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L.Mark柏林;克里斯托弗·威克尔（Christopher K.Wikle）。

数据同化的近似重要性抽样蒙特卡罗法。 （英语） Zbl 1113.62028号

物理D 230，编号1-2，37-49（2007）.
摘要：重要性抽样蒙特卡罗提供了在序列问题中近似贝叶斯更新的强大方法。这种方法的特定类别称为粒子过滤器。这些程序依赖于模拟未知量的样本或集合，以及计算集合成员的相关权重。随着时间的推移和/或当应用于高维环境时，例如在许多数据同化问题中感兴趣的环境，这些权重通常显示出不希望的特征。关键的困难在于近似分布的崩溃，几乎所有概率都集中在极少数的系综成员上。
在回顾了集合、蒙特卡罗、重要性抽样和粒子滤波器之后，我们提出了一些旨在缓和权重崩溃问题的近似方法。这些建议的动机是（i）许多系统中的关键动力学行为实际上发生在低维流形上的想法，以及（ii）统计降维的概念。我们在推断海洋表面风和大气压力的问题中说明了我们的建议。使用实际观测数据。

引用于4文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62升99 顺序统计方法

关键词：

贝叶斯分析;尺寸缩减;动力学;集合预测;地营养;层次模型;重要性抽样;颗粒过滤器;充分统计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.M.Berliner}和\textit{C.K.Wikle}，《物理学》D 230，第1--2,37-49期（2007；Zbl 1113.62028）
全文： 内政部

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