A Structurally Localized Ensemble Kalman Filtering Approach
Diese Arbeit stellt einen neuartigen Ensemble-Kalman-Filter-Ansatz vor, der durch eine lokale Approximation der Analyse-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion mittels variationeller Bayes-Optimierung auf natürliche Weise lokalisiert wird und damit den Bedarf an manuell abgestimmten, ad-hoc-Lokalisierungstechniken eliminiert, während er gleichzeitig eine Genauigkeit und einen Rechenaufwand erreicht, die mit etablierten, lokalisierten EnKF- und ETKF-Methoden vergleichbar sind.