論文の概要: SURGE: Approximation and Training Free Particle Filter for Diffusion Surrogate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18745v2
• Date: Mon, 25 May 2026 02:55:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 16:32:37.671229
• Title: SURGE: Approximation and Training Free Particle Filter for Diffusion Surrogate
• Title（参考訳）: SURGE:拡散サロゲートのための自由粒子フィルタの近似と訓練
• Abstract要約: 本研究では,拡散モデルを用いてシステムのダイナミクスをシミュレーションし,予測する。 本研究では,騒音観測から得られる情報を組み込んで,予測されたシステム状態の継続的な修正と改善を可能にする方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.190682562038047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data assimilation (DA) addresses the problem of sequentially estimating the state of a dynamical system from noisy and incomplete observations. In this work, we employ a diffusion model as a world model to simulate and predict the system's dynamics. Recently, score-based diffusion models have learned global diffusion priors that effectively model (stochastic) dynamics, revealing strong potential for data assimilation. In this paper, we investigate how information from noisy observations can be incorporated to enable continuous correction and refinement of the predicted system state when using a diffusion prior. Motivated by particle filtering methods, we represent the posterior distribution using a set of particles. After receiving noisy observations, the diffusion model is guided using the observation likelihood to steer the generation process toward observation-consistent states. Nevertheless, such guidance does not guarantee sampling from the true posterior. We therefore employ a Sequential Monte Carlo approach over the diffusion trajectory, viewed as a path measure, to reweight and resample particles, thereby correcting the generation process and ensuring convergence toward the desired posterior distribution. This leads to an unbiased particle filtering method that rigorously fuses observational data with diffusion model simulations.
• Abstract（参考訳）: データ同化(DA)は、ノイズや不完全な観測から力学系の状態を逐次推定する問題に対処する。 本研究では,拡散モデルを用いてシステムのダイナミクスをシミュレーションし,予測する。 近年、スコアベースの拡散モデルは、(確率的な)ダイナミクスを効果的にモデル化するグローバル拡散の先行を学習し、データ同化の強い可能性を明らかにしている。 本稿では,ノイズ観測から得られる情報を組み込んで,拡散前の予測システム状態の連続的な修正と改善を可能にする方法について検討する。 粒子フィルタリング法により, 粒子の集合を用いて後部分布を表現した。 ノイズの多い観測を受信した後、観測確率を用いて拡散モデルを導出し、生成過程を観測一貫性のある状態へ誘導する。 しかしながら、そのようなガイダンスは真の後部からのサンプリングを保証しない。 そこで我々は, 拡散軌道に対する連続モンテカルロ法を用いて, 粒子の再加重と再サンプリングを行い, 生成過程を補正し, 所望の後方分布への収束を確保する。 これにより、拡散モデルシミュレーションで観測データを厳密に融合する不偏粒子フィルタリング法が導かれる。

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