論文の概要: Conditional Normalizing Flows for Forward and Backward Joint State and Parameter Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07013v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 18:01:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.117584
• Title: Conditional Normalizing Flows for Forward and Backward Joint State and Parameter Estimation
• Title（参考訳）: 前方・後方関節状態に対する条件正規化流れとパラメータ推定
• Authors: Luke S. Lagunowich, Guoxiang Grayson Tong, Daniele E. Schiavazzi,
• Abstract要約: 本研究は非線形フィルタリングによる状態推定の正規化に関する最近のアプローチをレビューする。 本研究は、自律運転と患者集団動態に関する応用におけるこれらのアプローチの性能について考察する。 最後に,実世界の新型コロナウイルス(COVID-19)共同SIRシステムの予測と推定に応用するための様々な条件付け手法の性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional filtering algorithms for state estimation -- such as classical Kalman filtering, unscented Kalman filtering, and particle filters - show performance degradation when applied to nonlinear systems whose uncertainty follows arbitrary non-Gaussian, and potentially multi-modal distributions. This study reviews recent approaches to state estimation via nonlinear filtering based on conditional normalizing flows, where the conditional embedding is generated by standard MLP architectures, transformers or selective state-space models (like Mamba-SSM). In addition, we test the effectiveness of an optimal-transport-inspired kinetic loss term in mitigating overparameterization in flows consisting of a large collection of transformations. We investigate the performance of these approaches on applications relevant to autonomous driving and patient population dynamics, paying special attention to how they handle time inversion and chained predictions. Finally, we assess the performance of various conditioning strategies for an application to real-world COVID-19 joint SIR system forecasting and parameter estimation.
• Abstract（参考訳）: 古典的なカルマンフィルタ、無色カルマンフィルタ、粒子フィルタなど、状態推定のための伝統的なフィルタリングアルゴリズムは、任意の非ガウス分布や潜在的に多モード分布に従わない非線形系に適用した場合、性能劣化を示す。 本研究では, 条件付き正規化フローをベースとした非線形フィルタリングによる状態推定手法について, 標準MPPアーキテクチャ, トランスフォーマー, 選択状態空間モデル(Mamba-SSMなど)により条件付き埋め込みを生成する手法について検討した。 さらに, 変換の集合からなる流れの過度パラメータ化を緩和する上で, 最適輸送にインスパイアされた運動損失項の有効性を検証した。 本研究では、これらのアプローチが自律運転や患者人口動態に関係のあるアプリケーションに応用される場合の性能について検討し、時間反転や連鎖予測の処理方法に特に注意を払う。 最後に,現実のSIRシステム予測とパラメータ推定に応用するための様々な条件付け手法の性能を評価する。

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