時系列データの確率モデルの一つ．粒子フィルタで用いられる．
- 時刻：\(t=1,\ldots,T\)
- 状態ベクトル：\(\mathbf{x}^{(t)}\)
- 観測時系列：\(\mathbf{y}^{(t)}\)
観測ベクトルは背後にある状態ベクトルに依存してきまり，
状態ベクトルは前の時刻の状態ベクトルに依存して決まる．
状態空間モデルではガウス分布のノイズに限定していたが，一般化状態空間モデルでは他の確率分布のノイズも許す．
一般状態空間モデルは，一般に次のような条件付分布でモデル化される．
- システムモデル：\(\mathbf{x}^{(t)}\sim Q^{(t)}(\cdot|\mathbf{x}^{(t-1)})\)
- 観測モデル：\(\mathbf{y}^{(t)}=R^{(t)}(\cdot|\mathbf{x}^{(t)})\)
-- しましま
関連項目†
リンク集†
関連文献†
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