Nyligen utvecklade algoritmer för partikelflöde utgör ett alternativ till viktig provtagning för att ta partiklar från en senare fördelning, och ett antal partikelfilter som bygger på denna princip har föreslagits. Prover dras från föregående och sedan flyttas enligt vissa dynamiker över ett intervall av pseudo-tid så att deras slutliga värden fördelas enligt önskad bakre. I praktiken kräver genomförandet av en partikelflödesprovtagare flera lager av approximation, vilket resulterar i att de slutliga proverna i allmänhet inte har den korrekta bakre fördelningen. I detta papper anser vi en viss klass av ickelinjära Gaussian modeller och kringgå dessa approximationer med hjälp av följande framsteg: vi använder uteslutande en Gaussian flöde som är optimal för en linjär Gaussian modell och som har en analytisk lösning; vi använder partikelflödet i en betydelse sampler, korrigera för skillnaden mellan målet och faktiska densiteter med vikter; vi använder partikelflödet för att ta prov från den optimala betydelsen densitet, snarare än filtrering densiteten själv, undvika behovet av att göra analytiska eller numeriska approximationer av den prediktiva densiteten. Simuleringar med partikelflödesviktsprovtagning inom ett partikelfilter visar på betydande förbättringar jämfört med standard approximationer av den optimala betydelsetätheten, och algoritmen faller inom ramen för standardsekvensen Monte Carlo (SMC).
Den Gaussiska partikelflödesviktprovtagningsalgoritmen (GPFIS) utvecklad i REF använder ungefärliga Gaussiska flöden för att ta prov från icke-gaussiska modeller.
Approximations of the Optimal Importance Density using Gaussian Particle Flow Importance Sampling
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}