Salome HOME
Documentation improvements and review
[modules/adao.git] / doc / fr / ref_algorithm_ExtendedBlue.rst
1 ..
2    Copyright (C) 2008-2022 EDF R&D
3
4    This file is part of SALOME ADAO module.
5
6    This library is free software; you can redistribute it and/or
7    modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
8    License as published by the Free Software Foundation; either
9    version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
10
11    This library is distributed in the hope that it will be useful,
12    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
13    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
14    Lesser General Public License for more details.
15
16    You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
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
19
20    See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
21
22    Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
23
24 .. index:: single: ExtendedBlue
25 .. _section_ref_algorithm_ExtendedBlue:
26
27 Algorithme de calcul "*ExtendedBlue*"
28 -------------------------------------
29
30 .. ------------------------------------ ..
31 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
32
33 Cet algorithme réalise une estimation de type BLUE étendu (Best Linear Unbiased
34 Estimator, étendu) de l'état d'un système.
35
36 Cet algorithme est une généralisation partiellement non-linéaire d'un
37 :ref:`section_ref_algorithm_Blue`. Il lui est équivalent pour un opérateur
38 d'observation linéaire. On peut vérifier la linéarité de l'opérateur
39 d'observation à l'aide d'un :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
40
41 En non-linéaire, ses résultats se rapprochent d'un
42 :ref:`section_ref_algorithm_3DVAR`, sans lui être entièrement équivalent.
43
44 Cet algorithme est naturellement écrit pour une estimation unique, sans notion
45 dynamique ou itérative (il n'y a donc pas besoin  dans ce cas d'opérateur
46 d'évolution incrémentale, ni de covariance d'erreurs d'évolution). Dans ADAO,
47 il peut aussi être utilisé sur une succession d'observations, plaçant alors
48 l'estimation dans un cadre récursif en partie similaire à un
49 :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`. Une estimation standard est
50 effectuée à chaque pas d'observation sur l'état prévu par le modèle d'évolution
51 incrémentale, sachant que la covariance d'erreur d'état reste la covariance
52 d'ébauche initialement fournie par l'utilisateur. Pour être explicite,
53 contrairement aux filtres de type Kalman, la covariance d'erreurs sur les états
54 n'est pas remise à jour.
55
56 .. ------------------------------------ ..
57 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
58
59 .. include:: snippets/Background.rst
60
61 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
62
63 .. include:: snippets/Observation.rst
64
65 .. include:: snippets/ObservationError.rst
66
67 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
68
69 .. ------------------------------------ ..
70 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
71
72 .. include:: snippets/EstimationOf_Parameters.rst
73
74 .. include:: snippets/NumberOfSamplesForQuantiles.rst
75
76 .. include:: snippets/Quantiles.rst
77
78 .. include:: snippets/SetSeed.rst
79
80 .. include:: snippets/SimulationForQuantiles.rst
81
82 .. include:: snippets/StateBoundsForQuantilesWithNone.rst
83
84 StoreSupplementaryCalculations
85   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
86
87   *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
88   qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
89   l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
90   disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
91   La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
92   calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
93   noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
94   (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
95   de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
96   "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
97   "Analysis",
98   "APosterioriCorrelations",
99   "APosterioriCovariance",
100   "APosterioriStandardDeviations",
101   "APosterioriVariances",
102   "BMA",
103   "CostFunctionJ",
104   "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
105   "CostFunctionJb",
106   "CostFunctionJbAtCurrentOptimum",
107   "CostFunctionJo",
108   "CostFunctionJoAtCurrentOptimum",
109   "CurrentOptimum",
110   "CurrentState",
111   "CurrentStepNumber",
112   "ForecastState",
113   "Innovation",
114   "InnovationAtCurrentAnalysis",
115   "MahalanobisConsistency",
116   "OMA",
117   "OMB",
118   "SampledStateForQuantiles",
119   "SigmaBck2",
120   "SigmaObs2",
121   "SimulatedObservationAtBackground",
122   "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
123   "SimulatedObservationAtCurrentState",
124   "SimulatedObservationAtOptimum",
125   "SimulationQuantiles",
126   ].
127
128   Exemple :
129   ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "CurrentState"]}``
130
131 .. ------------------------------------ ..
132 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
133
134 .. include:: snippets/Analysis.rst
135
136 .. ------------------------------------ ..
137 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
138
139 .. include:: snippets/Analysis.rst
140
141 .. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
142
143 .. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
144
145 .. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
146
147 .. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
148
149 .. include:: snippets/BMA.rst
150
151 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
152
153 .. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
154
155 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
156
157 .. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
158
159 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
160
161 .. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
162
163 .. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
164
165 .. include:: snippets/CurrentState.rst
166
167 .. include:: snippets/CurrentStepNumber.rst
168
169 .. include:: snippets/ForecastState.rst
170
171 .. include:: snippets/Innovation.rst
172
173 .. include:: snippets/InnovationAtCurrentAnalysis.rst
174
175 .. include:: snippets/MahalanobisConsistency.rst
176
177 .. include:: snippets/OMA.rst
178
179 .. include:: snippets/OMB.rst
180
181 .. include:: snippets/SampledStateForQuantiles.rst
182
183 .. include:: snippets/SigmaBck2.rst
184
185 .. include:: snippets/SigmaObs2.rst
186
187 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
188
189 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentOptimum.rst
190
191 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
192
193 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
194
195 .. include:: snippets/SimulationQuantiles.rst
196
197 .. ------------------------------------ ..
198 .. include:: snippets/Header2Algo09.rst
199
200 .. include:: scripts/simple_ExtendedBlue.rst
201
202 .. literalinclude:: scripts/simple_ExtendedBlue.py
203
204 .. include:: snippets/Header2Algo10.rst
205
206 .. literalinclude:: scripts/simple_ExtendedBlue.res
207
208 .. ------------------------------------ ..
209 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
210
211 - :ref:`section_ref_algorithm_Blue`
212 - :ref:`section_ref_algorithm_3DVAR`
213 - :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`