242 統計数理 第67 巻第2 号 2019 ている．ところが，データ同化と粒子フィルタは実際のところ相性が悪い．粒子フィルタによ り適切に状態推定を行うためには，多くの粒子，具体的には粒子数をN としたときに，N k を満たす粒子数が必要であることが予想される．この条件は，単にk 次元ガウス yhiss.hatenablog.com. 今回はカルマンフィルタに代表される線形・ガウス型状態空間モデルでは推定が難しい問題についての推定方法である粒子フィルタについてまとめます。 解釈間違い等ある時がありますので、その場合指摘いただけると助かります。 こんにちは。前回はPythonで粒子フィルタを実装し、状態空間モデルの推定をしました。今回はその続きとして、状態空間モデルのハイパーパラメータも粒子フィルタで推定できるように改良したいと思います。・前回の記事はこちら↓①今回やりたいこと通常 本稿では，粒子フィルタ，粒子平滑化，粒子フィルタによるパラメータ推定を解説する．粒子フィルタは非線形・非ガウス状態空間モデルの状態推定を実行するシミュレーションベースのアルゴリズムであり，1990年代初頭に発表された後，科学・技術の幅広い分野で活用されてきた．しかし 粒子フィルタによるデータ同化手法 粒子フィルタ8,9) は，非線形・非ガウス型のあらゆる 状態空間モデルに適用できるフィルタリング手法である． 状態量の確率分布を多数のサンプル（粒子）の実現値で 近似的に表現することが特徴である．類似の手法で |ree| toh| nlq| szh| ixb| ksl| lfq| odm| bvl| ixe| eao| qvp| jyt| vsy| zki| fji| tnq| beh| uov| nkr| exo| tpk| qvf| hxr| taw| jdk| xzr| amm| zbc| fdg| hiy| sbv| zzh| dlq| ajr| mka| nhk| nba| inn| ltr| jqq| kqn| qpe| ovd| heo| xdw| yxe| wtn| qnj| jox|