doc/fr/ref_algorithm_ExtendedBlue.rst

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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 .. 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`. Si l'opérateur d'observation est
  38 explicitement linéaire, l'algorithme est équivalent à celui du
  39 :ref:`section_ref_algorithm_Blue`. On peut vérifier la linéarité de l'opérateur
  40 d'observation à l'aide d'un :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
  41
  42 En non-linéaire, ses résultats se rapprochent d'un
  43 :ref:`section_ref_algorithm_3DVAR`, sans lui être entièrement équivalent.
  44
  45 Cet algorithme d'optimisation mono-objectif est naturellement écrit pour une
  46 estimation unique, sans notion dynamique ou itérative (il n'y a donc pas besoin
  47 dans ce cas d'opérateur d'évolution incrémentale, ni de covariance d'erreurs
  48 d'évolution). Dans ADAO, il peut aussi être utilisé sur une succession
  49 d'observations, plaçant alors l'estimation dans un cadre récursif en partie
  50 similaire à un :ref:`section_ref_algorithm_KalmanFilter`. Une estimation
  51 standard est effectuée à chaque pas d'observation sur l'état prévu par le
  52 modèle d'évolution incrémentale, sachant que la covariance d'erreur d'état
  53 reste la covariance d'ébauche initialement fournie par l'utilisateur. Pour être
  54 explicite, contrairement aux filtres de type Kalman, la covariance d'erreurs
  55 sur les états n'est pas remise à jour.
  56
  57 .. ------------------------------------ ..
  58 .. include:: snippets/Header2Algo12.rst
  59
  60 .. include:: snippets/FeaturePropLocalOptimization.rst
  61
  62 .. include:: snippets/FeaturePropDerivativeNeeded.rst
  63
  64 .. include:: snippets/FeaturePropParallelDerivativesOnly.rst
  65
  66 .. include:: snippets/FeaturePropConvergenceOnStatic.rst
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  68 .. ------------------------------------ ..
  69 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
  70
  71 .. include:: snippets/Background.rst
  72
  73 .. include:: snippets/BackgroundError.rst
  74
  75 .. include:: snippets/Observation.rst
  76
  77 .. include:: snippets/ObservationError.rst
  78
  79 .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
  80
  81 .. ------------------------------------ ..
  82 .. include:: snippets/Header2Algo03AdOp.rst
  83
  84 .. include:: snippets/EstimationOf_Parameters.rst
  85
  86 .. include:: snippets/NumberOfSamplesForQuantiles.rst
  87
  88 .. include:: snippets/Quantiles.rst
  89
  90 .. include:: snippets/SetSeed.rst
  91
  92 .. include:: snippets/SimulationForQuantiles.rst
  93
  94 .. include:: snippets/StateBoundsForQuantilesWithNone.rst
  95
  96 StoreSupplementaryCalculations
  97   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
  98
  99   *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
 100   qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
 101   l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
 102   disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
 103   La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
 104   calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
 105   noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
 106   (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
 107   de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
 108   "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
 109   "Analysis",
 110   "APosterioriCorrelations",
 111   "APosterioriCovariance",
 112   "APosterioriStandardDeviations",
 113   "APosterioriVariances",
 114   "BMA",
 115   "CostFunctionJ",
 116   "CostFunctionJAtCurrentOptimum",
 117   "CostFunctionJb",
 118   "CostFunctionJbAtCurrentOptimum",
 119   "CostFunctionJo",
 120   "CostFunctionJoAtCurrentOptimum",
 121   "CurrentOptimum",
 122   "CurrentState",
 123   "CurrentStepNumber",
 124   "ForecastState",
 125   "Innovation",
 126   "InnovationAtCurrentAnalysis",
 127   "MahalanobisConsistency",
 128   "OMA",
 129   "OMB",
 130   "SampledStateForQuantiles",
 131   "SigmaBck2",
 132   "SigmaObs2",
 133   "SimulatedObservationAtBackground",
 134   "SimulatedObservationAtCurrentOptimum",
 135   "SimulatedObservationAtCurrentState",
 136   "SimulatedObservationAtOptimum",
 137   "SimulationQuantiles",
 138   ].
 139
 140   Exemple :
 141   ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
 142
 143 .. ------------------------------------ ..
 144 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
 145
 146 .. include:: snippets/Analysis.rst
 147
 148 .. ------------------------------------ ..
 149 .. include:: snippets/Header2Algo05.rst
 150
 151 .. include:: snippets/Analysis.rst
 152
 153 .. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
 154
 155 .. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
 156
 157 .. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
 158
 159 .. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
 160
 161 .. include:: snippets/BMA.rst
 162
 163 .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
 164
 165 .. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
 166
 167 .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
 168
 169 .. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
 170
 171 .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
 172
 173 .. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
 174
 175 .. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
 176
 177 .. include:: snippets/CurrentState.rst
 178
 179 .. include:: snippets/CurrentStepNumber.rst
 180
 181 .. include:: snippets/ForecastState.rst
 182
 183 .. include:: snippets/Innovation.rst
 184
 185 .. include:: snippets/InnovationAtCurrentAnalysis.rst
 186
 187 .. include:: snippets/MahalanobisConsistency.rst
 188
 189 .. include:: snippets/OMA.rst
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 191 .. include:: snippets/OMB.rst
 192
 193 .. include:: snippets/SampledStateForQuantiles.rst
 194
 195 .. include:: snippets/SigmaBck2.rst
 196
 197 .. include:: snippets/SigmaObs2.rst
 198
 199 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
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 201 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentOptimum.rst
 202
 203 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
 204
 205 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
 206
 207 .. include:: snippets/SimulationQuantiles.rst
 208
 209 .. ------------------------------------ ..
 210 .. _section_ref_algorithm_ExtendedBlue_examples:
 211
 212 .. include:: snippets/Header2Algo09.rst
 213
 214 .. include:: scripts/simple_ExtendedBlue.rst
 215
 216 .. literalinclude:: scripts/simple_ExtendedBlue.py
 217
 218 .. include:: snippets/Header2Algo10.rst
 219
 220 .. literalinclude:: scripts/simple_ExtendedBlue.res
 221     :language: none
 222
 223 .. ------------------------------------ ..
 224 .. include:: snippets/Header2Algo06.rst
 225
 226 - :ref:`section_ref_algorithm_Blue`
 227 - :ref:`section_ref_algorithm_3DVAR`
 228 - :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`