文献

J-GLOBAL ID：202002249973594907   整理番号：20A0569939

粒子フィルタのNudging【JST・京大機械翻訳】

Nudging the particle filter

著者 (4件)： Akyildiz OEmer Deniz (University of Warwick, Coventry, UK) ,  Akyildiz OEmer Deniz (The Alan Turing Institute, London, UK) ,  Miguez Joaquin (Universidad Carlos III de Madrid, Madrid, Spain) ,  Miguez Joaquin (Instituto de Investigacion Sanitaria Gregorio Maranon, Madrid, Spain)
資料名： Statistics and Computing  (Statistics and Computing)
巻： 30  号： 2  ページ： 305-330  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4969A  ISSN： 0960-3174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,(a)仮定したモデル動力学と実際のシステムの間に著しい不整合がある場合,あるいは(b)事後確率が状態空間の比較的小さな領域に集中する傾向がある場合について,粒子フィルタの性能を改善することを目的とした新しいサンプリング方式を検討した。提案した方式は,尤度が高いと期待される特定の領域に向けていくつかの粒子を押し,地球物理学文献におけるnudgingとして知られている操作である。このアルゴリズムの残りの変化を含まないので,任意の粒子フィルタリング方式に適用できる形式でのnudgingを再解釈した。粒子は修正されるので,重要性の重みはこの修正を説明しないので,nudgingの使用は結果として生じる推定子における付加的なバイアスをもたらす。しかし,著者らは,従来の粒子法と同じ誤差率で,nudged粒子フィルタが漸近収束を達成できることを解析的に証明した。簡単な解析により,モデル誤差に対するロバスト性を説明するナッジ操作の代替解釈も得られた。最後に,提案方式を用いて達成できる改善を例示する数値結果を示した。特に,合成データを用いた非線形トラッキング例と実世界の金融データを用いたモデル推論例を示した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不整合 ,  アルゴリズム ,  近似法 ,  地球物理学 ,  *事後確率 ,  金融 ,  ロバスト性 ,  推定量 ,  バイアス ,  データ同化
準シソーラス用語： モデル誤差 ,  粒子フィルタリング ,  尤度 ,  状態空間 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 粒子フィルタリング ,  Nudging ,  ロバストフィルタリング ,  データ同化 ,  モデル誤差 ,  近似誤差

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 粒子フィルタ