論文の概要: Distributed Bayesian Learning of Dynamic States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02565v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 19:40:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 18:15:27.628744
• Title: Distributed Bayesian Learning of Dynamic States
• Title（参考訳）: 動的状態の分散ベイズ学習
• Authors: Mert Kayaalp, Virginia Bordignon, Stefan Vlaski, Vincenzo Matta, Ali H. Sayed
• Abstract要約: 提案アルゴリズムは有限状態隠れマルコフモデルに対する分散ベイズフィルタタスクである。 逐次状態推定や、動的環境下でのソーシャルネットワーク上での意見形成のモデル化に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.7870637855531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work studies networked agents cooperating to track a dynamical state of nature under partial information. The proposed algorithm is a distributed Bayesian filtering algorithm for finite-state hidden Markov models (HMMs). It can be used for sequential state estimation tasks, as well as for modeling opinion formation over social networks under dynamic environments. We show that the disagreement with the optimal centralized solution is asymptotically bounded for the class of geometrically ergodic state transition models, which includes rapidly changing models. We also derive recursions for calculating the probability of error and establish convergence under Gaussian observation models. Simulations are provided to illustrate the theory and to compare against alternative approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、部分的情報の下で自然の動的状態を追跡するために協調するネットワークエージェントの研究である。 提案アルゴリズムは有限状態隠れマルコフモデル(HMM)に対する分散ベイズフィルタアルゴリズムである。 シーケンシャルな状態推定タスクや、動的環境下でのソーシャルネットワーク上での意見形成のモデル化に使用できる。 最適集中解に対する不一致は、急速に変化するモデルを含む幾何学的エルゴード状態遷移モデルのクラスに漸近的に有界であることを示す。 また、誤差の確率を計算し、ガウス観測モデルの下で収束を確立するための再帰を導出する。 理論を説明するためのシミュレーションが提供され、代替手法と比較される。

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