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Bayesian methodsBayesian / computational

空間カルマンフィルター

空間カルマンフィルターは、古典的なカルマンフィルターを時空間状態空間モデルに適用するもので、空間的に分布した潜在場を時間とともに進化する隠れた状態として扱います。各時間ステップにおいて、フィルターは空間場を前方に再帰的に予測し、その予測を新しい空間観測で更新することで、すべての位置における場の最適な線形推定値とその不確実性を生成します。

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出典

  1. Cressie, N. & Wikle, C. K. (2011). Statistics for Spatio-Temporal Data. Wiley. ISBN: 978-0-471-69274-4
  2. Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. DOI: 10.1115/1.3662552

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Kalman Filter for Spatio-Temporal State-Space Models. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/spatial-kalman-filter

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ScholarGateSpatial Kalman Filter (Spatial Kalman Filter for Spatio-Temporal State-Space Models). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/bayesian/spatial-kalman-filter · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026