Psi1_intermediaire = copy.copy(numpy.dot(-Psi1,Beta.transpose()))
Psi2_grad = copy.copy(Psi2.transpose())
Psi2_intermediaire = copy.copy(numpy.dot(-Psi2,Beta))
produit_densite = list()
produit_densite_log = list()
produit_gradient = numpy.zeros((nbre_noeuds,nbre_noeuds))
c = 0
while c < nbre_infections:
produit_densite.append(copy.copy(numpy.dot(T3[c],Beta)))
produit_gradient = produit_gradient + matrix_inverse_elements(produit_densite[c],T3[c])
produit_densite_log.append(copy.copy(log_elements(produit_densite[c])))
c += 1
grad = copy.copy((Psi1_grad + Psi2_grad) - (produit_gradient))
for i in range(len(grad)):
for j in range(len(grad[i])):
if Beta[i,j] == 0:
grad[i,j] = 0
def hessienne():
while c < nbre_infections:
i = 0
j = 0
k = 0
while i < nbre_noeuds:
j = 0
while j < nbre_noeuds:
k = 0
while k < nbre_noeuds:
if produit_densite[c][j,j] != 0:
hessienne[i*nbre_noeuds+j][k*nbre_noeuds+j] += T3[c][i,j]*T3[c][k,j]/(produit_densite[c][j,j]**2)
k += 1
j += 1
i += 1
c+=1
return ((- somme_diag_elements(Psi1_intermediaire) - somme_diag_elements(Psi2_intermediaire) - somme_diag_elements(sum(produit_densite)))/nbre_infections, grad/nbre_infections)
