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逐次モンテカルロ法 : ミニ英和和英辞書
逐次モンテカルロ法[ちくじ]
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〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。

逐次 : [ちくじ]
  1. (adv) successively 2. one after another 
: [つぎ]
  1. (n,adj-no) (1) next 2. following 3. subsequent 4. (2) stage 5. station 
モンテカルロ法 : [もんてかるろほう]
 (n) Monte Carlo method
: [ほう]
  1. (n,n-suf) Act (law: the X Act) 

逐次モンテカルロ法 ( リダイレクト:粒子フィルタ ) : ウィキペディア日本語版
粒子フィルタ[りゅうしふぃるた]

粒子フィルタ()、または''逐次モンテカルロ法 (Sequential Monte Carlo: SMC)''とは、シミュレーションに基づく複雑なモデルの推定法である。
この手法はふつうベイズモデルを推定するのに用いられ、バッチ処理であるマルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC) の逐次 (オンライン) 版である。またこの手法は重点サンプリング法にも似たところがある。
うまく設計すると、粒子フィルタはMCMCよりも高速である。拡張カルマンフィルタ無香カルマンフィルタ (Unscented カルマンフィルタ) に対して、十分なサンプル点があればベイズ最適推定に近付くためにより精度が高くなることから、これらの代わりに用いられることがある。手法を組み合わせ、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できる。
==目的==
粒子フィルタの目的は、隠れたパラメータ列 x_k (k=0,1,2,3, \ldots) を観測値 y_k (k=0,1,2,3, \ldots) のみから推定することである。ベイズ推定値 x_k は一つ過去の確率分布 p(x_k|y_0,y_1,\ldots,y_k) から得られるのに対し、マルコフ連鎖法では過去の全てを含む確率分布 p(x_0,x_1,\ldots,x_k|y_0,y_1,\ldots,y_k) より求められる.

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「粒子フィルタ」の詳細全文を読む

英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Particle filter 」があります。




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