Speaker:
Pierre Carmier
Title:
Particle flow particle filter: an elegant approach for inference in high-dimensional non-linear state-space models
Date:
January 30th, 2017
Time:
02:00 PM
Place:
Showroom
Abstract:
Les “filtres particulaires à flot de particules” constituent une approche élégante intervenant dans le cadre des méthodes de Monte Carlo séquentielles pour l’estimation d’états et de paramètres de systèmes complexes. L’idée centrale de cette approche est de remplacer la phase cruciale de calcul des poids des particules et de ré-échantillonage éventuel par une mise à jour Bayésienne dite “progressive” consistant à faire migrer les particules continûment de la distribution a priori vers la distribution a posteriori en résolvant une équation différentielle de Fokker-Planck. Après une brève introduction sur les principes généraux des filtres particulaires, je présenterai l’équation de Fokker-Planck et illustrerai le fonctionnement de cette approche sur le cas linéaire Gaussien qui permet d’obtenir des résultats analytiques. Je terminerai par une analyse critique des avantages et inconvénients de cette approche.