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18 Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
20 See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
22 Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
33 Un cas ADAO est défini par un jeu de données et de choix, rassemblés par
34 l'intermédiaire de l'interface utilisateur du module. Les données sont les
35 mesures physiques qui doivent être techniquement disponibles avant ou
36 pendant l'exécution du cas. Le (ou les) code(s) de simulation et la
37 méthode d'assimilation de données ou d'optimisation, ainsi que leurs
38 paramètres, doivent être choisis, ils définissent les propriétés
42 Une itération a lieu lorsque l'on utilise des méthodes d'optimisation
43 itératives (par exemple le 3DVAR), et c'est entièrement caché à
44 l'intérieur du noeud principal de type YACS OptimizerLoop nommé
45 "*compute_bloc*". Néanmoins, l'utilisateur peut observer le processus
46 itératif à l'aide de la fenêtre "*YACS Container Log*", qui est mise à
47 jour au fur et à mesure du déroulement du calcul, et en utilisant des
48 "*Observers*" attachés à des variables de calcul.
51 Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
54 APosterioriCorrelations
55 Mot-clé indiquant la matrice de corrélation des erreurs *a posteriori*
59 Mot-clé indiquant la matrice diagonale des variances des erreurs *a
60 posteriori* d'analyse.
62 APosterioriStandardDeviations
63 Mot-clé indiquant la matrice diagonale des écarts-types des erreurs *a
64 posteriori* d'analyse.
66 BMA (Background minus Analysis)
67 Différence entre l'état d'ébauche et l'état optimal estimé, notée
68 :math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
70 OMA (Observation minus Analysis)
71 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
72 sur l'état optimal estimé, l'analyse, filtré pour être compatible avec les
73 observations, notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
75 OMB (Observation minus Background)
76 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
77 sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations,
78 notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
81 Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
82 consistance de la partie due à l'ébauche dans l'estimation optimale d'état
83 par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une "bonne"
84 estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
87 Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
88 consistance de la partie due à l'observation dans l'estimation optimale
89 d'état par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une
90 "bonne" estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
92 MahalanobisConsistency
93 Mot-clé indiquant le paramètre de Mahalanobis mesurant la consistance de
94 l'estimation optimale d'état par assimilation de données. Sa valeur peut
95 être comparée à 1, une "bonne" estimation conduisant à un paramètre
99 L'état optimal estimé par une procédure d'assimilation de données ou
103 C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
106 C'est l'état du système connu *a priori*, qui n'est pas optimal, et qui
107 est utilisé comme une estimation grossière, ou "la meilleure connue",
108 avant une estimation optimale.
111 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
112 sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations.
113 C'est similaire à OMB dans les cas statiques.
116 Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
119 Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
120 minimisation, notée :math:`J^o`.
123 Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
124 minimisation, notée :math:`J^b`.
127 Mot-clé indiquant l'état courant utilisé au cours du déroulement d'un
128 algorithme d'optimisation.