みそっこ日記

みそっこ研究者の雑感

論文

2012-07-26 05:36:00 | Weblog
EPSの東北地方太平洋沖地震特集に投稿していた論文がようやく受理された。ふぅ。

Kalman filterの更新則について、高須さんが提案している形式を早速こちらのプログラムにも導入してみた。実行速度はほぼかわらず。また、結果もほぼかわらず(もともと不安定がなかったのであたりまえ)。ただ、このコードはのちのちいろんなところで使いまわす予定なので、大規模問題に適用する場合に備えてこちらを採用するようにする。

この形式、ほかにやっている例はないかなぁとひとしきり探してみたが、確かにみあたらない。発想としてはきわめて自然なのだが、なんでだろ?みんな情報フィルタ系を使うのかしら。


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3 コメント

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Unknown (T.TAKASU)
2012-07-27 10:53:58
採用ありがとうございます。SRIFはかなり計算量増えちゃうので損だとおもいますが、UDはそれほど増えないので一般によく使われているみたいです。ただやっぱり最近の計算機環境では最適化しづらいです。経験的には、倍精度でパラメータのスケーリング変換さえ入れれば、square root系要らないのではと思います。
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お守り (munepao)
2012-07-31 05:39:44
コメントありがとうございました。私が使っている範囲でも、倍精度を使っていれば、通常の形式で、困ったことはないです。ただ、念のためとはいえ、共分散行列の性質が保存される形式で書ければより安心なので、お守りとしての需要がまだあるのかもしれませんね。

個人的には、EKFの初期値依存性の方がより気になります。線形化しているから仕方がないとは言え、もっといい方法がないですかね。
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Unknown (T.TAKASU)
2012-08-01 03:41:19
これ、原理的にはa priori variance → ∞にして、iterated EKFにすればOKの様な気がします。もちろん普通のKF定式化ではvarianceを∞にできないので数値不安定が出ない範囲で「十分大きな」値にするというのが定法ですが。この辺、information filterでは (多分) varianceの逆数を0にできるから、普通のKFに比較して少し有利とかあるかもしれません。
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