Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recursive Estimation of State-Space Noise Covariance Matrix by Approximate Variational Bayes

論文の概要: Recursive Estimation of State-Space Noise Covariance Matrix by Approximate Variational Bayes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10777v1
Date: Fri, 16 Apr 2021 07:41:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 19:46:46.806598
Title: Recursive Estimation of State-Space Noise Covariance Matrix by Approximate Variational Bayes
Title（参考訳）: 近似変分ベイズによる状態空間雑音共分散行列の再帰的推定
Authors: Joseph de Vilmarest (LPSM), Olivier Wintenberger (LPSM)
Abstract要約: 観測の分散が知られている状態空間モデルを考えるが、状態過程の共分散行列は未知であり、時変の可能性がある。本研究では,状態過程の状態と共分散行列を,変分ベイズと2次テイラー近似に頼って推定する適応アルゴリズムを提案する。
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 working paper considers state-space models where the variance of the observation is known but the covariance matrix of the state process is unknown and potentially time-varying. We propose an adaptive algorithm to estimate jointly the state and the covariance matrix of the state process, relying on Variational Bayes and second-order Taylor approximations.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 状態過程の共分散行列が未知であり, 時間変化の可能性がある状態空間モデルについて考察する。本研究では,状態過程の状態と共分散行列を,変分ベイズと2次テイラー近似に頼って推定する適応アルゴリズムを提案する。

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