앙상블 칼만 필터

앙상블 칼만 필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF)는 1994년 Geir Evensen가 소개한 순차적 몬테카를로 자료 동화 알고리즘이다. 이 필터는 고차원 비선형 동적 시스템에 대해 고전적인 칼만 필터를 확장한 것으로, 전체 공분산 행렬을 전파하는 대신 유한한 수의 모델 실현 앙상블을 통해 예측 오차 공분산을 표현한다. 각 앙상블 멤버는 비선형 모델을 통해 진화하며, 샘플 기반 칼만 이득을 계산하여 관측값을 동화시킨다. 이로 인해 대규모 지구물리학 모델에 대해 계산적으로 실행 가능한 방법이 된다.