source: inundation/ga/storm_surge/pyvolution/test_cg_solve.py @ 643

Last change on this file since 643 was 599, checked in by ole, 20 years ago

Removed old print statements polluting the output from
unit testing

File size: 3.9 KB
RevLine 
[432]1#!/usr/bin/env python
2
3import unittest
4
[475]5
[438]6from Numeric import dot, allclose, array, transpose, arange, ones, Float
[432]7from cg_solve import *
[586]8from sparse import Sparse, Sparse_CSR
[432]9
[438]10
[432]11class TestCase(unittest.TestCase):
12
[438]13    def test_sparse_solve(self):
14        """Small Sparse Matrix"""
15       
[432]16        A = [[2.0, -1.0, 0.0, 0.0 ],
17             [-1.0, 2.0, -1.0, 0.0],
18             [0.0, -1.0, 2.0, -1.0],
19             [0.0,0.0, -1.0, 2.0]]
20       
[475]21        A = Sparse(A)
[435]22
[432]23        xe = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0]
24        b  = A*xe
25        x =  [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
26
[438]27        x = conjugate_gradient(A,b,x,iprint=0)
[432]28
29        assert allclose(x,xe)
30
31
[435]32    def test_solve_large(self):
[438]33        """Standard 1d laplacian """
34
[435]35        n = 50
[475]36        A = Sparse(n,n)
37       
[435]38        for i in arange(0,n):
39            A[i,i] = 1.0
40            if i > 0 :
41                A[i,i-1] = -0.5
42            if i < n-1 :
43                A[i,i+1] = -0.5
44               
45        xe = ones( (n,), Float)
46
[432]47        b  = A*xe
[438]48        x = conjugate_gradient(A,b,b,tol=1.0e-5,iprint=0)
[432]49
50        assert allclose(x,xe)
51
[435]52    def test_solve_large_2d(self):
[438]53        """Standard 2d laplacian"""
54       
55        n = 20
56        m = 10
[475]57
58        A = Sparse(m*n, m*n)
59
[435]60        for i in arange(0,n):
61            for j in arange(0,m):
62                I = j+m*i
63                A[I,I] = 4.0
64                if i > 0  :
65                    A[I,I-m] = -1.0
66                if i < n-1 :
67                    A[I,I+m] = -1.0
68                if j > 0  :
69                    A[I,I-1] = -1.0
70                if j < m-1 :
71                    A[I,I+1] = -1.0
72               
73        xe = ones( (n*m,), Float)
74
75        b  = A*xe
[438]76        x = conjugate_gradient(A,b,b,iprint=0)
[435]77
[438]78        assert allclose(x,xe)
[435]79
[586]80    def test_solve_large_2d_csr_matrix(self):
[596]81        """Standard 2d laplacian with csr format
82        """
[586]83       
[594]84        n = 100
85        m = 100
[435]86
[586]87        A = Sparse(m*n, m*n)
88
89        for i in arange(0,n):
90            for j in arange(0,m):
91                I = j+m*i
92                A[I,I] = 4.0
93                if i > 0  :
94                    A[I,I-m] = -1.0
95                if i < n-1 :
96                    A[I,I+m] = -1.0
97                if j > 0  :
98                    A[I,I-1] = -1.0
99                if j < m-1 :
100                    A[I,I+1] = -1.0
101               
102        xe = ones( (n*m,), Float)
103
104        # Convert to csr format
[599]105        #print 'start covert'
[586]106        A = Sparse_CSR(A)
[599]107        #print 'finish covert'
[586]108        b = A*xe
[594]109        x = conjugate_gradient(A,b,b,iprint=20)
[586]110
111        assert allclose(x,xe)
112
113
[475]114    def test_solve_large_2d_with_default_guess(self):
115        """Standard 2d laplacian using default first guess"""
116       
117        n = 20
118        m = 10
119
120        A = Sparse(m*n, m*n)
121
122        for i in arange(0,n):
123            for j in arange(0,m):
124                I = j+m*i
125                A[I,I] = 4.0
126                if i > 0  :
127                    A[I,I-m] = -1.0
128                if i < n-1 :
129                    A[I,I+m] = -1.0
130                if j > 0  :
131                    A[I,I-1] = -1.0
132                if j < m-1 :
133                    A[I,I+1] = -1.0
134               
135        xe = ones( (n*m,), Float)
136
137        b  = A*xe
138        x = conjugate_gradient(A,b)
139
140        assert allclose(x,xe)
141
142
[438]143    def test_vector_shape_error(self):
144        """Raise VectorShapeError"""
145       
146        A = [[2.0, -1.0, 0.0, 0.0 ],
147             [-1.0, 2.0, -1.0, 0.0],
148             [0.0, -1.0, 2.0, -1.0],
149             [0.0,0.0, -1.0, 2.0]]
150       
[475]151        A = Sparse(A)
[435]152
[438]153        xe = [[0.0,2.0], [1.0,3.0], [2.0,4.0], [3.0,2.0]]
154
155        try:
[475]156            x = conjugate_gradient(A,xe,xe,iprint=0)
[438]157        except:
158            pass
159        else:
160            msg = 'Should have raised exception'
161            raise msg
162
[435]163       
[432]164#-------------------------------------------------------------
165if __name__ == "__main__":
[438]166     suite = unittest.makeSuite(TestCase,'test')
[454]167     runner = unittest.TextTestRunner() #(verbosity=2)
[438]168     runner.run(suite)
[432]169
170   
171   
172
173
174
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.