Documentation ADAO¶
Le module ADAO fournit des fonctionnalités d’assimilation de données et d’optimisation dans un contexte Python [Python] ou SALOME [Salome].
En bref, l’assimilation de données est un cadre méthodologique pour calculer l’estimation optimale de la valeur réelle (inaccessible) de l’état d’un système, éventuellement au cours du temps. Il utilise des informations provenant de mesures expérimentales, ou observations, et de modèles numériques a priori, y compris des informations sur leurs erreurs. Certaines des méthodes incluses dans ce cadre sont également connues sous les noms de calage ou recalage, calibration, estimation d’état, estimation de paramètres, ajustement de paramètres, problèmes inverses, méthodes inverses, inversion, estimation bayésienne, interpolation optimale, régularisation mathématique, méta-heuristiques d’optimisation, réduction de modèles, lissage de données, etc. De plus amples détails peuvent être trouvés dans la partie proposant [DocT] Une brève introduction à l’Assimilation de Données et à l’Optimisation. Le module ADAO offre actuellement plus d’une centaine de méthodes algorithmiques différentes et permet l’étude d’environ 400 problèmes appliqués distincts.
La documentation de ce module est divisée en plusieurs grandes catégories, relatives à la documentation théorique (indiquée dans le titre de section par [DocT]), à la documentation utilisateur (indiquée dans le titre de section par [DocU]), et à la documentation de référence (indiquée dans le titre de section par [DocR]).
La première partie est l”Introduction à ADAO. La seconde partie présente [DocT] Une brève introduction à l’Assimilation de Données et à l’Optimisation, et à leurs concepts, et la partie suivante décrit la [DocT] Méthodologie pour élaborer une étude d’Assimilation de Données ou d’Optimisation. Pour un utilisateur courant, les parties suivantes présentent des [DocU] Exemples d’utilisation d’ADAO, rapidement accessibles par l’ensemble des pointeurs vers les sous-parties. Des présentations didactiques sont détaillées dans les [DocU] Tutoriaux sur l’utilisation du module ADAO dans SALOME ou les [DocU] Tutoriaux sur l’utilisation du module ADAO dans Python, et complétées par des indications sur les [DocU] Usages avancés du module ADAO et interopérabilité, avec l’obtention de renseignements supplémentaires ou l’usage par scripts de commandes hors interface de contrôle graphique.
Les utilisateurs intéressés par un accès rapide au module peuvent s’arrêter avant la lecture de la suite, mais un usage utile du module nécessite de lire et de revenir régulièrement à ces parties. Les parties qui suivent expliquent comment utiliser une [DocR] Interface graphique pour l’utilisateur (GUI/EFICAS) ou une [DocR] Interface textuelle pour l’utilisateur (TUI/API). La dernière grande partie détaille la [DocR] Description de référence des commandes et mots-clés ADAO, avec trois sous-parties essentielles qui la composent et qui décrivent les commandes et des options d’algorithmes. Un Glossaire, des Notations et conventions communes, une Bibliographie, des éléments de changement des Versions d’ADAO et compatibilités externes, et un index développé complètent le document. Enfin, pour respecter les exigences de licence du module, n’oubliez pas de lire la partie Licence et conditions d’utilisation.
- 1. Introduction à ADAO
- 2. [DocT] Une brève introduction à l’Assimilation de Données et à l’Optimisation
- 2.1. Reconstruction de champs ou interpolation de données
- 2.2. Identification de paramètres, ajustement de modèles, ou calage
- 2.3. Estimation conjointe d’états et de paramètres
- 2.4. Description simple du cadre méthodologique de l’assimilation de données
- 2.5. Une vue schématique des approches d’Assimilation de Données et d’Optimisation
- 2.6. Un aperçu des méthodes de réduction et de l’optimisation réduite
- 2.7. Approfondir le cadre méthodologique de l’assimilation de données
- 2.8. Approfondir l’estimation d’état par des méthodes d’optimisation
- 2.9. Approfondir l’assimilation de données pour la dynamique
- 3. [DocT] Méthodologie pour élaborer une étude d’Assimilation de Données ou d’Optimisation
- 4. [DocU] Exemples d’utilisation d’ADAO
- 5. [DocU] Tutoriaux sur l’utilisation du module ADAO dans SALOME
- 5.1. Construire un cas d’estimation avec une définition explicite des données
- 5.2. Construire un cas d’estimation avec une définition de données externes par scripts
- 5.3. Ajout de paramètres pour contrôler l’algorithme d’assimilation de données
- 5.4. Construire un cas complexe avec une définition de données externes par scripts
- 6. [DocU] Tutoriaux sur l’utilisation du module ADAO dans Python
- 7. [DocU] Usages avancés du module ADAO et interopérabilité
- 7.1. Convertir et exécuter un fichier de commandes ADAO (JDC) par l’intermédiaire d’un script Shell
- 7.2. Exécuter un schéma de calcul ADAO dans YACS en utilisant le mode « texte » (TUI YACS)
- 7.3. Exécuter un calcul ADAO en environnement R en utilisant l’interface TUI ADAO
- 7.4. Utiliser l’interface graphique EFICAS d’ADAO comme une commande TUI d’ADAO
- 7.5. Changer le mode par défaut d’exécution de noeuds dans YACS
- 7.6. Obtenir des informations sur des variables spéciales au cours d’un calcul ADAO
- 7.7. Obtenir plus d’information lors du déroulement d’un calcul
- 7.8. Accélérer les calculs de dérivées numériques en utilisant un mode parallèle
- 7.9. Contrôler la convergence pour des cas de calculs et algorithmes itératifs
- 8. [DocR] Interface graphique pour l’utilisateur (GUI/EFICAS)
- 9. [DocR] Interface textuelle pour l’utilisateur (TUI/API)
- 10. [DocR] Description de référence des commandes et mots-clés ADAO
- 11. [DocR] Entrées et sorties générales
- 12. [DocR] Entrées spéciales : mesures, fonctions, matrices, « observer », post-traitement
- 12.1. Conditions requises pour la description d’observations ou de mesures expérimentales
- 12.2. Conditions requises pour les fonctions décrivant un opérateur
- 12.3. Conditions requises pour décrire des matrices de covariance
- 12.4. Conditions requises pour décrire un échantillonnage d’états
- 12.5. Conditions requises pour les fonctions décrivant un « observer »
- 12.6. Conditions requises pour décrire un post-traitement dédié après calcul ADAO
- 13. [DocR] Cas d’assimilation de données ou d’optimisation
- 13.1. Algorithme de calcul « 3DVAR »
- 13.2. Algorithme de calcul « 4DVAR »
- 13.3. Algorithme de calcul « Blue »
- 13.4. Algorithme de calcul « DerivativeFreeOptimization »
- 13.5. Algorithme de calcul « DifferentialEvolution »
- 13.6. Algorithme de calcul « EnsembleBlue »
- 13.7. Algorithme de calcul « EnsembleKalmanFilter »
- 13.8. Algorithme de calcul « ExtendedBlue »
- 13.9. Algorithme de calcul « ExtendedKalmanFilter »
- 13.10. Algorithme de calcul « KalmanFilter »
- 13.11. Algorithme de calcul « LinearLeastSquares »
- 13.12. Algorithme de calcul « NonLinearLeastSquares »
- 13.13. Algorithme de calcul « ParticleSwarmOptimization »
- 13.14. Algorithme de calcul « QuantileRegression »
- 13.15. Algorithme de calcul « TabuSearch »
- 13.16. Algorithme de calcul « UnscentedKalmanFilter »
- 13.17. Liste des commandes et mots-clés pour un cas d’assimilation de données ou d’optimisation
- 14. [DocR] Cas de vérification
- 14.1. Algorithme de vérification « AdjointTest »
- 14.2. Algorithme de vérification « ControledFunctionTest »
- 14.3. Algorithme de vérification « FunctionTest »
- 14.4. Algorithme de vérification « GradientTest »
- 14.5. Algorithme de vérification « InputValuesTest »
- 14.6. Algorithme de vérification « LinearityTest »
- 14.7. Algorithme de vérification « LocalSensitivityTest »
- 14.8. Algorithme de vérification « ObservationSimulationComparisonTest »
- 14.9. Algorithme de vérification « ObserverTest »
- 14.10. Algorithme de vérification « ParallelFunctionTest »
- 14.11. Algorithme de vérification « SamplingTest »
- 14.12. Algorithme de vérification « TangentTest »
- 14.13. Liste des commandes et mots-clés pour un cas de vérification
- 15. [DocR] Cas orientés tâches ou études dédiées
- 16. Versions d’ADAO et compatibilités externes
- 17. Notations et conventions communes
- 18. Licence et conditions d’utilisation
- 19. Bibliographie
- 20. Glossaire
- 21. Index