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+ Copyright (C) 2008-2018 EDF R&D
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+ This file is part of SALOME ADAO module.
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+ License as published by the Free Software Foundation; either
+ version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
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+ but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+ MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU
+ Lesser General Public License for more details.
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+ You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
+ License along with this library; if not, write to the Free Software
+ Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
+
+ See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
+
+ Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
+
.. _section_glossary:
Glossaire
:sorted:
cas
- Un cas ADAO est défini par un jeu de données et de choix, rassemblés par
- l'intermédiaire de l'interface utilisateur du module. Les données sont les
- mesures physiques qui doivent être techniquement disponibles avant ou
- pendant l'exécution du cas. Le (ou les) code(s) de simulation et la
- méthode d'assimilation de données ou d'optimisation, ainsi que leurs
- paramètres, doivent être choisis, ils définissent les propriétés
- d'exécution du cas.
-
- itération
- Une itération a lieu lorsque l'on utilise des méthodes d'optimisation
- itératives (par exemple le 3DVAR), et c'est entièrement caché à
- l'intérieur du noeud principal de type YACS OptimizerLoop nommé
- "*compute_bloc*". Néanmoins, l'utilisateur peut observer le processus
- itératif à l'aide de la fenêtre "*YACS Container Log*", qui est mise à
- jour au fur et à mesure du déroulement du calcul, et en utilisant des
- "*Observers*" attachés à des variables de calcul.
+ Un cas ADAO est défini par un jeu de données et de choix, rassemblés par
+ l'intermédiaire de l'interface utilisateur du module. Les données sont les
+ mesures physiques qui doivent être techniquement disponibles avant ou
+ pendant l'exécution du cas. Le (ou les) code(s) de simulation et la
+ méthode d'assimilation de données ou d'optimisation, ainsi que leurs
+ paramètres, doivent être choisis, ils définissent les propriétés
+ d'exécution du cas.
+
+ itération
+ Une itération a lieu lorsque l'on utilise des méthodes d'optimisation
+ itératives (par exemple le 3DVAR), et c'est entièrement caché à
+ l'intérieur du noeud principal de type YACS OptimizerLoop nommé
+ "*compute_bloc*". Néanmoins, l'utilisateur peut observer le processus
+ itératif à l'aide de la fenêtre "*YACS Container Log*", qui est mise à
+ jour au fur et à mesure du déroulement du calcul, et en utilisant des
+ "*Observers*" attachés à des variables de calcul.
APosterioriCovariance
- Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
+ Mot-clé indiquant la matrice de covariance des erreurs *a posteriori*
d'analyse.
+ APosterioriCorrelations
+ Mot-clé indiquant la matrice de corrélation des erreurs *a posteriori*
+ d'analyse.
+
+ APosterioriVariances
+ Mot-clé indiquant la matrice diagonale des variances des erreurs *a
+ posteriori* d'analyse.
+
+ APosterioriStandardDeviations
+ Mot-clé indiquant la matrice diagonale des écarts-types des erreurs *a
+ posteriori* d'analyse.
+
BMA (Background minus Analysis)
- Différence entre l'état d'ébauche et l'état optimal estimé, notée
+ Différence entre l'état d'ébauche et l'état optimal estimé, notée
:math:`\mathbf{x}^b - \mathbf{x}^a`.
OMA (Observation minus Analysis)
- Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
- sur l'état optimal estimé, l'analyse, filtré pour être compatible avec les
- observations, notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
+ Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
+ sur l'état optimal estimé, l'analyse, filtré pour être compatible avec les
+ observations, notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^a`.
OMB (Observation minus Background)
- Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
- sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations,
- notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
+ Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
+ sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations,
+ notée :math:`\mathbf{y}^o - \mathbf{H}\mathbf{x}^b`.
SigmaBck2
- Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
- consistance de la partie due à l'ébauche dans l'estimation optimale d'état
- par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une "bonne"
- estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
+ Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
+ consistance de la partie due à l'ébauche dans l'estimation optimale d'état
+ par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une "bonne"
+ estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
SigmaObs2
- Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
- consistance de la partie due à l'observation dans l'estimation optimale
- d'état par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une
- "bonne" estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
+ Mot-clé indiquant le paramètre de Desroziers-Ivanov mesurant la
+ consistance de la partie due à l'observation dans l'estimation optimale
+ d'état par assimilation de données. Sa valeur peut être comparée à 1, une
+ "bonne" estimation conduisant à un paramètre "proche" de 1.
MahalanobisConsistency
- Mot-clé indiquant le paramètre de Mahalanobis mesurant la consistance de
- l'estimation optimale d'état par assimilation de données. Sa valeur peut
- être comparée à 1, une "bonne" estimation conduisant à un paramètre
+ Mot-clé indiquant le paramètre de Mahalanobis mesurant la consistance de
+ l'estimation optimale d'état par assimilation de données. Sa valeur peut
+ être comparée à 1, une "bonne" estimation conduisant à un paramètre
"proche" de 1.
analyse
- L'état optimal estimé par une procédure d'assimilation de données ou
+ L'état optimal estimé par une procédure d'assimilation de données ou
d'optimisation.
background
- C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
-
- ébauche
- C'est l'état du système connu *a priori*, qui n'est pas optimal, et qui
- est utilisé comme une estimation grossière, ou "la meilleure connue",
+ C'est le terme anglais pour désigner l'ébauche.
+
+ ébauche
+ C'est l'état du système connu *a priori*, qui n'est pas optimal, et qui
+ est utilisé comme une estimation grossière, ou "la meilleure connue",
avant une estimation optimale.
innovation
- Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
- sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations.
- C'est similaire à OMB dans les cas statiques.
+ Différence entre les observations et le résultat de la simulation basée
+ sur l'état d'ébauche, filtré pour être compatible avec les observations.
+ C'est similaire à OMB dans les cas statiques.
CostFunctionJ
- Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
+ Mot-clé indiquant la fonction de minimisation, notée :math:`J`.
CostFunctionJo
- Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
- minimisation, notée :math:`J^o`.
+ Mot-clé indiquant la partie due aux observations dans la fonction de
+ minimisation, notée :math:`J^o`.
CostFunctionJb
- Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
- minimisation, notée :math:`J^b`.
+ Mot-clé indiquant la partie due à l'ébauche dans la fonction de
+ minimisation, notée :math:`J^b`.
+
+ CurrentState
+ Mot-clé indiquant l'état courant utilisé au cours du déroulement d'un
+ algorithme d'optimisation.
