論文の概要: Flow-based linear embedding for Bayesian filtering of nonlinear stochastic dynamical systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16232v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 14:04:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:56:37.975001
• Title: Flow-based linear embedding for Bayesian filtering of nonlinear stochastic dynamical systems
• Title（参考訳）: 非線形確率力学系のベイズフィルタのためのフローベース線形埋め込み
• Authors: Xintong Wang, Xiaofei Guan, Ling Guo, Hao Wu,
• Abstract要約: 正規化フローを統合したフローベースベイズフィルタ(FBF)を提案し,ガウスフィルタ分布を持つ潜在線形状態空間モデルを構築する。 このフレームワークは、フローの正規化によって提供される可逆変換による効率的な密度推定とサンプリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.382988524355736
• License:
• Abstract: Bayesian filtering for high-dimensional nonlinear stochastic dynamical systems is a fundamental yet challenging problem in many fields of science and engineering. Existing methods face significant obstacles: Gaussian-based filters struggle with non-Gaussian distributions, sequential Monte Carlo methods are computationally intensive and prone to particle degeneracy in high dimensions, and deep learning approaches often fail to balance accuracy and efficiency in complex filtering tasks. To address these challenges, we propose a flow-based Bayesian filter (FBF) that integrates normalizing flows to construct a latent linear state-space model with Gaussian filtering distributions. This framework enables efficient density estimation and sampling through invertible transformations provided by normalizing flows, which can be learned directly from data, thereby eliminating the need for prior knowledge of system dynamics or observation models. Numerical experiments demonstrate the advantages of FBF in terms of both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 高次元非線形確率力学系に対するベイズフィルタは、科学や工学の多くの分野において基本的な問題であるが挑戦的な問題である。 ガウスに基づくフィルタは非ガウス分布と競合し、シーケンシャルなモンテカルロ法は計算集約的であり、高次元における粒子の縮退の傾向があり、深層学習のアプローチは複雑なフィルタリングタスクの精度と効率のバランスをとるのに失敗する。 これらの課題に対処するために、正規化フローを統合したフローベースベイズフィルタ(FBF)を提案し、ガウスフィルタ分布を持つ潜在線形状態空間モデルを構築する。 このフレームワークは、データから直接学習できるフローの正規化による非可逆変換による効率的な密度推定とサンプリングを可能にし、システム力学や観測モデルの事前知識を不要にする。 数値実験は精度と効率の両面でFBFの利点を実証している。

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