論文の概要: Nonlinear Assimilation with Score-based Sequential Langevin Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13443v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 16:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:04.720948
• Title: Nonlinear Assimilation with Score-based Sequential Langevin Sampling
• Title（参考訳）: Score-based Sequential Langevin サンプリングによる非線形同化
• Authors: Zhao Ding, Chenguang Duan, Yuling Jiao, Jerry Zhijian Yang, Cheng Yuan, Pingwen Zhang,
• Abstract要約: SSLSは同化プロセスを予測と更新の一連のステップに分解する。 テレビ距離におけるSSLSの収束は,一定の条件下で解析される。 SSLSは、推定状態に関連する不確実性を効果的に定量化し、エラー校正の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.107329143106734
• License:
• Abstract: This paper presents a novel approach for nonlinear assimilation called score-based sequential Langevin sampling (SSLS) within a recursive Bayesian framework. SSLS decomposes the assimilation process into a sequence of prediction and update steps, utilizing dynamic models for prediction and observation data for updating via score-based Langevin Monte Carlo. An annealing strategy is incorporated to enhance convergence and facilitate multi-modal sampling. The convergence of SSLS in TV-distance is analyzed under certain conditions, providing insights into error behavior related to hyper-parameters. Numerical examples demonstrate its outstanding performance in high-dimensional and nonlinear scenarios, as well as in situations with sparse or partial measurements. Furthermore, SSLS effectively quantifies the uncertainty associated with the estimated states, highlighting its potential for error calibration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、再帰的ベイズフレームワーク内でのスコアベースシーケンシャルランゲインサンプリング(SSLS)と呼ばれる非線形同化に対する新しいアプローチを提案する。 SSLSは、同化プロセスを一連の予測と更新ステップに分解し、予測と観測データのための動的モデルを利用してスコアベースのLangevin Monte Carloを介して更新する。 収束を高め、マルチモーダルサンプリングを容易にするため、アニール戦略が組み込まれている。 テレビ距離におけるSSLSの収束は、特定の条件下で解析され、ハイパーパラメータに関連するエラー挙動に関する洞察を提供する。 数値的な例は、高次元および非線形シナリオ、およびスパースまたは部分的な測定の状況において、その優れた性能を示す。 さらに、SSLSは推定状態に関連する不確実性を効果的に定量化し、エラー校正の可能性を強調している。

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