BriefGPT - AI 论文速递
·
Kushner 最优滤波器的变分高斯近似
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文提出了一种基于可变分高斯逼近的新方法，用于近似计算 Kushner 方程解。该方法通过两个可计算高斯逼近来实现，并满足高斯的均值和协方差矩阵上的一组随机微分方程。该方法在非线性情况下进行了推广。
🎯
关键要点
- 本文提出了一种基于可变分高斯逼近的新方法，用于近似计算Kushner方程解。
- 该方法通过两个可计算高斯逼近来实现，涉及概率密度的传播和贝叶斯更新。
- 这两个变分更新可以被融合，并满足高斯的均值和协方差矩阵上的一组随机微分方程。
- 该高斯流在非线性情况下进行了推广，并与线性情况下的Kalman-Bucy和Riccati流一致。
➡️
