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Julia
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@doc doc"""
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Tester l'algorithme des régions de confiance
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# Entrées :
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* affichage : (Bool) affichage ou non des résultats de chaque test
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# les cas de test (dans l'ordre)
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* avec Cauchy :
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- fct 1 : x011,x012
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- fct 2 : x021,x022,x023
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* avec gct :
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- fct 1 : x011,x012
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- fct 2 : x021,x022,x023
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"""
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function tester_regions_de_confiance(afficher::Bool, Regions_De_Confiance::Function)
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# La tolérance utilisée dans les tests
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tol_erreur = 1e-2
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# initialisation des variables de l'algorithme
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gamma1 = 0.5
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gamma2 = 2.00
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eta1 = 0.25
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eta2 = 0.75
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deltaMax = 10
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Tol_abs = sqrt(eps())
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Tol_rel = 1e-8
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maxits = 5000
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delta0_1 = 2
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delta0_2 = 2
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options1 = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_1, maxits, Tol_abs, Tol_rel]
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options2 = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_2, maxits, Tol_abs, Tol_rel]
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options_max_iter = [deltaMax, gamma1, gamma2, eta1, eta2, delta0_2, 10, Tol_abs, Tol_rel]
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# l'ensemble de tests
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@testset "La méthode des RC " begin
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# les tests avec le pas de Cauchy #
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# Un premier sous-ensemble de tests
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@testset "avec Cauchy " begin
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# cas de test 0
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x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, sol_exacte_fct1, options1)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "sol_exacte", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
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end
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@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
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# cas de test 1
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x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x011, options1)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
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end
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@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
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# cas de test 2
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x_min12, fmin12, flag12, nb_iters12 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x012, options1)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 1", "x012", x_min12, fmin12, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters12)
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end
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@test isapprox(x_min12, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
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# cas de test 3
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x_min21, fmin21, flag21, nb_iters21, = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x021, options2)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x021", x_min21, fmin21, flag21, sol_exacte_fct2, nb_iters21)
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end
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@test isapprox(x_min21, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
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# cas de test 4
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x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options2)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
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end
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@test isapprox(x_min22, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
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# cas de test max_iter
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x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options_max_iter)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance (itermax) avec " * "cauchy", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
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end
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@test flag22 == 3
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# cas de test 5
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x_min23, fmin23, flag23, nb_iters23 = Regions_De_Confiance("cauchy", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x023, options2)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "cauchy", "fonction 2", "x023", x_min23, fmin23, flag23, sol_exacte_fct2, nb_iters23)
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end
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@test isapprox(x_min23, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
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end
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# les tests avec le gradient conjugué tronqué #
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# Un deuxième sous-ensemble de tests
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@testset "avec GCT " begin
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# cas de test 0
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x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, sol_exacte_fct1, options1)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "sol_exacte", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
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end
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@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
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# cas de test 1
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x_min11, fmin11, flag11, nb_iters11 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x011, options1)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 1", "x011", x_min11, fmin11, flag11, sol_exacte_fct1, nb_iters11)
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end
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@test isapprox(x_min11, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
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# cas de test 2
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x_min12, fmin12, flag12, nb_iters12 = Regions_De_Confiance("gct", fct1, grad_fct1, hess_fct1, pts1.x012, options1)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 1", "x012", x_min12, fmin12, flag12, sol_exacte_fct1, nb_iters12)
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end
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@test isapprox(x_min12, sol_exacte_fct1, atol = tol_erreur)
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# cas de test 3
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x_min21, fmin21, flag21, nb_iters21 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x021, options2)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x021", x_min21, fmin21, flag21, sol_exacte_fct2, nb_iters21)
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end
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@test isapprox(x_min21, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
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# cas de test 4
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x_min22, fmin22, flag22, nb_iters22 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x022, options2)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x022", x_min22, fmin22, flag22, sol_exacte_fct2, nb_iters22)
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|
end
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@test isapprox(x_min22, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
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# cas de test 5
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x_min23, fmin23, flag23, nb_iters23 = Regions_De_Confiance("gct", fct2, grad_fct2, hess_fct2, pts1.x023, options2)
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if (afficher)
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afficher_resultats("régions de confiance avec " * "gct", "fonction 2", "x023", x_min23, fmin23, flag23, sol_exacte_fct2, nb_iters23)
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end
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@test isapprox(x_min23, sol_exacte_fct2, atol = tol_erreur)
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end
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# @testset "Cas test stagnation x" begin
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# hess(x) = [
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# 1e15 0 0
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# 0 1e15 0
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# 0 0 1e15
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# ]
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# grad(x) = [
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# 10
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# 10
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# 10
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# ]
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# x0 = ones(3) .* 0.9999
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# xmin, f_min, flag, nb_iters = Regions_De_Confiance("cauchy", fct1, grad, hess, x0, options2)
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# if (afficher)
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# afficher_resultats("stagnation x regions de confiance avec cauchy", "fct0", x0, xmin, f_min, flag, sol_exacte_fct1, nb_iters)
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# end
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# @testset "flag" begin
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# @test flag == 1
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# end
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# end
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end
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end
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