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#!/usr/bin/env python 

# -*- coding: utf-8 -*- 

 

import os 

from itertools import product 

 

import numpy as np 

import pytest 

 

from chemreac import FLAT, SPHERICAL, CYLINDRICAL 

from chemreac.integrate import run 

from chemreac.serialization import load 

from chemreac.chemistry import mk_sn_dict_from_names, Reaction, ReactionSystem 

from chemreac.util.testing import slow 

 

from chemreac.tests.test_reactiondiffusion import _test_dense_jac_rmaj 

 

""" 

Test chemical reaction system with 4 species. 

(no diffusion) 

 

A -> B               k1=0.05 

2C + B -> D + B      k2=3.0 

 

tests: 

* chemreac.serialization.load 

* chemreac.PyReactionDiffusion.f 

* chemreac.PyReactionDiffusion.dense_jac_rmaj 

* chemreac.PyReactionDiffusion.dense_jac_cmaj 

* chemreac.integrate.run 

* chemreac.chemistry.Reaction 

* chemreac.chemistry.mk_sn_dict_from_names 

* chemreac.chemistry.ReactionSystem 

 

See: 

<four_species_f_jac.png> 

<four_species_f_jac_logy.png> 

<four_species_f_jac_logt.png> 

""" 

 

np.set_printoptions(precision=3, linewidth=180) 

 

JSON_PATH, BLESSED_PATH = map( 

    lambda x: os.path.join(os.path.dirname(__file__), x), 

    ['four_species.json', 'four_species_blessed.txt'] 

) 

TRUE_FALSE_PAIRS = list(product([True, False], [True, False])) 

 

Ns = [1]  # change to [1, 3, 7] 

combos = list(product([True, False], [True, False], [1], 

                      [FLAT, SPHERICAL, CYLINDRICAL])) 

 

 

@pytest.mark.parametrize("combo", combos) 

def test_integrate(combo): 

    logy, logt, N, geom = combo 

    rd = load(JSON_PATH, N=N, logy=logy, logt=logt, geom=geom) 

 

    y0 = np.array([1.3, 1e-4, 0.7, 1e-4]*N) 

 

    ref = np.genfromtxt(BLESSED_PATH) 

    ref_t = ref[:, 0] 

    ref_y = ref[:, 1:5] 

 

    t0 = 3.0 

    tend = 10.0+t0 

    nt = 100 

    tout = np.linspace(t0, tend, nt+1) 

    assert np.allclose(tout-t0, ref_t) 

 

    integr = run(rd, y0, tout) 

 

    for i in range(N): 

        assert np.allclose(integr.Cout[:, i, :], ref_y, atol=1e-5) 

 

 

def _get_ref_f(rd, t0, y0, logy, logt): 

    k1, k2 = rd.k 

    A, B, C, D = y0 

 

    ref_f = np.array([-k1*A, k1*A, -2*k2*C*C*B, k2*C*C*B]) 

    if logy: 

        ref_f /= y0 

    if logt: 

        ref_f *= t0 

    return ref_f 

 

 

def _get_ref_J(rd, t0, y0, logy, logt, order='C'): 

    k1, k2 = rd.k 

    A, B, C, D = y0 

    if logy: 

        f1, f2, f3, f4 = _get_ref_f(rd, t0, y0, logy, logt) 

        ref_J = np.array( 

            [[0,    0,    0,   0], 

             [f2, -f2,    0,   0], 

             [0,   f3,   f3,   0], 

             [0,   f4, 2*f4, -f4]], 

            order=order) 

    else: 

        ref_J = np.array( 

            [[-k1,         0,           0, 0], 

             [k1,          0,           0, 0], 

             [0,   -2*k2*C*C, -2*2*k2*C*B, 0], 

             [0,      k2*C*C,    2*k2*C*B, 0]], 

            order=order) 

        if logt: 

            ref_J *= t0 

 

    return ref_J 

 

 

@pytest.mark.parametrize("log", TRUE_FALSE_PAIRS) 

def test_f(log): 

    logy, logt = log 

    N = 1 

    rd = load(JSON_PATH, N=N, logy=logy, logt=logt) 

    y0 = np.array([1.3, 1e-4, 0.7, 1e-4]) 

    t0 = 42.0 

 

    ref_f = _get_ref_f(rd, t0, y0, logy, logt) 

    fout = np.empty_like(ref_f) 

 

    y = np.log(y0) if logy else y0 

    t = np.log(t0) if logt else t0 

    rd.f(t, y, fout) 

    assert np.allclose(fout, ref_f) 

 

 

@pytest.mark.parametrize("log", TRUE_FALSE_PAIRS) 

def test_dense_jac_rmaj(log): 

    logy, logt = log 

    N = 1 

    rd = load(JSON_PATH, N=N, logy=logy, logt=logt) 

    y0 = np.array([1.3, 1e-4, 0.7, 1e-4]) 

    t0 = 42.0 

 

    ref_J = _get_ref_J(rd, t0, y0, logy, logt) 

    Jout = np.empty_like(ref_J) 

 

    y = np.log(y0) if logy else y0 

    t = np.log(t0) if logt else t0 

    rd.dense_jac_rmaj(t, y, Jout) 

 

    assert np.allclose(Jout, ref_J) 

 

 

@pytest.mark.parametrize("log", TRUE_FALSE_PAIRS) 

def test_dense_jac_cmaj(log): 

    logy, logt = log 

    N = 1 

    rd = load(JSON_PATH, N=N, logy=logy, logt=logt) 

    y0 = np.array([1.3, 1e-4, 0.7, 1e-4]) 

    t0 = 42.0 

 

    ref_J = _get_ref_J(rd, t0, y0, logy, logt, order='F') 

    Jout = np.empty_like(ref_J) 

 

    y = np.log(y0) if logy else y0 

    t = np.log(t0) if logt else t0 

    rd.dense_jac_cmaj(t, y, Jout) 

 

    print(Jout) 

    print(ref_J) 

    print(Jout-ref_J) 

    assert np.allclose(Jout, ref_J) 

 

 

def test_chemistry(): 

    sbstncs = mk_sn_dict_from_names('ABCD', D=[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) 

    r1 = Reaction({'A': 1}, {'B': 1}, k=0.05) 

    r2 = Reaction({'B': 1, 'C': 2}, {'D': 1, 'B': 1}, k=3.0) 

    rsys = ReactionSystem([r1, r2]) 

    rd = rsys.to_ReactionDiffusion(sbstncs) 

    # how to compare equality of say: json loaded rd? 

    # specie indices can be permuted in 4*3*2*1 = 24 ways 

    # ...solution: canonical representation is alphabetically sorted on 

    #              Substance.name 

    serialized_rd = load(JSON_PATH) 

    assert rd.stoich_active == serialized_rd.stoich_active 

    assert rd.stoich_prod == serialized_rd.stoich_prod 

    assert rd.stoich_inactv == serialized_rd.stoich_inactv 

    assert np.allclose(rd.k, serialized_rd.k) 

    assert np.allclose(rd.D, serialized_rd.D) 

 

 

@slow 

def test_multi_compartment(): 

    rsys = load(JSON_PATH, N=3, lrefl=True, rrefl=True) 

    _test_dense_jac_rmaj(rsys, 1.0, np.asarray( 

        [1.3, 1e-4, 0.7, 1e-4]*rsys.N).flatten()) 

 

 

if __name__ == '__main__': 

    # Some old debug code which shows how to inspect using LaTeX: 

    from chemreac.symbolic import SymRD 

    import sympy as sp 

    rd = load(JSON_PATH, N=3, lrefl=True, rrefl=True) 

    print(rd.x) 

    print(rd.stoich_active) 

    print(rd.stoich_prod) 

    srd = SymRD.from_rd(rd) 

    print('===   f ====') 

    print('\n'.join(map(sp.latex, srd._f))) 

    print('=== dfdy ====') 

    for ri, row in enumerate(srd.jacobian.tolist()): 

        for ci, expr in enumerate(row): 

            if expr == 0: 

                continue 

            print(ri, ci, sp.latex(expr))