베이지안 필터링 (Bayesian filtering)은 관측값으로부터 동적 시스템 (dynamical system)의 그럴듯한 상태를 추정하는 것을 목표로 하는 잘 알려진 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위한 기존 접근 방식 중에서, 파티클 필터 (particle filters)는 비선형 동역학 (non-linear dynamics) 및 관측값에 대해 이론적으로 정확하지만, 고차원 (high dimensions)에서의 확장성 (scalability)이 떨어진다는 단점이 있습니다. 본 연구에서는 동적 시스템의 확산 기반 에뮬레이터 (diffusion-based emulators)를 사용하여, 추가적인 훈련 없이도 기존의 수치 해석 솔버 (numerical solvers)를 이용한 구현상의 어려움 때문에 그동안 거의 탐구되지 않았던 파티클 필터의 최적 변형 (optimal variant)을 구현할 수 있음을 보여줍니다. 대기 역학 (atmospheric dynamics)을 포함한 비선형 카오스 시스템 (nonlinear chaotic systems)에 대한 실험을 통해, 제안된 방식이 파티클 필터링을 고차원 환경으로 성공적으로 확장할 수 있음을 입증합니다.