Kernkonzepte
アンサンブルカルマンフィルタリングにおける珍しいイベントの追跡における重要サンプリング手法の有用性と効果を探求する。
Zusammenfassung
本研究では、アンサンブルカルマンフィルタリング(EnKF)内で重要サンプリング(IS)技術を使用して、確率的微分方程式(SDE)の解に関連する実行最大値の小さな閾値確率を追跡します。
IS戦略は、Kolmogorov Backward Equation(KBE)の解の近似を必要とします。
多次元設定では、Markovian projection次元削減技術が使用されます。
提案されたアイデアは2つの例でテストされ、標準モンテカルロ法と他のIS手法よりも有意な分散削減が示されています。
Statistiken
ˆαMCn := 4.65 × 10^-2, 0.5, 1.81 × 10^-4, 3.70 × 10^-5
ˆαCE,˜ρ0 := 4.66 × 10^-2, 4.76 × 10^-3, -
ˆαP DE,˜ρ0 := 4.65 × 10^-2, 4.84 × 10^-3, -
ˆαP DE,Wt := 4.63 × 10^-2, -, -
ˆαP DE,both := 4.63 × 10^-2, -, -
Zitate
"EnKFは多くの応用でオンライン推論を行うために急速に人気が出ています。"
"提案されたISスキームは高次元で計算上不可能なKBEを解くことに基づいています。"
"IS技術はレアイベント確率をリアルタイムで追跡する能力を持つようEnKF手法に組み込まれています。"