状态空间模型（GPU 并行加速）
State-Space Model — GPU Parallel Acceleration
以隐状态 + 观测方程描述动态系统，配合卡尔曼滤波做估计与预测。
01
定义
以隐状态 + 观测方程描述动态系统，配合卡尔曼滤波做估计与预测。
02
公式与计算
xₖ = F xₖ₋₁ + B uₖ + wₖ
zₖ = H xₖ + vₖ
03
适用时机
结构响应分离（温度/季节/损伤分量）、水文模型同化。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
状态向量定义、F/H、噪声协方差；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
05
注意事项
失效与边界把"季节项/温度项/趋势项/损伤项"拆成状态分量，是结构健康监测的标准做法。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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