From: Jean-Philippe ARGAUD Date: Fri, 29 May 2020 13:49:39 +0000 (+0200) Subject: Minor documentation corrections and improvements X-Git-Tag: V9_5_0rc1^0 X-Git-Url: http://git.salome-platform.org/gitweb/?a=commitdiff_plain;h=e23a7481476e893c00f3b1131ed55623bf7bfe80;p=modules%2Fadao.git Minor documentation corrections and improvements --- diff --git a/doc/en/images/meth_steps_in_study.png b/doc/en/images/meth_steps_in_study.png new file mode 100644 index 0000000..da2e59d Binary files /dev/null and b/doc/en/images/meth_steps_in_study.png differ diff --git a/doc/en/methodology.rst b/doc/en/methodology.rst index c663555..59dc39a 100644 --- a/doc/en/methodology.rst +++ b/doc/en/methodology.rst @@ -37,7 +37,7 @@ Logical procedure for a study ----------------------------- For a generic Data Assimilation or Optimization study, the main methodological -steps can be the following: +steps may be as follows, each of which is detailed in the following section: - :ref:`section_m_step1` - :ref:`section_m_step2` @@ -47,7 +47,16 @@ steps can be the following: - :ref:`section_m_step6` - :ref:`section_m_step7` -Each step will be detailed in the next sections. +To illustrate these methodological steps from the perspective of a study +applied to an industrial system or problem, the following diagram depicts these +methodological steps in relation to the typical steps in a study: + + .. _meth_steps_in_study: + .. image:: images/meth_steps_in_study.png + :align: center + :width: 75% + .. centered:: + **The methodological steps required during a study approach applied to an industrial system or problem** Detailed procedure for a study ------------------------------ diff --git a/doc/en/theory.rst b/doc/en/theory.rst index 368312c..d6b6f5c 100644 --- a/doc/en/theory.rst +++ b/doc/en/theory.rst @@ -259,14 +259,25 @@ account computer requirements such as calculation size and time. Going further in the data assimilation framework ------------------------------------------------ -.. index:: single: state estimation -.. index:: single: parameter estimation -.. index:: single: inverse problems +.. index:: single: adjustment +.. index:: single: artificial intelligence .. index:: single: Bayesian estimation -.. index:: single: optimal interpolation +.. index:: single: calibration +.. index:: single: data smoothing +.. index:: single: data-driven +.. index:: single: field interpolation +.. index:: single: inverse problems +.. index:: single: inversion +.. index:: single: machine learning .. index:: single: mathematical regularization +.. index:: single: meta-heuristics +.. index:: single: model reduction +.. index:: single: optimal interpolation +.. index:: single: parameter estimation +.. index:: single: quadratic optimization .. index:: single: regularization methods -.. index:: single: data smoothing +.. index:: single: state estimation +.. index:: single: variational optimization To get more information about the data assimilation techniques, the reader can consult introductory documents like [Talagrand97]_ or [Argaud09]_, on-line @@ -285,6 +296,16 @@ Some aspects of data assimilation are also known as *state estimation*, interpolation*, *mathematical regularization*, *data smoothing*, etc. These terms can be used in bibliographical searches. +Some aspects of data assimilation are also known by other names. Without being +exhaustive, we can mention the names of *calibration*, *adjustment*, *state +estimation*, *parameter estimation*, *inverse problems* or *inversion*, +*Bayesian estimation*, *field interpolation* or *optimal interpolation*, +*variational optimization*, *quadratic optimization*, *mathematical +regularization*, *meta-heuristics for optimization*, *model reduction*, *data +smoothing*, *data-driven* modeling, model and data learning (*Machine Learning* +and *Artificial Intelligence*), etc. These terms can be used in bibliographic +searches. + Going further in the state estimation by optimization methods ------------------------------------------------------------- diff --git a/doc/fr/images/meth_steps_in_study.png b/doc/fr/images/meth_steps_in_study.png new file mode 100644 index 0000000..f9a81ec Binary files /dev/null and b/doc/fr/images/meth_steps_in_study.png differ diff --git a/doc/fr/methodology.rst b/doc/fr/methodology.rst index 952b302..0991ce5 100644 --- a/doc/fr/methodology.rst +++ b/doc/fr/methodology.rst @@ -38,7 +38,8 @@ Procédure logique pour une étude -------------------------------- Pour une étude générique d'Assimilation de Données ou d'Optimisation, les -principales étapes méthodologiques peuvent être les suivantes: +principales étapes méthodologiques peuvent être les suivantes, chacune des +étapes étant détaillée dans la section qui suit : - :ref:`section_m_step1` - :ref:`section_m_step2` @@ -48,7 +49,17 @@ principales étapes méthodologiques peuvent être les suivantes: - :ref:`section_m_step6` - :ref:`section_m_step7` -Chaque étape est détaillée dans la section suivante. +Si on veut illustrer ces étapes méthodologiques du point de vue d'une étude +appliquée à un système ou un problème industriel, le schéma suivant fait +correspondre ces étapes méthodologiques avec les étapes classiques dans une +étude : + + .. _meth_steps_in_study: + .. image:: images/meth_steps_in_study.png + :align: center + :width: 75% + .. centered:: + **Les étapes méthodologiques requises lors d'une démarche d'étude appliquée à un système ou un problème industriel** Procédure détaillée pour une étude ---------------------------------- diff --git a/doc/fr/theory.rst b/doc/fr/theory.rst index 58b030f..b0d5c4a 100644 --- a/doc/fr/theory.rst +++ b/doc/fr/theory.rst @@ -271,14 +271,26 @@ contraintes informatiques comme la taille ou la durée des calculs. Approfondir le cadre méthodologique de l'assimilation de données ---------------------------------------------------------------- +.. index:: single: apprentissage +.. index:: single: calibration +.. index:: single: data-driven +.. index:: single: estimation bayésienne .. index:: single: estimation d'état .. index:: single: estimation de paramètres -.. index:: single: problèmes inverses -.. index:: single: estimation bayésienne +.. index:: single: intelligence artificielle +.. index:: single: interpolation de champs .. index:: single: interpolation optimale -.. index:: single: régularisation mathématique +.. index:: single: inversion +.. index:: single: lissage de données +.. index:: single: machine learning +.. index:: single: méta-heuristiques .. index:: single: méthodes de régularisation -.. index:: single: méthodes de lissage +.. index:: single: optimisation quadratique +.. index:: single: optimisation variationnelle +.. index:: single: problèmes inverses +.. index:: single: recalage +.. index:: single: réduction de modèles +.. index:: single: régularisation mathématique Pour obtenir de plus amples informations sur les techniques d'assimilation de données, le lecteur peut consulter les documents introductifs comme @@ -294,11 +306,17 @@ Il y a de nombreux champs d'applications scientifiques et technologiques dans lesquels l'utilisation efficace des données observées, mais incomplètes, est cruciale. -Certains aspects de l'assimilation de données sont aussi connus sous les noms -d'*estimation d'état*, d'*estimation de paramètres*, de *problèmes inverses*, -d'*estimation bayésienne*, d'*interpolation optimale*, de *régularisation -mathématique*, de *lissage de données*, etc. Ces termes peuvent être utilisés -dans les recherches bibliographiques. +Certains aspects de l'assimilation de données sont aussi connus sous d'autres +noms. Sans être exhaustif, on peut mentionner les noms de *calibration*, de +*recalage*, d'*estimation d'état*, d'*estimation de paramètres*, de *problèmes +inverses* ou d'*inversion*, d'*estimation bayésienne*, d'*interpolation de +champs* ou d'*interpolation optimale*, d'*optimisation variationnelle*, +d'*optimisation quadratique*, de *régularisation mathématique*, de +*méta-heuristiques* d'optimisation, de *réduction de modèles*, de *lissage de +données*, de pilotage des modèles par les données (« *data-driven* »), +d’*apprentissage* de modèles et de données (*Machine Learning* et Intelligence +Artificielle), etc. Ces termes peuvent être utilisés dans les recherches +bibliographiques. Approfondir l'estimation d'état par des méthodes d'optimisation ---------------------------------------------------------------