[2615] | 1 | #include "sopnamsp.h"
|
---|
[244] | 2 | #include "machdefs.h"
|
---|
[220] | 3 | #include <stdio.h>
|
---|
| 4 | #include <stdlib.h>
|
---|
[2322] | 5 | #include <iostream>
|
---|
[1783] | 6 | #ifndef NO_VALUES_H
|
---|
[307] | 7 | #include <values.h>
|
---|
[1783] | 8 | #endif
|
---|
[220] | 9 | #include <math.h>
|
---|
| 10 | #include <string.h>
|
---|
| 11 | #include <string>
|
---|
| 12 |
|
---|
[490] | 13 | #include "strutil.h"
|
---|
[220] | 14 | #include "nbtri.h"
|
---|
| 15 | #include "generalfit.h"
|
---|
| 16 | #include "generaldata.h"
|
---|
[307] | 17 | #include "pexceptions.h"
|
---|
| 18 | #include "objfio.h"
|
---|
[220] | 19 |
|
---|
| 20 | //================================================================
|
---|
| 21 | // GeneralFitData
|
---|
| 22 | //================================================================
|
---|
| 23 |
|
---|
[926] | 24 | /*!
|
---|
| 25 | \class SOPHYA::GeneralFitData
|
---|
| 26 | \ingroup NTools
|
---|
| 27 | Classe de stoquage de donnees a plusieurs variables avec erreur
|
---|
| 28 | sur l'ordonnee et sur les abscisses (options) :
|
---|
| 29 |
|
---|
| 30 | \f$ {x0(i),Ex0(i), x1(i),Ex1(i), x2(i),Ex2(i) ... ; Y(i),EY(i)} \f$
|
---|
| 31 | \verbatim
|
---|
| 32 | Pour memoire, structure du rangement (n=mNVar):
|
---|
| 33 | - Valeur des abscisses mXP (idem pour mErrXP):
|
---|
| 34 | x0,x1,x2,...,xn x0,x1,x2,...,xn .... x0,x1,x2,....,xn
|
---|
| 35 | | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
| 36 | Donc abscisse J=[0,mNVar[ du point numero I=[0,mNData[: mXP[I*mNVar+J]
|
---|
| 37 | - Valeur de l'ordonnee mF (idem pour mErr et mOK):
|
---|
| 38 | f f f
|
---|
| 39 | | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
| 40 | Donc point numero I [0,mNData[ : mF[i]
|
---|
| 41 | \endverbatim
|
---|
| 42 | */
|
---|
| 43 |
|
---|
[220] | 44 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 45 | /*!
|
---|
| 46 | Constructeur. ``nVar'' represente la dimension de l'espace des abscisses,
|
---|
| 47 | ``ndatalloc'' le nombre maximum de points et ``errx'' si non nul
|
---|
| 48 | indique que l'on fournit des erreurs sur les ``nVar'' variables en abscisse.
|
---|
| 49 | */
|
---|
[3062] | 50 | GeneralFitData::GeneralFitData(uint_4 nVar, uint_4 ndatalloc, uint_2 errx)
|
---|
[220] | 51 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 52 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 53 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 54 | {
|
---|
[307] | 55 | try {
|
---|
| 56 | Alloc(nVar,ndatalloc,errx);
|
---|
| 57 | } catch(PException e) {
|
---|
| 58 | cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
|
---|
| 59 | throw;
|
---|
[220] | 60 | }
|
---|
[307] | 61 | }
|
---|
[220] | 62 |
|
---|
[914] | 63 | /*!
|
---|
| 64 | Constructeur par copie. Si ``clean'' est ``true''
|
---|
| 65 | seules les donnees valides de ``data'' sont copiees.
|
---|
| 66 | Si ``clean'' est ``false'' (defaut) toutes les donnees
|
---|
| 67 | sont copiees et la taille totale de ``data'' est allouee
|
---|
| 68 | meme si elle est plus grande que la taille des donnees stoquees.
|
---|
| 69 | */
|
---|
[307] | 70 | GeneralFitData::GeneralFitData(const GeneralFitData& data, bool clean)
|
---|
[220] | 71 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 72 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 73 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 74 | {
|
---|
[307] | 75 | try {
|
---|
| 76 | Alloc(data.mNVar,((clean)?data.mNDataGood:data.mNDataAlloc),((data.mErrXP)?1:0));
|
---|
| 77 | } catch(PException e) {
|
---|
| 78 | cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
|
---|
| 79 | throw;
|
---|
| 80 | }
|
---|
[220] | 81 |
|
---|
| 82 | // Remplissage
|
---|
| 83 | if(data.mNData>0) {
|
---|
| 84 | r_8* ret;
|
---|
[3062] | 85 | for(int_4 i=0;i<data.mNData;i++) {
|
---|
[220] | 86 | if( clean && data.mOK[i]==0 ) continue;
|
---|
| 87 | ret = data.GetVec(i,NULL);
|
---|
| 88 | memcpy(mXP+mNData*mNVar,ret,mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 89 | if(mErrXP) memcpy(mErrXP+mNData*mNVar,ret+mNVar,mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 90 | mF[mNData] = ret[2*mNVar];
|
---|
| 91 | mErr[mNData] = ret[2*mNVar+1];
|
---|
| 92 | mOK[mNData] = (uint_2) (ret[2*mNVar+2]+0.001);
|
---|
| 93 | if(mOK[mNData]!=0) mNDataGood++;
|
---|
| 94 | mNData++;
|
---|
| 95 | }
|
---|
| 96 | }
|
---|
| 97 |
|
---|
| 98 | }
|
---|
| 99 |
|
---|
[914] | 100 | /*!
|
---|
| 101 | Constructeur par defaut.
|
---|
| 102 | */
|
---|
[220] | 103 | GeneralFitData::GeneralFitData()
|
---|
| 104 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 105 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 106 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 107 | {
|
---|
| 108 | }
|
---|
| 109 |
|
---|
[914] | 110 | /*!
|
---|
| 111 | Destructeur
|
---|
| 112 | */
|
---|
[220] | 113 | GeneralFitData::~GeneralFitData()
|
---|
| 114 | {
|
---|
| 115 | Delete();
|
---|
| 116 | }
|
---|
| 117 |
|
---|
| 118 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 119 | /*!
|
---|
| 120 | Pour redefinir la structure de donnees (ou la creer si on a utilise
|
---|
| 121 | le createur par defaut). Voir les explications des arguments
|
---|
[3062] | 122 | dans les commentaires du constructeur.
|
---|
[914] | 123 | */
|
---|
[3062] | 124 | void GeneralFitData::Alloc(uint_4 nVar, uint_4 ndatalloc, uint_2 errx)
|
---|
[220] | 125 | {
|
---|
| 126 | Delete();
|
---|
[3062] | 127 | if(nVar<=0 || ndatalloc<=0) return;
|
---|
[220] | 128 |
|
---|
| 129 | mNVar = nVar;
|
---|
| 130 | mNDataAlloc = ndatalloc;
|
---|
| 131 |
|
---|
[307] | 132 | try {
|
---|
[3062] | 133 | mXP = new r_8[nVar*ndatalloc]; memset(mXP,0,nVar*ndatalloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 134 | if(errx) {
|
---|
| 135 | mErrXP = new r_8[nVar*ndatalloc]; memset(mErrXP,0,nVar*ndatalloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 136 | mOk_EXP = errx;
|
---|
| 137 | }
|
---|
| 138 | mF = new r_8[ndatalloc]; memset(mF,0,ndatalloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 139 | mErr = new r_8[ndatalloc]; memset(mErr,0,ndatalloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 140 | mOK = new uint_2[ndatalloc]; memset(mOK,0,ndatalloc*sizeof(uint_2));
|
---|
[220] | 141 | BuffVar = new r_8[2*nVar+3];
|
---|
| 142 | BuffVarR4 = (r_4 *) BuffVar;
|
---|
[307] | 143 | } catch(PException e) {
|
---|
| 144 | throw(AllocationError("GeneralFitData::Alloc allocation error\n"));
|
---|
[220] | 145 | }
|
---|
[307] | 146 | }
|
---|
[220] | 147 |
|
---|
| 148 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 149 | /*!
|
---|
| 150 | Gestion des des-allocations
|
---|
| 151 | */
|
---|
[220] | 152 | void GeneralFitData::Delete()
|
---|
| 153 | {
|
---|
| 154 | mNVar = mNDataAlloc = mNData = mNDataGood = 0;
|
---|
| 155 | if( mXP != NULL ) {delete [] mXP; mXP = NULL;}
|
---|
[3062] | 156 | if( mErrXP != NULL ) {delete [] mErrXP; mErrXP = NULL; mOk_EXP = 0;}
|
---|
[220] | 157 | if( mF != NULL ) {delete [] mF; mF = NULL;}
|
---|
| 158 | if( mErr != NULL ) {delete [] mErr; mErr = NULL;}
|
---|
| 159 | if( mOK != NULL ) {delete [] mOK; mOK = NULL;}
|
---|
| 160 | if( BuffVar != NULL ) {delete [] BuffVar; BuffVar = NULL; BuffVarR4 = NULL;}
|
---|
| 161 | }
|
---|
| 162 |
|
---|
| 163 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 164 | /*!
|
---|
| 165 | Remise a zero de la structure pour nouveau remplissage (pas d'arg)
|
---|
| 166 | ou remise a la position ``ptr'' (si arg). Les donnees apres ``ptr''
|
---|
| 167 | sont sur-ecrites.
|
---|
| 168 | */
|
---|
[3062] | 169 | void GeneralFitData::SetDataPtr(int_4 ptr)
|
---|
[220] | 170 | {
|
---|
[3062] | 171 | if(ptr<0 || ptr>=mNDataAlloc) return;
|
---|
[220] | 172 | mNData = ptr;
|
---|
| 173 | mNDataGood = 0;
|
---|
| 174 | if(ptr==0) return;
|
---|
[3062] | 175 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) if(mOK[i]) mNDataGood++;
|
---|
[220] | 176 | }
|
---|
| 177 |
|
---|
[3062] | 178 | ///////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 179 | /*!
|
---|
| 180 | Operateur gd1 = gd2
|
---|
| 181 | */
|
---|
| 182 | GeneralFitData& GeneralFitData::operator = (const GeneralFitData& g)
|
---|
| 183 | {
|
---|
| 184 | if(this == &g) return *this;
|
---|
| 185 |
|
---|
| 186 | Alloc(g.mNVar,g.mNDataAlloc,g.mOk_EXP);
|
---|
[3065] | 187 | mNData = g.mNData;
|
---|
| 188 | mNDataGood = g.mNDataGood;
|
---|
[3062] | 189 |
|
---|
| 190 | if(g.mXP) memcpy(mXP,g.mXP,mNVar*mNDataAlloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 191 | if(g.mErrXP) memcpy(mErrXP,g.mErrXP,mNVar*mNDataAlloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 192 | if(g.mF) memcpy(mF,g.mF,mNDataAlloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 193 | if(g.mErr) memcpy(mErr,g.mErr,mNDataAlloc*sizeof(r_8));
|
---|
| 194 | if(g.mOK) memcpy(mOK,g.mOK,mNDataAlloc*sizeof(uint_2));
|
---|
| 195 |
|
---|
| 196 | return *this;
|
---|
| 197 | }
|
---|
| 198 |
|
---|
[220] | 199 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 200 | /*!
|
---|
| 201 | Pour tuer un point
|
---|
| 202 | */
|
---|
[3062] | 203 | void GeneralFitData::KillData(int_4 i)
|
---|
[220] | 204 | {
|
---|
[3062] | 205 | if(i<0 || i>=mNData) return;
|
---|
[220] | 206 |
|
---|
| 207 | if( ! mOK[i] ) return;
|
---|
| 208 | mOK[i] = 0;
|
---|
| 209 | mNDataGood--;
|
---|
| 210 | }
|
---|
| 211 |
|
---|
[914] | 212 | /*!
|
---|
| 213 | Pour tuer une serie de points
|
---|
| 214 | */
|
---|
[3062] | 215 | void GeneralFitData::KillData(int_4 i1,int_4 i2)
|
---|
[220] | 216 | {
|
---|
[3062] | 217 | if(i1<0 || i1>=mNData) return;
|
---|
| 218 | if(i2<0 || i2>=mNData) return;
|
---|
| 219 | if(i1>i2) return;
|
---|
[220] | 220 |
|
---|
[3062] | 221 | for(int_4 i=i1;i<=i2;i++) KillData(i);
|
---|
[220] | 222 | }
|
---|
| 223 |
|
---|
| 224 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 225 | /*!
|
---|
| 226 | Pour re-valider le point numero i ([0,NData]).
|
---|
| 227 | */
|
---|
[3062] | 228 | void GeneralFitData::ValidData(int_4 i)
|
---|
[220] | 229 | {
|
---|
[3062] | 230 | if(i<0 || i>=mNData) return;
|
---|
[220] | 231 |
|
---|
| 232 | if( mOK[i] ) return;
|
---|
| 233 | if( mErr[i]<=0. ) return;
|
---|
| 234 | if(mOk_EXP) {
|
---|
[3062] | 235 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) if(mErrXP[i*mNVar+j]<=0.) return;
|
---|
[220] | 236 | }
|
---|
| 237 | mOK[i] = 1;
|
---|
| 238 | mNDataGood++;
|
---|
| 239 | }
|
---|
| 240 |
|
---|
[914] | 241 | /*!
|
---|
| 242 | Pour re-valider les points numeros i1 a i2.
|
---|
| 243 | */
|
---|
[3062] | 244 | void GeneralFitData::ValidData(int_4 i1,int_4 i2)
|
---|
[220] | 245 | {
|
---|
[3062] | 246 | if(i1<0 || i1>=mNData) return;
|
---|
| 247 | if(i2<0 || i2>=mNData) return;
|
---|
| 248 | if(i1>i2) return;
|
---|
[220] | 249 |
|
---|
[3062] | 250 | for(int_4 i=i1;i<=i2;i++) ValidData(i);
|
---|
[220] | 251 | }
|
---|
| 252 |
|
---|
[914] | 253 | /*!
|
---|
| 254 | Pour re-valider tous les points.
|
---|
| 255 | */
|
---|
[220] | 256 | void GeneralFitData::ValidData()
|
---|
| 257 | {
|
---|
[3062] | 258 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) ValidData(i);
|
---|
[220] | 259 | }
|
---|
| 260 |
|
---|
| 261 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 262 | /*!
|
---|
| 263 | Pour redefinir un point a \f$ {x,[errx] ; f,err} \f$
|
---|
| 264 | */
|
---|
[3062] | 265 | void GeneralFitData::RedefineData1(int_4 i,double x,double f,double err,double errx)
|
---|
[220] | 266 | {
|
---|
| 267 | RedefineData(i,&x,f,err,&errx);
|
---|
| 268 | }
|
---|
| 269 |
|
---|
[914] | 270 | /*!
|
---|
| 271 | Pour redefinir un point a \f$ {x,[errx], y,[erry] ; f,err} \f$
|
---|
| 272 | */
|
---|
[3062] | 273 | void GeneralFitData::RedefineData2(int_4 i,double x,double y,double f
|
---|
[220] | 274 | ,double err,double errx,double erry)
|
---|
| 275 | {
|
---|
| 276 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
| 277 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
| 278 | RedefineData(i,xp,f,err,errxp);
|
---|
| 279 | }
|
---|
| 280 |
|
---|
[914] | 281 | /*!
|
---|
| 282 | Pour redefinir un point a
|
---|
| 283 | \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
|
---|
| 284 | */
|
---|
[3062] | 285 | void GeneralFitData::RedefineData(int_4 i,double* xp,double f,double err,double* errxp)
|
---|
[220] | 286 | {
|
---|
[3062] | 287 | if(i<0 || i>=mNData) return;
|
---|
[220] | 288 | bool ok = true;
|
---|
| 289 |
|
---|
[3062] | 290 | int_4 ip = mNVar*i;
|
---|
| 291 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = xp[j];
|
---|
[220] | 292 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 293 | if(errxp) {
|
---|
[3062] | 294 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
[220] | 295 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
| 296 | } else {
|
---|
[3062] | 297 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
[220] | 298 | ok=false;
|
---|
| 299 | }
|
---|
| 300 | }
|
---|
| 301 | mF[i] = f;
|
---|
| 302 | mErr[i] = err; if(err<=0.) ok = false;
|
---|
| 303 | if(ok) {
|
---|
| 304 | if(! mOK[i]) {mOK[i]=1; mNDataGood++;}
|
---|
| 305 | } else {
|
---|
| 306 | if( mOK[i]) {mOK[i]=0; mNDataGood--;}
|
---|
| 307 | }
|
---|
| 308 | }
|
---|
| 309 |
|
---|
| 310 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 311 | /*!
|
---|
| 312 | Pour ajouter un point \f$ {x,[errx] ; f,err} \f$
|
---|
| 313 | */
|
---|
[220] | 314 | void GeneralFitData::AddData1(double x, double f, double err, double errx)
|
---|
| 315 | {
|
---|
| 316 | AddData(&x,f,err,&errx);
|
---|
| 317 | }
|
---|
| 318 |
|
---|
[914] | 319 | /*!
|
---|
| 320 | Pour ajouter un point \f$ {x,[errx], y,[erry] ; f,err} \f$
|
---|
| 321 | */
|
---|
[220] | 322 | void GeneralFitData::AddData2(double x, double y, double f
|
---|
| 323 | , double err, double errx, double erry)
|
---|
| 324 | {
|
---|
| 325 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
| 326 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
| 327 | AddData(xp,f,err,errxp);
|
---|
| 328 | }
|
---|
| 329 |
|
---|
[914] | 330 | /*!
|
---|
| 331 | Pour ajouter un point
|
---|
| 332 | \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
|
---|
| 333 | */
|
---|
[220] | 334 | void GeneralFitData::AddData(double* xp, double f, double err,double* errxp)
|
---|
| 335 | {
|
---|
[3062] | 336 | if(mNData >= mNDataAlloc)
|
---|
| 337 | {cout<<"GeneralFitData::AddData Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
| 338 |
|
---|
[220] | 339 | bool ok = true;
|
---|
| 340 |
|
---|
[3062] | 341 | int_4 ip = mNVar*mNData;
|
---|
| 342 | for(int_4 i=0;i<mNVar;i++) mXP[ip+i] = xp[i];
|
---|
[220] | 343 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 344 | if(errxp) {
|
---|
[3062] | 345 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
[220] | 346 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
| 347 | } else {
|
---|
[3062] | 348 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
[220] | 349 | ok=false;
|
---|
| 350 | }
|
---|
| 351 | }
|
---|
| 352 | mF[mNData] = f;
|
---|
| 353 | mErr[mNData] = err;
|
---|
| 354 | if(err<=0.) ok = false;
|
---|
| 355 | if(ok) { mOK[mNData]=1; mNDataGood++; } else mOK[mNData]=0;
|
---|
| 356 | mNData++;
|
---|
| 357 | }
|
---|
| 358 |
|
---|
[914] | 359 | /*!
|
---|
| 360 | Pour ajouter un point
|
---|
| 361 | \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
|
---|
| 362 | */
|
---|
[220] | 363 | void GeneralFitData::AddData(float* xp, float f, float err, float* errxp)
|
---|
| 364 | {
|
---|
[3062] | 365 | {for(int_4 i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[i] = (double) xp[i];}
|
---|
| 366 | if(errxp) for(int_4 i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[mNVar+i] = (double) errxp[i];
|
---|
[220] | 367 | AddData(BuffVar,(double) f,(double) err,BuffVar+mNVar);
|
---|
| 368 | }
|
---|
| 369 |
|
---|
| 370 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 371 | /*!
|
---|
| 372 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 373 | \f$ {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
| 374 | */
|
---|
[3062] | 375 | void GeneralFitData::SetData1(int_4 nData
|
---|
[220] | 376 | , double* x, double* f, double *err, double *errx)
|
---|
| 377 | {
|
---|
[3062] | 378 | if(nData<=0) return;
|
---|
| 379 | if(mNData+nData>mNDataAlloc)
|
---|
| 380 | {cout<<"GeneralFitData::SetData1 Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
[220] | 381 |
|
---|
[3062] | 382 | for(int_4 i=0;i<nData;i++) {
|
---|
[220] | 383 | double ex = (errx) ? errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 384 | double ef = (err ) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 385 | AddData1(x[i],f[i],ef,ex);
|
---|
| 386 | }
|
---|
| 387 | }
|
---|
| 388 |
|
---|
[914] | 389 | /*!
|
---|
| 390 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 391 | \f$ {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
| 392 | */
|
---|
[3062] | 393 | void GeneralFitData::SetData1(int_4 nData
|
---|
[220] | 394 | , float* x, float* f, float* err, float *errx)
|
---|
| 395 | {
|
---|
[3062] | 396 | if(nData<=0) return;
|
---|
| 397 | if(mNData+nData>mNDataAlloc)
|
---|
| 398 | {cout<<"GeneralFitData::SetData1 Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
[220] | 399 |
|
---|
[3062] | 400 | for(int_4 i=0;i<nData;i++) {
|
---|
[220] | 401 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 402 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 403 | AddData1((double) x[i],(double) f[i],ef,ex);
|
---|
| 404 | }
|
---|
| 405 | }
|
---|
| 406 |
|
---|
[914] | 407 | /*!
|
---|
| 408 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 409 | \f$ {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
| 410 | */
|
---|
[3062] | 411 | void GeneralFitData::SetData2(int_4 nData, double* x, double* y, double* f
|
---|
[220] | 412 | ,double *err,double *errx,double *erry)
|
---|
| 413 | {
|
---|
[3062] | 414 | if(nData<=0) return;
|
---|
| 415 | if(mNData+nData>mNDataAlloc)
|
---|
| 416 | {cout<<"GeneralFitData::SetData2 Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
[220] | 417 |
|
---|
[3062] | 418 | for(int_4 i=0;i<nData;i++) {
|
---|
[220] | 419 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 420 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 421 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 422 | AddData2(x[i],y[i],f[i],ef,ex,ey);
|
---|
| 423 | }
|
---|
| 424 | }
|
---|
| 425 |
|
---|
[914] | 426 | /*!
|
---|
| 427 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 428 | \f$ {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
| 429 | */
|
---|
[3062] | 430 | void GeneralFitData::SetData2(int_4 nData, float* x, float* y, float* f
|
---|
[220] | 431 | ,float *err,float *errx,float *erry)
|
---|
| 432 | {
|
---|
[3062] | 433 | if(nData<=0) return;
|
---|
| 434 | if(mNData+nData>mNDataAlloc)
|
---|
| 435 | {cout<<"GeneralFitData::SetData2 Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
[220] | 436 |
|
---|
[3062] | 437 | for(int_4 i=0;i<nData;i++) {
|
---|
[220] | 438 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 439 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 440 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 441 | AddData2((double) x[i],(double) y[i],(double) f[i],ef,ex,ey);
|
---|
| 442 | }
|
---|
| 443 | }
|
---|
| 444 |
|
---|
[914] | 445 | /*!
|
---|
| 446 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 447 | \f$ {X0(i),[EX0(i)], X1(i),[EX1(i)], X2(i),[EX2(i)], ... ; F(i),Err(i)} \f$
|
---|
| 448 |
|
---|
| 449 | Attention: si la structure est n'est pas vide, les tableaux sont copies
|
---|
| 450 | apres les donnees pre-existantes (qui ne sont donc pas detruites). Pour
|
---|
| 451 | effacer les donnees pre-existantes utiliser SetDataPtr(0).
|
---|
| 452 | \verbatim
|
---|
| 453 | Ici **xp est un pointeur sur un tableau de pointeurs tq
|
---|
| 454 | xp[0] = &X0[0], xp[1] = &X1[0], xp[2] = &X2[0] ...
|
---|
| 455 | ou X0,X1,X2,... sont les tableaux X0[nData] X1[nData] X2[nData] ...
|
---|
| 456 | des variables (meme commentaire pour errxp).
|
---|
| 457 | \endverbatim
|
---|
| 458 | */
|
---|
[3062] | 459 | void GeneralFitData::SetData(int_4 nData,double** xp, double *f
|
---|
[220] | 460 | , double *err, double** errxp)
|
---|
| 461 | {
|
---|
[3062] | 462 | if(nData<=0) return;
|
---|
| 463 | if(mNData+nData>mNDataAlloc)
|
---|
| 464 | {cout<<"GeneralFitData::SetData Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
[220] | 465 |
|
---|
[3062] | 466 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
| 467 |
|
---|
| 468 | for(int_4 i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 469 | {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = *(xp[j]+i);}
|
---|
[220] | 470 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
[3062] | 471 | {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = *(errxp[j]+i);}
|
---|
[220] | 472 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 473 | AddData(BuffVar,f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
| 474 | }
|
---|
| 475 | }
|
---|
| 476 |
|
---|
[914] | 477 | /*!
|
---|
| 478 | Voir commentaire ci-dessus.
|
---|
| 479 | */
|
---|
[3062] | 480 | void GeneralFitData::SetData(int_4 nData,float** xp, float *f
|
---|
[220] | 481 | , float *err, float** errxp)
|
---|
| 482 | {
|
---|
[3062] | 483 | if(nData<=0) return;
|
---|
| 484 | if(mNData+nData>mNDataAlloc)
|
---|
| 485 | {cout<<"GeneralFitData::SetData Error: no space left"<<endl;; return;}
|
---|
[220] | 486 |
|
---|
[3062] | 487 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
[220] | 488 |
|
---|
[3062] | 489 | for(int_4 i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 490 | {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = (double) *(xp[j]+i);}
|
---|
[220] | 491 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
[3062] | 492 | {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = (double) *(errxp[j]+i);}
|
---|
[220] | 493 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 494 | AddData(BuffVar,(double) f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
| 495 | }
|
---|
| 496 | }
|
---|
| 497 |
|
---|
| 498 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 499 | /*!
|
---|
| 500 | Impression de l'etat de la structure de donnees
|
---|
| 501 | */
|
---|
[1110] | 502 | void GeneralFitData::PrintStatus() const
|
---|
[220] | 503 | {
|
---|
| 504 | cout<<"GeneralFitData:: "<<endl
|
---|
| 505 | <<"NVar="<<mNVar<<" NDataAlloc="<<mNDataAlloc<<" Ok_EXP="<<mOk_EXP
|
---|
| 506 | <<" ,NData="<<mNData<<" NDataGood="<<mNDataGood<<endl
|
---|
| 507 | <<" mXP="<<mXP<<" [mErrXP="<<mErrXP<<"] mF="<<mF<<" mErr="<<mErr
|
---|
| 508 | <<" mOK="<<mOK<<endl;
|
---|
| 509 | }
|
---|
| 510 |
|
---|
[914] | 511 | /*!
|
---|
| 512 | Impression du point i
|
---|
| 513 | */
|
---|
[3062] | 514 | void GeneralFitData::PrintData(int_4 i) const
|
---|
[220] | 515 | {
|
---|
[3062] | 516 | if(i<0 || i>=mNData) return;
|
---|
[220] | 517 |
|
---|
| 518 | cout<<" "<<i<<" F( ";
|
---|
[3062] | 519 | {for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<Absc(j,i);}
|
---|
[220] | 520 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 521 | cout<<" ; ";
|
---|
[3062] | 522 | for(int_4 j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<EAbsc(j,i);
|
---|
[220] | 523 | }
|
---|
| 524 | cout<<")= "<<Val(i)<<" "<<EVal(i)<<" ("<<IsValid(i)<<")\n";
|
---|
| 525 | }
|
---|
| 526 |
|
---|
[914] | 527 | /*!
|
---|
| 528 | Impression des points i1 a i2
|
---|
| 529 | */
|
---|
[3062] | 530 | void GeneralFitData::PrintData(int_4 i1,int_4 i2) const
|
---|
[220] | 531 | {
|
---|
| 532 | if(i1<0) i1=0;
|
---|
| 533 | if(i1>=mNData) i1 = mNData-1;
|
---|
| 534 | if(i2>=mNData) i2 = mNData-1;
|
---|
| 535 | if(i1>i2) i2 = mNData-1;
|
---|
| 536 |
|
---|
| 537 | cout<<"GeneralFitData::PrintData[NData="
|
---|
| 538 | <<mNData<<"/ NDataGood="<<mNDataGood<<"]"<<endl;
|
---|
[3062] | 539 | for(int_4 i=i1;i<=i2;i++) PrintData(i);
|
---|
[220] | 540 | cout<<flush;
|
---|
| 541 | }
|
---|
| 542 |
|
---|
[914] | 543 | /*!
|
---|
| 544 | Impression de tous les points
|
---|
| 545 | */
|
---|
[1110] | 546 | void GeneralFitData::PrintData() const
|
---|
[220] | 547 | {
|
---|
[3062] | 548 | if(mNData<=0) return;
|
---|
[220] | 549 |
|
---|
| 550 | PrintData(0,mNData-1);
|
---|
| 551 | }
|
---|
| 552 |
|
---|
[914] | 553 | /*!
|
---|
| 554 | Impression de l'etat de la structure de donnees avec bornes sur "s"
|
---|
| 555 | */
|
---|
[490] | 556 | void GeneralFitData::Show(ostream& os) const
|
---|
| 557 | {
|
---|
| 558 | double min,max;
|
---|
| 559 | os<<"GeneralFitData:: NVar,ErrX="<<mNVar<<","<<mOk_EXP
|
---|
| 560 | <<" Data: "<<mNData<<" Good,Alloc="<<mNDataGood<<","<<mNDataAlloc<<endl;
|
---|
[3062] | 561 | for(int_4 k=0;k<2*NVar()+3;k++) {
|
---|
[490] | 562 | GetMinMax(k,min,max);
|
---|
| 563 | os<<" - "<<k<<" "<<ColumnName(k)<<" , "<<min<<","<<max<<endl;
|
---|
| 564 | }
|
---|
| 565 | return;
|
---|
| 566 | }
|
---|
| 567 |
|
---|
[220] | 568 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 569 | /*!
|
---|
| 570 | Retourne les numeros des points de valeurs minimum et maximum
|
---|
| 571 | de la variable ``var'':
|
---|
| 572 | \verbatim
|
---|
| 573 | La variable "var" est de la forme : var = AB avec
|
---|
| 574 | B = 0 : variable d'ordonnee Y (valeur de A indifferente)
|
---|
| 575 | B = 1 : erreur variable d'ordonnee EY (valeur de A indifferente)
|
---|
| 576 | B = 2 : variable d'abscisse X numero A #[0,NVar[
|
---|
| 577 | B = 3 : erreur variable d'abscisse EX numero A #[0,NVar[
|
---|
| 578 | - Return NData checked si ok, -1 si probleme.
|
---|
| 579 | \endverbatim
|
---|
| 580 | */
|
---|
[3062] | 581 | int_4 GeneralFitData::GetMnMx(int_4 var,int_4& imin,int_4& imax) const
|
---|
[220] | 582 | {
|
---|
| 583 | imin = imax = -1;
|
---|
[3062] | 584 | int_4 ix = var/10;
|
---|
[220] | 585 | var = var%10;
|
---|
| 586 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
| 587 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
[958] | 588 | double min=1., max=-1.;
|
---|
[3062] | 589 | int_4 ntest = 0;
|
---|
| 590 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
[220] | 591 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
| 592 | double v;
|
---|
[958] | 593 | if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
| 594 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
| 595 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
| 596 | else v = Val(i);
|
---|
[220] | 597 | if(ntest==0) {min = max = v; imin = imax = i;}
|
---|
| 598 | if(v<min) {min = v; imin = i;}
|
---|
| 599 | if(v>max) {max = v; imax = i;}
|
---|
| 600 | ntest++;
|
---|
| 601 | }
|
---|
| 602 | return ntest;
|
---|
| 603 | }
|
---|
| 604 |
|
---|
[914] | 605 | /*!
|
---|
| 606 | Retourne le minimum et le maximum de la variable ``var''
|
---|
| 607 | (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
| 608 | */
|
---|
[3062] | 609 | int_4 GeneralFitData::GetMnMx(int_4 var,double& min,double& max) const
|
---|
[220] | 610 | {
|
---|
| 611 | min = 1.; max = -1.;
|
---|
[3062] | 612 | int_4 imin,imax;
|
---|
| 613 | int_4 ntest = GetMnMx(var,imin,imax);
|
---|
[220] | 614 | if(ntest<=0) return ntest;
|
---|
[3062] | 615 | int_4 ix = var/10;
|
---|
[220] | 616 | var = var%10;
|
---|
| 617 | if(var==0) {
|
---|
| 618 | if(imin>=0) min = Val(imin);
|
---|
| 619 | if(imax>=0) max = Val(imax);
|
---|
| 620 | } else if(var==1) {
|
---|
| 621 | if(imin>=0) min = EVal(imin);
|
---|
| 622 | if(imax>=0) max = EVal(imax);
|
---|
| 623 | } else if(var==2) {
|
---|
| 624 | if(imin>=0) min = Absc(ix,imin);
|
---|
| 625 | if(imax>=0) max = Absc(ix,imax);
|
---|
| 626 | } else if(var==3) {
|
---|
| 627 | if(imin>=0) min = EAbsc(ix,imin);
|
---|
| 628 | if(imax>=0) max = EAbsc(ix,imax);
|
---|
| 629 | }
|
---|
| 630 | return ntest;
|
---|
| 631 | }
|
---|
| 632 |
|
---|
| 633 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 634 | /*!
|
---|
| 635 | //
|
---|
| 636 | Retourne la moyenne et le sigma de la variable ``var''
|
---|
| 637 | (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
| 638 | \verbatim
|
---|
| 639 | - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb, -2 si sigma<0.
|
---|
| 640 | - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
|
---|
| 641 | Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
|
---|
| 642 | \endverbatim
|
---|
| 643 | */
|
---|
[3062] | 644 | int_4 GeneralFitData::GetMeanSigma(int_4 var,double& mean,double& sigma,double min,double max) const
|
---|
[220] | 645 | {
|
---|
| 646 | mean = sigma = 0.;
|
---|
[3062] | 647 | int_4 ix = var/10;
|
---|
[220] | 648 | var = var%10;
|
---|
| 649 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
| 650 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
[3062] | 651 | int_4 ntest = 0;
|
---|
| 652 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
[220] | 653 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
| 654 | double v;
|
---|
[958] | 655 | if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
| 656 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
| 657 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
| 658 | else v = Val(i);
|
---|
[220] | 659 | if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
|
---|
| 660 | mean += v;
|
---|
| 661 | sigma += v*v;
|
---|
| 662 | ntest++;
|
---|
| 663 | }
|
---|
| 664 | if(ntest==0) {
|
---|
| 665 | mean = sigma = 0.;
|
---|
| 666 | } else {
|
---|
| 667 | mean /= (double)ntest;
|
---|
| 668 | sigma = sigma/(double)ntest - mean*mean;
|
---|
| 669 | if(sigma<0.) ntest = -2;
|
---|
| 670 | else if(sigma>0.) sigma = sqrt(sigma);
|
---|
| 671 | }
|
---|
| 672 | return ntest;
|
---|
| 673 | }
|
---|
| 674 |
|
---|
[914] | 675 | /*!
|
---|
| 676 | Retourne le mode de la variable ``var''
|
---|
| 677 | (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
| 678 | \verbatim
|
---|
| 679 | - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb.
|
---|
| 680 | - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
|
---|
| 681 | Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
|
---|
| 682 | - Le calcul du mode est approximee par la formule:
|
---|
| 683 | Mode = Median - coeff*(Mean-Median) (def: coeff=0.8)
|
---|
| 684 | - Kendall and Stuart donne coeff=2., mais coeff peut etre regle.
|
---|
| 685 | \endverbatim
|
---|
| 686 | */
|
---|
[3062] | 687 | int_4 GeneralFitData::GetMoMeMed(int_4 var,double& mode,double& mean,double& median,
|
---|
[1110] | 688 | double min,double max,double coeff) const
|
---|
[220] | 689 | {
|
---|
| 690 | mode = mean = median = 0.;
|
---|
| 691 | if(mNData<=0) return -1;
|
---|
[3062] | 692 | int_4 ix = var/10;
|
---|
[220] | 693 | var = var%10;
|
---|
| 694 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
| 695 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
| 696 | double* buff = new double[mNData];
|
---|
[3062] | 697 | int_4 ntest = 0;
|
---|
| 698 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
[220] | 699 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
| 700 | double v;
|
---|
[958] | 701 | if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
| 702 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
| 703 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
| 704 | else v = Val(i);
|
---|
[220] | 705 | if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
|
---|
| 706 | buff[ntest] = v;
|
---|
| 707 | mean += v;
|
---|
| 708 | ntest++;
|
---|
| 709 | }
|
---|
| 710 | if(ntest==0) {
|
---|
| 711 | mean = 0.;
|
---|
| 712 | } else {
|
---|
| 713 | mean /= (double)ntest;
|
---|
| 714 | qsort(buff,(size_t) ntest,sizeof(double),qSort_Dble);
|
---|
[3062] | 715 | int_4 im;
|
---|
[220] | 716 | if(ntest%2==1) {
|
---|
| 717 | // nombre impair de points
|
---|
| 718 | im = ntest/2;
|
---|
| 719 | median = buff[im];
|
---|
| 720 | } else {
|
---|
| 721 | // nombre pair de points
|
---|
| 722 | im = (ntest-1)/2;
|
---|
| 723 | median = (buff[im]+buff[im+1])/2.;
|
---|
| 724 | }
|
---|
| 725 | mode = median - coeff*(mean-median);
|
---|
| 726 | }
|
---|
| 727 | delete [] buff;
|
---|
| 728 | return ntest;
|
---|
| 729 | }
|
---|
| 730 |
|
---|
[914] | 731 | /*!
|
---|
| 732 | Cf description ci-dessus ``GetMoMeMed''.
|
---|
| 733 | */
|
---|
[3062] | 734 | int_4 GeneralFitData::GetMode(int_4 var,double& mode,double min,double max,double coeff) const
|
---|
[220] | 735 | {
|
---|
| 736 | double mean,median;
|
---|
| 737 | return GetMoMeMed(var,mode,mean,median,min,max,coeff);
|
---|
| 738 | }
|
---|
| 739 |
|
---|
| 740 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 741 | /*!
|
---|
| 742 | Pour fiter un polynome de degre ``degre''. On fite
|
---|
[1204] | 743 | Y=f(X-xc) ou Y=Val et X=Absc(varx). Si ``ey'' est ``true''
|
---|
[914] | 744 | le fit prend en compte les erreurs stoquees dans EVal,
|
---|
| 745 | sinon fit sans erreurs. Le resultat du fit est retourne
|
---|
[1204] | 746 | dans le polynome ``pol''. On re-centre les abscisses X de ``xc''.
|
---|
[914] | 747 | \verbatim
|
---|
| 748 | Return:
|
---|
| 749 | - Res = le residu du fit
|
---|
| 750 | - -1 si degre<0
|
---|
| 751 | - -2 si probleme sur numero de variable X
|
---|
| 752 | - -4 si NDataGood<0
|
---|
[1204] | 753 | - -5 si nombre de data trouves differents de NDataGood
|
---|
[914] | 754 | \endverbatim
|
---|
| 755 | */
|
---|
[3062] | 756 | double GeneralFitData::PolFit(int_4 varx,Poly& pol,int_4 degre,bool ey,double xc) const
|
---|
[220] | 757 | {
|
---|
| 758 | if(degre<0) return -1.;
|
---|
| 759 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
|
---|
| 760 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
|
---|
[938] | 761 | TVector<r_8> x(mNDataGood);
|
---|
| 762 | TVector<r_8> y(mNDataGood);
|
---|
| 763 | TVector<r_8> ey2(1);
|
---|
[220] | 764 | if(ey) ey2.Realloc(mNDataGood,true);
|
---|
[3062] | 765 | int_4 ntest = 0;
|
---|
| 766 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
[220] | 767 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
| 768 | if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
|
---|
[1204] | 769 | x(ntest) = Absc(varx,i) - xc;
|
---|
[220] | 770 | y(ntest) = Val(i);
|
---|
| 771 | if(ey) ey2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
|
---|
| 772 | ntest++;
|
---|
| 773 | }
|
---|
| 774 | double res = 0.;
|
---|
| 775 | if(ey) {
|
---|
[938] | 776 | TVector<r_8> errcoef(1);
|
---|
[220] | 777 | res = pol.Fit(x,y,ey2,degre,errcoef);
|
---|
| 778 | } else {
|
---|
| 779 | res = pol.Fit(x,y,degre);
|
---|
| 780 | }
|
---|
| 781 | return res;
|
---|
| 782 | }
|
---|
| 783 |
|
---|
[914] | 784 | /*!
|
---|
| 785 | Pour fiter un polynome de degre ``degre1''. On fite
|
---|
[1204] | 786 | Z=f(X-xc,Y-yc) ou Z=Val et X=Absc(varx) et Y=Absc(vary).
|
---|
[914] | 787 | Si ``ey'' est ``true'' le fit prend en compte les erreurs
|
---|
| 788 | stoquees dans EVal, sinon fit sans erreurs. Si ``degre2''
|
---|
| 789 | negatif, le fit determine un polynome en X,Y de degre
|
---|
| 790 | total ``degre`''. Si ``degre2'' positif ou nul, le fit
|
---|
| 791 | demande un fit de ``degre1'' pour la variable X et de degre
|
---|
| 792 | ``degre2'' sur la variable Y. Le resultat du fit est retourne
|
---|
[1204] | 793 | dans le polynome ``pol''. On re-centre les abscisses X de ``xc''
|
---|
| 794 | et Y de ``yc''.
|
---|
[914] | 795 | \verbatim
|
---|
| 796 | Return:
|
---|
| 797 | - Res = le residu du fit
|
---|
| 798 | - -1 si degre<0
|
---|
| 799 | - -2 si probleme sur numero de variable X
|
---|
| 800 | - -3 si probleme sur numero de variable Y
|
---|
| 801 | - -4 si NDataGood<0
|
---|
| 802 | - -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
|
---|
| 803 | \endverbatim
|
---|
| 804 | */
|
---|
[3062] | 805 | double GeneralFitData::PolFit(int_4 varx,int_4 vary,Poly2& pol,int_4 degre1,int_4 degre2,bool ez
|
---|
[1204] | 806 | ,double xc,double yc) const
|
---|
[220] | 807 | {
|
---|
| 808 | if(degre1<0) return -1.;
|
---|
| 809 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
|
---|
| 810 | if(vary<0 || vary>=mNVar || vary==varx) return -3.;
|
---|
| 811 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
|
---|
[938] | 812 | TVector<r_8> x(mNDataGood);
|
---|
| 813 | TVector<r_8> y(mNDataGood);
|
---|
| 814 | TVector<r_8> z(mNDataGood);
|
---|
| 815 | TVector<r_8> ez2(1);
|
---|
[220] | 816 | if(ez) ez2.Realloc(mNDataGood,true);
|
---|
[3062] | 817 | int_4 ntest = 0;
|
---|
| 818 | for(int_4 i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
[220] | 819 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
| 820 | if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
|
---|
[1204] | 821 | x(ntest) = Absc(varx,i) - xc;
|
---|
| 822 | y(ntest) = Absc(vary,i) - yc;
|
---|
[220] | 823 | z(ntest) = Val(i);
|
---|
| 824 | if(ez) ez2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
|
---|
| 825 | ntest++;
|
---|
| 826 | }
|
---|
| 827 | double res = 0.;
|
---|
| 828 | if(ez) {
|
---|
[938] | 829 | TVector<r_8> errcoef(1);
|
---|
[220] | 830 | if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,degre2,errcoef);
|
---|
| 831 | else res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,errcoef);
|
---|
| 832 | } else {
|
---|
| 833 | if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,degre1,degre2);
|
---|
| 834 | else res = pol.Fit(x,y,z,degre1);
|
---|
| 835 | }
|
---|
| 836 | return res;
|
---|
| 837 | }
|
---|
| 838 |
|
---|
| 839 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 840 | /*!
|
---|
| 841 | Retourne une classe contenant les residus du fit ``gfit''.
|
---|
| 842 | */
|
---|
[1110] | 843 | GeneralFitData GeneralFitData::FitResidus(GeneralFit& gfit) const
|
---|
[220] | 844 | {
|
---|
[307] | 845 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
|
---|
| 846 | throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitResidus: size mismatch\n"));
|
---|
[220] | 847 | return gfit.DataResidus(true);
|
---|
| 848 | }
|
---|
| 849 |
|
---|
[914] | 850 | /*!
|
---|
| 851 | Retourne une classe contenant la function du fit ``gfit''.
|
---|
| 852 | */
|
---|
[1110] | 853 | GeneralFitData GeneralFitData::FitFunction(GeneralFit& gfit) const
|
---|
[220] | 854 | {
|
---|
[307] | 855 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
|
---|
| 856 | throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitFunction: size mismatch\n"));
|
---|
[220] | 857 | return gfit.DataFunction(true);
|
---|
| 858 | }
|
---|
| 859 |
|
---|
| 860 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[914] | 861 | /*!
|
---|
| 862 | //
|
---|
| 863 | Retourne la donnee `n' dans le vecteur de double `ret'.
|
---|
| 864 | \verbatim
|
---|
| 865 | Par defaut, ret=NULL et le buffer interne de la classe est retourne
|
---|
| 866 | - Les donnees sont rangees dans l'ordre:
|
---|
| 867 | x0,x1,x2,... ; ex0,ex1,ex2,... ; y ; ey ; ok(0/1)
|
---|
| 868 | |<- NVar ->| + |<- NVar ->| + 1 + 1 + 1
|
---|
| 869 | Le vecteur ret a la taille 2*NVar+2+1
|
---|
| 870 | \endverbatim
|
---|
| 871 | */
|
---|
[3062] | 872 | r_8* GeneralFitData::GetVec(int_4 n, r_8* ret) const
|
---|
[220] | 873 | {
|
---|
[3062] | 874 | int_4 i;
|
---|
[220] | 875 | if (ret == NULL) ret = BuffVar;
|
---|
| 876 | for(i=0; i<2*mNVar+3; i++) ret[i] = 0.;
|
---|
| 877 | if (n >= mNData) return(ret);
|
---|
| 878 |
|
---|
| 879 | memcpy(ret, mXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 880 | if(mErrXP) memcpy(ret+mNVar, mErrXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 881 | ret[2*mNVar] = mF[n];
|
---|
| 882 | ret[2*mNVar+1] = mErr[n];
|
---|
| 883 | ret[2*mNVar+2] = (double) mOK[n];
|
---|
| 884 | return(ret);
|
---|
| 885 | }
|
---|
| 886 |
|
---|
[914] | 887 | /*!
|
---|
| 888 | Retourne la donnee `n' dans le vecteur de float `ret'
|
---|
| 889 | (meme commentaires que pour GetVec).
|
---|
| 890 | */
|
---|
[3062] | 891 | r_4* GeneralFitData::GetVecR4(int_4 n, r_4* ret) const
|
---|
[220] | 892 | {
|
---|
| 893 | if (ret == NULL) ret = BuffVarR4;
|
---|
| 894 | double *buff = new double[2*mNVar+3];
|
---|
| 895 | GetVec(n,buff);
|
---|
[3062] | 896 | for(int_4 i=0;i<2*mNVar+3;i++) ret[i] = (float) buff[i];
|
---|
[220] | 897 | delete [] buff;
|
---|
| 898 | return ret;
|
---|
| 899 | }
|
---|
| 900 |
|
---|
| 901 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
[490] | 902 | // ------- Implementation de l interface NTuple ---------
|
---|
| 903 |
|
---|
[914] | 904 | /*!
|
---|
| 905 | Retourne le nombre de ligne = NData() (pour interface NTuple)
|
---|
| 906 | */
|
---|
[2683] | 907 | sa_size_t GeneralFitData::NbLines() const
|
---|
[307] | 908 | {
|
---|
[490] | 909 | return(NData());
|
---|
[307] | 910 | }
|
---|
| 911 |
|
---|
[914] | 912 | /*!
|
---|
| 913 | Retourne le nombre de colonnes du ntuple equivalent:
|
---|
| 914 | \verbatim
|
---|
| 915 | Exemple: on a une fonction sur un espace a 4 dimensions:
|
---|
| 916 | "x0,x1,x2,x3 , ex0,ex1,ex2,ex3 , y, ey , ok"
|
---|
| 917 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
---|
| 918 | | | | | | | |
|
---|
| 919 | 0 nv-1 nv 2*nv-1 2*nv 2*nv+1 2*nv+2
|
---|
| 920 | soit 2*nvar+3 variables/colonnes.
|
---|
| 921 | \endverbatim
|
---|
| 922 | (pour interface NTuple)
|
---|
| 923 | */
|
---|
[2683] | 924 | sa_size_t GeneralFitData::NbColumns() const
|
---|
[307] | 925 | {
|
---|
[490] | 926 | return(2*NVar()+3);
|
---|
[307] | 927 | }
|
---|
| 928 |
|
---|
[914] | 929 | //! Pour interface NTuple
|
---|
[2683] | 930 | r_8 * GeneralFitData::GetLineD(sa_size_t n) const
|
---|
[490] | 931 | {
|
---|
| 932 | return(GetVec(n,NULL));
|
---|
[307] | 933 | }
|
---|
| 934 |
|
---|
[914] | 935 | //! Pour interface NTuple
|
---|
[2683] | 936 | r_8 GeneralFitData::GetCell(sa_size_t n, sa_size_t k) const
|
---|
[490] | 937 | {
|
---|
| 938 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return 0.;
|
---|
| 939 | r_8 * val = GetVec(n,NULL);
|
---|
| 940 | return val[k];
|
---|
[307] | 941 | }
|
---|
| 942 |
|
---|
[914] | 943 | //! Pour interface NTuple
|
---|
[2683] | 944 | r_8 GeneralFitData::GetCell(sa_size_t n, string const & nom) const
|
---|
[307] | 945 | {
|
---|
[2683] | 946 | sa_size_t k = ColumnIndex(nom);
|
---|
[490] | 947 | return(GetCell(n,k));
|
---|
[307] | 948 | }
|
---|
| 949 |
|
---|
[914] | 950 | /*!
|
---|
| 951 | Retourne le minimum et le maximum de la variable `k' (pour interface NTuple).
|
---|
| 952 | */
|
---|
[2683] | 953 | void GeneralFitData::GetMinMax(sa_size_t k, double& min, double& max) const
|
---|
[307] | 954 | {
|
---|
[3062] | 955 | int_4 var;
|
---|
[490] | 956 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return;
|
---|
| 957 | else if(k<NVar()) var = 10*k+2; // Variable Xi
|
---|
| 958 | else if(k<2*NVar()) var = 10*(k-NVar())+3; // Variable EXi
|
---|
| 959 | else if(k==2*NVar()) var = 0; // Variable Y
|
---|
| 960 | else if(k==2*NVar()+1) var = 1; // Variable EY
|
---|
| 961 | else {min=0.; max=1.; return;} // Variable Ok
|
---|
| 962 | GetMnMx(var,min,max);
|
---|
| 963 | return;
|
---|
[307] | 964 | }
|
---|
| 965 |
|
---|
[914] | 966 | //! Pour interface NTuple
|
---|
[490] | 967 | void GeneralFitData::GetMinMax(string const & nom, double& min, double& max) const
|
---|
[307] | 968 | {
|
---|
[2683] | 969 | sa_size_t k = ColumnIndex(nom);
|
---|
[490] | 970 | GetMinMax(k,min,max);
|
---|
| 971 | }
|
---|
| 972 |
|
---|
[914] | 973 | //! Pour interface NTuple
|
---|
[2683] | 974 | sa_size_t GeneralFitData::ColumnIndex(string const & nom) const
|
---|
[490] | 975 | {
|
---|
[3062] | 976 | char str[64]; int_4 k = -1;
|
---|
[490] | 977 | strcpy(str,nom.c_str()); strip(str,'L',' ');
|
---|
| 978 | if(str[0]=='y') return 2*NVar();
|
---|
| 979 | if(str[0]=='o') return 2*NVar()+2;
|
---|
| 980 | if(str[0]=='x') {sscanf(str,"x%d",&k); return k;}
|
---|
| 981 | if(str[0]=='e')
|
---|
| 982 | if(str[1]=='y') return 2*NVar()+1;
|
---|
| 983 | else if(str[1]=='x') {sscanf(str,"ex%d",&k); return NVar()+k;}
|
---|
| 984 | return -1;
|
---|
| 985 | }
|
---|
| 986 |
|
---|
[914] | 987 | //! Pour interface NTuple
|
---|
[2683] | 988 | string GeneralFitData::ColumnName(sa_size_t k) const
|
---|
[490] | 989 | {
|
---|
| 990 | if(k==2*NVar()) return string("y");
|
---|
| 991 | else if(k==2*NVar()+1) return string("ey");
|
---|
| 992 | else if(k==2*NVar()+2) return string("ok");
|
---|
| 993 | else if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return string("");
|
---|
| 994 |
|
---|
| 995 | char str[64] = "";
|
---|
| 996 | if(k<NVar()) sprintf(str,"x%d",k);
|
---|
| 997 | else if(k<2*NVar()) sprintf(str,"ex%d",k-NVar());
|
---|
| 998 | return string(str);
|
---|
| 999 | }
|
---|
| 1000 |
|
---|
[914] | 1001 | /*!
|
---|
| 1002 | Retourne une chaine de caracteres avec la declaration des noms de
|
---|
| 1003 | variables. si "nomx!=NULL" , des instructions d'affectation
|
---|
| 1004 | a partir d'un tableau "nomx[i]" sont ajoutees (pour interface NTuple).
|
---|
| 1005 | */
|
---|
[490] | 1006 | string GeneralFitData::VarList_C(const char* nomx) const
|
---|
| 1007 | {
|
---|
| 1008 | char buff[256];
|
---|
| 1009 | string rets;
|
---|
[3062] | 1010 | int_4 i;
|
---|
[490] | 1011 | rets = "\ndouble";
|
---|
| 1012 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
| 1013 | sprintf(buff," x%d, ex%d",i,i);
|
---|
| 1014 | rets += buff;
|
---|
| 1015 | if(i!=mNVar-1) rets += ","; else rets += ";\n";
|
---|
| 1016 | }
|
---|
| 1017 | sprintf(buff,"\ndouble y, ey, ok;\n");
|
---|
| 1018 | rets += buff;
|
---|
| 1019 | if (nomx) {
|
---|
| 1020 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
| 1021 | sprintf(buff,"x%d=%s[%d];\n", i, nomx, i);
|
---|
| 1022 | rets += buff;
|
---|
| 1023 | }
|
---|
| 1024 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
| 1025 | sprintf(buff,"ex%d=%s[%d];\n", i, nomx, mNVar+i);
|
---|
| 1026 | rets += buff;
|
---|
| 1027 | }
|
---|
[1241] | 1028 | sprintf(buff,"y=%s[%d];\ney=%s[%d];\nok=%s[%d];\n"
|
---|
| 1029 | ,nomx,2*mNVar,nomx,2*mNVar+1,nomx,2*mNVar+2);
|
---|
| 1030 | rets += buff;
|
---|
[490] | 1031 | }
|
---|
| 1032 |
|
---|
| 1033 | return(rets);
|
---|
| 1034 | }
|
---|
| 1035 |
|
---|
[1204] | 1036 |
|
---|
| 1037 | //! Compute errors according to specifications
|
---|
| 1038 | /*!
|
---|
| 1039 | \param val : value of the function
|
---|
| 1040 | \param err : value of the default error
|
---|
| 1041 | \param errtype : type of error according to enum FitErrType (def=DefaultError)
|
---|
| 1042 | \param errscale : scaling (or value) of the error (def=1.)
|
---|
| 1043 | \param errmin : minimum value of the error (def=0.)
|
---|
| 1044 | \param nozero : if true, do not return negative errors but
|
---|
| 1045 | set them to zero (def=false)
|
---|
| 1046 | \return : return the error computed according to specifications
|
---|
| 1047 | \verbatim
|
---|
| 1048 | - val is the value to be fitted ex: val = f(x,y,...)
|
---|
| 1049 | - err is the error by default we want to set.
|
---|
| 1050 | - errtype = DefaultError : errtmp = errscale*err
|
---|
| 1051 | errtype = ConstantError : errtmp = errscale
|
---|
| 1052 | errtype = SqrtError : errtmp = errscale*sqrt(|val|)
|
---|
| 1053 | errtype = ProporError : errtmp = errscale*|val|
|
---|
| 1054 | - errscale <=0 then errscale=1
|
---|
| 1055 | - errmin >=0 if errtmp>0 return max(errtmp,errmin)
|
---|
| 1056 | if errtmp<=0 return errtmp
|
---|
| 1057 | errmin <0 if errtmp>0 return max(errtmp,|errmin|)
|
---|
| 1058 | if errtmp<=0 return |errmin|
|
---|
| 1059 | \endverbatim
|
---|
| 1060 | */
|
---|
| 1061 | double GeneralFitData::ComputeError(double val,double err,FitErrType errtype
|
---|
| 1062 | ,double errscale,double errmin,bool nozero)
|
---|
| 1063 | {
|
---|
| 1064 | bool errminneg=false;
|
---|
| 1065 | if(errmin<0.) {errminneg=true; errmin*=-1.;}
|
---|
| 1066 | if(errscale<0.) errscale=1.;
|
---|
| 1067 |
|
---|
| 1068 | // Choix du type d'erreur
|
---|
| 1069 | if(errtype==ConstantError) err = errscale;
|
---|
| 1070 | else if(errtype==SqrtError) err = errscale*sqrt(fabs(val));
|
---|
| 1071 | else if(errtype==ProporError) err = errscale*fabs(val);
|
---|
| 1072 |
|
---|
| 1073 | // Gestion du minimum a partir de la valeur calculee precedemment "err"
|
---|
| 1074 | // Ex1: errmin=1., err=10. ==> 10.
|
---|
| 1075 | // err=0.5 ==> 1.
|
---|
| 1076 | // err=0. ==> 0.
|
---|
| 1077 | // err=-2. ==> -2.
|
---|
| 1078 | // Ex2: errmin=-1., err=10. ==> 10.
|
---|
| 1079 | // err=0.5 ==> 1.
|
---|
| 1080 | // err=0. ==> 1.
|
---|
| 1081 | // err=-2. ==> 11.
|
---|
| 1082 | if(err>0.) err = (err>errmin) ? err: errmin;
|
---|
| 1083 | else if(errminneg) err = errmin;
|
---|
| 1084 |
|
---|
| 1085 | // ne pas retourner d'erreurs negatives si demande
|
---|
| 1086 | if(nozero && err<0.) err=0.;
|
---|
| 1087 |
|
---|
| 1088 | return err;
|
---|
| 1089 | }
|
---|
| 1090 |
|
---|
[490] | 1091 | ///////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 1092 | // --------------------------------------------------------
|
---|
| 1093 | // Les objets delegues pour la gestion de persistance
|
---|
| 1094 | // --------------------------------------------------------
|
---|
| 1095 | ///////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 1096 |
|
---|
| 1097 |
|
---|
[2344] | 1098 | DECL_TEMP_SPEC /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */
|
---|
[490] | 1099 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::ReadSelf(PInPersist& is)
|
---|
| 1100 | {
|
---|
[307] | 1101 | char strg[256];
|
---|
| 1102 |
|
---|
| 1103 | if(dobj==NULL) dobj=new GeneralFitData;
|
---|
| 1104 | else dobj->Delete();
|
---|
| 1105 |
|
---|
| 1106 | // Lecture entete
|
---|
| 1107 | is.GetLine(strg, 255);
|
---|
| 1108 |
|
---|
| 1109 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
| 1110 | int_4 nvar,ndatalloc,ndata,ndatagood;
|
---|
| 1111 | is.Get(nvar);
|
---|
| 1112 | is.Get(ndatalloc);
|
---|
| 1113 | is.Get(ndata);
|
---|
| 1114 | is.Get(ndatagood);
|
---|
| 1115 | is.Get(dobj->mOk_EXP);
|
---|
| 1116 | if(nvar<=0 || ndatalloc<=0 || ndata<=0 || ndatagood<0 || ndatalloc<ndata) return;
|
---|
| 1117 |
|
---|
| 1118 | // Allocation de la place (attention Alloc efface mNData,mNDataGood);
|
---|
[3062] | 1119 | dobj->Alloc(nvar,ndatalloc,dobj->mOk_EXP);
|
---|
[307] | 1120 | dobj->mNData = ndata;
|
---|
| 1121 | dobj->mNDataGood = ndatagood;
|
---|
| 1122 |
|
---|
| 1123 | // Lecture des datas
|
---|
| 1124 | is.GetLine(strg, 255);
|
---|
[3062] | 1125 | int_4 blen = dobj->mNVar + 3;
|
---|
[307] | 1126 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
|
---|
| 1127 | double *buff = new double[blen];
|
---|
[3062] | 1128 | for(int_4 i=0;i<dobj->mNData;i++) {
|
---|
[307] | 1129 | is.Get(buff, blen);
|
---|
[3062] | 1130 | int_4 ip = i*dobj->mNVar;
|
---|
| 1131 | {for(int_4 j=0;j<dobj->mNVar;j++) dobj->mXP[ip+j] = buff[j];}
|
---|
[307] | 1132 | dobj->mF[i] = buff[dobj->mNVar];
|
---|
| 1133 | dobj->mErr[i] = buff[dobj->mNVar+1];
|
---|
| 1134 | dobj->mOK[i] = (uint_2)(buff[dobj->mNVar+2]+0.01);
|
---|
[3062] | 1135 | if(dobj->mOk_EXP) {for(int_4 j=0;j<dobj->mNVar;j++)
|
---|
[307] | 1136 | dobj->mErrXP[ip+j] = buff[dobj->mNVar+3+j];}
|
---|
| 1137 | }
|
---|
| 1138 | delete [] buff;
|
---|
| 1139 |
|
---|
| 1140 | return;
|
---|
| 1141 | }
|
---|
| 1142 |
|
---|
[2344] | 1143 | DECL_TEMP_SPEC /* equivalent a template <> , pour SGI-CC en particulier */
|
---|
[490] | 1144 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::WriteSelf(POutPersist& os) const
|
---|
[307] | 1145 | {
|
---|
| 1146 | if (dobj == NULL) return;
|
---|
| 1147 | char strg[256];
|
---|
| 1148 |
|
---|
| 1149 | // Ecriture entete pour identifier facilement
|
---|
| 1150 | sprintf(strg,"GeneralFitData: NVar=%d NDataAlloc=%d NData=%d NDataGood=%d Ok_EXP=%d"
|
---|
| 1151 | ,dobj->mNVar,dobj->mNDataAlloc,dobj->mNData,dobj->mNDataGood,dobj->mOk_EXP);
|
---|
| 1152 | os.PutLine(strg);
|
---|
| 1153 |
|
---|
| 1154 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
| 1155 | os.Put(dobj->mNVar);
|
---|
| 1156 | os.Put(dobj->mNDataAlloc);
|
---|
| 1157 | os.Put(dobj->mNData);
|
---|
| 1158 | os.Put(dobj->mNDataGood);
|
---|
| 1159 | os.Put(dobj->mOk_EXP);
|
---|
| 1160 | if(dobj->mNVar<=0 || dobj->mNDataAlloc<=0 || dobj->mNData<=0 || dobj->mNDataGood<0) return;
|
---|
| 1161 |
|
---|
| 1162 | // Ecriture des datas (on n'ecrit que mNData / mNDataAlloc)
|
---|
| 1163 | sprintf(strg
|
---|
| 1164 | ,"GeneralFitData: Abscisses, Ordonnee, Erreur Ordonnee, Flag, Erreur Abscisses");
|
---|
| 1165 | os.PutLine(strg);
|
---|
| 1166 |
|
---|
[3062] | 1167 | int_4 blen = dobj->mNVar + 3;
|
---|
[307] | 1168 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
|
---|
| 1169 | double *buff = new double[blen];
|
---|
[3062] | 1170 | for(int_4 i=0;i<dobj->mNData;i++) {
|
---|
| 1171 | {for(int_4 j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[j] = dobj->Absc(j,i);}
|
---|
[307] | 1172 | buff[dobj->mNVar] = dobj->Val(i);
|
---|
| 1173 | buff[dobj->mNVar+1] = dobj->EVal(i);
|
---|
| 1174 | buff[dobj->mNVar+2] = (double) dobj->IsValid(i);
|
---|
[3062] | 1175 | if(dobj->mOk_EXP) {for(int_4 j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[dobj->mNVar+3+j] = dobj->EAbsc(j,i);}
|
---|
[307] | 1176 | os.Put(buff, blen);
|
---|
| 1177 | }
|
---|
| 1178 | delete [] buff;
|
---|
| 1179 |
|
---|
| 1180 | return;
|
---|
| 1181 | }
|
---|
[490] | 1182 |
|
---|
| 1183 |
|
---|
| 1184 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
|
---|
| 1185 | #pragma define_template ObjFileIO<GeneralFitData>
|
---|
| 1186 | #endif
|
---|
| 1187 |
|
---|
| 1188 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
|
---|
[2870] | 1189 | template class SOPHYA::ObjFileIO<GeneralFitData>;
|
---|
[490] | 1190 | #endif
|
---|