7b14c449602e5232269b29a670da0eced758df1a
[alexxy/gromacs.git] / src / gromacs / analysisdata / modules / average.h
1 /*
2  * This file is part of the GROMACS molecular simulation package.
3  *
4  * Copyright (c) 2010,2011,2012,2013,2014,2015,2018,2019, by the GROMACS development team, led by
5  * Mark Abraham, David van der Spoel, Berk Hess, and Erik Lindahl,
6  * and including many others, as listed in the AUTHORS file in the
7  * top-level source directory and at http://www.gromacs.org.
8  *
9  * GROMACS is free software; you can redistribute it and/or
10  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License
11  * as published by the Free Software Foundation; either version 2.1
12  * of the License, or (at your option) any later version.
13  *
14  * GROMACS is distributed in the hope that it will be useful,
15  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
16  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
17  * Lesser General Public License for more details.
18  *
19  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
20  * License along with GROMACS; if not, see
21  * http://www.gnu.org/licenses, or write to the Free Software Foundation,
22  * Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA.
23  *
24  * If you want to redistribute modifications to GROMACS, please
25  * consider that scientific software is very special. Version
26  * control is crucial - bugs must be traceable. We will be happy to
27  * consider code for inclusion in the official distribution, but
28  * derived work must not be called official GROMACS. Details are found
29  * in the README & COPYING files - if they are missing, get the
30  * official version at http://www.gromacs.org.
31  *
32  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
33  * the research papers on the package. Check out http://www.gromacs.org.
34  */
35 /*! \file
36  * \brief
37  * Declares gmx::AnalysisDataAverageModule.
38  *
39  * \author Teemu Murtola <teemu.murtola@gmail.com>
40  * \inpublicapi
41  * \ingroup module_analysisdata
42  */
43 #ifndef GMX_ANALYSISDATA_MODULES_AVERAGE_H
44 #define GMX_ANALYSISDATA_MODULES_AVERAGE_H
45
46 #include <vector>
47
48 #include "gromacs/analysisdata/abstractdata.h"
49 #include "gromacs/analysisdata/arraydata.h"
50 #include "gromacs/analysisdata/datamodule.h"
51 #include "gromacs/utility/classhelpers.h"
52
53 namespace gmx
54 {
55
56 /*! \brief
57  * Data module for independently averaging each column in input data.
58  *
59  * Computes the average and standard deviation independently for each column in
60  * the input data.  Multipoint data, multiple data sets, and missing data
61  * points are all supported.
62  * The average is always calculated over all frames and data points for a
63  * column.
64  *
65  * Output data contains a column for each data set in the input data, and a
66  * frame for each column in the input data.  If different data sets have
67  * different number of columns, the frame count accomodates the largest data
68  * set.  Other columns are padded with zero values that are additionally marked
69  * as missing.
70  * Each value in the output data is the average of the corresponding
71  * input column in the corresponding input data set.  The error value for each
72  * value provides the standard deviation of the corresponding input column.
73  * average(), standardDeviation(), and sampleCount() methods are also
74  * provided for convenient access to these properties.
75  *
76  * The output data becomes available only after the input data has been
77  * finished.
78  *
79  * \inpublicapi
80  * \ingroup module_analysisdata
81  */
82 class AnalysisDataAverageModule : public AbstractAnalysisArrayData, public AnalysisDataModuleSerial
83 {
84 public:
85     AnalysisDataAverageModule();
86     ~AnalysisDataAverageModule() override;
87
88     using AbstractAnalysisArrayData::setXAxis;
89     using AbstractAnalysisArrayData::setXAxisValue;
90
91     /*! \brief
92      * Sets the averaging to happen over entire data sets.
93      *
94      * If \p bDataSets is false (the default), the module averages each
95      * column separately.  The output will have a column for each data set,
96      * and a row for each column.
97      *
98      * If \p bDataSets is true, the module averages all values within
99      * a single data set into a single average/standard deviation.
100      * The output will have only one column, with one row for each data
101      * set.
102      */
103     void setAverageDataSets(bool bDataSets);
104
105     int flags() const override;
106
107     void dataStarted(AbstractAnalysisData* data) override;
108     void frameStarted(const AnalysisDataFrameHeader& header) override;
109     void pointsAdded(const AnalysisDataPointSetRef& points) override;
110     void frameFinished(const AnalysisDataFrameHeader& header) override;
111     void dataFinished() override;
112
113     /*! \brief
114      * Convenience access to the average of a data column.
115      *
116      * Note that the interpretation of the parameters follows their naming:
117      * with \c setAverageDataSets(false), \p dataSet corresponds to a
118      * column in the output, but with \c setAverageDataSets(false) it
119      * corresponds to an output row.  In both cases, it selects the data
120      * set; with \c setAverageDataSets(false), \p column should always be
121      * zero as there is only one value per data set.
122      */
123     real average(int dataSet, int column) const;
124     /*! \brief
125      * Convenience access to the standard deviation of a data column.
126      *
127      * See average() for the interpretation of the parameters.
128      */
129     real standardDeviation(int dataSet, int column) const;
130     /*! \brief
131      * Access the number of samples for a data column.
132      *
133      * See average() for the interpretation of the parameters.
134      */
135     int sampleCount(int dataSet, int column) const;
136
137 private:
138     class Impl;
139
140     PrivateImplPointer<Impl> impl_;
141 };
142
143 //! Smart pointer to manage an AnalysisDataAverageModule object.
144 typedef std::shared_ptr<AnalysisDataAverageModule> AnalysisDataAverageModulePointer;
145
146 /*! \brief
147  * Data module for averaging of columns for each frame.
148  *
149  * Output data has the same number of frames as the input data.
150  * The number of columns in the output data is the same as the number of data
151  * sets in the input data.
152  * Each frame in the output contains the average of the column values for each
153  * data set in the corresponding frame of the input data.
154  *
155  * Multipoint data and missing data points are both supported.  The average
156  * is always calculated over all data points present in a column for a data
157  * set.
158  *
159  * \inpublicapi
160  * \ingroup module_analysisdata
161  */
162 class AnalysisDataFrameAverageModule : public AbstractAnalysisData, public AnalysisDataModuleSerial
163 {
164 public:
165     AnalysisDataFrameAverageModule();
166     ~AnalysisDataFrameAverageModule() override;
167
168     int frameCount() const override;
169
170     int flags() const override;
171
172     void dataStarted(AbstractAnalysisData* data) override;
173     void frameStarted(const AnalysisDataFrameHeader& header) override;
174     void pointsAdded(const AnalysisDataPointSetRef& points) override;
175     void frameFinished(const AnalysisDataFrameHeader& header) override;
176     void dataFinished() override;
177
178 private:
179     AnalysisDataFrameRef tryGetDataFrameInternal(int index) const override;
180     bool                 requestStorageInternal(int nframes) override;
181
182     class Impl;
183
184     PrivateImplPointer<Impl> impl_;
185 };
186
187 //! Smart pointer to manage an AnalysisDataFrameAverageModule object.
188 typedef std::shared_ptr<AnalysisDataFrameAverageModule> AnalysisDataFrameAverageModulePointer;
189
190 } // namespace gmx
191
192 #endif