এনসেম্বল কালম্যান ফিল্টার
এনসেম্বল কালম্যান ফিল্টার (EnKF) হল একটি ধারাবাহিক মন্টি কার্লো ডেটা অ্যাসিমিলেশন অ্যালগরিদম যা ১৯৯৪ সালে Geir Evensen প্রবর্তন করেন। এটি ক্লাসিক্যাল কালম্যান ফিল্টারকে উচ্চ-মাত্রিক, অরৈখিক গতিশীল সিস্টেমের জন্য প্রসারিত করে, যেখানে একটি পূর্ণ কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স প্রচার করার পরিবর্তে সীমিত সংখ্যক মডেল বাস্তবায়নের একটি এনসেম্বলের মাধ্যমে পূর্বাভাস ত্রুটির কোভেরিয়েন্স উপস্থাপন করা হয়। প্রতিটি এনসেম্বল সদস্য অরৈখিক মডেলের মাধ্যমে বিকশিত হয় এবং একটি নমুনা-ভিত্তিক কালম্যান গেইন গণনা করে পর্যবেক্ষণগুলি অ্যাসিমিলেট করা হয়, যা এই পদ্ধতিটিকে বৃহৎ ভূ-পদার্থিক মডেলগুলির জন্য গণনাগতভাবে কার্যকর করে তোলে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Evensen, G. (1994). Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. Journal of Geophysical Research, 99(C5), 10143–10162. DOI: 10.1029/94JC00572 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Ensemble Kalman Filter (Data Assimilation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/data-fusion/ensemble-kalman-filter
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- ডেটা ফিউশনডেটা সংযোজন↔ তুলনা করুন
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)বেইসীয়↔ তুলনা করুন
- স্টেট স্পেস মডেল (কালম্যান ফিল্টার)অর্থমিতি↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →