論文の概要: Proximal Approximate Inference in State-Space Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15409v1
- Date: Wed, 19 Nov 2025 13:06:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.811921
- Title: Proximal Approximate Inference in State-Space Models
- Title（参考訳）: 状態空間モデルにおける近似推定
- Authors: Hany Abdulsamad, Ángel F. García-Fernández, Simo Särkkä,
- Abstract要約: 非線形・非ガウス状態空間モデルにおける状態推定のためのアルゴリズムのクラスを示す。
提案手法は, ベイズ推定をエントロピー的信頼領域更新の系列として用いたラグランジアン定式化に基づく。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.340424368313606
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We present a class of algorithms for state estimation in nonlinear, non-Gaussian state-space models. Our approach is based on a variational Lagrangian formulation that casts Bayesian inference as a sequence of entropic trust-region updates subject to dynamic constraints. This framework gives rise to a family of forward-backward algorithms, whose structure is determined by the chosen factorization of the variational posterior. By focusing on Gauss--Markov approximations, we derive recursive schemes with favorable computational complexity. For general nonlinear, non-Gaussian models we close the recursions using generalized statistical linear regression and Fourier--Hermite moment matching.
- Abstract（参考訳）: 非線形・非ガウス状態空間モデルにおける状態推定のためのアルゴリズムのクラスを示す。
我々のアプローチは、動的制約を受けるエントロピー的信頼領域更新の列としてベイズ推定をキャストする変分ラグランジアン定式化に基づいている。
この枠組みは前向きアルゴリズムの族を生じさせ、その構造は変分後部の選択された分解によって決定される。
ガウス-マルコフ近似に焦点をあてることで、計算複雑性がよい再帰的スキームを導出する。
一般非線形、非ガウスモデルに対しては、一般化された統計的線形回帰とフーリエ-ハーマイトモーメントマッチングを用いて再帰を閉じる。
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