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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 .. _section_ref_output_variables:
26 Variables et informations disponibles en sortie
27 -----------------------------------------------
29 Comment obtenir les informations disponibles en sortie
30 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
32 .. index:: single: UserPostAnalysis
33 .. index:: single: algoResults
34 .. index:: single: getResults
35 .. index:: single: get
36 .. index:: single: ADD
38 En sortie, après exécution d'une assimilation de données, d'une optimisation
39 ou d'une vérification, on dispose de variables et d'informations issues du
40 calcul. L'obtention de ces informations se fait ensuite de manière standardisée
41 à l'aide de l'étape de post-processing du calcul.
43 L'étape est aisément identifiée par l'utilisateur dans son cas ADAO de
44 définition (par la mot-clé "*UserPostAnalysis*") ou dans son schéma YACS
45 d'exécution (par des noeuds ou blocs situés après le bloc de calcul, et reliés
46 graphiquement au port de sortie "*algoResults*" du bloc de calcul):
48 #. Dans le cas où l'utilisateur définit le post-processing dans son cas ADAO, il utilise un fichier script externe ou des commandes dans le champ de type "*String*" ou "*Template*". Le script qu'il fournit dispose d'une variable fixe "*ADD*" dans l'espace de noms.
49 #. Dans le cas où l'utilisateur définit le post-processing dans son schéma YACS par un noeud Python situé après le bloc de calcul, il doit ajouter un port d'entrée de type "*pyobj*" nommé par exemple "*Study*", relié graphiquement au port de sortie "*algoResults*" du bloc de calcul. Le noeud Python de post-processing doit ensuite débuter par ``ADD = Study.getResults()``.
51 Des patrons (ou "templates") sont donnés ci-après en
52 :ref:`subsection_r_o_v_Template`. Dans tous les cas, le post-processing de
53 l'utilisateur dispose dans l'espace de noms d'une variable dont le nom est
54 "*ADD*", et dont l'unique méthode utilisable est nommée ``get``. Les arguments
55 de cette méthode sont un nom d'information de sortie, comme décrit dans
56 l':ref:`subsection_r_o_v_Inventaire`.
58 Par exemple, pour avoir l'état optimal après un calcul d'assimilation de données
59 ou d'optimisation, on utilise l'appel suivant::
63 Cet appel renvoie une liste de valeurs de la notion demandée (ou, dans le cas
64 de variables d'entrées qui ne sont par nature qu'en un unique exemplaire, la
65 valeur elle-même). On peut alors demander un élément particulier de la liste par
66 les commandes standards de liste (en particulier ``[-1]`` pour le dernier, et
67 ``[:]`` pour tous les éléments).
69 .. _subsection_r_o_v_Template:
71 Exemples de scripts Python pour obtenir ou traiter les sorties
72 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
74 .. index:: single: Template
75 .. index:: single: AnalysisPrinter
76 .. index:: single: AnalysisSaver
77 .. index:: single: AnalysisPrinterAndSaver
79 Ces exemples présentent des commandes ou scripts Python qui permettent d'obtenir
80 ou de traiter les sorties d'une exécution d'algorithme. Pour aider l'utilisateur,
81 ils sont directement disponibles dans l'interface, à la construction du cas ADAO
82 dans EFICAS, dans les champs de type "*Template*". De manière équivalente, ces
83 commandes peuvent être contenues dans un script utilisateur externe (et insérées
84 dans le cas ADAO par l'entrée de type "*Script*") ou contenues dans une chaîne
85 de caractères, y compris les retour à la ligne (et insérées dans le cas ADAO par
86 l'entrée de type "*String*"). De nombreuses variantes peuvent être imaginées à
87 partir de ces exemples simples, l'objectif étant surtout d'aider l'utilisateur à
88 effectuer le traitement exact dont il a besoin en sortie.
90 Le premier exemple (appelé "*AnalysisPrinter*" dans les entrées de type
91 "*Template*") consiste à afficher, dans la sortie standard d'exécution, la
92 valeur de l'analyse ou de l'état optimal, noté :math:`\mathbf{x}^a` dans la
93 partie :ref:`section_theory`. Cela se réalise par les commandes::
96 xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
99 La fonction ``numpy.ravel`` assure simplement que la variable ``xa`` contienne
100 un vrai vecteur unidimensionnel, quels que soient les choix informatiques
103 Un second exemple (appelé "*AnalysisSaver*" dans les entrées de type
104 "*Template*") consiste à enregistrer sur fichier la valeur de l'analyse ou de
105 l'état optimal :math:`\mathbf{x}^a`. Cela se réalise par les commandes::
108 xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
109 f='/tmp/analysis.txt'
110 print 'Analysis saved in "%s"'%f
113 Le fichier d'enregistrement choisi est un fichier texte ``/tmp/analysis.txt``.
115 Il est aisé de combiner ces deux exemples pour en construire un troisième
116 (appelé "*AnalysisPrinterAndSaver*" dans les entrées de type "*Template*"). Il
117 consiste à simultanément afficher dans la sortie standard d'exécution et à
118 enregistrer sur fichier la valeur de :math:`\mathbf{x}^a`. Cela se réalise par
122 xa=numpy.ravel(ADD.get('Analysis')[-1])
124 f='/tmp/analysis.txt'
125 print 'Analysis saved in "%s"'%f
128 Pour faciliter l'extension de ces exemples selon les besoins utilisateurs, on
129 rappelle que l'ensemble des fonctions de SALOME sont disponibles au même niveau
130 que ces commandes. L'utilisateur peut en particulier requérir des actions de
131 représentation graphique avec le module PARAVIS [#]_ ou d'autres modules, des
132 actions de calcul pilotés par YACS [#]_ ou un autre module, etc.
134 D'autres exemples d'utilisation sont aussi donnés en :ref:`section_u_step4` de
135 la partie :ref:`section_using`, ou en partie :ref:`section_examples`.
137 Conditionnalité des informations disponibles en sortie
138 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
140 .. index:: single: StoreInternalVariables
141 .. index:: single: AlgorithmParameters
142 .. index:: single: Stored
144 La disponibilité des informations après le calcul est conditionnée par le fait
145 qu'elles aient été calculées ou demandées.
147 Chaque algorithme ne fournit pas obligatoirement les mêmes informations, et
148 n'utilise par exemple pas nécessairement les mêmes quantités intermédiaires. Il
149 y a donc des informations toujours présentes comme l'état optimal résultant du
150 calcul. Les autres informations ne sont présentes que pour certains algorithmes
151 et/ou que si elles ont été réclamées avant l'exécution du calcul.
153 On rappelle que l'utilisateur peut réclamer des informations supplémentaires
154 lors de l'établissement de son cas ADAO, en utilisant l'option
155 "*StoreInternalVariables*" de chaque algorithme à travers la commande
156 optionnelle "*AlgorithmParameters*" du cas ADAO. On se reportera à la
157 :ref:`section_ref_options_AlgorithmParameters` pour le bon usage de cette
158 commande, et à la description de chaque algorithme pour les informations
159 disponibles par algorithme. On peut aussi demander à conserver certaines
160 informations en entrée en changeant le booléen "*Stored*" qui lui est associé
161 dans l'édition du cas ADAO.
163 .. _subsection_r_o_v_Inventaire:
165 Inventaire des informations potentiellement disponibles en sortie
166 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
168 L'ensemble des informations potentiellement disponibles en sortie est indiqué
169 ici indépendamment des algorithmes, pour inventaire.
171 L'état optimal est une information qui est toujours naturellement disponible
172 après un calcul d'assimilation de données ou d'optimisation. Il désigné par le
176 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un état optimal :math:`\mathbf{x}*`
177 en optimisation ou une analyse :math:`\mathbf{x}^a` en assimilation de
180 Exemple : ``Xa = ADD.get("Analysis")[-1]``
182 Les variables suivantes sont des variables d'entrée. Elles sont mises à
183 disposition de l'utilisateur en sortie pour faciliter l'écriture des procédures
184 de post-processing, et sont conditionnées par une demande utilisateur à l'aide
185 d'un booléen "*Stored*" en entrée.
188 *Vecteur*, dont la disponibilité est conditionnée par "*Stored*" en entrée.
189 C'est le vecteur d'ébauche :math:`\mathbf{x}^b`.
191 Exemple : ``Xb = ADD.get("Background")``
194 *Matrice*, dont la disponibilité est conditionnée par "*Stored*" en entrée.
195 C'est la matrice :math:`\mathbf{B}` de covariances des erreurs *a priori*
198 Exemple : ``B = ADD.get("BackgroundError")``
201 *Matrice*, dont la disponibilité est conditionnée par "*Stored*" en entrée.
202 C'est la matrice :math:`\mathbf{M}` de covariances des erreurs *a priori*
205 Exemple : ``M = ADD.get("EvolutionError")``
208 *Vecteur*, dont la disponibilité est conditionnée par "*Stored*" en entrée.
209 C'est le vecteur d'observation :math:`\mathbf{y}^o`.
211 Exemple : ``Yo = ADD.get("Observation")``
214 *Matrice*, dont la disponibilité est conditionnée par "*Stored*" en entrée.
215 C'est la matrice :math:`\mathbf{R}` de covariances des erreurs *a priori*
218 Exemple : ``R = ADD.get("ObservationError")``
220 Toutes les autres informations sont conditionnées par l'algorithme et/ou par la
221 demande utilisateur de disponibilité. Ce sont les suivantes, par ordre
224 APosterioriCovariance
225 *Liste de matrices*. Chaque élément est une matrice :math:`\mathbf{A}*` de
226 covariances des erreurs *a posteriori* de l'état optimal.
228 Exemple : ``A = ADD.get("APosterioriCovariance")[-1]``
231 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
232 l'ébauche et l'état optimal.
234 Exemple : ``bma = ADD.get("BMA")[-1]``
237 *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
240 Exemple : ``J = ADD.get("CostFunctionJ")[:]``
243 *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
244 :math:`J^b`, c'est-à-dire de la partie écart à l'ébauche.
246 Exemple : ``Jb = ADD.get("CostFunctionJb")[:]``
249 *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
250 :math:`J^o`, c'est-à-dire de la partie écart à l'observation.
252 Exemple : ``Jo = ADD.get("CostFunctionJo")[:]``
255 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'état courant utilisé
256 au cours du déroulement de l'algorithme d'optimisation.
258 Exemple : ``Xs = ADD.get("CurrentState")[:]``
261 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'innovation, qui est
262 en statique l'écart de l'optimum à l'ébauche, et en dynamique l'incrément
265 Exemple : ``d = ADD.get("Innovation")[-1]``
267 MahalanobisConsistency
268 *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de l'indicateur de
269 qualité de Mahalanobis.
271 Exemple : ``m = ADD.get("MahalanobisConsistency")[-1]``
274 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'état observé,
275 c'est-à-dire dans l'espace des observations.
277 Exemple : ``Ys = ADD.get("ObservedState")[-1]``
280 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
281 l'observation et l'état optimal dans l'espace des observations.
283 Exemple : ``oma = ADD.get("OMA")[-1]``
286 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
287 l'observation et l'état d'ébauche dans l'espace des observations.
289 Exemple : ``omb = ADD.get("OMB")[-1]``
292 *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de l'indicateur de
293 qualité :math:`(\sigma^b)^2` de la partie ébauche.
295 Exemple : ``sb2 = ADD.get("SigmaBck")[-1]``
298 *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de l'indicateur de
299 qualité :math:`(\sigma^o)^2` de la partie observation.
301 Exemple : ``so2 = ADD.get("SigmaObs")[-1]``
303 SimulatedObservationAtBackground
304 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'observation simulé à
305 partir de l'ébauche :math:`\mathbf{x}^b`.
307 Exemple : ``hxb = ADD.get("SimulatedObservationAtBackground")[-1]``
309 SimulatedObservationAtOptimum
310 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'observation simulé à
311 partir de l'analyse ou de l'état optimal :math:`\mathbf{x}^a`.
313 Exemple : ``hxa = ADD.get("SimulatedObservationAtOptimum")[-1]``
316 *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur correspondant à l'état
317 observé qui réalise le quantile demandé, dans le même ordre que les
318 quantiles requis par l'utilisateur.
320 Exemple : ``sQuantiles = ADD.get("SimulationQuantiles")[:]``
322 .. [#] Pour de plus amples informations sur PARAVIS, voir le *module PARAVIS* et son aide intégrée disponible dans le menu principal *Aide* de l'environnement SALOME.
324 .. [#] Pour de plus amples informations sur YACS, voir le *module YACS* et son aide intégrée disponible dans le menu principal *Aide* de l'environnement SALOME.
