Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approximating Posterior Predictive Distributions by Averaging Output From Many Particle Filters

論文の概要: Approximating Posterior Predictive Distributions by Averaging Output From Many Particle Filters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15396v3
Date: Sun, 14 Feb 2021 00:28:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-16 08:09:04.138755
Title: Approximating Posterior Predictive Distributions by Averaging Output From Many Particle Filters
Title（参考訳）: 多数の粒子フィルタからの出力平均化による後続予測分布の近似
Authors: Taylor R. Brown
Abstract要約: 本稿では, it Particle Swarm filter(粒子群最適化と混同しないように)を紹介する。多くの粒子フィルタからの予測近似を平均化することにより、後続の予測分布の列への近似を目標とする。大数の法則と中心極限定理、およびボラティリティモデルからのシミュレーションデータの数値的研究が提供される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces the {\it particle swarm filter} (not to be confused with particle swarm optimization): a recursive and embarrassingly parallel algorithm that targets an approximation to the sequence of posterior predictive distributions by averaging expectation approximations from many particle filters. A law of large numbers and a central limit theorem are provided, as well as an numerical study of simulated data from a stochastic volatility model.
Abstract（参考訳）: 本稿では,多くの粒子フィルタからの期待値近似を平均化することにより,後続予測分布の列への近似を目標とする再帰的かつ恥ずかしい並列アルゴリズムである {\it particle swarm filter}(粒子群最適化と混同してはならない)を紹介する。大数の法則と中心極限定理と、確率的ボラティリティモデルによるシミュレーションデータの数値的研究が提供されている。

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