モンテカルロ近似
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/04 04:05 UTC 版)
粒子法は他のサンプルリング法と同様に、フィルタリング確率分布 p ( x k | y 0 , … , y k ) {\displaystyle p(x_{k}|y_{0},\dots ,y_{k})} を近似する点列を生成する。したがって P {\displaystyle P} 個のサンプル点があれば、フィルタリング確率分布による期待値は ∫ f ( x k ) p ( x k | y 0 , … , y k ) d x k ≈ 1 P ∑ L = 1 P f ( x k ( L ) ) {\displaystyle \int f(x_{k})p(x_{k}|y_{0},\dots ,y_{k})dx_{k}\approx {\frac {1}{P}}\sum _{L=1}^{P}f(x_{k}^{(L)})} によって近似される。そして通常のモンテカルロ法と同様に f ( ⋅ ) {\displaystyle f(\cdot )} を適切に調整することで, 近似の程度に応じた次数までの モーメント を得ることができる。
※この「モンテカルロ近似」の解説は、「粒子フィルタ」の解説の一部です。
「モンテカルロ近似」を含む「粒子フィルタ」の記事については、「粒子フィルタ」の概要を参照ください。
ウィキペディア小見出し辞書の「モンテカルロ近似」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。
お問い合わせ。
- モンテカルロ近似のページへのリンク
