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Code and documentation update for ControledFunctionTest
[modules/adao.git] / doc / fr / ref_algorithm_KalmanFilter.rst
index 408c158404051604168d08362f8be43aa52ffc2d..c513b4bf043f1bef43a84ec1c34f5cb6d1f19a97 100644 (file)
@@ -1,5 +1,5 @@
 ..
-   Copyright (C) 2008-2021 EDF R&D
+   Copyright (C) 2008-2023 EDF R&D
 
    This file is part of SALOME ADAO module.
 
@@ -31,16 +31,25 @@ Algorithme de calcul "*KalmanFilter*"
 .. include:: snippets/Header2Algo01.rst
 
 Cet algorithme réalise une estimation de l'état d'un système dynamique par un
-filtre de Kalman.
+filtre de Kalman. Sous forme discrète, c'est un estimateur itératif (ou
+récursif) de l'état courant à l'aide de l'état précédent et des observations
+actuelles. Le temps (ou pseudo-temps) entre deux pas est celui qui sépare les
+observations successives. Chaque pas d'itération est composé de deux étapes
+successives dites classiquement de "*prédiction*" puis de "*correction*".
+L'étape de prédiction utilise un opérateur d'évolution incrémentale pour
+établir une estimation de l'état courant à partir de l'état estimé au pas
+précédent. L'étape de correction (ou de *mise à jour*) utilise les observations
+courantes pour améliorer l'estimation en corrigeant l'état prédit.
 
 Il est théoriquement réservé aux cas d'opérateurs d'observation et d'évolution
 incrémentale (processus) linéaires, même s'il fonctionne parfois dans les cas
 "faiblement" non-linéaire. On peut vérifier la linéarité de l'opérateur
-d'observation à l'aide de l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+d'observation à l'aide d'un :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
 
 Conceptuellement, on peut représenter le schéma temporel d'action des
 opérateurs d'évolution et d'observation dans cet algorithme de la manière
-suivante, avec **x** l'état et **P** la covariance d'erreur d'état :
+suivante, avec **x** l'état, **P** la covariance d'erreur d'état, *t* le temps
+itératif discret :
 
   .. _schema_temporel_KF:
   .. image:: images/schema_temporel_KF.png
@@ -49,18 +58,25 @@ suivante, avec **x** l'état et **P** la covariance d'erreur d'état :
   .. centered::
     **Schéma temporel des étapes en assimilation de données par filtre de Kalman**
 
-On remarque qu'il n'y a pas d'analyse effectuée au pas de temps initial
-(numéroté 0 dans l'indexage temporel) car il n'y a pas de prévision à cet
-instant (l'ébauche est stockée comme pseudo-analyse au pas initial). Si les
-observations sont fournies en série par l'utilisateur, la première n'est donc
-pas utilisée.
-
-En cas de non-linéarité, même peu marquée, on lui préférera
-l':ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`, ou
-l':ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` et
-l':ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter` qui sont plus puissants.
-On peut vérifier la linéarité des opérateurs à l'aide de
-l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
+Dans ce schéma, l'analyse **(x,P)** est obtenue à travers la "*correction*" par
+l'observation de la "*prévision*" de l'état précédent. On remarque qu'il n'y a
+pas d'analyse effectuée au pas de temps initial (numéroté 0 dans l'indexage
+temporel) car il n'y a pas de prévision à cet instant (l'ébauche est stockée
+comme pseudo-analyse au pas initial). Si les observations sont fournies en
+série par l'utilisateur, la première n'est donc pas utilisée.
+
+Ce filtre peut aussi être utilisé pour estimer (conjointement ou uniquement)
+des paramètres et non pas l'état, auquel cas ni le temps ni l'évolution n'ont
+plus de signification. Les pas d'itération sont alors liés à l'insertion d'une
+nouvelle observation dans l'estimation récursive. On consultera la section
+:ref:`section_theory_dynamique` pour les concepts de mise en oeuvre.
+
+En cas de non-linéarité des opérateurs, même peu marquée, on lui préférera un
+:ref:`section_ref_algorithm_ExtendedKalmanFilter`, ou un
+:ref:`section_ref_algorithm_EnsembleKalmanFilter` et un
+:ref:`section_ref_algorithm_UnscentedKalmanFilter` qui sont plus stables,
+supportent des bornes sur l'état, etc. On peut vérifier la linéarité des
+opérateurs à l'aide d'un :ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
 
 .. ------------------------------------ ..
 .. include:: snippets/Header2Algo02.rst
@@ -87,13 +103,16 @@ l':ref:`section_ref_algorithm_LinearityTest`.
 StoreSupplementaryCalculations
   .. index:: single: StoreSupplementaryCalculations
 
-  *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires
+  *Liste de noms*. Cette liste indique les noms des variables supplémentaires,
   qui peuvent être disponibles au cours du déroulement ou à la fin de
-  l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Cela
-  implique potentiellement des calculs ou du stockage coûteux. La valeur par
-  défaut est une liste vide, aucune de ces variables n'étant calculée et
-  stockée par défaut sauf les variables inconditionnelles. Les noms possibles
-  sont dans la liste suivante : [
+  l'algorithme, si elles sont initialement demandées par l'utilisateur. Leur
+  disponibilité implique, potentiellement, des calculs ou du stockage coûteux.
+  La valeur par défaut est donc une liste vide, aucune de ces variables n'étant
+  calculée et stockée par défaut (sauf les variables inconditionnelles). Les
+  noms possibles pour les variables supplémentaires sont dans la liste suivante
+  (la description détaillée de chaque variable nommée est donnée dans la suite
+  de cette documentation par algorithme spécifique, dans la sous-partie
+  "*Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme*") : [
   "Analysis",
   "APosterioriCorrelations",
   "APosterioriCovariance",
@@ -106,9 +125,9 @@ StoreSupplementaryCalculations
   "CostFunctionJbAtCurrentOptimum",
   "CostFunctionJo",
   "CostFunctionJoAtCurrentOptimum",
-  "CurrentIterationNumber",
   "CurrentOptimum",
   "CurrentState",
+  "CurrentStepNumber",
   "ForecastCovariance",
   "ForecastState",
   "IndexOfOptimum",
@@ -120,7 +139,7 @@ StoreSupplementaryCalculations
   ].
 
   Exemple :
-  ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "CurrentState"]}``
+  ``{"StoreSupplementaryCalculations":["CurrentState", "Residu"]}``
 
 .. ------------------------------------ ..
 .. include:: snippets/Header2Algo04.rst
@@ -154,12 +173,12 @@ StoreSupplementaryCalculations
 
 .. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
 
-.. include:: snippets/CurrentIterationNumber.rst
-
 .. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
 
 .. include:: snippets/CurrentState.rst
 
+.. include:: snippets/CurrentStepNumber.rst
+
 .. include:: snippets/ForecastCovariance.rst
 
 .. include:: snippets/ForecastState.rst
@@ -177,8 +196,11 @@ StoreSupplementaryCalculations
 .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
 
 .. ------------------------------------ ..
+.. _section_ref_algorithm_KalmanFilter_examples:
+
 .. include:: snippets/Header2Algo09.rst
 
+.. --------- ..
 .. include:: scripts/simple_KalmanFilter1.rst
 
 .. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter1.py
@@ -186,6 +208,7 @@ StoreSupplementaryCalculations
 .. include:: snippets/Header2Algo10.rst
 
 .. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter1.res
+    :language: none
 
 .. include:: snippets/Header2Algo11.rst
 
@@ -199,6 +222,7 @@ StoreSupplementaryCalculations
   :align: center
   :width: 90%
 
+.. --------- ..
 .. include:: scripts/simple_KalmanFilter2.rst
 
 .. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter2.py
@@ -206,6 +230,7 @@ StoreSupplementaryCalculations
 .. include:: snippets/Header2Algo10.rst
 
 .. literalinclude:: scripts/simple_KalmanFilter2.res
+    :language: none
 
 .. include:: snippets/Header2Algo11.rst