Penapis Zarah (Monte Carlo Sekuen)
Penapis zarah, diperkenalkan oleh Gordon, Salmond, dan Smith pada tahun 1993, ialah algoritma Monte Carlo sekuen yang menghampiri taburan penapisan Bayesian untuk model ruang keadaan tak linear dan tak Gaussian. Daripada menjejak satu anggaran terbaik, ia mengekalkan awan N sampel rawak berbobot — zarah — yang secara kolektif mewakili taburan posterior penuh keadaan tersembunyi pada setiap titik masa apabila pemerhatian baharu tiba.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+25 more
Sumber
- 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., Godsill, S. J., & Andrieu, C. (2000). On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering. Statistics and Computing, 10(3), 197–208. DOI: 10.1023/A:1008935410038 ↗
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer-Verlag. ISBN: 978-0-387-95146-1
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Particle Filter (Sequential Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/bayesian/particle-filter
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.
- Regresi BayesianBayesian↔ compare
- Penapis KalmanBayesian↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian↔ compare
- Model Ruang Keadaan (Penuras Kalman)Ekonometrik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →