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   2    Copyright (C) 2008-2018 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    APosterioriCovariance
  48       Keyword to indicate the covariance matrix of *a posteriori* analysis
  49       errors.
  50
  51    APosterioriCorrelations
  52       Keyword to indicate the correlation matrix of *a posteriori* analysis
  53       errors.
  54
  55    APosterioriVariances
  56       Keyword to indicate the variances diagonal matrix of *a posteriori*
  57       analysis errors.
  58
  59    APosterioriStandardDeviations
  60       Keyword to indicate the standard errors diagonal matrix of *a posteriori*
  61       analysis errors.
  62
  63    BMA (Background minus Analysis)
  64       Difference between the background state and the optimal state estimation,
  65       noted as :math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
  66
  67    OMA (Observation minus Analysis)
  68       Difference between the observations and the result of the simulation based
  69       on the optimal state estimation, the analysis, filtered to be compatible
  70       with the observation, noted as :math:`\mathbf{y}^o -
  71       \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
  72
  73    OMB (Observation minus Background)
  74       Difference between the observations and the result of the simulation based
  75       on the background state, filtered to be compatible with the observation,
  76       noted as :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
  77
  78    SigmaBck2
  79       Keyword to indicate the Desroziers-Ivanov parameter measuring the
  80       background part consistency of the data assimilation optimal state
  81       estimation. Its value can be compared to 1, a "good" estimation leading to
  82       a parameter "close" to 1.
  83
  84    SigmaObs2
  85       Keyword to indicate the Desroziers-Ivanov parameter measuring the
  86       observation part consistency of the data assimilation optimal state
  87       estimation. Its value can be compared to 1, a "good" estimation leading to
  88       a parameter "close" to 1.
  89
  90    MahalanobisConsistency
  91       Keyword to indicate the Mahalanobis parameter measuring the consistency of
  92       the data assimilation optimal state estimation. Its value can be compared
  93       to 1, a "good" estimation leading to a parameter "close" to 1.
  94
  95    analysis
  96       The optimal state estimation through a data assimilation or optimization
  97       procedure.
  98
  99    background
 100       The *a priori* known state, which is not optimal, and is used as a rough
 101       estimate, or a "best estimate", before an optimal estimation.
 102
 103    innovation
 104       Difference between the observations and the result of the simulation based
 105       on the background state, filtered to be compatible with the observation.
 106       It is similar with OMB in static cases.
 107
 108    CostFunctionJ
 109       Keyword to indicate the minimization function, noted as :math:`J`.
 110
 111    CostFunctionJo
 112       Keyword to indicate the observation part of the minimization function,
 113       noted as :math:`J^o`.
 114
 115    CostFunctionJb
 116       Keyword to indicate the background part of the minimization function,
 117       noted as :math:`J^b`.
 118
 119    CurrentState
 120       Keyword to indicate the current state used during an optimization
 121       algorithm procedure.