Ensemble Kalman Filter

Ensemble Kalman Filter (EnKF) เป็นอัลกอริทึมการปรับข้อมูลแบบมอนติคาร์โลเชิงลำดับ (sequential Monte Carlo data assimilation algorithm) ที่ Geir Evensen นำเสนอในปี 1994 โดยขยายขีดความสามารถของ Kalman filter แบบดั้งเดิมไปยังระบบพลวัตที่มีมิติสูงและไม่เป็นเชิงเส้น โดยการประมาณค่าความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนในการพยากรณ์ (forecast error covariance) ผ่านกลุ่มตัวอย่างแบบจำลอง (ensemble of model realizations) ที่มีจำนวนจำกัด แทนที่จะต้องคำนวณเมทริกซ์ความแปรปรวนเต็มรูปแบบ สมาชิกแต่ละตัวในกลุ่มจะวิวัฒนาการผ่านแบบจำลองที่ไม่เป็นเชิงเส้น และข้อมูลจะถูกปรับโดยการคำนวณ Kalman gain จากตัวอย่าง ทำให้วิธีการนี้สามารถคำนวณได้จริงสำหรับแบบจำลองทางธรณีฟิสิกส์ขนาดใหญ่