Monte Carlo Sequenziale con Errore di Misura
Il Monte Carlo Sequenziale (SMC) con errore di misura è un metodo di filtraggio Bayesiano basato su particelle per il tracciamento di stati nascosti in sistemi dinamici quando le osservazioni sono corrotte da rumore. Propaga una nuvola pesata di particelle nel tempo, aggiornando i pesi ad ogni passo per riflettere quanto bene ogni particella spiega la misurazione rumorosa, e produce una distribuzione posteriore completa sullo stato latente ad ogni punto temporale.
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Fonti
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer New York. ISBN: 978-0-387-95146-1
- Cappe, O., Godsill, S. J., & Moulines, E. (2007). An overview of existing methods and recent advances in sequential Monte Carlo. Proceedings of the IEEE, 95(5), 899-924. DOI: 10.1109/JPROC.2007.893250 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/sequential-monte-carlo-with-measurement-error
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