最適フィルタリング問題を解くためのPDEベース適応カーネル法【JST・京大機械翻訳】

Zhang Zezhong; Archibald Richard; Bao Feng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212309180749 整理番号：22P0301681

最適フィルタリング問題を解くためのPDEベース適応カーネル法【JST・京大機械翻訳】

A PDE-based Adaptive Kernel Method for Solving Optimal Filtering Problems

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,最適フィルタリング問題を解くための適応カーネル法を導入した。採用した計算フレームワークはBayesフィルタであり,ここでは部分雑音観測データに基づくターゲット確率的動的システムの状態に対して最適推定を再帰的に生成する。状態動力学の伝搬を定式化するために用いた数学モデルはFokker-Planck方程式であり,Fokker-Planck方程式を効率的に解く演算子分解法を導入した。適応カーネル法を導入し,Gaussカーネルを適応的に構築し,目標状態の確率分布を近似した。Bayes推論を適用して,観測データを状態モデルシミュレーションに組み込んだ。数値実験を行い,カーネル法の性能を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 統計学

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