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/2502.03048v3
Date: Fri, 08 Aug 2025 04:16:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-11 14:17:29.152776
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。本稿は、この単純だが未公開な接続をコンパクトに紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Ensemble Kalman Filter (EnKF) is a widely used method for data assimilation in high-dimensional systems, with an ensemble update step equivalent to an empirical version of the Matheron update popular in Gaussian process regression -- a connection that links half a century of data-assimilation engineering to modern path-wise GP sampling. This paper provides a compact introduction to this simple but under-exploited connection, with necessary definitions accessible to all fields involved. Source code is available at https://github.com/danmackinlay/paper_matheron_equals_enkf .
Abstract（参考訳）: Ensemble Kalman Filter(エンサンブルカルマンフィルター、EnKF)は、高次元システムにおけるデータ同化のための広く使われている方法である。本稿は、この単純だが未公開な接続をコンパクトに紹介し、関連するすべてのフィールドに対して必要な定義を提供する。ソースコードはhttps://github.com/danmackinlay/paper_matheron_equals_enkf で公開されている。

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