Qué es el filtro de partículas
Los filtros de partículas, o métodos secuenciales de Monte Carlo, son un conjunto de algoritmos de Monte Carlo que se utilizan para encontrar soluciones aproximadas a problemas de filtrado para espacios de estados no lineales. sistemas, como el procesamiento de señales y la inferencia estadística bayesiana. El problema de filtrado consiste en estimar los estados internos en sistemas dinámicos cuando se realizan observaciones parciales y existen perturbaciones aleatorias tanto en los sensores como en el sistema dinámico. El objetivo es calcular las distribuciones posteriores de los estados de un proceso de Markov, dadas las observaciones parciales y ruidosas. El término "filtros de partículas" fue acuñado por primera vez en 1996 por Pierre Del Moral sobre los métodos de interacción de partículas de campo medio utilizados en mecánica de fluidos desde principios de los años 1960. El término "Monte Carlo secuencial" fue acuñado por Jun S. Liu y Rong Chen en 1998.
Cómo se beneficiará
(I) Insights, y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Filtro de partículas
Capítulo 2: Muestreo de importancia
Capítulo 3: Proceso de puntos
Capítulo 4: Ecuación de Fokker?Planck
Capítulo 5: Lema de Wiener
Capítulo 6: Ecuación de Klein?Kramers
Capítulo 7: Métodos de partículas de campo medio
Capítulo 8: Kernel de Dirichlet
Capítulo 9: Distribución de Pareto generalizada
Capítulo 10: Superproceso
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre filtro de partículas.
(III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de filtros de partículas en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Filtro de Partículas.
Los filtros de partículas, o métodos secuenciales de Monte Carlo, son un conjunto de algoritmos de Monte Carlo que se utilizan para encontrar soluciones aproximadas a problemas de filtrado para espacios de estados no lineales. sistemas, como el procesamiento de señales y la inferencia estadística bayesiana. El problema de filtrado consiste en estimar los estados internos en sistemas dinámicos cuando se realizan observaciones parciales y existen perturbaciones aleatorias tanto en los sensores como en el sistema dinámico. El objetivo es calcular las distribuciones posteriores de los estados de un proceso de Markov, dadas las observaciones parciales y ruidosas. El término "filtros de partículas" fue acuñado por primera vez en 1996 por Pierre Del Moral sobre los métodos de interacción de partículas de campo medio utilizados en mecánica de fluidos desde principios de los años 1960. El término "Monte Carlo secuencial" fue acuñado por Jun S. Liu y Rong Chen en 1998.
Cómo se beneficiará
(I) Insights, y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Filtro de partículas
Capítulo 2: Muestreo de importancia
Capítulo 3: Proceso de puntos
Capítulo 4: Ecuación de Fokker?Planck
Capítulo 5: Lema de Wiener
Capítulo 6: Ecuación de Klein?Kramers
Capítulo 7: Métodos de partículas de campo medio
Capítulo 8: Kernel de Dirichlet
Capítulo 9: Distribución de Pareto generalizada
Capítulo 10: Superproceso
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre filtro de partículas.
(III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de filtros de partículas en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Filtro de Partículas.