Dynamisches sequenzielles Monte-Carlo-Verfahren

Dynamisches sequenzielles Monte-Carlo-Verfahren (Dynamic SMC) ist eine bayesianische Berechnungsmethode, die eine Population gewichteter Stichproben – Partikel – aufrechterhält und aktualisiert, wenn neue Beobachtungen im Laufe der Zeit eintreffen. Sie propagiert Partikel durch ein dynamisches Systemmodell, weist ihnen neue Gewichte zu, je nachdem, wie gut sie zu den beobachteten Daten passen, und führt periodisch eine Neuauswahl durch, um die Anstrengungen auf Regionen hoher Wahrscheinlichkeit zu konzentrieren, was zu einer Online-Posteriori-Inferenz für Zustandsraum- und zeitlich sich entwickelnde Modelle führt.