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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
24 .. index:: single: Blue
25 .. _section_ref_algorithm_Blue:
27 Algorithme de calcul "*Blue*"
28 -----------------------------
30 .. ------------------------------------ ..
31 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
33 Cet algorithme réalise une estimation de type BLUE (Best Linear Unbiased
34 Estimator) de l'état d'un système. C'est une estimation linéaire, sans biais et
35 optimale. De manière technique, c'est un estimateur d'Aitken.
37 Cet algorithme est toujours le plus rapide de l'ensemble des algorithmes
38 d'assimilation d'ADAO. Il est théoriquement réservé aux cas d'opérateurs
39 d'observation linéaires, même s'il fonctionne parfois dans les cas "faiblement"
40 non-linéaires. On peut vérifier la linéarité de l'opérateur d'observation à
41 l'aide de l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
43 En cas de non-linéarité, même peu marquée, on lui préférera aisément
44 l':ref:`section_ref_algorithm_ExtendedBlue` ou
45 l':ref:`section_ref_algorithm_3DVAR`.
47 .. index:: single: Optimal Interpolation
50 Remarque complémentaire : une simplification algébrique du BLUE conduit à la
51 méthode d'interpolation optimale, nommée "*Optimal Interpolation*" ou "*OI*".
52 C'est une méthode très simple et peu coûteuse, spécialement adaptée aux
53 problèmes de très (très) grande taille, mais dont l'inconvénient est de fournir
54 un résultat d'analyse globalement sous-optimal et bruité, voire incohérent. Le
55 moyen d'éviter ces désavantages est d'adapter très précisément les éléments de
56 la méthode à chaque modèle physique. Pour ces raisons, cette méthode n'est donc
59 .. ------------------------------------ ..
60 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
62 .. include:: snippets/Background.rst
64 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
66 .. include:: snippets/Observation.rst
68 .. include:: snippets/ObservationError.rst
70 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
72 .. ------------------------------------ ..
73 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
75 .. include:: snippets/NumberOfSamplesForQuantiles.rst
77 .. include:: snippets/Quantiles.rst
79 .. include:: snippets/SetSeed.rst
81 .. include:: snippets/SimulationForQuantiles.rst
83 .. include:: snippets/StateBoundsForQuantilesWithNone.rst
85 StoreSupplementaryCalculations
86 .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
88 *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires
89 qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
90 l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Cela
91 implique potentiellement des calculs ou du stockage coûteux. La valeur par
92 défaut est une liste vide, aucune de ces variables n'étant calculée et
93 stockée par défaut sauf les variables inconditionnelles. Les noms possibles
94 sont dans la liste suivante : [
96 "APosterioriCorrelations",
97 "APosterioriCovariance",
98 "APosterioriStandardDeviations",
99 "APosterioriVariances",
102 "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
104 "CostFunctionJbAtCurrentOptimum",
106 "CostFunctionJoAtCurrentOptimum",
110 "MahalanobisConsistency",
113 "SampledStateForQuantiles",
116 "SimulatedObservationAtBackground",
117 "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
118 "SimulatedObservationAtCurrentState",
119 "SimulatedObservationAtOptimum",
120 "SimulationQuantiles",
124 ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "CurrentState"]}``
126 .. ------------------------------------ ..
127 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
129 .. include:: snippets/Analysis.rst
131 .. ------------------------------------ ..
132 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
134 .. include:: snippets/Analysis.rst
136 .. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
138 .. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
140 .. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
142 .. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
144 .. include:: snippets/BMA.rst
146 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
148 .. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
150 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
152 .. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
154 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
156 .. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
158 .. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
160 .. include:: snippets/CurrentState.rst
162 .. include:: snippets/Innovation.rst
164 .. include:: snippets/MahalanobisConsistency.rst
166 .. include:: snippets/OMA.rst
168 .. include:: snippets/OMB.rst
170 .. include:: snippets/SampledStateForQuantiles.rst
172 .. include:: snippets/SigmaBck2.rst
174 .. include:: snippets/SigmaObs2.rst
176 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
178 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentOptimum.rst
180 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
182 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
184 .. include:: snippets/SimulationQuantiles.rst
186 .. ------------------------------------ ..
187 .. include:: snippets/Header2Algo09.rst
189 .. include:: scripts/simple_Blue.rst
191 .. literalinclude:: scripts/simple_Blue.py
193 .. include:: snippets/Header2Algo10.rst
195 .. literalinclude:: scripts/simple_Blue.res
197 .. ------------------------------------ ..
198 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
200 - :ref:`section_ref_algorithm_ExtendedBlue`
201 - :ref:`section_ref_algorithm_3DVAR`
202 - :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`
204 .. ------------------------------------ ..
205 .. include:: snippets/Header2Algo07.rst