.. ------------------------------------ ..
.. include:: snippets/Header2Algo09.rst
+.. include:: scripts/simple_3DVAR.rst
+
.. literalinclude:: scripts/simple_3DVAR.py
.. include:: snippets/Header2Algo10.rst
--- /dev/null
+.. index:: single: 3DVAR (example)
+
+This example describes the calibration of parameters :math:`\mathbf{x}` of a
+quadratic observation model :math:`H`. This model is here represented as a
+function named ``QuadFunction``. This function get as input the coefficients
+vector :math:`\mathbf{x}`, and return as output the evaluation vector
+:math:`\mathbf{y}` of the quadratic model at the predefined internal control
+points. The calibration is done using an initial coefficient set (background
+state specified by ``Xb`` in the code), and with the information
+:math:`\mathbf{y}^o` (specified by ``Yobs`` in the code) of 5 measures obtained
+in these same internal control points. We choose to emphasize the observations
+versus the background by setting a great variance for the background error,
+here of :math:`10^{6}`.
+
+The adjustment is carried out by displaying intermediate results during
+iterative optimization.
Python (TUI) use example
++++++++++++++++++++++++
-Here is a very simple use of the given algorithm, written in :ref:`section_tui`,
-and from which input information allow to define an equivalent cas in graphical
-interface.
+Here is a very simple use of the given algorithm and its parameters, written in
+:ref:`section_tui`, and from which input information allow to define an
+equivalent cas in graphical interface.
.. ------------------------------------ ..
.. include:: snippets/Header2Algo09.rst
+.. include:: scripts/simple_3DVAR.rst
+
.. literalinclude:: scripts/simple_3DVAR.py
.. include:: snippets/Header2Algo10.rst
--- /dev/null
+.. index:: single: 3DVAR (exemple)
+
+Cet exemple décrit le recalage des paramètres :math:`\mathbf{x}` d'un modèle
+d'observation :math:`H` quadratique. Ce modèle est représenté ici comme une
+fonction nommée ``QuadFunction``. Cette fonction accepte en entrée le vecteur
+de coefficients :math:`\mathbf{x}`, et fournit en sortie le vecteur
+:math:`\mathbf{y}` d'évaluation du modèle quadratique aux points de contrôle
+internes prédéfinis dans le modèle. Le calage s'effectue sur la base d'un jeu
+initial de coefficients (état d'ébauche désigné par ``Xb`` dans l'exemple), et
+avec l'information :math:`\mathbf{y}^o` (désignée par ``Yobs`` dans l'exemple)
+de 5 mesures obtenues à ces mêmes points de contrôle internes. On privilégie
+les observations au détriment de l'ébauche par l'indication d'une très
+importante variance d'erreur d'ébauche, ici de :math:`10^{6}`.
+
+L'ajustement s'effectue en affichant des résultats intermédiaires lors de
+l'optimisation itérative.
Exemple d'utilisation en Python (TUI)
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++
-Voici un exemple très simple d'usage de l'algorithme proposé, écrit en
-:ref:`section_tui`, et dont les informations en entrée permettent de définir un
-cas équivalent en interface graphique.
+Voici un exemple très simple d'usage de l'algorithme proposé et de ses
+paramètres, écrit en :ref:`section_tui`, et dont les informations indiquées en
+entrée permettent de définir un cas équivalent en interface graphique.
