14.13. Liste des commandes et mots-clés pour un cas de vérification

On résume ici l’ensemble des commandes et des mots-clés disponibles pour décrire un cas de vérification en évitant les particularités de chaque algorithme. C’est donc un inventaire commun des commandes.

Un terme particulier désigne le choix explicite d’une vérification. Dans l’interface graphique, ce choix se fait par la commande obligatoire « CHECKING_STUDY ».

Tous les termes possibles, imbriqués ou non, sont classés par ordre alphabétique. Ils ne sont pas obligatoirement requis pour tous les algorithmes. Les commandes ou mots-clés disponibles sont les suivants:

AlgorithmParameters

Dictionnaire. La variable définit l’algorithme d’assimilation de données ou d’optimisation choisi par le mot-clé « Algorithm », et ses éventuels paramètres optionnels. Les choix potentiels par ce mot-clé « Algorithm » sont disponibles à travers l’interface graphique ou dans la documentation de référence contenant une sous-section spécifique pour chacun d’eux. Il existe par exemple le « 3DVAR », le « Blue », etc. De manière facultative, la commande permet aussi d’ajouter des paramètres pour contrôler l’algorithme choisi. Leurs valeurs sont définies explicitement ou dans un objet de type « Dict ». On se reportera à la Description des options d’un algorithme par « AlgorithmParameters » pour l’usage détaillé de cette partie de la commande.

BackgroundError

Matrice. La variable désigne la matrice de covariance des erreurs d’ébauche, usuellement notée \mathbf{B}. Sa valeur est définie comme un objet de type « Matrix », de type « ScalarSparseMatrix », ou de type « DiagonalSparseMatrix », comme décrit en détail dans la section Conditions requises pour décrire des matrices de covariance. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

CheckingPoint

Vecteur. La variable désigne le vecteur utilisé comme l’état autour duquel réaliser le test requis, noté \mathbf{x}, similaire à l’ébauche \mathbf{x}^b. Sa valeur est définie comme un objet de type « Vector » ou « VectorSerie ». Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

CHECKING_STUDY

Commande obligatoire. C’est la commande générale qui décrit le cas de vérification. Elle contient hiérarchiquement toutes les autres commandes.

Debug

Valeur booléenne. La variable définit le niveau de sorties et d’informations intermédiaires de débogage. Les choix sont limités entre 0 (pour False) et 1 (pour True).

Exemple : {"Debug":False}

ExecuteInContainer

Chaîne de caractères. Cette variable permet de choisir le mode d’exécution dans YACS en container spécifique. En son absence ou si sa valeur est « No », il n’est pas utilisé de container séparé pour l’exécution et elle se déroule dans le processus principal de YACS. Si sa valeur est « Mono », un container YACS spécifique est créé et il est utilisé pour héberger l’exécution de tous les noeuds dans un même processus. Si sa valeur est « Multi », un container YACS spécifique est créé et il est utilisé pour héberger l’exécution de chaque noeud dans un processus spécifique. La valeur par défaut est « No », et les choix possibles sont « No », « Mono » et « Multi ».

Avertissement

Dans sa présente version, cette commande est expérimentale, et reste donc susceptible de changements dans les prochaines versions.

Observation

Liste de vecteurs. La variable désigne le vecteur d’observation utilisé en assimilation de données ou en optimisation, et usuellement noté \mathbf{y}^o. Sa valeur est définie comme un objet de type « Vector » si c’est une unique observation (temporelle ou pas) ou « VectorSerie » si c’est une succession d’observations. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

ObservationError

Matrice. La variable désigne la matrice de covariance des erreurs a priori d’ébauche, usuellement notée \mathbf{R}. Cette matrice est définie comme un objet de type « Matrix », de type « ScalarSparseMatrix », ou de type « DiagonalSparseMatrix », comme décrit en détail dans la section Conditions requises pour décrire des matrices de covariance. Sa disponibilité en sortie est conditionnée par le booléen « Stored » associé en entrée.

ObservationOperator

Opérateur. La variable désigne l’opérateur d’observation, usuellement noté H, qui transforme les paramètres d’entrée \mathbf{x} en résultats \mathbf{y} qui sont à comparer aux observations \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 Conditions requises pour les fonctions décrivant un opérateur. Si un contrôle U est inclus dans le modèle d’observation, l’opérateur doit être appliqué à une paire (X,U).

Observers

Liste de fonctions liées à des variables. La variable permet de définir des observateurs internes, qui sont des fonctions liées à une variable particulière d’algorithme, qui sont exécutées chaque fois que cette variable est modifiée. C’est une manière pratique de suivre des variables d’intérêt durant le processus d’assimilation de données ou d’optimisation, en l’affichant ou en la traçant, etc. Des exemples courants (squelettes ou « templates ») sont fournis pour aider l’utilisateur ou pour faciliter l’élaboration d’un cas.

StudyName

Chaîne de caractères. La variable est une chaîne de caractères quelconque pour identifier ou décrire l’étude ADAO par un nom ou une déclaration.

StudyRepertory

Chaîne de caractères. Si il existe, le répertoire désigné par cette chaîne de caractères est utilisé comme base pour les calculs, et il est aussi utilisé pour trouver les fichiers de script qui sont définis par nom sans répertoire, qui peuvent définir certaines variables.

UserDataInit

Nom de script. La variable permet d’initialiser certains paramètres ou certaines données automatiquement avant le traitement de données d’entrée pour l’assimilation de données ou l’optimisation. Pour cela, elle indique un nom de fichier de script à exécuter avant d’entrer dans l’initialisation des variables choisies.