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   2    Copyright (C) 2008-2015 EDF R&D
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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 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    APosterioriCovariance
  51       Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
  52       d'analyse.
  53
  54    APosterioriCorrelations
  55       Mot-clé indiquant la matrice de corrélation des erreurs *a posteriori*
  56       d'analyse.
  57
  58    APosterioriVariances
  59       Mot-clé indiquant la matrice diagonale des variances des erreurs *a
  60       posteriori* d'analyse.
  61
  62    APosterioriStandardDeviations
  63       Mot-clé indiquant la matrice diagonale des écarts-types des erreurs *a
  64       posteriori* d'analyse.
  65
  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`.
  69
  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`.
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  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`.
  79
  80    SigmaBck2
  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.
  85
  86    SigmaObs2
  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.
  91
  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
  96       "proche" de 1.
  97
  98    analyse
  99       L'état optimal estimé par une procédure d'assimilation de données ou
 100       d'optimisation.
 101
 102    background
 103       C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
 104
 105    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.
 109
 110    innovation
 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.
 114
 115    CostFunctionJ
 116       Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
 117
 118    CostFunctionJo
 119       Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
 120       minimisation, notée :math:`J^o`.
 121
 122    CostFunctionJb
 123       Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
 124       minimisation, notée :math:`J^b`.
 125
 126    CurrentState
 127       Mot-clé indiquant l'état courant utilisé au cours du déroulement d'un
 128       algorithme d'optimisation.