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皮埃尔·德尔·莫勒尔;亚杰·贾斯拉;安东尼·李;克里斯托弗·尤;张晓乐

活粒子滤波器及其在粒子马尔可夫链蒙特卡罗中的应用。 （英语） Zbl 1337.82019年

随机分析。申请。 33，第6期，943-974（2015）.
我们的研究涉及粒子滤波器，用于近似具有指示电位的Feynman-Kac模型。作者使用马尔可夫链蒙特卡罗中的一种特殊算法来学习模型的静态参数。最重要的问题是，在一些困难的情况下，以前未经修改的算法可能会“失效”（崩溃）。没有普遍接受的情况有助于避免这种可能性。本文研究了一种特殊的有源滤波器；它使用典型的采样机制，但会生成样本，直到有指定的数量，这样它才是活动的。提出的解决方案给出了令人满意的结果。
本文分为六个部分。在初步介绍之后，第2节给出了一个标准粒子过滤器的示例，并说明了其失效的情况。在此之后，提出了一种改进的方法，并进行了理论分析（第3节）。第4节展示了如何在与隐马尔可夫模型（HMM）相关的近似贝叶斯计算（ABC）上下文中将该算法用于马尔可夫链蒙特卡罗过程。第5节给出了一些数值结果，第6节对本文进行了总结。
审核人：多米尼克·斯特扎卡（Rzeszow）

引用于17文件

MSC公司：

82C80码 时间相关统计力学的数值方法（MSC2010）
60F99型 概率论中的极限定理

关键词：

粒子过滤器;马尔科夫蒙特卡洛;费曼-卡茨公式
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Del Moral}等人，《随机分析》。申请。33，第6号，943--974（2015；Zbl 1337.82019）
全文： 内政部

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