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Sampling strategies and square root analysis schemes for the EnKf

机译：EnKf的采样策略和平方根分析方案

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The purpose of this paper is to examine how different sampling strategies and implementations of the analysis scheme influence the quality of the results in the EnKF. It is shown that by selecting the initial ensemble, the model noise and the measurement perturbations wisely, it is possible to achieve a significant improvement in the EnKF results, using the same number of members in the ensemble. The results are also compared with a square root implementation of the EnKF analysis scheme where the analyzed ensemble is computed without the perturbation of measurements. It is shown that the measurement perturbations introduce sampling errors which can be reduced using improved sampling schemes in the standard EnKF or fully eliminated when the square root analysis algorithm is used. Further, a new computationally efficient square root algorithm is proposed which allows for the use of a low-rank representation of the measurement error covariance matrix. It is shown that this algorithm in fact solves the full problem at a low cost without introducing any new approximations.
机译：本文的目的是研究不同的抽样策略和分析方案的实施如何影响EnKF中结果的质量。结果表明，通过明智地选择初始集合，模型噪声和测量扰动，可以使用相同数量的集合来显着改善EnKF结果。还将结果与EnKF分析方案的平方根实现进行比较，在EnKF分析方案的平方根实现中，在不影响测量值的情况下计算了分析的集合。结果表明，测量扰动会引入采样误差，使用标准EnKF中改进的采样方案可以减少采样误差，或者在使用平方根分析算法时可以完全消除误差。此外，提出了一种新的计算有效的平方根算法，该算法允许使用测量误差协方差矩阵的低秩表示。结果表明，该算法实际上以低成本解决了整个问题，而没有引入任何新的近似值。

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