doc/en/glossary.rst

   1 .. _section_glossary:
   2
   3 Glossary
   4 ========
   5
   6 .. glossary::
   7    :sorted:
   8
   9    case
  10       One ADAO case is defined by a set of data and of choices, packed together
  11       through the user interface of the module. The data are physical
  12       measurements that have technically to be available before or during the
  13       case execution. The simulation code(s) and the data assimilation or
  14       optimization method, and their parameters, has to be chosen, they define
  15       the execution properties of the case.
  16
  17    iteration
  18       One iteration occurs when using iterative optimizers (e.g. 3DVAR), and it
  19       is entirely hidden in the main YACS OptimizerLoop Node named
  20       "*compute_bloc*". Nevertheless, the user can watch the iterative process
  21       through the "*YACS Container Log*" window, which is updated during the
  22       process, and using "*Observers*" attached to calculation variables.
  23
  24    APosterioriCovariance
  25       Keyword to indicate the covariance matrix of *a posteriori* analysis
  26       errors.
  27
  28    BMA (Background minus Analysis)
  29       Difference between the background state and the optimal state estimation,
  30       noted as :math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
  31
  32    OMA (Observation minus Analysis)
  33       Difference between the observations and the result of the simulation based
  34       on the optimal state estimation, the analysis, filtered to be compatible
  35       with the observation, noted as :math:`\mathbf{y}^o -
  36       \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
  37
  38    OMB (Observation minus Background)
  39       Difference between the observations and the result of the simulation based
  40       on the background state, filtered to be compatible with the observation,
  41       noted as :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
  42
  43    SigmaBck2
  44       Keyword to indicate the Desroziers-Ivanov parameter measuring the
  45       background part consistency of the data assimilation optimal state
  46       estimation. Its value can be compared to 1, a "good" estimation leading to
  47       a parameter "close" to 1.
  48
  49    SigmaObs2
  50       Keyword to indicate the Desroziers-Ivanov parameter measuring the
  51       observation part consistency of the data assimilation optimal state
  52       estimation. Its value can be compared to 1, a "good" estimation leading to
  53       a parameter "close" to 1.
  54
  55    MahalanobisConsistency
  56       Keyword to indicate the Mahalanobis parameter measuring the consistency of
  57       the data assimilation optimal state estimation. Its value can be compared
  58       to 1, a "good" estimation leading to a parameter "close" to 1.
  59
  60    analysis
  61       The optimal state estimation through a data assimilation or optimization
  62       procedure.
  63
  64    background
  65       The *a priori* known state, which is not optimal, and is used as a rought
  66       estimate, or a "best estimate", before an optimal estimation.
  67
  68    innovation
  69       Difference between the observations and the result of the simulation based
  70       on the background state, filtered to be compatible with the observation.
  71       It is similar with OMB in static cases.
  72
  73    CostFunctionJ
  74       Keyword to indicate the minimization function, noted as :math:`J`.
  75
  76    CostFunctionJo
  77       Keyword to indicate the observation part of the minimization function,
  78       noted as :math:`J^o`.
  79
  80    CostFunctionJb
  81       Keyword to indicate the background part of the minimization function,
  82       noted as :math:`J^b`.