Filtro de Kalman de Conjunto

El Filtro de Kalman de Conjunto (EnKF, por sus siglas en inglés) es un algoritmo secuencial de asimilación de datos de Monte Carlo introducido por Geir Evensen en 1994. Extiende el filtro de Kalman clásico a sistemas dinámicos no lineales y de alta dimensionalidad, representando la covarianza del error de pronóstico mediante un conjunto finito de realizaciones del modelo en lugar de propagar una matriz de covarianza completa. Cada miembro del conjunto evoluciona a través del modelo no lineal, y las observaciones se asimilan calculando una ganancia de Kalman basada en muestras, lo que hace que el método sea computacionalmente tratable para modelos geofísicos de gran tamaño.