Bayesian methodsBayesian / computational
시간 계열 입자 필터
시간 계열 입자 필터는 비선형, 비가우시안 상태 공간 모델의 은닉 상태를 관측값이 하나씩 도착함에 따라 추적하는 순차 몬테카를로 방법입니다. 이는 입자(particle)라고 하는 무작위 표본의 가중치 구름으로 잠재 상태에 대한 진화하는 사후 분포를 나타내며, 전파, 우도 가중치 부여, 재표본 추출을 통해 각 시간 단계에서 이를 업데이트합니다.
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출처
- 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 ↗
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. ISBN: 978-0387951461
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Time Series Particle Filter (Sequential Monte Carlo for State-Space Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/time-series-particle-filter
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