Was ist ein Partikelfilter
Partikelfilter oder sequentielle Monte-Carlo-Methoden sind eine Reihe von Monte-Carlo-Algorithmen, die verwendet werden, um NĂ€herungslösungen fĂŒr Filterprobleme fĂŒr nichtlineare ZustandsrĂ€ume zu finden Systeme wie Signalverarbeitung und Bayes'sche statistische Inferenz. Das Filterproblem besteht darin, die internen ZustĂ€nde in dynamischen Systemen abzuschĂ€tzen, wenn Teilbeobachtungen durchgefĂŒhrt werden und zufĂ€llige Störungen sowohl in den Sensoren als auch im dynamischen System vorhanden sind. Das Ziel besteht darin, die Posteriorverteilungen der ZustĂ€nde eines Markov-Prozesses unter BerĂŒcksichtigung der verrauschten und partiellen Beobachtungen zu berechnen. Der Begriff âPartikelfilterâ wurde erstmals 1996 von Pierre Del Moral geprĂ€gt und bezieht sich auf Methoden der Mittelfeldwechselwirkung von Partikeln, die seit Anfang der 1960er Jahre in der Strömungsmechanik eingesetzt werden. Der Begriff âSequential Monte Carloâ wurde 1998 von Jun S. Liu und Rong Chen geprĂ€gt.
Wie Sie profitieren
(I) Einblicke, und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Partikelfilter
Kapitel 2: Bedeutungsprobenahme
Kapitel 3: Punktprozess
Kapitel 4: Fokker-Planck-Gleichung
Kapitel 5: Wiener-Lemma
Kapitel 6: Klein-Kramers-Gleichung
Kapitel 7: Mean-Field-Partikelmethoden
Kapitel 8: Dirichlet-Kernel
Kapitel 9: Verallgemeinerte Pareto-Verteilung
Kapitel 10: Superprozess
(II) Beantwortung der öffentlichen Top-Fragen zu Partikelfilter.
(III) Beispiele aus der Praxis fĂŒr den Einsatz von Partikelfiltern in vielen Bereichen.
FĂŒr wen dieses Buch gedacht ist
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die ĂŒber das Grundwissen oder die Informationen zu Partikelfiltern jeglicher Art hinausgehen möchten.