A Gaussian-mixture ensemble transform filter
- We generalize the popular ensemble Kalman filter to an ensemble transform filter, in which the prior distribution can take the form of a Gaussian mixture or a Gaussian kernel density estimator. The design of the filter is based on a continuous formulation of the Bayesian filter analysis step. We call the new filter algorithm the ensemble Gaussian-mixture filter (EGMF). The EGMF is implemented for three simple test problems (Brownian dynamics in one dimension, Langevin dynamics in two dimensions and the three-dimensional Lorenz-63 model). It is demonstrated that the EGMF is capable of tracking systems with non-Gaussian uni- and multimodal ensemble distributions.
MetadatenVerfasserangaben: | Sebastian ReichORCiDGND |
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DOI: | https://doi.org/10.1002/qj.898 |
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ISSN: | 0035-9009 |
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Titel des übergeordneten Werks (Englisch): | Quarterly journal of the Royal Meteorological Society |
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Verlag: | Wiley-Blackwell |
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Verlagsort: | Malden |
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Publikationstyp: | Wissenschaftlicher Artikel |
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Sprache: | Englisch |
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Jahr der Erstveröffentlichung: | 2012 |
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Erscheinungsjahr: | 2012 |
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Datum der Freischaltung: | 26.03.2017 |
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Freies Schlagwort / Tag: | Gaussian kernel estimators; Gaussian mixtures; data assimilation; ensemble Kalman filter; nonlinear filtering |
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Band: | 138 |
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Ausgabe: | 662 |
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Seitenanzahl: | 12 |
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Erste Seite: | 222 |
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Letzte Seite: | 233 |
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Organisationseinheiten: | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Mathematik |
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Peer Review: | Referiert |
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