- CurrentOptimum : état optimal courant lors d'itérations
- CurrentState : état courant lors d'itérations
- CurrentStepNumber : pas courant d'avancement dans les algorithmes en évolution, à partir de 0
+ - EnsembleOfSimulations : ensemble d'états (sorties, simulations) rangés par colonne dans une matrice
- EnsembleOfSnapshots : ensemble d'états rangés par colonne dans une matrice
+ - EnsembleOfStates : ensemble d'états (entrées, paramètres) rangés par colonne dans une matrice
- ForecastCovariance : covariance de l'état prédit courant lors d'itérations
- ForecastState : état prédit courant lors d'itérations
- GradientOfCostFunctionJ : gradient de la fonction-coût globale
self.StoredVariables["CurrentOptimum"] = Persistence.OneVector(name = "CurrentOptimum")
self.StoredVariables["CurrentState"] = Persistence.OneVector(name = "CurrentState")
self.StoredVariables["CurrentStepNumber"] = Persistence.OneIndex(name = "CurrentStepNumber")
+ self.StoredVariables["EnsembleOfSimulations"] = Persistence.OneMatrix(name = "EnsembleOfSimulations")
self.StoredVariables["EnsembleOfSnapshots"] = Persistence.OneMatrix(name = "EnsembleOfSnapshots")
+ self.StoredVariables["EnsembleOfStates"] = Persistence.OneMatrix(name = "EnsembleOfStates")
self.StoredVariables["ForecastCovariance"] = Persistence.OneMatrix(name = "ForecastCovariance")
self.StoredVariables["ForecastState"] = Persistence.OneVector(name = "ForecastState")
self.StoredVariables["GradientOfCostFunctionJ"] = Persistence.OneVector(name = "GradientOfCostFunctionJ")