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纪尧姆金锦景;安德烈亚·潘多尔菲;马可·皮雷托;鲁杰罗、马蒂奥

通过离散双过程进行近似滤波。 （英语） Zbl 1534.62132号

随机过程应用。 168，文章ID 104268，14 p.（2024）.
小结：当离散状态空间上的一般对偶过程可用时，给定从共轭于可逆扩散定律的似然中在离散时间收集的数据，我们将过滤作为扩散过程演化的动态参数的任务考虑在内。最近，研究表明，与死亡过程有关的对偶性意味着滤波分布是有限的混合，通过观测数具有多项式复杂性的递归算法，可以实现精确滤波和平滑。在这里，我们提供了对偶是离散状态空间上的正则跳跃连续时间马尔可夫链的一般结果，这通常导致由对偶过程状态空间索引的可数混合给出的滤波分布。我们研究了几种近似策略在Cox-Ingersoll-Ross和Wright-Fisher扩散驱动的两个隐马尔可夫模型上的性能，这两个模型承认生与死的双重性，并将其与基于死亡型对偶的可用精确策略以及以扩散状态空间上的bootstrap粒子滤波作为一般基准进行比较。

MSC公司：

62M20型 随机过程推断和预测
2015年1月62日 贝叶斯推断
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型

关键词：

贝叶斯推断;扩散，扩散;二元性;隐马尔可夫模型;粒子滤波;平滑的

软件：

双最优滤波
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Kon Kam King}等人，《随机过程应用》。168，文章ID 104268，第14页（2024；Zbl 1534.62132）
全文： 内政部 arXiv公司

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