Icke-linjära icke-gaussiska state-space modeller uppstår i många tillämpningar inom statistik och signalbehandling. I detta sammanhang är en av de mest framgångsrika och populära approximering tekniker Sequential Monte Carlo (SMC) algoritm, även känd som partikelfiltrering. Denna metod tenderar dock att vara ineffektiv när den tillämpas på problem med hög dimension. I detta dokument fokuserar vi på en annan klass av sekventiella inferensmetoder, nämligen Sekventiell Markov Chain Monte Carlo (SMCMC), som utgör ett lovande alternativ till SMC-metoder. Efter att ha tillhandahållit en enhetlig ram för klassen av SMCMC-strategier föreslår vi nya effektiva strategier baserade på principen om Langevins diffusion och Hamiltons dynamik för att klara av det ökande antalet högdimensionella tillämpningar. Simuleringsresultat visar att de föreslagna algoritmerna uppnår betydligt bättre prestanda jämfört med befintliga algoritmer. Bayesian inference, filtrering, Sekventiell Monte Carlo, Markov Chain Monte Carlo, state-space modell, högdimensionell.
En annan metod för att lösa problemet sekventiell inferens är den sekventiella Markov kedjan Monte Carlo klass av metoder REF.
Langevin and Hamiltonian based Sequential MCMC for Efficient Bayesian Filtering in High-dimensional Spaces
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}