<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body>
<div style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 14pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b><i>"Stochastic Filtering in High Dimensions"</i></b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 14pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>Hamza Ruzayqat</b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering,</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
Please feel free to forward/share this invitation with other groups/disciplines that might be interested in this talk/topic.<b> All are welcome to attend.  </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>NOTE: In-person attendance is <u>requested</u> in our 499 Dirac Science Library (DSL) Seminar Room.</b> Zoom access is intended for external (non-departmental) participants only.    </div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>https://fsu.zoom.us/j/94273595552 </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
Meeting # <b>942 7359 5552 </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
🎦 Colloquium recordings will be made available here, <a href="https://nam04.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.sc.fsu.edu%2Fcolloquium&data=05%7C02%7Csc-seminar-announce%40lists.fsu.edu%7Ce97313f771f1489803f908dd5281f3ad%7Ca36450ebdb0642a78d1b026719f701e3%7C0%7C0%7C638757440259619985%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=9nwPkQNJY2DWVy4pRcpzg8vl8l8EOnj44rJGTh0vbvE%3D&reserved=0" originalsrc="https://www.sc.fsu.edu/colloquium">
https://www.sc.fsu.edu/colloquium</a> </div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>Wednesday, Feb 26, 2025, Schedule:  </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
* 3:00 to 3:30 PM Eastern Time (US and Canada) </div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
☕ Nespresso & Teatime - 417 DSL Commons </div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>* 3:30 to 4:30 PM Eastern Time (US and Canada) </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>🕟 Colloquium - 499 DSL Seminar Room </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>Abstract: </b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
Data assimilation, also known as stochastic filtering, seeks to learn/estimate the evolving state of a physical system by combining a mathematical model with partial and noisy real observations. This process is formulated as a state-space model (SSM), where
 the objective is to refine state estimates and enhance future predictions in real-time applications (e.g. weather forecasting). However, filtering high-dimensional, nonlinear SSMs presents significant computational challenges. Particle filters offer an exact
 solution in theory, but their practical implementation suffers from the curse of dimensionality, requiring an exponentially large number of samples, $N = O(\kappa^d)$, with $\kappa > 1$. This makes them computationally prohibitive. An alternative is to use
 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling to generate realizations from the filtering distribution. However, since this distribution incorporates the entire state history up to the current time, MCMC’s computational complexity increases linearly with time,
 limiting its efficiency in real-time settings. In this talk, I will introduce two novelfiltering techniques designed to alleviate these computational burdens. The first replaces the standard smoothing distribution with a lagged approximation, effectively reducing
 dependencies between states. This modification, which integrates particle filtering with sequential Monte Carlo samplers, introduces a small bias that remains controlled in both dimension and time while ensuring a computational cost that grows polynomially
 with $d$. The second method utilizes sequential MCMC (SMCMC) to sample from a particular approximation of the filtering distribution, which is shown to be asymptotically exact. In many cases, the cost of this new algorithm scales linearly with $d$. Additionally,
 I will present a localized version of SMCMC that significantly reduces computational cost in cases where the available data is very sparse or highly localized.</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<b>Additional colloquium details can be found here,</b></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<a href="https://nam04.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.sc.fsu.edu%2Fnews-and-events%2Fcolloquium%2F1858-colloquium-with-hamza-ruzayqat-2025-02-26&data=05%7C02%7Csc-seminar-announce%40lists.fsu.edu%7Ce97313f771f1489803f908dd5281f3ad%7Ca36450ebdb0642a78d1b026719f701e3%7C0%7C0%7C638757440259639712%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=XHKI6NO7Z4DvbdDLiUjHPRU7Qbxq9mW5nDxf%2F7kTRlg%3D&reserved=0" originalsrc="https://www.sc.fsu.edu/news-and-events/colloquium/1858-colloquium-with-hamza-ruzayqat-2025-02-26">https://www.sc.fsu.edu/news-and-events/colloquium/1858-colloquium-with-hamza-ruzayqat-2025-02-26</a></div>
<div style="font-family: Tahoma, Geneva, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
</body>
</html>