1 | #include "machdefs.h"
|
---|
2 | #include <stdio.h>
|
---|
3 | #include <stdlib.h>
|
---|
4 | #include <iostream>
|
---|
5 | #ifndef NO_VALUES_H
|
---|
6 | #include <values.h>
|
---|
7 | #endif
|
---|
8 | #include <math.h>
|
---|
9 | #include <string.h>
|
---|
10 | #include <string>
|
---|
11 |
|
---|
12 | #include "strutil.h"
|
---|
13 | #include "nbtri.h"
|
---|
14 | #include "generalfit.h"
|
---|
15 | #include "generaldata.h"
|
---|
16 | #include "pexceptions.h"
|
---|
17 | #include "objfio.h"
|
---|
18 |
|
---|
19 | //================================================================
|
---|
20 | // GeneralFitData
|
---|
21 | //================================================================
|
---|
22 |
|
---|
23 | /*!
|
---|
24 | \class SOPHYA::GeneralFitData
|
---|
25 | \ingroup NTools
|
---|
26 | Classe de stoquage de donnees a plusieurs variables avec erreur
|
---|
27 | sur l'ordonnee et sur les abscisses (options) :
|
---|
28 |
|
---|
29 | \f$ {x0(i),Ex0(i), x1(i),Ex1(i), x2(i),Ex2(i) ... ; Y(i),EY(i)} \f$
|
---|
30 | \verbatim
|
---|
31 | Pour memoire, structure du rangement (n=mNVar):
|
---|
32 | - Valeur des abscisses mXP (idem pour mErrXP):
|
---|
33 | x0,x1,x2,...,xn x0,x1,x2,...,xn .... x0,x1,x2,....,xn
|
---|
34 | | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
35 | Donc abscisse J=[0,mNVar[ du point numero I=[0,mNData[: mXP[I*mNVar+J]
|
---|
36 | - Valeur de l'ordonnee mF (idem pour mErr et mOK):
|
---|
37 | f f f
|
---|
38 | | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
39 | Donc point numero I [0,mNData[ : mF[i]
|
---|
40 | \endverbatim
|
---|
41 | */
|
---|
42 |
|
---|
43 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
44 | /*!
|
---|
45 | Constructeur. ``nVar'' represente la dimension de l'espace des abscisses,
|
---|
46 | ``ndatalloc'' le nombre maximum de points et ``errx'' si non nul
|
---|
47 | indique que l'on fournit des erreurs sur les ``nVar'' variables en abscisse.
|
---|
48 | */
|
---|
49 | GeneralFitData::GeneralFitData(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, uint_2 errx)
|
---|
50 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
51 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
52 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
53 | {
|
---|
54 | try {
|
---|
55 | Alloc(nVar,ndatalloc,errx);
|
---|
56 | } catch(PException e) {
|
---|
57 | cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
|
---|
58 | throw;
|
---|
59 | }
|
---|
60 | }
|
---|
61 |
|
---|
62 | /*!
|
---|
63 | Constructeur par copie. Si ``clean'' est ``true''
|
---|
64 | seules les donnees valides de ``data'' sont copiees.
|
---|
65 | Si ``clean'' est ``false'' (defaut) toutes les donnees
|
---|
66 | sont copiees et la taille totale de ``data'' est allouee
|
---|
67 | meme si elle est plus grande que la taille des donnees stoquees.
|
---|
68 | */
|
---|
69 | GeneralFitData::GeneralFitData(const GeneralFitData& data, bool clean)
|
---|
70 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
71 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
72 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
73 | {
|
---|
74 | try {
|
---|
75 | Alloc(data.mNVar,((clean)?data.mNDataGood:data.mNDataAlloc),((data.mErrXP)?1:0));
|
---|
76 | } catch(PException e) {
|
---|
77 | cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
|
---|
78 | throw;
|
---|
79 | }
|
---|
80 |
|
---|
81 | // Remplissage
|
---|
82 | if(data.mNData>0) {
|
---|
83 | r_8* ret;
|
---|
84 | for(int i=0;i<data.mNData;i++) {
|
---|
85 | if( clean && data.mOK[i]==0 ) continue;
|
---|
86 | ret = data.GetVec(i,NULL);
|
---|
87 | memcpy(mXP+mNData*mNVar,ret,mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
88 | if(mErrXP) memcpy(mErrXP+mNData*mNVar,ret+mNVar,mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
89 | mF[mNData] = ret[2*mNVar];
|
---|
90 | mErr[mNData] = ret[2*mNVar+1];
|
---|
91 | mOK[mNData] = (uint_2) (ret[2*mNVar+2]+0.001);
|
---|
92 | if(mOK[mNData]!=0) mNDataGood++;
|
---|
93 | mNData++;
|
---|
94 | }
|
---|
95 | }
|
---|
96 |
|
---|
97 | END_CONSTRUCTOR
|
---|
98 | }
|
---|
99 |
|
---|
100 | /*!
|
---|
101 | Constructeur par defaut.
|
---|
102 | */
|
---|
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 | END_CONSTRUCTOR
|
---|
109 | }
|
---|
110 |
|
---|
111 | /*!
|
---|
112 | Destructeur
|
---|
113 | */
|
---|
114 | GeneralFitData::~GeneralFitData()
|
---|
115 | {
|
---|
116 | Delete();
|
---|
117 | }
|
---|
118 |
|
---|
119 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
120 | /*!
|
---|
121 | Pour redefinir la structure de donnees (ou la creer si on a utilise
|
---|
122 | le createur par defaut). Voir les explications des arguments
|
---|
123 | dans les commentaires du constructeur. Si ``errx''\<0 alors
|
---|
124 | la valeur prise est celle definie auparavent.
|
---|
125 | */
|
---|
126 | void GeneralFitData::Alloc(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, int_2 errx)
|
---|
127 | {
|
---|
128 | ASSERT( nVar>0 && ndatalloc>0 );
|
---|
129 |
|
---|
130 | Delete();
|
---|
131 |
|
---|
132 | if(errx>=0) mOk_EXP = (uint_2) errx;
|
---|
133 | mNVar = nVar;
|
---|
134 | mNDataAlloc = ndatalloc;
|
---|
135 |
|
---|
136 | try {
|
---|
137 | mXP = new r_8[nVar*ndatalloc];
|
---|
138 | if(mOk_EXP) mErrXP = new r_8[nVar*ndatalloc];
|
---|
139 | mF = new r_8[ndatalloc];
|
---|
140 | mErr = new r_8[ndatalloc];
|
---|
141 | mOK = new uint_2[ndatalloc];
|
---|
142 | BuffVar = new r_8[2*nVar+3];
|
---|
143 | BuffVarR4 = (r_4 *) BuffVar;
|
---|
144 | } catch(PException e) {
|
---|
145 | throw(AllocationError("GeneralFitData::Alloc allocation error\n"));
|
---|
146 | }
|
---|
147 | }
|
---|
148 |
|
---|
149 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
150 | /*!
|
---|
151 | Gestion des des-allocations
|
---|
152 | */
|
---|
153 | void GeneralFitData::Delete()
|
---|
154 | {
|
---|
155 | mNVar = mNDataAlloc = mNData = mNDataGood = 0;
|
---|
156 | if( mXP != NULL ) {delete [] mXP; mXP = NULL;}
|
---|
157 | if( mErrXP != NULL ) {delete [] mErrXP; mErrXP = NULL;}
|
---|
158 | if( mF != NULL ) {delete [] mF; mF = NULL;}
|
---|
159 | if( mErr != NULL ) {delete [] mErr; mErr = NULL;}
|
---|
160 | if( mOK != NULL ) {delete [] mOK; mOK = NULL;}
|
---|
161 | if( BuffVar != NULL ) {delete [] BuffVar; BuffVar = NULL; BuffVarR4 = NULL;}
|
---|
162 | }
|
---|
163 |
|
---|
164 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
165 | /*!
|
---|
166 | Remise a zero de la structure pour nouveau remplissage (pas d'arg)
|
---|
167 | ou remise a la position ``ptr'' (si arg). Les donnees apres ``ptr''
|
---|
168 | sont sur-ecrites.
|
---|
169 | */
|
---|
170 | void GeneralFitData::SetDataPtr(int ptr)
|
---|
171 | {
|
---|
172 | ASSERT(ptr >= 0 && ptr < mNDataAlloc);
|
---|
173 | mNData = ptr;
|
---|
174 | mNDataGood = 0;
|
---|
175 | if(ptr==0) return;
|
---|
176 | for(int i=0;i<mNData;i++) if(mOK[i]) mNDataGood++;
|
---|
177 | }
|
---|
178 |
|
---|
179 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
180 | /*!
|
---|
181 | Pour tuer un point
|
---|
182 | */
|
---|
183 | void GeneralFitData::KillData(int i)
|
---|
184 | {
|
---|
185 | ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
|
---|
186 |
|
---|
187 | if( ! mOK[i] ) return;
|
---|
188 | mOK[i] = 0;
|
---|
189 | mNDataGood--;
|
---|
190 | }
|
---|
191 |
|
---|
192 | /*!
|
---|
193 | Pour tuer une serie de points
|
---|
194 | */
|
---|
195 | void GeneralFitData::KillData(int i1,int i2)
|
---|
196 | {
|
---|
197 | ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
|
---|
198 | ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
|
---|
199 | ASSERT(i1 <= i2 );
|
---|
200 |
|
---|
201 | for(int i=i1;i<=i2;i++) KillData(i);
|
---|
202 | }
|
---|
203 |
|
---|
204 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
205 | /*!
|
---|
206 | Pour re-valider le point numero i ([0,NData]).
|
---|
207 | */
|
---|
208 | void GeneralFitData::ValidData(int i)
|
---|
209 | {
|
---|
210 | ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
|
---|
211 |
|
---|
212 | if( mOK[i] ) return;
|
---|
213 | if( mErr[i]<=0. ) return;
|
---|
214 | if(mOk_EXP) {
|
---|
215 | for(int j=0;j<mNVar;j++) if(mErrXP[i*mNVar+j]<=0.) return;
|
---|
216 | }
|
---|
217 | mOK[i] = 1;
|
---|
218 | mNDataGood++;
|
---|
219 | }
|
---|
220 |
|
---|
221 | /*!
|
---|
222 | Pour re-valider les points numeros i1 a i2.
|
---|
223 | */
|
---|
224 | void GeneralFitData::ValidData(int i1,int i2)
|
---|
225 | {
|
---|
226 | ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
|
---|
227 | ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
|
---|
228 | ASSERT(i1 <= i2 );
|
---|
229 |
|
---|
230 | for(int i=i1;i<=i2;i++) ValidData(i);
|
---|
231 | }
|
---|
232 |
|
---|
233 | /*!
|
---|
234 | Pour re-valider tous les points.
|
---|
235 | */
|
---|
236 | void GeneralFitData::ValidData()
|
---|
237 | {
|
---|
238 | for(int i=0;i<mNData;i++) ValidData(i);
|
---|
239 | }
|
---|
240 |
|
---|
241 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
242 | /*!
|
---|
243 | Pour redefinir un point a \f$ {x,[errx] ; f,err} \f$
|
---|
244 | */
|
---|
245 | void GeneralFitData::RedefineData1(int i,double x,double f,double err,double errx)
|
---|
246 | {
|
---|
247 | RedefineData(i,&x,f,err,&errx);
|
---|
248 | }
|
---|
249 |
|
---|
250 | /*!
|
---|
251 | Pour redefinir un point a \f$ {x,[errx], y,[erry] ; f,err} \f$
|
---|
252 | */
|
---|
253 | void GeneralFitData::RedefineData2(int i,double x,double y,double f
|
---|
254 | ,double err,double errx,double erry)
|
---|
255 | {
|
---|
256 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
257 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
258 | RedefineData(i,xp,f,err,errxp);
|
---|
259 | }
|
---|
260 |
|
---|
261 | /*!
|
---|
262 | Pour redefinir un point a
|
---|
263 | \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
|
---|
264 | */
|
---|
265 | void GeneralFitData::RedefineData(int i,double* xp,double f,double err,double* errxp)
|
---|
266 | {
|
---|
267 | ASSERT(i>=0 && i<mNData);
|
---|
268 | bool ok = true;
|
---|
269 |
|
---|
270 | int ip = mNVar*i;
|
---|
271 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = xp[j];
|
---|
272 | if(mOk_EXP) {
|
---|
273 | if(errxp) {
|
---|
274 | for(int j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
275 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
276 | } else {
|
---|
277 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
278 | ok=false;
|
---|
279 | }
|
---|
280 | }
|
---|
281 | mF[i] = f;
|
---|
282 | mErr[i] = err; if(err<=0.) ok = false;
|
---|
283 | if(ok) {
|
---|
284 | if(! mOK[i]) {mOK[i]=1; mNDataGood++;}
|
---|
285 | } else {
|
---|
286 | if( mOK[i]) {mOK[i]=0; mNDataGood--;}
|
---|
287 | }
|
---|
288 | }
|
---|
289 |
|
---|
290 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
291 | /*!
|
---|
292 | Pour ajouter un point \f$ {x,[errx] ; f,err} \f$
|
---|
293 | */
|
---|
294 | void GeneralFitData::AddData1(double x, double f, double err, double errx)
|
---|
295 | {
|
---|
296 | AddData(&x,f,err,&errx);
|
---|
297 | }
|
---|
298 |
|
---|
299 | /*!
|
---|
300 | Pour ajouter un point \f$ {x,[errx], y,[erry] ; f,err} \f$
|
---|
301 | */
|
---|
302 | void GeneralFitData::AddData2(double x, double y, double f
|
---|
303 | , double err, double errx, double erry)
|
---|
304 | {
|
---|
305 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
306 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
307 | AddData(xp,f,err,errxp);
|
---|
308 | }
|
---|
309 |
|
---|
310 | /*!
|
---|
311 | Pour ajouter un point
|
---|
312 | \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
|
---|
313 | */
|
---|
314 | void GeneralFitData::AddData(double* xp, double f, double err,double* errxp)
|
---|
315 | {
|
---|
316 | ASSERT(mNData < mNDataAlloc);
|
---|
317 | bool ok = true;
|
---|
318 |
|
---|
319 | int ip = mNVar*mNData;
|
---|
320 | for(int i=0;i<mNVar;i++) mXP[ip+i] = xp[i];
|
---|
321 | if(mOk_EXP) {
|
---|
322 | if(errxp) {
|
---|
323 | for(int j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
324 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
325 | } else {
|
---|
326 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
327 | ok=false;
|
---|
328 | }
|
---|
329 | }
|
---|
330 | mF[mNData] = f;
|
---|
331 | mErr[mNData] = err;
|
---|
332 | if(err<=0.) ok = false;
|
---|
333 | if(ok) { mOK[mNData]=1; mNDataGood++; } else mOK[mNData]=0;
|
---|
334 | mNData++;
|
---|
335 | }
|
---|
336 |
|
---|
337 | /*!
|
---|
338 | Pour ajouter un point
|
---|
339 | \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
|
---|
340 | */
|
---|
341 | void GeneralFitData::AddData(float* xp, float f, float err, float* errxp)
|
---|
342 | {
|
---|
343 | {for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[i] = (double) xp[i];}
|
---|
344 | if(errxp) for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[mNVar+i] = (double) errxp[i];
|
---|
345 | AddData(BuffVar,(double) f,(double) err,BuffVar+mNVar);
|
---|
346 | }
|
---|
347 |
|
---|
348 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
349 | /*!
|
---|
350 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
351 | \f$ {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
352 | */
|
---|
353 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
|
---|
354 | , double* x, double* f, double *err, double *errx)
|
---|
355 | {
|
---|
356 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
357 |
|
---|
358 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
359 | double ex = (errx) ? errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
360 | double ef = (err ) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
361 | AddData1(x[i],f[i],ef,ex);
|
---|
362 | }
|
---|
363 | }
|
---|
364 |
|
---|
365 | /*!
|
---|
366 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
367 | \f$ {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
368 | */
|
---|
369 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
|
---|
370 | , float* x, float* f, float* err, float *errx)
|
---|
371 | {
|
---|
372 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
373 |
|
---|
374 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
375 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
376 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
377 | AddData1((double) x[i],(double) f[i],ef,ex);
|
---|
378 | }
|
---|
379 | }
|
---|
380 |
|
---|
381 | /*!
|
---|
382 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
383 | \f$ {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
384 | */
|
---|
385 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, double* x, double* y, double* f
|
---|
386 | ,double *err,double *errx,double *erry)
|
---|
387 | {
|
---|
388 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
389 |
|
---|
390 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
391 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
392 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
393 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
394 | AddData2(x[i],y[i],f[i],ef,ex,ey);
|
---|
395 | }
|
---|
396 | }
|
---|
397 |
|
---|
398 | /*!
|
---|
399 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
400 | \f$ {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)} \f$
|
---|
401 | */
|
---|
402 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, float* x, float* y, float* f
|
---|
403 | ,float *err,float *errx,float *erry)
|
---|
404 | {
|
---|
405 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
406 |
|
---|
407 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
408 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
409 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
410 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
411 | AddData2((double) x[i],(double) y[i],(double) f[i],ef,ex,ey);
|
---|
412 | }
|
---|
413 | }
|
---|
414 |
|
---|
415 | /*!
|
---|
416 | Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
417 | \f$ {X0(i),[EX0(i)], X1(i),[EX1(i)], X2(i),[EX2(i)], ... ; F(i),Err(i)} \f$
|
---|
418 |
|
---|
419 | Attention: si la structure est n'est pas vide, les tableaux sont copies
|
---|
420 | apres les donnees pre-existantes (qui ne sont donc pas detruites). Pour
|
---|
421 | effacer les donnees pre-existantes utiliser SetDataPtr(0).
|
---|
422 | \verbatim
|
---|
423 | Ici **xp est un pointeur sur un tableau de pointeurs tq
|
---|
424 | xp[0] = &X0[0], xp[1] = &X1[0], xp[2] = &X2[0] ...
|
---|
425 | ou X0,X1,X2,... sont les tableaux X0[nData] X1[nData] X2[nData] ...
|
---|
426 | des variables (meme commentaire pour errxp).
|
---|
427 | \endverbatim
|
---|
428 | */
|
---|
429 | void GeneralFitData::SetData(int nData,double** xp, double *f
|
---|
430 | , double *err, double** errxp)
|
---|
431 | {
|
---|
432 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
433 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
434 |
|
---|
435 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
436 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = *(xp[j]+i);}
|
---|
437 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
438 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = *(errxp[j]+i);}
|
---|
439 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
440 | AddData(BuffVar,f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
441 | }
|
---|
442 | }
|
---|
443 |
|
---|
444 | /*!
|
---|
445 | Voir commentaire ci-dessus.
|
---|
446 | */
|
---|
447 | void GeneralFitData::SetData(int nData,float** xp, float *f
|
---|
448 | , float *err, float** errxp)
|
---|
449 | {
|
---|
450 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
451 |
|
---|
452 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
453 |
|
---|
454 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
455 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = (double) *(xp[j]+i);}
|
---|
456 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
457 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = (double) *(errxp[j]+i);}
|
---|
458 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
459 | AddData(BuffVar,(double) f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
460 | }
|
---|
461 | }
|
---|
462 |
|
---|
463 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
464 | /*!
|
---|
465 | Impression de l'etat de la structure de donnees
|
---|
466 | */
|
---|
467 | void GeneralFitData::PrintStatus() const
|
---|
468 | {
|
---|
469 | cout<<"GeneralFitData:: "<<endl
|
---|
470 | <<"NVar="<<mNVar<<" NDataAlloc="<<mNDataAlloc<<" Ok_EXP="<<mOk_EXP
|
---|
471 | <<" ,NData="<<mNData<<" NDataGood="<<mNDataGood<<endl
|
---|
472 | <<" mXP="<<mXP<<" [mErrXP="<<mErrXP<<"] mF="<<mF<<" mErr="<<mErr
|
---|
473 | <<" mOK="<<mOK<<endl;
|
---|
474 | }
|
---|
475 |
|
---|
476 | /*!
|
---|
477 | Impression du point i
|
---|
478 | */
|
---|
479 | void GeneralFitData::PrintData(int i) const
|
---|
480 | {
|
---|
481 | ASSERT(i>=0 && i<mNData);
|
---|
482 |
|
---|
483 | cout<<" "<<i<<" F( ";
|
---|
484 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<Absc(j,i);}
|
---|
485 | if(mOk_EXP) {
|
---|
486 | cout<<" ; ";
|
---|
487 | for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<EAbsc(j,i);
|
---|
488 | }
|
---|
489 | cout<<")= "<<Val(i)<<" "<<EVal(i)<<" ("<<IsValid(i)<<")\n";
|
---|
490 | }
|
---|
491 |
|
---|
492 | /*!
|
---|
493 | Impression des points i1 a i2
|
---|
494 | */
|
---|
495 | void GeneralFitData::PrintData(int i1,int i2) const
|
---|
496 | {
|
---|
497 | if(i1<0) i1=0;
|
---|
498 | if(i1>=mNData) i1 = mNData-1;
|
---|
499 | if(i2>=mNData) i2 = mNData-1;
|
---|
500 | if(i1>i2) i2 = mNData-1;
|
---|
501 |
|
---|
502 | cout<<"GeneralFitData::PrintData[NData="
|
---|
503 | <<mNData<<"/ NDataGood="<<mNDataGood<<"]"<<endl;
|
---|
504 | for(int i=i1;i<=i2;i++) PrintData(i);
|
---|
505 | cout<<flush;
|
---|
506 | }
|
---|
507 |
|
---|
508 | /*!
|
---|
509 | Impression de tous les points
|
---|
510 | */
|
---|
511 | void GeneralFitData::PrintData() const
|
---|
512 | {
|
---|
513 | ASSERT(mNData>0);
|
---|
514 |
|
---|
515 | PrintData(0,mNData-1);
|
---|
516 | }
|
---|
517 |
|
---|
518 | /*!
|
---|
519 | Impression de l'etat de la structure de donnees avec bornes sur "s"
|
---|
520 | */
|
---|
521 | void GeneralFitData::Show(ostream& os) const
|
---|
522 | {
|
---|
523 | double min,max;
|
---|
524 | os<<"GeneralFitData:: NVar,ErrX="<<mNVar<<","<<mOk_EXP
|
---|
525 | <<" Data: "<<mNData<<" Good,Alloc="<<mNDataGood<<","<<mNDataAlloc<<endl;
|
---|
526 | for(int k=0;k<2*NVar()+3;k++) {
|
---|
527 | GetMinMax(k,min,max);
|
---|
528 | os<<" - "<<k<<" "<<ColumnName(k)<<" , "<<min<<","<<max<<endl;
|
---|
529 | }
|
---|
530 | return;
|
---|
531 | }
|
---|
532 |
|
---|
533 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
534 | /*!
|
---|
535 | Retourne les numeros des points de valeurs minimum et maximum
|
---|
536 | de la variable ``var'':
|
---|
537 | \verbatim
|
---|
538 | La variable "var" est de la forme : var = AB avec
|
---|
539 | B = 0 : variable d'ordonnee Y (valeur de A indifferente)
|
---|
540 | B = 1 : erreur variable d'ordonnee EY (valeur de A indifferente)
|
---|
541 | B = 2 : variable d'abscisse X numero A #[0,NVar[
|
---|
542 | B = 3 : erreur variable d'abscisse EX numero A #[0,NVar[
|
---|
543 | - Return NData checked si ok, -1 si probleme.
|
---|
544 | \endverbatim
|
---|
545 | */
|
---|
546 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,int& imin,int& imax) const
|
---|
547 | {
|
---|
548 | imin = imax = -1;
|
---|
549 | int ix = var/10;
|
---|
550 | var = var%10;
|
---|
551 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
552 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
553 | double min=1., max=-1.;
|
---|
554 | int ntest = 0;
|
---|
555 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
556 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
557 | double v;
|
---|
558 | if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
559 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
560 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
561 | else v = Val(i);
|
---|
562 | if(ntest==0) {min = max = v; imin = imax = i;}
|
---|
563 | if(v<min) {min = v; imin = i;}
|
---|
564 | if(v>max) {max = v; imax = i;}
|
---|
565 | ntest++;
|
---|
566 | }
|
---|
567 | return ntest;
|
---|
568 | }
|
---|
569 |
|
---|
570 | /*!
|
---|
571 | Retourne le minimum et le maximum de la variable ``var''
|
---|
572 | (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
573 | */
|
---|
574 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,double& min,double& max) const
|
---|
575 | {
|
---|
576 | min = 1.; max = -1.;
|
---|
577 | int imin,imax;
|
---|
578 | int ntest = GetMnMx(var,imin,imax);
|
---|
579 | if(ntest<=0) return ntest;
|
---|
580 | int ix = var/10;
|
---|
581 | var = var%10;
|
---|
582 | if(var==0) {
|
---|
583 | if(imin>=0) min = Val(imin);
|
---|
584 | if(imax>=0) max = Val(imax);
|
---|
585 | } else if(var==1) {
|
---|
586 | if(imin>=0) min = EVal(imin);
|
---|
587 | if(imax>=0) max = EVal(imax);
|
---|
588 | } else if(var==2) {
|
---|
589 | if(imin>=0) min = Absc(ix,imin);
|
---|
590 | if(imax>=0) max = Absc(ix,imax);
|
---|
591 | } else if(var==3) {
|
---|
592 | if(imin>=0) min = EAbsc(ix,imin);
|
---|
593 | if(imax>=0) max = EAbsc(ix,imax);
|
---|
594 | }
|
---|
595 | return ntest;
|
---|
596 | }
|
---|
597 |
|
---|
598 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
599 | /*!
|
---|
600 | //
|
---|
601 | Retourne la moyenne et le sigma de la variable ``var''
|
---|
602 | (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
603 | \verbatim
|
---|
604 | - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb, -2 si sigma<0.
|
---|
605 | - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
|
---|
606 | Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
|
---|
607 | \endverbatim
|
---|
608 | */
|
---|
609 | int GeneralFitData::GetMeanSigma(int var,double& mean,double& sigma,double min,double max) const
|
---|
610 | {
|
---|
611 | mean = sigma = 0.;
|
---|
612 | int ix = var/10;
|
---|
613 | var = var%10;
|
---|
614 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
615 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
616 | int ntest = 0;
|
---|
617 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
618 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
619 | double v;
|
---|
620 | if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
621 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
622 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
623 | else v = Val(i);
|
---|
624 | if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
|
---|
625 | mean += v;
|
---|
626 | sigma += v*v;
|
---|
627 | ntest++;
|
---|
628 | }
|
---|
629 | if(ntest==0) {
|
---|
630 | mean = sigma = 0.;
|
---|
631 | } else {
|
---|
632 | mean /= (double)ntest;
|
---|
633 | sigma = sigma/(double)ntest - mean*mean;
|
---|
634 | if(sigma<0.) ntest = -2;
|
---|
635 | else if(sigma>0.) sigma = sqrt(sigma);
|
---|
636 | }
|
---|
637 | return ntest;
|
---|
638 | }
|
---|
639 |
|
---|
640 | /*!
|
---|
641 | Retourne le mode de la variable ``var''
|
---|
642 | (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
643 | \verbatim
|
---|
644 | - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb.
|
---|
645 | - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
|
---|
646 | Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
|
---|
647 | - Le calcul du mode est approximee par la formule:
|
---|
648 | Mode = Median - coeff*(Mean-Median) (def: coeff=0.8)
|
---|
649 | - Kendall and Stuart donne coeff=2., mais coeff peut etre regle.
|
---|
650 | \endverbatim
|
---|
651 | */
|
---|
652 | int GeneralFitData::GetMoMeMed(int var,double& mode,double& mean,double& median,
|
---|
653 | double min,double max,double coeff) const
|
---|
654 | {
|
---|
655 | mode = mean = median = 0.;
|
---|
656 | if(mNData<=0) return -1;
|
---|
657 | int ix = var/10;
|
---|
658 | var = var%10;
|
---|
659 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
660 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
661 | double* buff = new double[mNData];
|
---|
662 | int ntest = 0;
|
---|
663 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
664 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
665 | double v;
|
---|
666 | if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
667 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
668 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
669 | else v = Val(i);
|
---|
670 | if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
|
---|
671 | buff[ntest] = v;
|
---|
672 | mean += v;
|
---|
673 | ntest++;
|
---|
674 | }
|
---|
675 | if(ntest==0) {
|
---|
676 | mean = 0.;
|
---|
677 | } else {
|
---|
678 | mean /= (double)ntest;
|
---|
679 | qsort(buff,(size_t) ntest,sizeof(double),qSort_Dble);
|
---|
680 | int im;
|
---|
681 | if(ntest%2==1) {
|
---|
682 | // nombre impair de points
|
---|
683 | im = ntest/2;
|
---|
684 | median = buff[im];
|
---|
685 | } else {
|
---|
686 | // nombre pair de points
|
---|
687 | im = (ntest-1)/2;
|
---|
688 | median = (buff[im]+buff[im+1])/2.;
|
---|
689 | }
|
---|
690 | mode = median - coeff*(mean-median);
|
---|
691 | }
|
---|
692 | delete [] buff;
|
---|
693 | return ntest;
|
---|
694 | }
|
---|
695 |
|
---|
696 | /*!
|
---|
697 | Cf description ci-dessus ``GetMoMeMed''.
|
---|
698 | */
|
---|
699 | int GeneralFitData::GetMode(int var,double& mode,double min,double max,double coeff) const
|
---|
700 | {
|
---|
701 | double mean,median;
|
---|
702 | return GetMoMeMed(var,mode,mean,median,min,max,coeff);
|
---|
703 | }
|
---|
704 |
|
---|
705 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
706 | /*!
|
---|
707 | Pour fiter un polynome de degre ``degre''. On fite
|
---|
708 | Y=f(X-xc) ou Y=Val et X=Absc(varx). Si ``ey'' est ``true''
|
---|
709 | le fit prend en compte les erreurs stoquees dans EVal,
|
---|
710 | sinon fit sans erreurs. Le resultat du fit est retourne
|
---|
711 | dans le polynome ``pol''. On re-centre les abscisses X de ``xc''.
|
---|
712 | \verbatim
|
---|
713 | Return:
|
---|
714 | - Res = le residu du fit
|
---|
715 | - -1 si degre<0
|
---|
716 | - -2 si probleme sur numero de variable X
|
---|
717 | - -4 si NDataGood<0
|
---|
718 | - -5 si nombre de data trouves differents de NDataGood
|
---|
719 | \endverbatim
|
---|
720 | */
|
---|
721 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,Poly& pol,int degre,bool ey,double xc) const
|
---|
722 | {
|
---|
723 | if(degre<0) return -1.;
|
---|
724 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
|
---|
725 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
|
---|
726 | TVector<r_8> x(mNDataGood);
|
---|
727 | TVector<r_8> y(mNDataGood);
|
---|
728 | TVector<r_8> ey2(1);
|
---|
729 | if(ey) ey2.Realloc(mNDataGood,true);
|
---|
730 | int ntest = 0;
|
---|
731 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
732 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
733 | if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
|
---|
734 | x(ntest) = Absc(varx,i) - xc;
|
---|
735 | y(ntest) = Val(i);
|
---|
736 | if(ey) ey2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
|
---|
737 | ntest++;
|
---|
738 | }
|
---|
739 | double res = 0.;
|
---|
740 | if(ey) {
|
---|
741 | TVector<r_8> errcoef(1);
|
---|
742 | res = pol.Fit(x,y,ey2,degre,errcoef);
|
---|
743 | } else {
|
---|
744 | res = pol.Fit(x,y,degre);
|
---|
745 | }
|
---|
746 | return res;
|
---|
747 | }
|
---|
748 |
|
---|
749 | /*!
|
---|
750 | Pour fiter un polynome de degre ``degre1''. On fite
|
---|
751 | Z=f(X-xc,Y-yc) ou Z=Val et X=Absc(varx) et Y=Absc(vary).
|
---|
752 | Si ``ey'' est ``true'' le fit prend en compte les erreurs
|
---|
753 | stoquees dans EVal, sinon fit sans erreurs. Si ``degre2''
|
---|
754 | negatif, le fit determine un polynome en X,Y de degre
|
---|
755 | total ``degre`''. Si ``degre2'' positif ou nul, le fit
|
---|
756 | demande un fit de ``degre1'' pour la variable X et de degre
|
---|
757 | ``degre2'' sur la variable Y. Le resultat du fit est retourne
|
---|
758 | dans le polynome ``pol''. On re-centre les abscisses X de ``xc''
|
---|
759 | et Y de ``yc''.
|
---|
760 | \verbatim
|
---|
761 | Return:
|
---|
762 | - Res = le residu du fit
|
---|
763 | - -1 si degre<0
|
---|
764 | - -2 si probleme sur numero de variable X
|
---|
765 | - -3 si probleme sur numero de variable Y
|
---|
766 | - -4 si NDataGood<0
|
---|
767 | - -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
|
---|
768 | \endverbatim
|
---|
769 | */
|
---|
770 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,int vary,Poly2& pol,int degre1,int degre2,bool ez
|
---|
771 | ,double xc,double yc) const
|
---|
772 | {
|
---|
773 | if(degre1<0) return -1.;
|
---|
774 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
|
---|
775 | if(vary<0 || vary>=mNVar || vary==varx) return -3.;
|
---|
776 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
|
---|
777 | TVector<r_8> x(mNDataGood);
|
---|
778 | TVector<r_8> y(mNDataGood);
|
---|
779 | TVector<r_8> z(mNDataGood);
|
---|
780 | TVector<r_8> ez2(1);
|
---|
781 | if(ez) ez2.Realloc(mNDataGood,true);
|
---|
782 | int ntest = 0;
|
---|
783 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
784 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
785 | if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
|
---|
786 | x(ntest) = Absc(varx,i) - xc;
|
---|
787 | y(ntest) = Absc(vary,i) - yc;
|
---|
788 | z(ntest) = Val(i);
|
---|
789 | if(ez) ez2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
|
---|
790 | ntest++;
|
---|
791 | }
|
---|
792 | double res = 0.;
|
---|
793 | if(ez) {
|
---|
794 | TVector<r_8> errcoef(1);
|
---|
795 | if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,degre2,errcoef);
|
---|
796 | else res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,errcoef);
|
---|
797 | } else {
|
---|
798 | if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,degre1,degre2);
|
---|
799 | else res = pol.Fit(x,y,z,degre1);
|
---|
800 | }
|
---|
801 | return res;
|
---|
802 | }
|
---|
803 |
|
---|
804 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
805 | /*!
|
---|
806 | Retourne une classe contenant les residus du fit ``gfit''.
|
---|
807 | */
|
---|
808 | GeneralFitData GeneralFitData::FitResidus(GeneralFit& gfit) const
|
---|
809 | {
|
---|
810 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
|
---|
811 | throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitResidus: size mismatch\n"));
|
---|
812 | return gfit.DataResidus(true);
|
---|
813 | }
|
---|
814 |
|
---|
815 | /*!
|
---|
816 | Retourne une classe contenant la function du fit ``gfit''.
|
---|
817 | */
|
---|
818 | GeneralFitData GeneralFitData::FitFunction(GeneralFit& gfit) const
|
---|
819 | {
|
---|
820 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
|
---|
821 | throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitFunction: size mismatch\n"));
|
---|
822 | return gfit.DataFunction(true);
|
---|
823 | }
|
---|
824 |
|
---|
825 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
826 | /*!
|
---|
827 | //
|
---|
828 | Retourne la donnee `n' dans le vecteur de double `ret'.
|
---|
829 | \verbatim
|
---|
830 | Par defaut, ret=NULL et le buffer interne de la classe est retourne
|
---|
831 | - Les donnees sont rangees dans l'ordre:
|
---|
832 | x0,x1,x2,... ; ex0,ex1,ex2,... ; y ; ey ; ok(0/1)
|
---|
833 | |<- NVar ->| + |<- NVar ->| + 1 + 1 + 1
|
---|
834 | Le vecteur ret a la taille 2*NVar+2+1
|
---|
835 | \endverbatim
|
---|
836 | */
|
---|
837 | r_8* GeneralFitData::GetVec(int n, r_8* ret) const
|
---|
838 | {
|
---|
839 | int i;
|
---|
840 | if (ret == NULL) ret = BuffVar;
|
---|
841 | for(i=0; i<2*mNVar+3; i++) ret[i] = 0.;
|
---|
842 | if (n >= mNData) return(ret);
|
---|
843 |
|
---|
844 | memcpy(ret, mXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
845 | if(mErrXP) memcpy(ret+mNVar, mErrXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
846 | ret[2*mNVar] = mF[n];
|
---|
847 | ret[2*mNVar+1] = mErr[n];
|
---|
848 | ret[2*mNVar+2] = (double) mOK[n];
|
---|
849 | return(ret);
|
---|
850 | }
|
---|
851 |
|
---|
852 | /*!
|
---|
853 | Retourne la donnee `n' dans le vecteur de float `ret'
|
---|
854 | (meme commentaires que pour GetVec).
|
---|
855 | */
|
---|
856 | r_4* GeneralFitData::GetVecR4(int n, r_4* ret) const
|
---|
857 | {
|
---|
858 | if (ret == NULL) ret = BuffVarR4;
|
---|
859 | double *buff = new double[2*mNVar+3];
|
---|
860 | GetVec(n,buff);
|
---|
861 | for(int i=0;i<2*mNVar+3;i++) ret[i] = (float) buff[i];
|
---|
862 | delete [] buff;
|
---|
863 | return ret;
|
---|
864 | }
|
---|
865 |
|
---|
866 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
867 | // ------- Implementation de l interface NTuple ---------
|
---|
868 |
|
---|
869 | /*!
|
---|
870 | Retourne le nombre de ligne = NData() (pour interface NTuple)
|
---|
871 | */
|
---|
872 | uint_4 GeneralFitData::NbLines() const
|
---|
873 | {
|
---|
874 | return(NData());
|
---|
875 | }
|
---|
876 |
|
---|
877 | /*!
|
---|
878 | Retourne le nombre de colonnes du ntuple equivalent:
|
---|
879 | \verbatim
|
---|
880 | Exemple: on a une fonction sur un espace a 4 dimensions:
|
---|
881 | "x0,x1,x2,x3 , ex0,ex1,ex2,ex3 , y, ey , ok"
|
---|
882 | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
---|
883 | | | | | | | |
|
---|
884 | 0 nv-1 nv 2*nv-1 2*nv 2*nv+1 2*nv+2
|
---|
885 | soit 2*nvar+3 variables/colonnes.
|
---|
886 | \endverbatim
|
---|
887 | (pour interface NTuple)
|
---|
888 | */
|
---|
889 | uint_4 GeneralFitData::NbColumns() const
|
---|
890 | {
|
---|
891 | return(2*NVar()+3);
|
---|
892 | }
|
---|
893 |
|
---|
894 | //! Pour interface NTuple
|
---|
895 | r_8 * GeneralFitData::GetLineD(int n) const
|
---|
896 | {
|
---|
897 | return(GetVec(n,NULL));
|
---|
898 | }
|
---|
899 |
|
---|
900 | //! Pour interface NTuple
|
---|
901 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, int k) const
|
---|
902 | {
|
---|
903 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return 0.;
|
---|
904 | r_8 * val = GetVec(n,NULL);
|
---|
905 | return val[k];
|
---|
906 | }
|
---|
907 |
|
---|
908 | //! Pour interface NTuple
|
---|
909 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, string const & nom) const
|
---|
910 | {
|
---|
911 | int k = ColumnIndex(nom);
|
---|
912 | return(GetCell(n,k));
|
---|
913 | }
|
---|
914 |
|
---|
915 | /*!
|
---|
916 | Retourne le minimum et le maximum de la variable `k' (pour interface NTuple).
|
---|
917 | */
|
---|
918 | void GeneralFitData::GetMinMax(int k, double& min, double& max) const
|
---|
919 | {
|
---|
920 | int var;
|
---|
921 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return;
|
---|
922 | else if(k<NVar()) var = 10*k+2; // Variable Xi
|
---|
923 | else if(k<2*NVar()) var = 10*(k-NVar())+3; // Variable EXi
|
---|
924 | else if(k==2*NVar()) var = 0; // Variable Y
|
---|
925 | else if(k==2*NVar()+1) var = 1; // Variable EY
|
---|
926 | else {min=0.; max=1.; return;} // Variable Ok
|
---|
927 | GetMnMx(var,min,max);
|
---|
928 | return;
|
---|
929 | }
|
---|
930 |
|
---|
931 | //! Pour interface NTuple
|
---|
932 | void GeneralFitData::GetMinMax(string const & nom, double& min, double& max) const
|
---|
933 | {
|
---|
934 | int k = ColumnIndex(nom);
|
---|
935 | GetMinMax(k,min,max);
|
---|
936 | }
|
---|
937 |
|
---|
938 | //! Pour interface NTuple
|
---|
939 | int GeneralFitData::ColumnIndex(string const & nom) const
|
---|
940 | {
|
---|
941 | char str[64]; int k = -1;
|
---|
942 | strcpy(str,nom.c_str()); strip(str,'L',' ');
|
---|
943 | if(str[0]=='y') return 2*NVar();
|
---|
944 | if(str[0]=='o') return 2*NVar()+2;
|
---|
945 | if(str[0]=='x') {sscanf(str,"x%d",&k); return k;}
|
---|
946 | if(str[0]=='e')
|
---|
947 | if(str[1]=='y') return 2*NVar()+1;
|
---|
948 | else if(str[1]=='x') {sscanf(str,"ex%d",&k); return NVar()+k;}
|
---|
949 | return -1;
|
---|
950 | }
|
---|
951 |
|
---|
952 | //! Pour interface NTuple
|
---|
953 | string GeneralFitData::ColumnName(int k) const
|
---|
954 | {
|
---|
955 | if(k==2*NVar()) return string("y");
|
---|
956 | else if(k==2*NVar()+1) return string("ey");
|
---|
957 | else if(k==2*NVar()+2) return string("ok");
|
---|
958 | else if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return string("");
|
---|
959 |
|
---|
960 | char str[64] = "";
|
---|
961 | if(k<NVar()) sprintf(str,"x%d",k);
|
---|
962 | else if(k<2*NVar()) sprintf(str,"ex%d",k-NVar());
|
---|
963 | return string(str);
|
---|
964 | }
|
---|
965 |
|
---|
966 | /*!
|
---|
967 | Retourne une chaine de caracteres avec la declaration des noms de
|
---|
968 | variables. si "nomx!=NULL" , des instructions d'affectation
|
---|
969 | a partir d'un tableau "nomx[i]" sont ajoutees (pour interface NTuple).
|
---|
970 | */
|
---|
971 | string GeneralFitData::VarList_C(const char* nomx) const
|
---|
972 | {
|
---|
973 | char buff[256];
|
---|
974 | string rets;
|
---|
975 | int i;
|
---|
976 | rets = "\ndouble";
|
---|
977 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
978 | sprintf(buff," x%d, ex%d",i,i);
|
---|
979 | rets += buff;
|
---|
980 | if(i!=mNVar-1) rets += ","; else rets += ";\n";
|
---|
981 | }
|
---|
982 | sprintf(buff,"\ndouble y, ey, ok;\n");
|
---|
983 | rets += buff;
|
---|
984 | if (nomx) {
|
---|
985 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
986 | sprintf(buff,"x%d=%s[%d];\n", i, nomx, i);
|
---|
987 | rets += buff;
|
---|
988 | }
|
---|
989 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
990 | sprintf(buff,"ex%d=%s[%d];\n", i, nomx, mNVar+i);
|
---|
991 | rets += buff;
|
---|
992 | }
|
---|
993 | sprintf(buff,"y=%s[%d];\ney=%s[%d];\nok=%s[%d];\n"
|
---|
994 | ,nomx,2*mNVar,nomx,2*mNVar+1,nomx,2*mNVar+2);
|
---|
995 | rets += buff;
|
---|
996 | }
|
---|
997 |
|
---|
998 | return(rets);
|
---|
999 | }
|
---|
1000 |
|
---|
1001 |
|
---|
1002 | //! Compute errors according to specifications
|
---|
1003 | /*!
|
---|
1004 | \param val : value of the function
|
---|
1005 | \param err : value of the default error
|
---|
1006 | \param errtype : type of error according to enum FitErrType (def=DefaultError)
|
---|
1007 | \param errscale : scaling (or value) of the error (def=1.)
|
---|
1008 | \param errmin : minimum value of the error (def=0.)
|
---|
1009 | \param nozero : if true, do not return negative errors but
|
---|
1010 | set them to zero (def=false)
|
---|
1011 | \return : return the error computed according to specifications
|
---|
1012 | \verbatim
|
---|
1013 | - val is the value to be fitted ex: val = f(x,y,...)
|
---|
1014 | - err is the error by default we want to set.
|
---|
1015 | - errtype = DefaultError : errtmp = errscale*err
|
---|
1016 | errtype = ConstantError : errtmp = errscale
|
---|
1017 | errtype = SqrtError : errtmp = errscale*sqrt(|val|)
|
---|
1018 | errtype = ProporError : errtmp = errscale*|val|
|
---|
1019 | - errscale <=0 then errscale=1
|
---|
1020 | - errmin >=0 if errtmp>0 return max(errtmp,errmin)
|
---|
1021 | if errtmp<=0 return errtmp
|
---|
1022 | errmin <0 if errtmp>0 return max(errtmp,|errmin|)
|
---|
1023 | if errtmp<=0 return |errmin|
|
---|
1024 | \endverbatim
|
---|
1025 | */
|
---|
1026 | double GeneralFitData::ComputeError(double val,double err,FitErrType errtype
|
---|
1027 | ,double errscale,double errmin,bool nozero)
|
---|
1028 | {
|
---|
1029 | bool errminneg=false;
|
---|
1030 | if(errmin<0.) {errminneg=true; errmin*=-1.;}
|
---|
1031 | if(errscale<0.) errscale=1.;
|
---|
1032 |
|
---|
1033 | // Choix du type d'erreur
|
---|
1034 | if(errtype==ConstantError) err = errscale;
|
---|
1035 | else if(errtype==SqrtError) err = errscale*sqrt(fabs(val));
|
---|
1036 | else if(errtype==ProporError) err = errscale*fabs(val);
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1037 |
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1038 | // Gestion du minimum a partir de la valeur calculee precedemment "err"
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1039 | // Ex1: errmin=1., err=10. ==> 10.
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1040 | // err=0.5 ==> 1.
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---|
1041 | // err=0. ==> 0.
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---|
1042 | // err=-2. ==> -2.
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---|
1043 | // Ex2: errmin=-1., err=10. ==> 10.
|
---|
1044 | // err=0.5 ==> 1.
|
---|
1045 | // err=0. ==> 1.
|
---|
1046 | // err=-2. ==> 11.
|
---|
1047 | if(err>0.) err = (err>errmin) ? err: errmin;
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1048 | else if(errminneg) err = errmin;
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1049 |
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---|
1050 | // ne pas retourner d'erreurs negatives si demande
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1051 | if(nozero && err<0.) err=0.;
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1052 |
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1053 | return err;
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1054 | }
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1055 |
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1056 | ///////////////////////////////////////////////////////////
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1057 | // --------------------------------------------------------
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1058 | // Les objets delegues pour la gestion de persistance
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1059 | // --------------------------------------------------------
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1060 | ///////////////////////////////////////////////////////////
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1061 |
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1062 |
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1063 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::ReadSelf(PInPersist& is)
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---|
1064 | {
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---|
1065 | char strg[256];
|
---|
1066 |
|
---|
1067 | if(dobj==NULL) dobj=new GeneralFitData;
|
---|
1068 | else dobj->Delete();
|
---|
1069 |
|
---|
1070 | // Lecture entete
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---|
1071 | is.GetLine(strg, 255);
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---|
1072 |
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---|
1073 | // Ecriture des valeurs de definitions
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---|
1074 | int_4 nvar,ndatalloc,ndata,ndatagood;
|
---|
1075 | is.Get(nvar);
|
---|
1076 | is.Get(ndatalloc);
|
---|
1077 | is.Get(ndata);
|
---|
1078 | is.Get(ndatagood);
|
---|
1079 | is.Get(dobj->mOk_EXP);
|
---|
1080 | if(nvar<=0 || ndatalloc<=0 || ndata<=0 || ndatagood<0 || ndatalloc<ndata) return;
|
---|
1081 |
|
---|
1082 | // Allocation de la place (attention Alloc efface mNData,mNDataGood);
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---|
1083 | dobj->Alloc(nvar,ndatalloc,-1);
|
---|
1084 | dobj->mNData = ndata;
|
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1085 | dobj->mNDataGood = ndatagood;
|
---|
1086 |
|
---|
1087 | // Lecture des datas
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1088 | is.GetLine(strg, 255);
|
---|
1089 | int blen = dobj->mNVar + 3;
|
---|
1090 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
|
---|
1091 | double *buff = new double[blen];
|
---|
1092 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
|
---|
1093 | is.Get(buff, blen);
|
---|
1094 | int ip = i*dobj->mNVar;
|
---|
1095 | {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) dobj->mXP[ip+j] = buff[j];}
|
---|
1096 | dobj->mF[i] = buff[dobj->mNVar];
|
---|
1097 | dobj->mErr[i] = buff[dobj->mNVar+1];
|
---|
1098 | dobj->mOK[i] = (uint_2)(buff[dobj->mNVar+2]+0.01);
|
---|
1099 | if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++)
|
---|
1100 | dobj->mErrXP[ip+j] = buff[dobj->mNVar+3+j];}
|
---|
1101 | }
|
---|
1102 | delete [] buff;
|
---|
1103 |
|
---|
1104 | return;
|
---|
1105 | }
|
---|
1106 |
|
---|
1107 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::WriteSelf(POutPersist& os) const
|
---|
1108 | {
|
---|
1109 | if (dobj == NULL) return;
|
---|
1110 | char strg[256];
|
---|
1111 |
|
---|
1112 | // Ecriture entete pour identifier facilement
|
---|
1113 | sprintf(strg,"GeneralFitData: NVar=%d NDataAlloc=%d NData=%d NDataGood=%d Ok_EXP=%d"
|
---|
1114 | ,dobj->mNVar,dobj->mNDataAlloc,dobj->mNData,dobj->mNDataGood,dobj->mOk_EXP);
|
---|
1115 | os.PutLine(strg);
|
---|
1116 |
|
---|
1117 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
1118 | os.Put(dobj->mNVar);
|
---|
1119 | os.Put(dobj->mNDataAlloc);
|
---|
1120 | os.Put(dobj->mNData);
|
---|
1121 | os.Put(dobj->mNDataGood);
|
---|
1122 | os.Put(dobj->mOk_EXP);
|
---|
1123 | if(dobj->mNVar<=0 || dobj->mNDataAlloc<=0 || dobj->mNData<=0 || dobj->mNDataGood<0) return;
|
---|
1124 |
|
---|
1125 | // Ecriture des datas (on n'ecrit que mNData / mNDataAlloc)
|
---|
1126 | sprintf(strg
|
---|
1127 | ,"GeneralFitData: Abscisses, Ordonnee, Erreur Ordonnee, Flag, Erreur Abscisses");
|
---|
1128 | os.PutLine(strg);
|
---|
1129 |
|
---|
1130 | int blen = dobj->mNVar + 3;
|
---|
1131 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
|
---|
1132 | double *buff = new double[blen];
|
---|
1133 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
|
---|
1134 | {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[j] = dobj->Absc(j,i);}
|
---|
1135 | buff[dobj->mNVar] = dobj->Val(i);
|
---|
1136 | buff[dobj->mNVar+1] = dobj->EVal(i);
|
---|
1137 | buff[dobj->mNVar+2] = (double) dobj->IsValid(i);
|
---|
1138 | if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[dobj->mNVar+3+j] = dobj->EAbsc(j,i);}
|
---|
1139 | os.Put(buff, blen);
|
---|
1140 | }
|
---|
1141 | delete [] buff;
|
---|
1142 |
|
---|
1143 | return;
|
---|
1144 | }
|
---|
1145 |
|
---|
1146 |
|
---|
1147 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
|
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1148 | #pragma define_template ObjFileIO<GeneralFitData>
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1149 | #endif
|
---|
1150 |
|
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1151 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
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---|
1152 | template class ObjFileIO<GeneralFitData>;
|
---|
1153 | #endif
|
---|