Quinoa regression test code coverage report
 Current view: top level - DiffEq/OrnsteinUhlenbeck - OrnsteinUhlenbeck.hpp (source / functions) Hit Total Coverage Commit: Quinoa_v0.3-298-g5666f42 Lines: 20 21 95.2 % Date: 2021-01-09 20:32:40 Functions: 2 16 12.5 % Legend: Lines: hit not hit | Branches: + taken - not taken # not executed Branches: 13 20 65.0 %
  Branch data Line data Source code  1 : : // ***************************************************************************** 2 : : /*! 3 : : \file src/DiffEq/OrnsteinUhlenbeck/OrnsteinUhlenbeck.hpp 4 : : \copyright 2012-2015 J. Bakosi, 5 : : 2016-2018 Los Alamos National Security, LLC., 6 : : 2019-2020 Triad National Security, LLC. 7 : : All rights reserved. See the LICENSE file for details. 8 : : \brief System of Ornstein-Uhlenbeck SDEs 9 : : \details This file implements the time integration of a system of stochastic 10 : : differential equations (SDEs), with linear drift and constant diffusion, 11 : : whose invariant is the [joint normal 12 : : distribution](http://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_normal_distribution). 13 : : 14 : : In a nutshell, the equation integrated governs a set of scalars, 15 : : \f$Y_\alpha\f$, \f$\alpha\!=\!1,\dots,N\f$, as 16 : : 17 : : @m_class{m-show-m} 18 : : 19 : : \f[ 20 : : \mathrm{d}Y_\alpha(t) = \theta_\alpha\left(\mu_\alpha - Y_\alpha\right) 21 : : \mathrm{d}t + \sum_{\beta=1}^N \sigma_{\alpha\beta}\mathrm{d}W_\beta(t), 22 : : \qquad \alpha=1,\dots,N 23 : : \f] 24 : : 25 : : @m_class{m-hide-m} 26 : : 27 : : \f[ \begin{split} 28 : : \mathrm{d}Y_\alpha(t) = \theta_\alpha\left(\mu_\alpha - Y_\alpha\right) 29 : : \mathrm{d}t + \sum_{\beta=1}^N \sigma_{\alpha\beta}\mathrm{d}W_\beta(t), 30 : : \\ \alpha=1,\dots,N 31 : : \end{split} \f] 32 : : 33 : : with parameter vectors \f$\theta_\alpha > 0\f$, \f$\mu_\alpha\f$, and 34 : : symmetric positive semi-definite diffusion matrix 35 : : \f$\sigma_{\alpha\beta}\f$. Here \f$\mathrm{d}W_\beta(t)\f$ is an isotropic 36 : : vector-valued [Wiener process](http://en.wikipedia.org/wiki/Wiener_process) 37 : : with independent increments. The invariant distribution is the joint normal 38 : : distribution. This system of SDEs consists of N coupled equations, each 39 : : being a single-variate [Ornstein-Uhlenbeck 40 : : process](http://en.wikipedia.org/wiki/Ornstein%E2%80%93Uhlenbeck_process). 41 : : 42 : : From the Fokker-Planck equation, equivalent to the SDE above, the equations 43 : : governing the means, \f$\langle Y_\alpha \rangle\f$, are 44 : : \f[ 45 : : \newcommand{\irmean}[1]{{\langle{#1}\rangle}} 46 : : \frac{\partial\irmean{Y_\alpha}}{\partial t} = 47 : : \theta_\alpha\left(\mu_\alpha - \irmean{Y_\alpha}\right) 48 : : \f] 49 : : while the equation governing the covariance matrix, \f$\langle y_\alpha 50 : : y_\beta \rangle \equiv \left\langle (Y_\alpha - \langle Y_\alpha \rangle) 51 : : (Y_\beta - \langle Y_\beta\rangle) \right\rangle \f$, is 52 : : 53 : : @m_class{m-show-m} 54 : : 55 : : \f[ 56 : : \newcommand{\irmean}[1]{{\langle{#1}\rangle}} 57 : : \newcommand{\irv}[1]{\langle{#1^2}\rangle} 58 : : \frac{\partial\irmean{y_\alpha y_\beta}}{\partial t} = 59 : : -\left(\theta_\alpha+\theta_\beta\right)\irmean{y_\alpha y_\beta} 60 : : +\sum_{\gamma=1}^N \sigma_{\alpha\gamma} \sigma_{\gamma\beta}. 61 : : \f] 62 : : 63 : : @m_class{m-hide-m} 64 : : 65 : : \f[ \begin{split} 66 : : \newcommand{\irmean}[1]{{\langle{#1}\rangle}} 67 : : \newcommand{\irv}[1]{\langle{#1^2}\rangle} 68 : : \frac{\partial\irmean{y_\alpha y_\beta}}{\partial t} = 69 : : -\left(\theta_\alpha+\theta_\beta\right)\irmean{y_\alpha y_\beta} \\ 70 : : +\sum_{\gamma=1}^N \sigma_{\alpha\gamma} \sigma_{\gamma\beta}. 71 : : \end{split} \f] 72 : : */ 73 : : // ***************************************************************************** 74 : : #ifndef OrnsteinUhlenbeck_h 75 : : #define OrnsteinUhlenbeck_h 76 : : 77 : : #include 78 : : #include 79 : : 80 : : #include "QuinoaConfig.hpp" 81 : : 82 : : #ifdef HAS_MKL 83 : : #include 84 : : #else 85 : : #include 86 : : #endif 87 : : 88 : : #include "InitPolicy.hpp" 89 : : #include "OrnsteinUhlenbeckCoeffPolicy.hpp" 90 : : #include "RNG.hpp" 91 : : #include "Particles.hpp" 92 : : 93 : : namespace walker { 94 : : 95 : : extern ctr::InputDeck g_inputdeck; 96 : : extern std::map< tk::ctr::RawRNGType, tk::RNG > g_rng; 97 : : 98 : : //! \brief Ornstein-Uhlenbeck SDE used polymorphically with DiffEq 99 : : //! \details The template arguments specify policies and are used to configure 100 : : //! the behavior of the class. The policies are: 101 : : //! - Init - initialization policy, see DiffEq/InitPolicy.h 102 : : //! - Coefficients - coefficients policy, see 103 : : //! DiffEq/OrnsteinUhlenbeckCoeffPolicy.h 104 : : template< class Init, class Coefficients > 105 : : class OrnsteinUhlenbeck { 106 : : 107 : : private: 108 : : using ncomp_t = tk::ctr::ncomp_t; 109 : : 110 : : public: 111 : : //! \brief Constructor 112 : : //! \param[in] c Index specifying which system of Ornstein-Uhlenbeck SDEs to 113 : : //! construct. There can be multiple ornstein-uhlenbeck ... end blocks in 114 : : //! a control file. This index specifies which Ornstein-Uhlenbeck SDE 115 : : //! system to instantiate. The index corresponds to the order in which the 116 : : //! ornstein-uhlenbeck ... end blocks are given the control file. 117 : 46 : explicit OrnsteinUhlenbeck( ncomp_t c ) : 118 : : m_c( c ), 119 : : m_depvar( g_inputdeck.get< tag::param, tag::ou, tag::depvar >().at(c) ), 120 : : m_ncomp( g_inputdeck.get< tag::component >().get< tag::ou >().at(c) ), 121 : 46 : m_offset( g_inputdeck.get< tag::component >().offset< tag::ou >(c) ), 122 : 46 : m_rng( g_rng.at( tk::ctr::raw( 123 : : g_inputdeck.get< tag::param, tag::ou, tag::rng >().at(c) ) ) ), 124 : : m_sigma(), 125 : : m_theta(), 126 : : m_mu(), 127 : 46 : coeff( m_ncomp, 128 : : g_inputdeck.get< tag::param, tag::ou, tag::sigmasq >().at(c), 129 : : g_inputdeck.get< tag::param, tag::ou, tag::theta >().at(c), 130 : : g_inputdeck.get< tag::param, tag::ou, tag::mu >().at(c), 131 [ - + ][ - + ]: 138 : m_sigma, m_theta, m_mu ) [ - + ][ - + ] [ + - ] 132 : : { 133 : : // Compute diffusion matrix using Cholesky-decomposition 134 : 46 : lapack_int n = static_cast< lapack_int >( m_ncomp ); 135 : : #ifndef NDEBUG 136 : : lapack_int info = 137 : : #endif 138 [ + - ]: 46 : LAPACKE_dpotrf( LAPACK_ROW_MAJOR, 'U', n, m_sigma.data(), n ); 139 : : Assert( info == 0, "Error in Cholesky-decomposition" ); 140 : 46 : } 141 : : 142 : : //! Initalize SDE, prepare for time integration 143 : : //! \param[in] stream Thread (or more precisely stream) ID 144 : : //! \param[in,out] particles Array of particle properties 145 : : void initialize( int stream, tk::Particles& particles ) { 146 : : //! Set initial conditions using initialization policy 147 : : Init::template 148 : : init< tag::ou > 149 : 0 : ( g_inputdeck, m_rng, stream, particles, m_c, m_ncomp, m_offset ); 150 : : } 151 : : 152 : : //! \brief Advance particles according to the system of Orsntein-Uhlenbeck 153 : : //! SDEs 154 : : //! \param[in,out] particles Array of particle properties 155 : : //! \param[in] stream Thread (or more precisely stream) ID 156 : : //! \param[in] dt Time step size 157 : 59000 : void advance( tk::Particles& particles, 158 : : int stream, 159 : : tk::real dt, 160 : : tk::real, 161 : : const std::map< tk::ctr::Product, tk::real >& ) 162 : : { 163 : 59000 : const auto npar = particles.nunk(); 164 [ + + ]: 105059000 : for (auto p=decltype(npar){0}; p dW( m_ncomp ); 167 [ + - ]: 105000000 : m_rng.gaussian( stream, m_ncomp, dW.data() ); 168 : : 169 : : // Advance all m_ncomp scalars 170 [ + + ]: 420000000 : for (ncomp_t i=0; i m_sigma; 190 : : std::vector< kw::sde_theta::info::expect::type > m_theta; 191 : : std::vector< kw::sde_mu::info::expect::type > m_mu; 192 : : 193 : : //! Coefficients policy 194 : : Coefficients coeff; 195 : : }; 196 : : 197 : : } // walker:: 198 : : 199 : : #endif // OrnsteinUhlenbeck_h 

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