Qu'est-ce que le filtre à particules

Les filtres à particules, ou méthodes de Monte Carlo séquentielles, sont un ensemble d'algorithmes de Monte Carlo utilisés pour trouver des solutions approximatives aux problèmes de filtrage des espaces d'états non linéaires. systèmes, tels que le traitement du signal et l'inférence statistique bayésienne. Le problème du filtrage consiste à estimer les états internes dans des systèmes dynamiques lorsque des observations partielles sont effectuées et que des perturbations aléatoires sont présentes dans les capteurs ainsi que dans le système dynamique. L'objectif est de calculer les distributions a posteriori des états d'un processus de Markov, compte tenu des observations bruitées et partielles. Le terme « filtres à particules » a été inventé pour la première fois en 1996 par Pierre Del Moral à propos des méthodes de particules en interaction en champ moyen utilisées en mécanique des fluides depuis le début des années 1960. Le terme « Monte Carlo séquentiel » a été inventé par Jun S. Liu et Rong Chen en 1998.

Comment vous en bénéficierez

(I) Insights, et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Filtre à particules

Chapitre 2 : Échantillonnage d'importance

Chapitre 3 : Processus ponctuel

Chapitre 4 : Équation de Fokker ? Planck

Chapitre 5 : Lemme de Wiener

Chapitre 6 : Équation de Klein ? Kramers

Chapitre 7 : Méthodes de particules à champ moyen

Chapitre 8 : Noyau de Dirichlet

Chapitre 9 : Distribution Pareto généralisée

Chapitre 10 : Superprocessus

(II) Répondre aux principales questions du public sur filtre à particules.

(III) Exemples concrets d'utilisation du filtre à particules dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre

Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de filtre à particules.