論文の概要: Robust Filtering and Learning in State-Space Models: Skewness and Heavy Tails Via Asymmetric Laplace Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22343v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 03:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.956542
• Title: Robust Filtering and Learning in State-Space Models: Skewness and Heavy Tails Via Asymmetric Laplace Distribution
• Title（参考訳）: 状態空間モデルにおけるロバストフィルタリングと学習--非対称ラプラス分布によるスキューネスとヘビーテール
• Authors: Yifan Yu, Shengjie Xiu, Daniel P. Palomar,
• Abstract要約: 本稿では,効率的な変分ベイズアルゴリズムと新しい単一ループパラメータ推定手法を提案する。 実験により,提案手法は様々なノイズ設定に対して一貫した頑健な性能を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.60136504672206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-space models are pivotal for dynamic system analysis but often struggle with outlier data that deviates from Gaussian distributions, frequently exhibiting skewness and heavy tails. This paper introduces a robust extension utilizing the asymmetric Laplace distribution, specifically tailored to capture these complex characteristics. We propose an efficient variational Bayes algorithm and a novel single-loop parameter estimation strategy, significantly enhancing the efficiency of the filtering, smoothing, and parameter estimation processes. Our comprehensive experiments demonstrate that our methods provide consistently robust performance across various noise settings without the need for manual hyperparameter adjustments. In stark contrast, existing models generally rely on specific noise conditions and necessitate extensive manual tuning. Moreover, our approach uses far fewer computational resources, thereby validating the model's effectiveness and underscoring its potential for practical applications in fields such as robust control and financial modeling.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデルは動的システム解析において重要であるが、しばしばガウス分布から逸脱し、しばしば歪みと重みを呈する外れ値データに悩まされる。 本稿では、非対称なラプラス分布を利用したロバストな拡張について紹介する。 本稿では, 効率的な変分ベイズアルゴリズムと新しい単一ループパラメータ推定手法を提案し, フィルタリング, 平滑化, パラメータ推定の効率を大幅に向上させる。 提案手法は,手動のハイパーパラメータ調整を必要とせずに,様々なノイズ設定に対して一貫した頑健な性能を提供することを示す。 対照的に、既存のモデルは一般的に特定のノイズ条件に依存し、広範囲な手動チューニングを必要とする。 さらに,本手法は計算資源をはるかに少なくし,モデルの有効性を検証し,ロバスト制御やファイナンシャルモデリングなどの分野での実用化の可能性を示す。

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