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カルマンフィルター - 基礎と応用 - cover

カルマンフィルター - 基礎と応用

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

カルマン フィルターとは
 
統計ノイズやその他の不正確さを含む、時間の経過とともに観察される一連の測定値を使用するアルゴリズム。カルマン フィルターは、線形二次推定 ( LQE) を使用して、時間枠ごとに変数の同時確率分布を推定することにより、単一の測定値のみに基づく推定値よりも正確になる傾向にある未知の変数の推定値を生成します。 これは、各時間枠の変数にわたる同時確率分布を推定することによって実現されます。 フィルターの背後にある理論の開発に大きく貢献した Rudolf E. K?lm?n がデバイスの命名を授与されました。
 
メリット>
 
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: カルマン フィルター
 
第 2 章: 加重算術平均
 
第 3 章: 多変量確率変数
 
第 4 章: 共分散
 
第 5 章: 共分散行列
 
第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム
 
第 7 章: 最小平均二乗誤差
 
第 8 章: 再帰的最小二乗フィルタ
 
第 9 章: 線形?二次?ガウス制御
 
第 10 章: 拡張 カルマン フィルター
 
(II) カルマン フィルターに関する一般のよくある質問に答える。
 
(III) 多くの分野でのカルマン フィルターの実際の使用例。
 
(IV) カルマン フィルターのテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
 
この本の対象者
 
専門家、大学生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のカルマン フィルターに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Verfügbar seit: 27.06.2023.
Drucklänge: 155 Seiten.

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    ヒル クライミングは、数値解析で使用される数学的最適化の手法です。 これは、ローカル検索として知られる技術ファミリーのメンバーです。 これは、問題に対する任意の解決策から開始し、その後、より良い解決策につながるかどうかを確認するために、最初の解決策に段階的に変更を加えることで、より良い答えを発見しようとする反復アルゴリズムです。 変更の結果、より良いソリューションが得られた場合は、さらに改善が見られなくなるまで、新しいソリューションに対してさらに段階的な調整が行われ、これが繰り返されます。
     
    方法 メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ヒルクライミング
     
    第 2 章: 勾配降下
     
    第 3 章: 貪欲アルゴリズム
     
    第 4 章: 平均シフト
     
    第 5 章: a* 検索アルゴリズム
     
    第 6 章: 数学的最適化
     
    第 7 章: ローカル検索 (最適化)
     
    第 8 章: 反復法
     
    第 9 章: 巡回セールスマン問題
     
    第 10 章: 局所最適
     
    (ii) ヒル クライミングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのヒル クライミングの使用例の実例。
     
    (iv) 17 の付録で、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明し、ヒル クライミング テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のヒルクライムについて基礎的な知識や情報を超えて学びたい人。
     
     
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    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 古代の戦争
     
    第 2 章: 騎兵
     
    第 3 章: 重装歩兵
     
    第 4 章: 三段櫂船
     
    第 5 章: カタフラクト
     
    第 6 章: ペルタスト
     
    第 7 章: ファランクス
     
    第 8 章: 古代マケドニア軍
     
    第 9 章: ササン朝の軍隊
     
    第 10 章: 古代ギリシャの戦争
     
    (ii) 古代の戦争に関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本の対象読者対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類の古代戦争に関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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    メリット
     
    ( I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: スキャンライン レンダリング
     
    第 2 章: ペインターのアルゴリズム
     
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    (II) 一般のよくある質問に答える スキャンライン レンダリングについて。
     
    (III) さまざまな分野でのスキャンライン レンダリングの実際の使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のスキャンライン レンダリングに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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