Nonlinear Filters 電子書籍版

• 

• 15400円（税込）

  初めての方

  6回使える！最大70%OFFクーポン
  ※値引上限等条件あり

  詳細・獲得はこちら

  初めてではない方

  何回でも使える5%OFFクーポン
  
  

  詳細・獲得はこちら
  購入はこちら試し読み

  • 本作品について、無料施策・クーポン等の割引施策・PayPayポイント付与の施策を行う予定があります。
    この他にもお得な施策を常時実施中、また、今後も実施予定です。詳しくはこちら。
  専門書　数学

  作品内容

  ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。【本書は、非線形フィルタについて解説した英文書籍です】This book covers a broad range of filter theories， algorithms， and numerical examples. The representative linear and nonlinear filters such as the Kalman filter， the steady-state Kalman filter， the H infinity filter， the extended Kalman filter， the Gaussian sum filter， the statistically linearized Kalman filter， the unscented Kalman filter， the Gaussian filter， the cubature Kalman filter are first visited. Then， the non-Gaussian filters such as the ensemble Kalman filter and the particle filters based on the sequential Bayesian filter and the sequential importance resampling are described， together with their recent advances. Moreover， the information matrix in the nonlinear filtering， the nonlinear smoother based on the Markov Chain Monte Carlo， the continuous-discrete filters， factorized filters， and nonlinear filters based on stochastic approximation method are detailed.1 Review of the Kalman Filter and Related Filters2 Information Matrix in Nonlinear Filtering3 Extended Kalman Filter and Gaussian Sum Filter4 Statistically Linearized Kalman Filter5 The Unscented Kalman Filter6 General Gaussian Filters and Applications7 The Ensemble Kalman Filter8 Particle Filter9 Nonlinear Smoother with Markov Chain Monte Carlo10 Continuous-Discrete Filters11 Factorized Filters12 Nonlinear Filters Based on Stochastic Approximation Method

作者の関連作品作者の作品一覧