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   2    Copyright (C) 2008-2021 EDF R&D
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  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 Glossaire
  27 =========
  28
  29 .. glossary::
  30    :sorted:
  31
  32    cas
  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
  39       d'exécution du cas.
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  41    itération
  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.
  49
  50    système physique
  51       C'est l'objet d'étude que l'on va représenter par simulation numérique,
  52       et que l'on observe par des mesures.
  53
  54    simulateur numérique
  55       Ensemble des relations numériques et des équations caractérisant le
  56       système physique étudié.
  57
  58    simulation numérique
  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
  63       système.
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  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.
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  71    opérateur d'observation
  72       C'est une transformation de l'état simulé en un ensemble de quantités
  73       explicitement comparables aux observations.
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  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.
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  80    conditions initiales
  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.
  84
  85    APosterioriCovariance
  86       Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
  87       d'analyse.
  88
  89    APosterioriCorrelations
  90       Mot-clé indiquant la matrice de corrélation des erreurs *a posteriori*
  91       d'analyse.
  92
  93    APosterioriVariances
  94       Mot-clé indiquant la matrice diagonale des variances des erreurs *a
  95       posteriori* d'analyse.
  96
  97    APosterioriStandardDeviations
  98       Mot-clé indiquant la matrice diagonale des écarts-types des erreurs *a
  99       posteriori* d'analyse.
 100
 101    BMA
 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`.
 105
 106    OMA
 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`.
 112
 113    OMB
 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`.
 119
 120    SigmaBck2
 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.
 125
 126    SigmaObs2
 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.
 131
 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
 136       "proche" de 1.
 137
 138    analyse
 139       C'est l'état optimal de représentation du système estimé par une
 140       procédure d'assimilation de données ou d'optimisation.
 141
 142    background
 143       C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
 144
 145    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.
 150
 151    innovation
 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.
 155
 156    CostFunctionJ
 157       Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
 158
 159    CostFunctionJo
 160       Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
 161       minimisation, notée :math:`J^o`.
 162
 163    CostFunctionJb
 164       Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
 165       minimisation, notée :math:`J^b`.
 166
 167    CurrentState
 168       Mot-clé indiquant l'état courant utilisé au cours du déroulement d'un
 169       algorithme d'optimisation.