ScholarGate
Asistent
Bayesian methods

Filtrul particulelor (Monte Carlo secvențial)

Filtrul de particule, introdus de Gordon, Salmond și Smith în 1993, este un algoritm Monte Carlo secvențial care aproximează distribuția de filtrare bayesiană pentru modele spațiu-stare neliniare și non-Gaussiene. În loc să urmărească o singură cea mai bună estimare, acesta menține un nor de N eșantioane aleatorii ponderate — particule — care reprezintă colectiv distribuția posterioară completă a unei stări ascunse la fiecare punct în timp, pe măsură ce sosesc noi observații.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Filtrul particulelor (Monte Carlo secvențial)
Bayesian RegressionFiltru KalmanMetoda Monte Carlo cu La…Modelul spațiului de sta…Calculul bayesian aproxi…Calcul Bayesian Aproxima…Model bayesian ierarhic…Inferență bayesiană dina…Rețea bayesiană dinamicăAlgoritmul Metropolis-Ha…

+25 more

Surse

  1. 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 ↗
  2. 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 ↗
  3. Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer-Verlag. ISBN: 978-0-387-95146-1

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Particle Filter (Sequential Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.

Compare side by side →

Citat de

Calculul bayesian aproximativ cu eroare de măsurareCalcul Bayesian Aproximativ cu Date LipsăModel bayesian ierarhic dinamicInferență bayesiană dinamicăRețea bayesiană dinamicăAlgoritmul Metropolis-Hastings DinamicSimularea Monte Carlo DinamicăFiltru dinamic de particuleMonte Carlo Secvențial DinamicInferența Variațională DinamicăFiltrul Kalman de AnsambluFiltru Kalman IerarhicFiltru particulă ierarhicFiltru KalmanFiltru Kalman cu eroare de măsurareSimulare Monte Carlo multinivelFiltru de particule cu date lipsăComputație Bayesiană Robustă AproximativăFiltru Kalman RobustFiltru Robust de ParticuleSecvențial Monte Carlo RobustMonte Carlo SecvențialSecvențial Monte Carlo cu Eroare de MăsurareSecvențial Monte Carlo cu date lipsăLocalizare și Cartografiere SimultanăFiltru Kalman spațialABC (Approximate Bayesian Computation) pentru Serii de TimpInferență bayesiană pe serii de timpFiltrul Kalman pentru serii de timpMCMC pentru serii de timpFiltru de particule pentru serii de timpSecvențial Monte Carlo pentru Serii de Timp

Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →

ScholarGate — Particle Filter (Particle Filter (Sequential Monte Carlo)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/bayesian/particle-filter · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026