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Long-Time stability and accuracy of the ensemble Kalman-Bucy Filter for fully observed processes and small measurement noise

  • The ensemble Kalman filter has become a popular data assimilation technique in the geosciences. However, little is known theoretically about its long term stability and accuracy. In this paper, we investigate the behavior of an ensemble Kalman-Bucy filter applied to continuous-time filtering problems. We derive mean field limiting equations as the ensemble size goes to infinity as well as uniform-in-time accuracy and stability results for finite ensemble sizes. The later results require that the process is fully observed and that the measurement noise is small. We also demonstrate that our ensemble Kalman-Bucy filter is consistent with the classic Kalman-Bucy filter for linear systems and Gaussian processes. We finally verify our theoretical findings for the Lorenz-63 system.

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Verfasserangaben:Jana de WiljesORCiDGND, Sebastian ReichORCiDGND, Wilhelm StannatORCiD
DOI:https://doi.org/10.1137/17M1119056
ISSN:1536-0040
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):SIAM Journal on Applied Dynamical Systems
Verlag:Society for Industrial and Applied Mathematics
Verlagsort:Philadelphia
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:17.04.2018
Erscheinungsjahr:2018
Datum der Freischaltung:25.03.2022
Freies Schlagwort / Tag:Kalman Bucy filter; accuracy; asymptotic behavior; data assimilation; ensemble Kalman filter; stability
Band:17
Ausgabe:2
Seitenanzahl:30
Erste Seite:1152
Letzte Seite:1181
Fördernde Institution:Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)German Research Foundation (DFG) [CRC 1294]
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access / Hybrid Open-Access
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY-NC - Namensnennung, nicht kommerziell 4.0 International
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