アンサンブルカルマンフィルタ - Wikipediaアンサンブルカルマンフィルタ（Ensemble Kalman Filter；EnKF）とは、逐次型データ同化手法の一つである。シミュレーションモデル内の状態を表す確率変数について、その分布を実現値集合（アンサンブルと称す）によって保持し、観測を得るごとに、観測モデルをもとにしたカルマンフィルターによる推定により、2次モーメントまでが一致するよう、アンサンブルを修正することを繰り返す方法である。 概略[編集] まず、時刻kにおけるシミュレーションモデル（状態方程式）は以下である。 ここで、は状態ベクトル、はシステムノイズである。 また、観測モデル（観測方程式）は、以下である。 ここで、は観測ベクトル、は観測ノイズである。 本項目では、以下の線形の観測モデルを考える。 ここでN個のアンサンブルを考えたとき、条件付き分布pを以下のように関数を用いて近似する。 アンサンブルカルマンフィルタの解析は
