Bayesian methodsBayesian / computational

Monte Carlo Secuencial

El Monte Carlo Secuencial (SMC) es una familia de algoritmos basados en simulación que aproximan distribuciones de probabilidad evolutivas propagando y reponderando una "nube" de extracciones aleatorias ponderadas, denominadas partículas. Maneja de forma natural modelos no lineales y no gaussianos, así como flujos de datos, lo que lo convierte en el método de elección para la estimación de estados en tiempo real y la aproximación posterior sobre distribuciones complejas.

Abrir en MethodMindPróximamenteVídeoPróximamenteDownload slides

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Monte Carlo Secuencial

Computación Bayesiana Ap…Muestreo de Gibbs Hamiltonian Monte Carlo Filtro de Kalman Cadenas de Markov Monte…Filtro de Partículas (Mo…Cálculo Bayesiano Aproxi…Cálculo bayesiano aproxi…Modelo Bayesiano Jerárqu…Inferencia Bayesiana Din…

+41 more

Fuentes

Gordon, N. J., Salmond, D. J., & Smith, A. F. M. (1993). Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proceedings F - Radar and Signal Processing, 140(2), 107–113. DOI: 10.1049/ip-f-2.1993.0015 ↗
Del Moral, P., Doucet, A., & Jasra, A. (2006). Sequential Monte Carlo samplers. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 68(3), 411–436. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2006.00553.x ↗

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo Methods. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/sequential-monte-carlo

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Computación Bayesiana AproximadaSimulación↔ compare
Muestreo de GibbsBayesiano↔ compare
Hamiltonian Monte CarloBayesiano↔ compare
Filtro de KalmanBayesiano↔ compare
Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC)Bayesiano↔ compare
Filtro de Partículas (Monte Carlo Secuencial)Bayesiano↔ compare

Compare side by side →

Citado por

Computación Bayesiana Aproximada Cálculo Bayesiano Aproximado con Error de Medición Cálculo bayesiano aproximado con datos faltantes Modelo Bayesiano Jerárquico Dinámico Inferencia Bayesiana Dinámica Promedio Dinámico de Modelos Bayesianos Red Bayesiana Dinámica Hamiltoniano de Monte Carlo Dinámico Simulación de Monte Carlo Dinámico Filtro de Partículas Dinámico Monte Carlo Secuencial Dinámico Variational Inference Dinámica Computación Bayesiana Jerárquica Aproximada Simulación bootstrap jerárquica Filtro de Kalman Jerárquico Filtro de partículas jerárquico Filtro de Kalman Filtro de Kalman con error de medición Filtro de Kalman con datos faltantes Algoritmo de Metropolis-Hastings Metropolis-Hastings para comparación de modelos Simulación Monte Carlo con Datos Faltantes Computación Bayesiana Aproximada Multinivel Simulación Bootstrap Multinivel Simulación Multinivel de Monte Carlo Filtro de partículas con error de medición Filtro de partículas con datos faltantes Cálculo bayesiano aproximado robusto Filtro de Kalman Robusto Markov Chain Monte Carlo Robusto Simulación de Monte Carlo Robusta Filtro de Partículas Robusto Monte Carlo Secuencial Robusto Monte Carlo Secuencial con Error de Medición Monte Carlo Secuencial con Datos Faltantes Computación Bayesiana Aproximada Espacial Simulación Bootstrap Espacial Filtro de Kalman espacial Simulación de Monte Carlo Espacial Computación Bayesiana Aproximada de Series Temporales Inferencia bayesiana de series temporales Promedio bayesiano de modelos de series temporales Filtro de Kalman para series temporales MCMC para Series Temporales Filtro de partículas para series temporales Monte Carlo secuencial para series temporales Inferencia Variacional de Series Temporales

¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →