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贝叶斯的评价理论为州的估计提供一条一般途径线性或非线性并且 Gaussian 或 non-Gaussian 系统。在这研究，我们首先探索二个贝叶斯底的方法：整体调整 Kalman 过滤器(EAKF ) 和顺序的重要性采样粒子过滤器(SIR-PF ) ，用一著名非线性并且 non-Gaussian 模型(Lorenz 63 模型) 。EAKF，是整体 Kalman 过滤器(EnKF ) 的一个确定的计划，更好表现比古典(随机) 在一个一般框架的 EnKF。如果整体尺寸那么大罐头避免过滤器退化，在 SIR-P