Aprenda a implementar el filtro Ensemble Kalman para la asimilación de datos, con detalles matemáticos y código paso a paso

Muchos sistemas dinámicos del mundo real son caóticos, donde pequeños cambios en las condiciones iniciales conducen a diferencias significativas en estados posteriores. Este fenómeno, también conocido como efecto mariposa, dificulta que los modelos físicos programados predigan con precisión el comportamiento del sistema. La asimilación de datos aborda este problema integrando observaciones en la estimación del estado del modelo. Se aplica comúnmente a problemas de predicción de series temporales, especialmente en modelos de sistemas físicos como el pronóstico del tiempo. El filtro Ensemble Kalman (EnKF) es un algoritmo ampliamente utilizado en la asimilación de datos con una teoría elegante y una implementación simple, que gana popularidad desde la ciencia hasta la industria.

Esta publicación sirve como tutorial sobre EnKF. Introducirá las matemáticas básicas de EnKF, proporcionará código paso a paso y mostrará la implementación práctica utilizando un juguete…