アルゴリズム の 粒子フィルタに関する解説。

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粒子フィルタ

読み方、または別称:りゅうしふぃるた

粒子フィルタとは、シミュレーションに基づいた複雑なモデル推定法のことで、通常ベイズモデルを推定する際に用いられる。バッチ処理のマルコフ連鎖モンテカルロ法のオンライン版で、重点サンプリング法に似ているところもある。
設計がうまくいくと、MCMCよりも高速になる。また拡張カルマンフィルタや無香カルマンフィルタに対し、十分なサンプル点があれば、ベイズ最適推定に近づくためにより精度が高くなる。また、これらの代用として使われることがある。
他にも、手法を組み合わせてカルマンフィルタを粒子フィルタの提案分布として使うことも可能である。ちなみに、MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)とは、求める確率分布を均衡分布として持っており、マルコフ連鎖を作成することを基に確率分布のサンプリングを行うアルゴリズムのことである。
カルマンフィルタとは、誤差のある観測値を用い、動的システムの状態を推定・制御するための無限インパルス応答フィルターの一種である。

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