명시적으로 상태 예상 오류 공 진화 하 여 모델 상태 예상을 제공 하는 4 차원 데이터 동화 방법. 칼만 필터 알고리즘은 이제 대기 데이터 동화 문제에 적용 되 고 변형 . 필터 예상 현재 시간 포함 하 여 모든 데이터를 관찰에 기반 합니다. 는 칼만의 일반화 필터 연속체 역학, 비선형 확률 시스템 (예를 들어, 확장 또는 앙상블 칼만 필터), 잡음의 종류에 있는 시스템에 대 한, 알 수 없는 소음 통계에 대 한 및 현재 시간 (칼만 smoothers) 넘어 관찰에 대 한 존재 합니다.