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   2    Copyright (C) 2008-2019 EDF R&D
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  11    This library is distributed in the hope that it will be useful,
  12    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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  17    License along with this library; if not, write to the Free Software
  18    Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
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  20    See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
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  22    Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
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  24 .. _section_glossary:
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  26 Glossary
  27 ========
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  29 .. glossary::
  30    :sorted:
  31
  32    case
  33       One ADAO case is defined by a set of data and of choices, packed together
  34       through the user interface of the module. The data are physical
  35       measurements that have technically to be available before or during the
  36       case execution. The simulation code(s) and the data assimilation or
  37       optimization method, and their parameters, has to be chosen, they define
  38       the execution properties of the case.
  39
  40    iteration
  41       One iteration occurs when using iterative optimizers (e.g. 3DVAR), and it
  42       is entirely hidden in the main YACS OptimizerLoop Node named
  43       "*compute_bloc*". Nevertheless, the user can watch the iterative process
  44       through the "*YACS Container Log*" window, which is updated during the
  45       process, and using "*Observers*" attached to calculation variables.
  46
  47    physical system
  48       This is the object of study that will be represented by numerical
  49       simulation and observed by measurements.
  50
  51    digital simulator
  52       All the numerical relationships and equations characterizing the physical
  53       system studied.
  54
  55    numerical simulation
  56       Computational implementation of the set composed of the numerical
  57       simulator and a particular set of all the input and control variables of
  58       the simulator. These variables enable the digital simulator to be able to
  59       numerically represent the system's behaviour.
  60
  61    observations or measurements
  62       These are quantities that come from measuring instruments and
  63       characterize the physical system to be studied. These quantities can vary
  64       in space or time, can be punctual or integrated. They are themselves
  65       characterized by their measurement nature, size, etc.
  66
  67    observation operator
  68       It is a transformation of the simulated state into a set of quantities
  69       explicitly comparable to the observations.
  70
  71    boundary conditions
  72       These are particular input and control variables of the simulator, which
  73       characterize the description of the system's behaviour at the border of
  74       the simulation spatial domain.
  75
  76    initial conditions
  77       These are specific simulator input and control variables that
  78       characterize the description of the system's behavior at the initial edge
  79       of the simulation time domain.
  80
  81    APosterioriCovariance
  82       Keyword to indicate the covariance matrix of *a posteriori* analysis
  83       errors.
  84
  85    APosterioriCorrelations
  86       Keyword to indicate the correlation matrix of *a posteriori* analysis
  87       errors.
  88
  89    APosterioriVariances
  90       Keyword to indicate the variances diagonal matrix of *a posteriori*
  91       analysis errors.
  92
  93    APosterioriStandardDeviations
  94       Keyword to indicate the standard errors diagonal matrix of *a posteriori*
  95       analysis errors.
  96
  97    BMA (Background minus Analysis)
  98       Difference between the background state and the optimal state estimation,
  99       noted as :math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
 100
 101    OMA (Observation minus Analysis)
 102       Difference between the observations and the result of the simulation based
 103       on the optimal state estimation, the analysis, filtered to be compatible
 104       with the observation, noted as :math:`\mathbf{y}^o -
 105       \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
 106
 107    OMB (Observation minus Background)
 108       Difference between the observations and the result of the simulation based
 109       on the background state, filtered to be compatible with the observation,
 110       noted as :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
 111
 112    SigmaBck2
 113       Keyword to indicate the Desroziers-Ivanov parameter measuring the
 114       background part consistency of the data assimilation optimal state
 115       estimation. Its value can be compared to 1, a "good" estimation leading to
 116       a parameter "close" to 1.
 117
 118    SigmaObs2
 119       Keyword to indicate the Desroziers-Ivanov parameter measuring the
 120       observation part consistency of the data assimilation optimal state
 121       estimation. Its value can be compared to 1, a "good" estimation leading to
 122       a parameter "close" to 1.
 123
 124    MahalanobisConsistency
 125       Keyword to indicate the Mahalanobis parameter measuring the consistency of
 126       the data assimilation optimal state estimation. Its value can be compared
 127       to 1, a "good" estimation leading to a parameter "close" to 1.
 128
 129    analysis
 130       It is the optimal state estimated through a data assimilation or
 131       optimization procedure.
 132
 133    background
 134       It is a part (chosen to be modified) of the system state representation,
 135       representation known *a priori* or initial one, which is not optimal, and
 136       which is used as a rough estimate, or a "best estimate", before an
 137       optimal estimation.
 138
 139    innovation
 140       Difference between the observations and the result of the simulation based
 141       on the background state, filtered to be compatible with the observation.
 142       It is similar with OMB in static cases.
 143
 144    CostFunctionJ
 145       Keyword to indicate the minimization function, noted as :math:`J`.
 146
 147    CostFunctionJo
 148       Keyword to indicate the observation part of the minimization function,
 149       noted as :math:`J^o`.
 150
 151    CostFunctionJb
 152       Keyword to indicate the background part of the minimization function,
 153       noted as :math:`J^b`.
 154
 155    CurrentState
 156       Keyword to indicate the current state used during an optimization
 157       algorithm procedure.