Hi Armando,

I cannot reproduce the problem : your script works fine on my computer, both 
with OT 1.11 and 1.12 in Windows.

I might be wrong, but it may happen that invisible characters were present in 
the string of the formula. These invisible characters appear when we copy/paste 
from a PDF.

Best regards,

Michaël

Michaël BAUDIN
Ingénieur - Chercheur
EDF – R&D
Département PRISME
6, quai Watier
78401 CHATOU
[email protected]<mailto:[email protected]>
Tél. : 01 30 87 81 82
Fax : 01 30 87 82 13

De : [email protected] [mailto:[email protected]] De la 
part de [email protected]
Envoyé : vendredi 14 décembre 2018 17:36
À : [email protected]
Objet : [ot-users] Error creating a PCE model from a design experiment

Hello,

I've been trying to recreate the example in the user cases  manual on creating 
a PCE model from  a design experiment ( section 4.3.4)  but I am getting an 
error:

    return _metamodel.FunctionalChaosAlgorithm_run(self)
TypeError: InvalidArgumentException : Error: the left gradient and the right 
function have incompatible input or output dimensions.

The code I am using is given below and I am using OT   1.11. Does anyone have 
any idea what can be the problem?

Many thanks for the help,
Armando

from math import sin, pi
import openturns as ot

# Definition of the Ishigami function
dimension = 3
a = 7.0
b = 0.1
input_variables = ['xi1', 'xi2', 'xi3', 'a', 'b']
formula = ['sin(xi1) + a * (sin(xi2)) ^ 2 + b * xi3^4 * sin(xi1)']
full = ot.SymbolicFunction(input_variables, formula)
ishigami_model = ot.ParametricFunction(full, [3, 4], [a, b])



distribution = ot.ComposedDistribution([ot.Uniform(-pi, pi)] * dimension)
lhs_validation = ot.MonteCarloExperiment(distribution, 100)
input_validation = lhs_validation.generate()
X = input_validation
Y =  ishigami_model(input_validation)
coll = [ ]
for i in range ( dimension):
    coll.append(ot.StandardDistributionPolynomialFactory( 
distribution.getMarginal(i)))

enumerateFunction = ot.LinearEnumerateFunction( dimension )
productBasis = ot.OrthogonalProductPolynomialFactory( coll , enumerateFunction )
# c r e a t e the algor i thm
degree = 6
adaptiveStrategy = ot.FixedStrategy (productBasis , enumerateFunction . 
getStrataCumulatedCardinal ( degree ) )
projection_strategy = ot.LeastSquaresStrategy ()
algo = ot.FunctionalChaosAlgorithm( X, Y, distribution , adaptiveStrategy 
,projection_strategy )
algo.run()






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