Numerische MAtrizen auf numpy umgestellt
This commit is contained in:
@@ -1,4 +1,5 @@
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import sympy as sp
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import numpy as np
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Dict, Tuple, Iterable
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from Export import Export
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@@ -21,34 +22,54 @@ class StochastischesModell:
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self.gruppe_beob = [1] * int(self.n_beob)
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# In SymPy-Spaltenvektoren umwandeln
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self.sigma_beob = sp.Matrix(list(self.sigma_beob))
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self.gruppe_beob = sp.Matrix(list(self.gruppe_beob))
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#self.sigma_beob = sp.Matrix(list(self.sigma_beob))
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#self.gruppe_beob = sp.Matrix(list(self.gruppe_beob))
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# Dimension prüfen
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if self.sigma_beob.rows != self.gruppe_beob.rows:
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#if self.sigma_beob.rows != self.gruppe_beob.rows:
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# raise ValueError("sigma_beob und gruppe_beob müssen gleich viele Einträge haben.")
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#if self.sigma_beob.rows != int(self.n_beob):
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# raise ValueError("n_beob passt nicht zur Länge von sigma_beob / gruppe_beob.")
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# Fehlende Gruppen mit sigma0_sq = 1.0 ergänzen
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#unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob})
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#for g in unique_groups:
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# if g not in self.sigma0_gruppe:
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# self.sigma0_gruppe[g] = 1.0
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# In NumPy-Spaltenvektoren umwandeln
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self.sigma_beob = np.asarray(list(self.sigma_beob), dtype=float).reshape(-1, 1)
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self.gruppe_beob = np.asarray(list(self.gruppe_beob), dtype=int).reshape(-1, 1)
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# Dimension prüfen
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if self.sigma_beob.shape[0] != self.gruppe_beob.shape[0]:
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raise ValueError("sigma_beob und gruppe_beob müssen gleich viele Einträge haben.")
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if self.sigma_beob.rows != int(self.n_beob):
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if self.sigma_beob.shape[0] != int(self.n_beob):
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raise ValueError("n_beob passt nicht zur Länge von sigma_beob / gruppe_beob.")
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# Fehlende Gruppen mit sigma0_sq = 1.0 ergänzen
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unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob})
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unique_groups = sorted({int(g) for g in self.gruppe_beob.flatten()})
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for g in unique_groups:
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if g not in self.sigma0_gruppe:
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self.sigma0_gruppe[g] = 1.0
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self.func_Qll_numerisch = None
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self.liste_symbole_lambdify = None
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def berechne_Qll(self) -> Tuple[sp.Matrix, sp.Matrix]:
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n = self.n_beob
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Q_ll = sp.zeros(n, n)
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P = sp.zeros(n, n)
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for i in range(self.n_beob):
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sigma_i = self.sigma_beob[i, 0] #σ-Wert der i-ten Beobachtung holen
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g = int(self.gruppe_beob[i, 0]) #Gruppenzugehörigkeit der Beobachtung bestimmen
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sigma0_sq = self.sigma0_gruppe[g] #Den Varianzfaktor der Gruppe holen
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q_ii = sigma_i**2 #σ² berechnen
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Q_ll[i, i] = q_ii #Diagonale
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return Q_ll
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#def berechne_Qll(self) -> Tuple[sp.Matrix, sp.Matrix]:
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# n = self.n_beob
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# Q_ll = sp.zeros(n, n)
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||||
# P = sp.zeros(n, n)
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||||
# for i in range(self.n_beob):
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||||
# sigma_i = self.sigma_beob[i, 0] #σ-Wert der i-ten Beobachtung holen
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||||
# g = int(self.gruppe_beob[i, 0]) #Gruppenzugehörigkeit der Beobachtung bestimmen
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||||
# sigma0_sq = self.sigma0_gruppe[g] #Den Varianzfaktor der Gruppe holen
|
||||
# q_ii = sigma_i**2 #σ² berechnen
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||||
# Q_ll[i, i] = q_ii #Diagonale
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# return Q_ll
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def Qll_symbolisch(self, pfad_datenbank, liste_beobachtungen_symbolisch):
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liste_standardabweichungen_symbole = []
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@@ -155,7 +176,18 @@ class StochastischesModell:
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if distanz is not None:
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substitutionen[sp.Symbol(f"SD_{beobachtungenID}")] = float(distanz)
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Qll_numerisch = Qll_Matrix_Symbolisch.xreplace(substitutionen)
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||||
#Qll_numerisch = Qll_Matrix_Symbolisch.xreplace(substitutionen)
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if (self.func_Qll_numerisch is None) or (set(self.liste_symbole_lambdify) != set(substitutionen.keys())):
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self.liste_symbole_lambdify = sorted(substitutionen.keys(), key=lambda s: str(s))
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self.func_Qll_numerisch = sp.lambdify(
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self.liste_symbole_lambdify,
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Qll_Matrix_Symbolisch,
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modules="numpy",
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cse=True
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)
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liste_werte = [substitutionen[s] for s in self.liste_symbole_lambdify]
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Qll_numerisch = np.asarray(self.func_Qll_numerisch(*liste_werte), dtype=float)
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||||
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||||
Export.matrix_to_csv(
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r"Zwischenergebnisse\Qll_Numerisch.csv",
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@@ -167,31 +199,22 @@ class StochastischesModell:
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return Qll_numerisch
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def berechne_P(Q_ll: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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P = Q_ll.inv()
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return P
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@staticmethod
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def berechne_P(Q_ll):
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return np.linalg.inv(Q_ll)
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def berechne_Q_xx(N: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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if N.rows != N.cols:
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@staticmethod
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def berechne_Q_xx(N):
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if N.shape[0] != N.shape[1]:
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raise ValueError("N muss eine quadratische Matrix sein")
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Q_xx = N.inv()
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return Q_xx
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return np.linalg.inv(N)
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def berechne_Qvv(self, A, P, Q_xx):
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Q_vv = np.linalg.inv(P) - A @ Q_xx @ A.T
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return Q_vv
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def berechne_Qvv(self, A: sp.Matrix, P: sp.Matrix, Q_xx: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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||||
Q_vv = P.inv() - A * Q_xx * A.T
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return Q_vv #Kofaktormatrix der Beobachtungsresiduen
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def berechne_R(self, Q_vv, P):
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return Q_vv @ P #Redundanzmatrix
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def berechne_R(self, Q_vv: sp.Matrix, P: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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R = Q_vv * P
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return R #Redundanzmatrix
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||||
def berechne_r(self, R: sp.Matrix) -> sp.Matrix:
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n = R.rows
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r = sp.zeros(n, 1)
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for i in range(n):
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r[i, 0] = R[i, i]
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return r #Redundanzanteile
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def berechne_r(self, R):
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return np.diag(R).reshape(-1, 1) #Redundanzanteile
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