Simulation-Based Sequential Bayesian Filtering, Fachbücher

Das Buch "Simulation-Based Sequential Bayesian Filtering" von Mahsiul Khan bietet eine umfassende Analyse von stochastischen Modellen, die zur Beschreibung realer Zufallsprozesse verwendet werden. Es behandelt die Herausforderung, verborgene Zustände aus verrauschten Beobachtungen zu extrahieren, und konzentriert sich auf nichtlineare dynamische Zustandsraummodelle mit bedingt linearen und unbekannten statischen Parametern. Ein zentrales Thema des Buches ist die Anwendung von Partikelfiltern, einer Methode, die in verschiedenen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen zunehmend an Bedeutung gewinnt. Diese Methode basiert auf der bayesianischen Methodologie und nutzt Zufallsmasse, die aus Proben (Partikeln) bestehen, um die Verteilungen der verborgenen Zustände zu approximieren. Das Buch erläutert auch das Rao-Blackwellization-Prinzip, das die Varianz von Schätzern reduziert und auf dem Rao-Blackwell-Satz basiert. Es ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit fortgeschrittenen statistischen Methoden und deren Anwendungen in der Praxis beschäftigen.