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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 C'est l'objet d'étude que l'on va représenter par simulation numérique,
52 et que l'on observe par des mesures.
55 Ensemble des relations numériques et des équations caractérisant le
56 système physique étudié.
59 Mise en oeuvre calculatoire de l'ensemble constitué du simulateur
60 numérique et d'un jeu particulier de toutes les variables d'entrée et de
61 contrôle du simulateur. Ces variables permettent de mettre le simulateur
62 numérique en capacité de représenter numériquement le comportement du
65 observations ou mesures
66 Ce sont des quantités qui proviennent d'instruments de mesures et qui
67 caractérisent le système physique à étudier. Ces quantités peuvent varier
68 en espace ou en temps, peuvent être ponctuelles ou intégrées. Elles sont
69 elles-mêmes caractérisées par leur nature de mesure, leur dimension, etc.
71 opérateur d'observation
72 C'est une transformation de l'état simulé en un ensemble de quantités
73 explicitement comparables aux observations.
75 conditions aux limites
76 Ce sont des variables particulières d'entrée et de contrôle du
77 simulateur, qui caractérisent la description du comportement du système
78 en bordure du domaine spatial de simulation.
81 Ce sont des variables particulières d'entrée et de contrôle du
82 simulateur, qui caractérisent la description du comportement du système
83 en bordure initiale du domaine temporel de simulation.
86 Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
89 APosterioriCorrelations
90 Mot-clé indiquant la matrice de corrélation des erreurs *a posteriori*
94 Mot-clé indiquant la matrice diagonale des variances des erreurs *a
95 posteriori* d'analyse.
97 APosterioriStandardDeviations
98 Mot-clé indiquant la matrice diagonale des écarts-types des erreurs *a
99 posteriori* d'analyse.
102 L'acronyme signifie *Background moins Analysis*. C'est la différence
103 entre l'état d'ébauche et l'état optimal estimé, correspondant à
104 l'expression mathématique :math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
107 L'acronyme signifie *Observation moins Analysis*. C'est la différence
108 entre les observations et le résultat de la simulation basée sur l'état
109 optimal estimé, l'analyse, filtré pour être compatible avec les
110 observations, correspondant à l'expression mathématique
111 :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
114 L'acronyme signifie *Observation moins Background*. C'est la différence
115 entre les observations et le résultat de la simulation basée sur l'état
116 d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations,
117 correspondant à l'expression mathématique :math:`\mathbf{y}^o -
118 \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
121 Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
122 consistance de la partie due à l'ébauche dans l'estimation optimale d'état
123 par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une "bonne"
124 estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
127 Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
128 consistance de la partie due à l'observation dans l'estimation optimale
129 d'état par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une
130 "bonne" estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
132 MahalanobisConsistency
133 Mot-clé indiquant le paramètre de Mahalanobis mesurant la consistance de
134 l'estimation optimale d'état par assimilation de données. Sa valeur peut
135 être comparée à 1, une "bonne" estimation conduisant à un paramètre
139 C'est l'état optimal de représentation du système estimé par une
140 procédure d'assimilation de données ou d'optimisation.
143 C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
146 C'est une part (choisie pour être modifiable) de la représentation de
147 l'état du système, représentation connue *a priori* ou initiale, qui
148 n'est pas optimale, et qui est utilisée comme une estimation grossière ou
149 comme "la meilleure connue", avant une estimation optimale.
152 Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
153 sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations.
154 C'est similaire à OMB dans les cas statiques.
157 Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
160 Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
161 minimisation, notée :math:`J^o`.
164 Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
165 minimisation, notée :math:`J^b`.
168 Mot-clé indiquant l'état courant utilisé au cours du déroulement d'un
169 algorithme d'optimisation.