~madteam/mg5amcnlo/series2.0

#! /usr/bin/env python

 

# This is an example of how to run MadLoop from Python using the f2py compilation of the wrapper file 'f2py_wrapper.f'.

 

import os

import sys

import subprocess

 

pjoin = os.path.join

root_path = os.path.dirname(os.path.realpath( __file__ ))

sys.path.insert(0, root_path)

 

try:

    import matrix2py

except:

    if os.path.isfile(pjoin(root_path,'makefile')) and \

       os.path.isfile(pjoin(root_path,'f2py_wrapper.f')) and \

       not os.path.isfile(pjoin(root_path,'matrix2py.so')):

        print "Trying to automatically generate the python module 'matrix2py.so' with f2py..."

        p = subprocess.Popen(['make','matrix2py.so'], stdout=subprocess.PIPE, 

                             stderr=subprocess.PIPE, cwd=root_path)

        (out, err) = p.communicate()

        if p.returncode or not os.path.isfile(pjoin(root_path,'matrix2py.so')):

            print "ERROR: Failed to produce 'matrix2py.so' with 'make matrix2py.so' in '%s'. The error was:\n%s"%(root_path,err)

            sys.exit(0)

        try:

            import matrix2py

        except:

            print "ERROR: Could not load the f2py module 'matrix2py.so'. The following error occurred:\n",sys.exc_info()[0]

            sys.exit(0)

    else:

        if os.path.exists(pjoin(root_path,'matrix2py.so')):

            print "ERROR: Could not load the f2py module 'matrix2py.so'. The following error occurred:\n",sys.exc_info()[0]

            sys.exit(0)

        else:

            print "ERROR: Could not find the 'matrix2py.so' f2py module. Please generate it by running:\n"+\

                  "  > make matrix2py.so\n"+\

                  "in the <PROC_OUTPUT>/SubProcesses/P<chosen_proc> directory."

            sys.exit(0)

 

# Now we can use this MadLoop python module.

 

# This is a handy way of looking at what is available in the imported f2py module

# print help(matrix2py)

 

# Read the model parameters

matrix2py.initialise(os.path.abspath(pjoin(root_path,os.pardir,os.pardir,'Cards','param_card.dat')))

 

 

def invert_momenta(p):

        """ fortran/C-python do not order table in the same order"""

        new_p = []

        for i in range(len(p[0])):  new_p.append([0]*len(p))

        for i, onep in enumerate(p):

            for j, x in enumerate(onep):

                new_p[j][i] = x

        return new_p

 

# Now chose MadLoop's inputs for this evaluation

 

# The kinematic configuration in the convention (E, px, py, pz) and with particles ordered as in the process definition.

# This is here a random trial PS point.

{0}

if p[0][0] is None:

    if not os.path.isfile(pjoin(root_path,'PS.input')):

        print "\n\n==================================================================================================================="

        print "*                                           No kinematics defined!                                                *"

        print "*                                   -------------------------------------                                         *"

        print "* Please either define your kinematic configuration directly in check_sa.py or in a file 'PS.input'. Exiting now. *"

        print "===================================================================================================================\n\n"

        sys.exit(0)

    try:

        for i, line in enumerate(open(pjoin(root_path,'PS.input'),'r').readlines()):

            if i==len(p): break        

            p[i]=[float(line.split()[j]) for j in range(4)]

    except:

        print "ERROR: File PS.input is malformed. Error was:\n",sys.exc_info()[0]

        sys.exit(0)

P =invert_momenta(p)

# Alpha_s value

alphas = 0.118

# -1 means that the MadLoop averages/sum over helicity configuration. 

# If a positive integer is picked it corresponds to the position of the helicity configuration listed in the file

# 'MadLoop5_resouces/ML5_<id>_HelConfigs.dat'

nhel = -1 # means sum over all helicity

# Choice of renormalization scale

renormalization_scale = 91.188

 

finite_loop_me, return_code = matrix2py.get_me(P, alphas, renormalization_scale, nhel)

 

 

print '='*112

print '* %-108s *'%' MadLoop evaluation for the process '

print '* %-108s *'%'  {1}'

print '* %-108s *'%' and the kinematic configuration:'

print '* %-108s *'%((' %-3s'+' %-25s'*4)%('#','E',' p_x',' p_y',' p_z'))

for i,k in enumerate(p):

    # The complicated printout below is just so as to align the digits negative numbers with positive ones

    print '* %-108s *'%((' %-3d%s')%(i,

      ''.join([' %-25.15e'%e if j==0 or e<0.0 else '  %-24.15e'%e for j,e in enumerate(k)])))

print '* %-108s *'%('-'*108)

print '* %-108s *'%(' Finite part obtained for the loop matrix element (Madloop return_code=%d )'%return_code)

print '* %-108s *'%''

print '* %-108s *'%('      %.18e'%finite_loop_me)

print '* %-108s *'%''

print '='*112