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This file is part of SALOME ADAO module.
Commandes requises et optionnelles
++++++++++++++++++++++++++++++++++
-.. index:: single: AlgorithmParameters
-.. index:: single: Background
-.. index:: single: Observation
-.. index:: single: ObservationError
-.. index:: single: ObservationOperator
-.. index:: single: Minimizer
-.. index:: single: Bounds
-.. index:: single: MaximumNumberOfSteps
-.. index:: single: CostDecrementTolerance
-.. index:: single: ProjectedGradientTolerance
-.. index:: single: GradientNormTolerance
-.. 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*".
-
- 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/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:
Minimizer
+ .. index:: single: Minimizer
+
Cette clé permet de changer le minimiseur pour l'optimiseur. Le choix par
défaut est "LBFGSB", et les choix possibles sont "LBFGSB" (minimisation non
linéaire sous contraintes, voir [Byrd95]_, [Morales11]_ et [Zhu97]_), "TNC"
(minimisation non linéaire de type Levenberg-Marquard). Il est fortement
conseillé de conserver la valeur par défaut.
- Exemple : ``{"Minimizer":"LBFGSB"}``
-
- Bounds
- Cette clé permet de définir des bornes supérieure et inférieure pour chaque
- variable d'état optimisée. Les bornes doivent être données par une liste de
- liste de paires de bornes inférieure/supérieure pour chaque variable, avec
- une valeur ``None`` chaque fois qu'il n'y a pas de borne. Les bornes
- peuvent toujours être spécifiées, mais seuls les optimiseurs sous
- contraintes les prennent en compte.
+ Exemple :
+ ``{"Minimizer":"LBFGSB"}``
- Exemple : ``{"Bounds":[[2.,5.],[1.e-2,10.],[-30.,None],[None,None]]}``
+ .. include:: snippets/BoundsWithNone.rst
- MaximumNumberOfSteps
- Cette clé indique le nombre maximum d'itérations possibles en optimisation
- itérative. Le défaut est 15000, qui est très similaire à une absence de
- limite sur les itérations. Il est ainsi recommandé d'adapter ce paramètre
- aux besoins pour des problèmes réels. Pour certains optimiseurs, le nombre
- de pas effectif d'arrêt peut être légèrement différent de la limite à cause
- d'exigences de contrôle interne de l'algorithme.
+ .. include:: snippets/MaximumNumberOfSteps.rst
- Exemple : ``{"MaximumNumberOfSteps":100}``
+ .. include:: snippets/CostDecrementTolerance.rst
- CostDecrementTolerance
- Cette clé indique une valeur limite, conduisant à arrêter le processus
- itératif d'optimisation lorsque la fonction coût décroît moins que cette
- tolérance au dernier pas. Le défaut est de 1.e-7, et il est recommandé
- de l'adapter aux besoins pour des problèmes réels.
+ .. include:: snippets/ProjectedGradientTolerance.rst
- Exemple : ``{"CostDecrementTolerance":1.e-7}``
-
- ProjectedGradientTolerance
- Cette clé indique une valeur limite, conduisant à arrêter le processus
- itératif d'optimisation lorsque toutes les composantes du gradient projeté
- sont en-dessous de cette limite. C'est utilisé uniquement par les
- optimiseurs sous contraintes. Le défaut est -1, qui désigne le défaut
- interne de chaque optimiseur (usuellement 1.e-5), et il n'est pas recommandé
- de le changer.
-
- Exemple : ``{"ProjectedGradientTolerance":-1}``
-
- GradientNormTolerance
- Cette clé indique une valeur limite, conduisant à arrêter le processus
- itératif d'optimisation lorsque la norme du gradient est en dessous de cette
- limite. C'est utilisé uniquement par les optimiseurs sans contraintes. Le
- défaut est 1.e-5 et il n'est pas recommandé de le changer.
-
- Exemple : ``{"GradientNormTolerance":1.e-5}``
+ .. include:: snippets/GradientNormTolerance.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,
"SimulatedObservationAtBackground", "SimulatedObservationAtCurrentState",
"SimulatedObservationAtOptimum", "SimulatedObservationAtCurrentOptimum"].
- Exemple : ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "Innovation"]}``
+ Exemple :
+ ``{"StoreSupplementaryCalculations":["BMA", "Innovation"]}``
*Astuce pour cet algorithme :*
Comme la commande *"BackgroundError"* est requise pour TOUS les algorithmes
- de calcul dans l'interface, vous devez fournir une valeur, malgré le fait
- que cette commande n'est pas requise pour cet algorithme, et ne sera pas
- utilisée. La manière la plus simple est de donner "1" comme un STRING.
+ de calcul dans l'interface graphique, vous devez fournir une valeur, malgré
+ le fait que cette commande n'est pas requise pour cet algorithme, et ne
+ sera pas utilisée. La manière la plus simple est de donner "1" comme un
+ STRING.
Informations et variables disponibles à la fin de l'algorithme
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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.
+ .. include:: snippets/Analysis.rst
- Exemple : ``Xa = ADD.get("Analysis")[-1]``
+ .. include:: snippets/CostFunctionJ.rst
- CostFunctionJ
- *Liste de valeurs*. Chaque élément est une valeur de fonctionnelle d'écart
- :math:`J`.
+ .. include:: snippets/CostFunctionJb.rst
- Exemple : ``J = ADD.get("CostFunctionJ")[:]``
-
- 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.
-
- Exemple : ``Jb = ADD.get("CostFunctionJb")[:]``
-
- 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.
-
- Exemple : ``Jo = ADD.get("CostFunctionJo")[:]``
+ .. include:: snippets/CostFunctionJo.rst
Les sorties conditionnelles de l'algorithme sont les suivantes:
- BMA
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
- l'ébauche et l'état optimal.
-
- Exemple : ``bma = ADD.get("BMA")[-1]``
-
- CurrentState
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'état courant utilisé
- au cours du déroulement de l'algorithme d'optimisation.
-
- Exemple : ``Xs = ADD.get("CurrentState")[:]``
-
- IndexOfOptimum
- *Liste d'entiers*. Chaque élément est l'index d'itération de l'optimum
- obtenu au cours du déroulement de l'algorithme d'optimisation. Ce n'est pas
- nécessairement le numéro de la dernière itération.
-
- Exemple : ``i = ADD.get("IndexOfOptimum")[-1]``
-
- 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.
-
- Exemple : ``d = ADD.get("Innovation")[-1]``
+ .. include:: snippets/BMA.rst
- InnovationAtCurrentState
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'innovation à l'état
- courant.
+ .. include:: snippets/CostFunctionJAtCurrentOptimum.rst
- Exemple : ``ds = ADD.get("InnovationAtCurrentState")[-1]``
+ .. include:: snippets/CostFunctionJbAtCurrentOptimum.rst
- OMA
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
- l'observation et l'état optimal dans l'espace des observations.
+ .. include:: snippets/CostFunctionJoAtCurrentOptimum.rst
- Exemple : ``oma = ADD.get("OMA")[-1]``
+ .. include:: snippets/CurrentOptimum.rst
- OMB
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'écart entre
- l'observation et l'état d'ébauche dans l'espace des observations.
+ .. include:: snippets/CurrentState.rst
- Exemple : ``omb = ADD.get("OMB")[-1]``
+ .. include:: snippets/IndexOfOptimum.rst
- SimulatedObservationAtBackground
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'observation simulé à
- partir de l'ébauche :math:`\mathbf{x}^b`.
+ .. include:: snippets/Innovation.rst
- Exemple : ``hxb = ADD.get("SimulatedObservationAtBackground")[-1]``
+ .. include:: snippets/InnovationAtCurrentState.rst
- SimulatedObservationAtCurrentOptimum
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'observation simulé à
- partir de l'état optimal au pas de temps courant au cours du déroulement de
- l'algorithme d'optimisation, c'est-à-dire dans l'espace des observations.
+ .. include:: snippets/OMA.rst
- Exemple : ``hxo = ADD.get("SimulatedObservationAtCurrentOptimum")[-1]``
+ .. include:: snippets/OMB.rst
- SimulatedObservationAtCurrentState
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'observation simulé à
- partir de l'état courant, c'est-à-dire dans l'espace des observations.
+ .. include:: snippets/SimulatedObservationAtBackground.rst
- Exemple : ``hxs = ADD.get("SimulatedObservationAtCurrentState")[-1]``
+ .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentOptimum.rst
- SimulatedObservationAtOptimum
- *Liste de vecteurs*. Chaque élément est un vecteur d'observation simulé à
- partir de l'analyse ou de l'état optimal :math:`\mathbf{x}^a`.
+ .. include:: snippets/SimulatedObservationAtCurrentState.rst
- Exemple : ``hxa = ADD.get("SimulatedObservationAtOptimum")[-1]``
+ .. include:: snippets/SimulatedObservationAtOptimum.rst
Voir aussi
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