doc/fr/ref_algorithm_EnsembleBlue.rst

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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
  23
  24 .. index:: single: EnsembleBlue
  25 .. _section_ref_algorithm_EnsembleBlue:
  26
  27 Algorithme de calcul "*EnsembleBlue*"
  28 -------------------------------------
  29
  30 Description
  31 +++++++++++
  32
  33 Cet algorithme réalise une estimation de type BLUE (Best Linear Unbiased
  34 Estimator, qui est ici un estimateur d'Aitken) de l'état d'un système par
  35 méthode d'ensemble. Pour fonctionner, il faut fournir un ensemble d'ébauches,
  36 dont le nombre déterminera la taille de l'ensemble pour l'estimation.
  37
  38 Il est théoriquement réservé aux cas d'opérateurs d'observation linéaires, mais
  39 doit fonctionner aussi dans les cas "faiblement" non-linéaire. On peut vérifier
  40 la linéarité de l'opérateur d'observation à l'aide de
  41 l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
  42
  43 Commandes requises et optionnelles
  44 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
  45
  46 .. index:: single: AlgorithmParameters
  47 .. index:: single: Background
  48 .. index:: single: BackgroundError
  49 .. index:: single: Observation
  50 .. index:: single: ObservationError
  51 .. index:: single: ObservationOperator
  52 .. index:: single: SetSeed
  53
  54 Les commandes requises générales, disponibles dans l'interface en édition, sont
  55 les suivantes:
  56
  57   Background
  58     *Commande obligatoire*. Elle définit le vecteur d'ébauche ou
  59     d'initialisation, noté précédemment :math:`\mathbf{x}^b`. Sa valeur est
  60     définie comme un objet de type "*Vector*" ou de type "*VectorSerie*".
  61
  62   BackgroundError
  63     *Commande obligatoire*. Elle définit la matrice de covariance des erreurs
  64     d'ébauche, notée précédemment :math:`\mathbf{B}`. Sa valeur est définie
  65     comme un objet de type "*Matrix*", de type "*ScalarSparseMatrix*", ou de
  66     type "*DiagonalSparseMatrix*".
  67
  68   Observation
  69     *Commande obligatoire*. Elle définit le vecteur d'observation utilisé en
  70     assimilation de données ou en optimisation, et noté précédemment
  71     :math:`\mathbf{y}^o`. Sa valeur est définie comme un objet de type "*Vector*"
  72     ou de type "*VectorSerie*".
  73
  74   ObservationError
  75     *Commande obligatoire*. Elle définit la matrice de covariance des erreurs
  76     d'ébauche, notée précédemment :math:`\mathbf{R}`. Sa valeur est définie
  77     comme un objet de type "*Matrix*", de type "*ScalarSparseMatrix*", ou de
  78     type "*DiagonalSparseMatrix*".
  79
  80   ObservationOperator
  81     *Commande obligatoire*. Elle indique l'opérateur d'observation, noté
  82     précédemment :math:`H`, qui transforme les paramètres d'entrée
  83     :math:`\mathbf{x}` en résultats :math:`\mathbf{y}` qui sont à comparer aux
  84     observations :math:`\mathbf{y}^o`. Sa valeur est définie comme un objet de
  85     type "*Function*" ou de type "*Matrix*". Dans le cas du type "*Function*",
  86     différentes formes fonctionnelles peuvent être utilisées, comme décrit dans
  87     la section :ref:`section_ref_operator_requirements`. Si un contrôle
  88     :math:`U` est inclus dans le modèle d'observation, l'opérateur doit être
  89     appliqué à une paire :math:`(X,U)`.
  90
  91 Les commandes optionnelles générales, disponibles dans l'interface en édition,
  92 sont indiquées dans la :ref:`section_ref_assimilation_keywords`. De plus, les
  93 paramètres de la commande "*AlgorithmParameters*" permettent d'indiquer les
  94 options particulières, décrites ci-après, de l'algorithme. On se reportera à la
  95 :ref:`section_ref_options_Algorithm_Parameters` pour le bon usage de cette
  96 commande.
  97
  98 Les options de l'algorithme sont les suivantes:
  99
 100   StoreSupplementaryCalculations
 101     Cette liste indique les noms des variables supplémentaires qui peuvent être
 102     disponibles à la fin de l'algorithme. Cela implique potentiellement des
 103     calculs ou du stockage coûteux. La valeur par défaut est une liste vide,
 104     aucune de ces variables n'étant calculée et stockée par défaut. Les noms
 105     possibles sont dans la liste suivante : ["CurrentState", "Innovation",
 106     "SimulatedObservationAtBackground", "SimulatedObservationAtCurrentState",
 107     "SimulatedObservationAtOptimum"].
 108
 109     Exemple : ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Innovation"]}``
 110
 111   SetSeed
 112     Cette clé permet de donner un nombre entier pour fixer la graine du
 113     générateur aléatoire utilisé pour générer l'ensemble. Un valeur pratique est
 114     par exemple 1000. Par défaut, la graine est laissée non initialisée, et elle
 115     utilise ainsi l'initialisation par défaut de l'ordinateur.
 116
 117     Exemple : ``{"SetSeed":1000}``
 118
 119 Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme
 120 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 121
 122 En sortie, après exécution de l'algorithme, on dispose d'informations et de
 123 variables issues du calcul. La description des
 124 :ref:`section_ref_output_variables` indique la manière de les obtenir par la
 125 méthode nommée ``get`` de la variable "*ADD*" du post-processing. Les variables
 126 d'entrée, mises à disposition de l'utilisateur en sortie pour faciliter
 127 l'écriture des procédures de post-processing, sont décrites dans
 128 l':ref:`subsection_r_o_v_Inventaire`.
 129
 130 Les sorties non conditionnelles de l'algorithme sont les suivantes:
 131
 132   Analysis
 133     *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un état optimal :math:`\mathbf{x}*`
 134     en optimisation ou une analyse :math:`\mathbf{x}^a` en assimilation de
 135     données.
 136
 137     Exemple : ``Xa = ADD.get("Analysis")[-1]``
 138
 139   CurrentState
 140     *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'état courant utilisé
 141     au cours du déroulement de l'algorithme d'optimisation.
 142
 143     Exemple : ``Xs = ADD.get("CurrentState")[:]``
 144
 145   Innovation
 146     *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'innovation, qui est
 147     en statique l'écart de l'optimum à l'ébauche, et en dynamique l'incrément
 148     d'évolution.
 149
 150     Exemple : ``d = ADD.get("Innovation")[-1]``
 151
 152 Voir aussi
 153 ++++++++++
 154
 155 Références vers d'autres sections :
 156   - :ref:`section_ref_algorithm_Blue`