Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiway Ensemble Kalman Filter

論文の概要: Multiway Ensemble Kalman Filter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04322v1
Date: Wed, 8 Dec 2021 15:04:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-09 18:27:39.949767
Title: Multiway Ensemble Kalman Filter
Title（参考訳）: マルチウェイアンサンブルカルマンフィルタ
Authors: Yu Wang and Alfred Hero
Abstract要約: 偏微分方程式(PDE)が支配する動的過程の2次統計的特性解析における空間性およびマルチウェイ構造の出現について検討する。 We show that multiway data generated from the Poisson and the convection-diffusion types of PDEs can accurate tracking the ensemble Kalman filter (EnKF)。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.0932688770957
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we study the emergence of sparsity and multiway structures in second-order statistical characterizations of dynamical processes governed by partial differential equations (PDEs). We consider several state-of-the-art multiway covariance and inverse covariance (precision) matrix estimators and examine their pros and cons in terms of accuracy and interpretability in the context of physics-driven forecasting when incorporated into the ensemble Kalman filter (EnKF). In particular, we show that multiway data generated from the Poisson and the convection-diffusion types of PDEs can be accurately tracked via EnKF when integrated with appropriate covariance and precision matrix estimators.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 偏微分方程式 (PDE) によって支配される動的過程の2次統計解析において, スパーシリティとマルチウェイ構造の出現について検討する。アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)に組み込むと、物理駆動予測の文脈における精度と解釈可能性の観点から、いくつかの最先端のマルチウェイ共分散および逆共分散(精度)行列推定器について検討する。特に,ポアソンおよび対流拡散型PDEから生成されたマルチウェイデータを,適切な共分散および精度行列推定器と統合した場合に,EnKFを介して正確に追跡可能であることを示す。

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