Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Ensemble Kalman Update is an Empirical Matheron Update

論文の概要: The Ensemble Kalman Update is an Empirical Matheron Update

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03048v1
Date: Wed, 05 Feb 2025 10:20:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-06 14:28:50.518310
Title: The Ensemble Kalman Update is an Empirical Matheron Update
Title（参考訳）: Ensemble Kalmanのアップデートは、経験的なMatheronのアップデート
Authors: Dan MacKinlay,
Abstract要約: Ensemble Kalman Filter (EnKF) は高次元システムにおけるデータ同化法として広く用いられている。本稿では,EnKF のアンサンブル更新ステップが,ガウス過程回帰の研究で人気の Matheron 更新の実証版と等価であることを示す。
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Abstract: The Ensemble Kalman Filter (EnKF) is a widely used method for data assimilation in high-dimensional systems. In this paper, we show that the ensemble update step of the EnKF is equivalent to an empirical version of the Matheron update popular in the study of Gaussian process regression. While this connection is simple, it seems not to be widely known, the literature about each technique seems distinct, and connections between the methods are not exploited. This paper exists to provide an informal introduction to the connection, with the necessary definitions so that it is intelligible to as broad an audience as possible.
Abstract（参考訳）: Ensemble Kalman Filter (EnKF) は高次元システムにおけるデータ同化法として広く用いられている。本稿では,EnKF のアンサンブル更新ステップが,ガウス過程回帰の研究で広く用いられている Matheron 更新の実証版と等価であることを示す。この接続は単純であるが、広くは知られていないように思われるが、それぞれの技法に関する文献ははっきりしており、手法間の接続は利用されていない。本論文は, 観客をできるだけ広い範囲に広げることのできる, 必要な定義とともに, 接続の非公式な紹介を提供するために存在する。

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