論文の概要: Flow Matching for Efficient and Scalable Data Assimilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13313v3
• Date: Sat, 27 Sep 2025 15:59:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 20:10:04.522925
• Title: Flow Matching for Efficient and Scalable Data Assimilation
• Title（参考訳）: 効率的かつスケーラブルなデータ同化のためのフローマッチング
• Authors: Taos Transue, Bohan Chen, So Takao, Bao Wang,
• Abstract要約: データ同化は、ノイズ観測から力学系の状態を推定する。 アンサンブルスコアフィルタ(EnSF)のような最近の生成モデルは、高次元非線形設定においてDAを改善するが、計算コストが高い。 本研究では,アンサンブルフローフィルタ(EnFF)を導入した。これはFMベースのフレームワークで,サンプリングを高速化し,フロー設計の柔軟性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.620677508344981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data assimilation (DA) estimates a dynamical system's state from noisy observations. Recent generative models like the ensemble score filter (EnSF) improve DA in high-dimensional nonlinear settings but are computationally expensive. We introduce the ensemble flow filter (EnFF), a training-free, flow matching (FM)-based framework that accelerates sampling and offers flexibility in flow design. EnFF uses Monte Carlo estimators for the marginal flow field, localized guidance for observation assimilation, and utilizes a novel flow that exploits the Bayesian DA formulation. It generalizes classical filters such as the bootstrap particle filter and ensemble Kalman filter. Experiments on high-dimensional benchmarks demonstrate EnFF's improved cost-accuracy tradeoffs and scalability, highlighting FM's potential for efficient, scalable DA. Code is available at https://github.com/Utah-Math-Data-Science/Data-Assimilation-Flow-Matching.
• Abstract（参考訳）: データ同化(DA)はノイズ観測から力学系の状態を推定する。 アンサンブルスコアフィルタ(EnSF)のような最近の生成モデルは、高次元非線形設定においてDAを改善するが、計算コストが高い。 本研究では,アンサンブルフローフィルタ(EnFF)を導入した。これはFMベースのフレームワークで,サンプリングを高速化し,フロー設計の柔軟性を提供する。 EnFFは境界流場にモンテカルロ推定器を使用し、観測同化の局所化誘導を行い、ベイズDAの定式化を利用した新しい流れを利用する。 ブートストラップ粒子フィルタやアンサンブルカルマンフィルタなどの古典的なフィルタを一般化する。 高次元ベンチマークの実験では、EnFFのコスト-精度トレードオフとスケーラビリティの改善が示され、FMの効率よくスケーラブルなDAの可能性が強調されている。 コードはhttps://github.com/Utah-Math-Data-Science/Data-Assimilation-Flow-Matchingで入手できる。

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