論文の概要: Ensemble transport smoothing -- Part 2: nonlinear updates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17435v1
• Date: Mon, 31 Oct 2022 16:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 19:15:13.152003
• Title: Ensemble transport smoothing -- Part 2: nonlinear updates
• Title（参考訳）: エンサンブル輸送平滑化 -その2:非線形更新
• Authors: Maximilian Ramgraber, Ricardo Baptista, Dennis McLaughlin, Youssef Marzouk
• Abstract要約: 本稿では,輸送型アンサンブル平滑化のための一般的な枠組みについて述べる。 本稿では, 関連する輸送マップのパラメータ化と正規化について論じ, 非線形およびカオス力学系におけるスムーサの性能について検討する。 我々の非線形輸送スムーサは従来の線形スムーサよりも低い推定誤差を示し、カルマンスムーサはモデル評価に匹敵する数である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smoothing is a specialized form of Bayesian inference for state-space models that characterizes the posterior distribution of a collection of states given an associated sequence of observations. Our companion manuscript proposes a general framework for transport-based ensemble smoothing, which includes linear Kalman-type smoothers as special cases. Here, we build on this foundation to realize and demonstrate nonlinear backward ensemble transport smoothers. We discuss parameterization and regularization of the associated transport maps, and then examine the performance of these smoothers for nonlinear and chaotic dynamical systems that exhibit non-Gaussian behavior. In these settings, our nonlinear transport smoothers yield lower estimation error than conventional linear smoothers and state-of-the-art iterative ensemble Kalman smoothers, for comparable numbers of model evaluations.
• Abstract（参考訳）: 平滑化は状態空間モデルに対するベイズ推論の特殊な形式であり、関連する観測列が与えられた状態の集合の後方分布を特徴づける。 本論文では,線形カルマン型スムーサを特別に含むトランスポート型アンサンブル平滑化の汎用的枠組みを提案する。 そこで本稿では,非線形逆アンサンブル輸送スムーサを実現するため,この基盤を構築し,実演する。 関連するトランスポート写像のパラメータ化と正規化について検討し、非ガウス挙動を示す非線形・カオス力学系に対するこれらの平滑化の性能について検討する。 これらの設定では, 非線形輸送スムーサは, 従来の線形スムーサよりも低い推定誤差と, カルマン・スムーサと同等数のモデル評価を行う。

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