""" #! /usr/bin/env python from __future__ import print_function import openturns as ot from gsobollib import (gsobolSAExact, gsobolDistribution, gsobol) import numpy as np import pylab as pl import openturns.viewer as otv a = np.array([0, 9, 99]) d = len(a) # Distribution uniforme associée au cas-test GSobol distribution = gsobolDistribution(d) # Indices de sensibilité exacts [muexact, vexact, sexact, stexact] = gsobolSAExact(a) # Taille du plan d'expérience de base pour estimer S et ST sampleSize = 1000 # Nombre de répétition de l'expérience nrepetitions = 500 # Estimations des indices du premier ordre sampleFirstMartinez = ot.Sample(nrepetitions, 3) # Estimations des indices totaux sampleTotalMartinez = ot.Sample(nrepetitions, 3)
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# Sizes of simulation
n_loops = 10
list_sampleSize = np.logspace(1, 5,
n_loops) # n_loops valeurs de 1e1 à 1e5
ref_sampleSize = 4e5
ref_nrepetitions = 1000
################################################################################
################# GSOBOL #####################
################################################################################
a = array([0, 9, 99])
# Distribution uniforme associée au cas-test GSobol
distribution_gsobol = gsobolDistribution(len(a))
model_gsobol = ot.PythonFunction(len(a),
1,
func_sample=lambda X: gsobol(X, a))
model_gsobol.setName("G-Sobol")
# Saltelli
runConvergence(model_gsobol, distribution_gsobol,
SaltelliSensitivityAlgorithm, list_sampleSize,
ref_sampleSize, ref_nrepetitions)
# Jansen
runConvergence(model_gsobol, distribution_gsobol,
JansenSensitivityAlgorithm, list_sampleSize, ref_sampleSize,
ref_nrepetitions)