論文の概要: Non-Sequential Ensemble Kalman Filtering using Distributed Arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12909v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 16:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:21:25.294541
• Title: Non-Sequential Ensemble Kalman Filtering using Distributed Arrays
• Title（参考訳）: 分散アレイを用いた非系列アンサンブルカルマンフィルタ
• Authors: C\'edric Travelletti, J\"org Franke, David Ginsbourger and Stefan Br\"onnimann
• Abstract要約: 本研究は,Ensemble Kalman Filter (EnKF) の新しい分散実装を導入する。 これは高次元問題における大規模データセットの非逐次同化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces a new, distributed implementation of the Ensemble Kalman Filter (EnKF) that allows for non-sequential assimilation of large datasets in high-dimensional problems. The traditional EnKF algorithm is computationally intensive and exhibits difficulties in applications requiring interaction with the background covariance matrix, prompting the use of methods like sequential assimilation which can introduce unwanted consequences, such as dependency on observation ordering. Our implementation leverages recent advancements in distributed computing to enable the construction and use of the full model error covariance matrix in distributed memory, allowing for single-batch assimilation of all observations and eliminating order dependencies. Comparative performance assessments, involving both synthetic and real-world paleoclimatic reconstruction applications, indicate that the new, non-sequential implementation outperforms the traditional, sequential one.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元問題における大規模データセットの非逐次同化を可能にするアンサンブルカルマンフィルタ(enkf)の分散実装を提案する。 従来のenkfアルゴリズムは計算集約的であり、背景共分散行列との相互作用を必要とするアプリケーションでは困難であり、観察順序への依存性など、望ましくない結果をもたらすシーケンシャル同化のような手法の使用を促している。 本実装では,分散メモリにおける完全モデル誤差共分散行列の構築と利用を可能にするために,分散コンピューティングの最近の進歩を活用し,全観測の単一バッチ同化と順序依存の排除を実現している。 人工的および実世界の古気候復元アプリケーションを含む比較性能評価は、新しい非逐次的実装が従来の逐次的手法よりも優れていることを示している。

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