Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Kernel Learning Method for Backward SDE Filter

論文の概要: A Kernel Learning Method for Backward SDE Filter

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10600v1
Date: Tue, 25 Jan 2022 19:49:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-28 00:14:36.917167
Title: A Kernel Learning Method for Backward SDE Filter
Title（参考訳）: 後方SDEフィルタのカーネル学習法
Authors: Richard Archibald, Feng Bao
Abstract要約: 我々は,その部分雑音観測に基づいて動的システムの状態を伝播するカーネル学習逆SDEフィルタ法を開発した。本研究では,目標状態の条件付き確率密度関数に対する連続的大域的近似を学習するためのカーネル学習手法を提案する。数値実験により、カーネル学習の後方SDEは極めて効率的かつ効率的であることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7035011973665108
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we develop a kernel learning backward SDE filter method to estimate the state of a stochastic dynamical system based on its partial noisy observations. A system of forward backward stochastic differential equations is used to propagate the state of the target dynamical model, and Bayesian inference is applied to incorporate the observational information. To characterize the dynamical model in the entire state space, we introduce a kernel learning method to learn a continuous global approximation for the conditional probability density function of the target state by using discrete approximated density values as training data. Numerical experiments demonstrate that the kernel learning backward SDE is highly effective and highly efficient.
Abstract（参考訳）: 本稿では,その部分雑音観測に基づいて確率的力学系の状態を推定するカーネル学習逆SDEフィルタ法を提案する。対象力学モデルの状態を伝播するために前方後方確率微分方程式の系を用い、観測情報を組み込むためにベイズ推論を適用する。状態空間全体の力学モデルを特徴付けるために、離散近似密度値をトレーニングデータとして利用して、目標状態の条件付き確率密度関数に対する連続的大域的近似を学習するカーネル学習法を導入する。数値実験により、カーネル学習の後方SDEは極めて効率的かつ効率的であることが示されている。

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