पदानुक्रमिक कण फ़िल्टर (Hierarchical Particle Filter)
एक पदानुक्रमिक कण फ़िल्टर, बहु-स्तरीय गुप्त चर (latent variables) वाले अवस्था-स्थान मॉडल (state-space models) के लिए अनुक्रमिक मोंटे कार्लो (Sequential Monte Carlo) का विस्तार करता है। कण पदानुक्रम के प्रत्येक स्तर पर प्रसारित होते हैं, जिससे विधि एक साथ सूक्ष्म-स्तरीय अवस्था गतिकी (state dynamics) और धीमी गति से बदलने वाले अतिप्राचल (hyperparameters) दोनों को ट्रैक कर पाती है, जिससे मॉडल के सभी स्तरों पर अंशांकित पश्च वितरण (calibrated posterior distributions) प्राप्त होते हैं।
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स्रोत
- Briers, M., Doucet, A. & Maskell, S. (2010). Smoothing algorithms for state-space models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 62(1), 61-89. DOI: 10.1007/s10463-009-0236-2 ↗
- Chopin, N., Jacob, P. E. & Papaspiliopoulos, O. (2013). SMC2: an efficient algorithm for sequential analysis of state-space models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 75(3), 397-426. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2012.01046.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Particle Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/hierarchical-particle-filter
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