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This file is part of SALOME ADAO module.
d'observation à l'aide de l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
En cas de non-linéarité, même peu marquée, on lui préférera
-l':ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter` ou
-l':ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`.
+l':ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`, ou
+l':ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` et
+l':ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter` qui sont plus puissants.
Commandes requises et optionnelles
++++++++++++++++++++++++++++++++++
-.. index:: single: AlgorithmParameters
-.. index:: single: Background
-.. index:: single: BackgroundError
-.. index:: single: Observation
-.. index:: single: ObservationError
-.. index:: single: ObservationOperator
-.. index:: single: EstimationOf
-.. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
-
Les commandes requises générales, disponibles dans l'interface en édition, sont
les suivantes:
- Background
- *Commande obligatoire*. Elle définit le vecteur d'ébauche ou
- d'initialisation, noté précédemment :math:`\mathbf{x}^b`. Sa valeur est
- définie comme un objet de type "*Vector*" ou de type "*VectorSerie*".
-
- BackgroundError
- *Commande obligatoire*. Elle définit la matrice de covariance des erreurs
- d'ébauche, notée précédemment :math:`\mathbf{B}`. Sa valeur est définie
- comme un objet de type "*Matrix*", de type "*ScalarSparseMatrix*", ou de
- type "*DiagonalSparseMatrix*".
-
- Observation
- *Commande obligatoire*. Elle définit le vecteur d'observation utilisé en
- assimilation de données ou en optimisation, et noté précédemment
- :math:`\mathbf{y}^o`. Sa valeur est définie comme un objet de type "*Vector*"
- ou de type "*VectorSerie*".
-
- ObservationError
- *Commande obligatoire*. Elle définit la matrice de covariance des erreurs
- d'ébauche, notée précédemment :math:`\mathbf{R}`. Sa valeur est définie
- comme un objet de type "*Matrix*", de type "*ScalarSparseMatrix*", ou de
- type "*DiagonalSparseMatrix*".
-
- ObservationOperator
- *Commande obligatoire*. Elle indique l'opérateur d'observation, noté
- précédemment :math:`H`, qui transforme les paramètres d'entrée
- :math:`\mathbf{x}` en résultats :math:`\mathbf{y}` qui sont à comparer aux
- observations :math:`\mathbf{y}^o`. Sa valeur est définie comme un objet de
- type "*Function*" ou de type "*Matrix*". Dans le cas du type "*Function*",
- différentes formes fonctionnelles peuvent être utilisées, comme décrit dans
- la section :ref:`section_ref_operator_requirements`. Si un contrôle
- :math:`U` est inclus dans le modèle d'observation, l'opérateur doit être
- appliqué à une paire :math:`(X,U)`.
+ .. include:: snippets/Background.rst
+
+ .. include:: snippets/BackgroundError.rst
+
+ .. include:: snippets/EvolutionError.rst
+
+ .. include:: snippets/EvolutionModel.rst
+
+ .. include:: snippets/Observation.rst
+
+ .. include:: snippets/ObservationError.rst
+
+ .. include:: snippets/ObservationOperator.rst
Les commandes optionnelles générales, disponibles dans l'interface en édition,
sont indiquées dans la :ref:`section_ref_assimilation_keywords`. De plus, les
Les options de l'algorithme sont les suivantes:
- EstimationOf
- Cette clé permet de choisir le type d'estimation à réaliser. Cela peut être
- soit une estimation de l'état, avec la valeur "State", ou une estimation de
- paramètres, avec la valeur "Parameters". Le choix par défaut est "State".
-
- Exemple : ``{"EstimationOf":"Parameters"}``
+ .. include:: snippets/EstimationOf.rst
StoreSupplementaryCalculations
+ .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
+
Cette liste indique les noms des variables supplémentaires qui peuvent être
disponibles à la fin de l'algorithme. Cela implique potentiellement des
calculs ou du stockage coûteux. La valeur par défaut est une liste vide,
Les sorties non conditionnelles de l'algorithme sont les suivantes:
- Analysis
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un état optimal :math:`\mathbf{x}*`
- en optimisation ou une analyse :math:`\mathbf{x}^a` en assimilation de
- données.
-
- Exemple : ``Xa = ADD.get("Analysis")[-1]``
+ .. include:: snippets/Analysis.rst
Les sorties conditionnelles de l'algorithme sont les suivantes:
- APosterioriCorrelations
- *Liste de matrices*. Chaque élément est une matrice de corrélation des
- erreurs *a posteriori* de l'état optimal.
-
- Exemple : ``C = ADD.get("APosterioriCorrelations")[-1]``
-
- APosterioriCovariance
- *Liste de matrices*. Chaque élément est une matrice :math:`\mathbf{A}*` de
- covariances des erreurs *a posteriori* de l'état optimal.
-
- Exemple : ``A = ADD.get("APosterioriCovariance")[-1]``
-
- APosterioriStandardDeviations
- *Liste de matrices*. Chaque élément est une matrice d'écart-types des
- erreurs *a posteriori* de l'état optimal.
-
- Exemple : ``E = ADD.get("APosterioriStandardDeviations")[-1]``
-
- APosterioriVariances
- *Liste de matrices*. Chaque élément est une matrice de variances des erreurs
- *a posteriori* de l'état optimal.
-
- Exemple : ``V = ADD.get("APosterioriVariances")[-1]``
-
- BMA
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
- l'ébauche et l'état optimal.
-
- Exemple : ``bma = ADD.get("BMA")[-1]``
-
- CostFunctionJ
- *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
- :math:`J`.
+ .. include:: snippets/APosterioriCorrelations.rst
- Exemple : ``J = ADD.get("CostFunctionJ")[:]``
+ .. include:: snippets/APosterioriCovariance.rst
- CostFunctionJb
- *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
- :math:`J^b`, c'est-à-dire de la partie écart à l'ébauche.
+ .. include:: snippets/APosterioriStandardDeviations.rst
- Exemple : ``Jb = ADD.get("CostFunctionJb")[:]``
+ .. include:: snippets/APosterioriVariances.rst
- CostFunctionJo
- *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
- :math:`J^o`, c'est-à-dire de la partie écart à l'observation.
+ .. include:: snippets/BMA.rst
- Exemple : ``Jo = ADD.get("CostFunctionJo")[:]``
+ .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
- CurrentState
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'état courant utilisé
- au cours du déroulement de l'algorithme d'optimisation.
+ .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
- Exemple : ``Xs = ADD.get("CurrentState")[:]``
+ .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
- Innovation
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'innovation, qui est
- en statique l'écart de l'optimum à l'ébauche, et en dynamique l'incrément
- d'évolution.
+ .. include:: snippets/CurrentState.rst
- Exemple : ``d = ADD.get("Innovation")[-1]``
+ .. include:: snippets/Innovation.rst
Voir aussi
++++++++++
Références vers d'autres sections :
- :ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`
+ - :ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter`
- :ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter`
