[Python]particlesパッケージで逐次モンテカルロ法を適用してみた（前編） - Qiita

こんにちは，株式会社Nospareリサーチャー・千葉大学の小林です．本記事ではAn Introduction to sequential Monte Carloという逐次モンテカルロ法（sequential Monte Carlo, SMC）に関する本 に付随しているparticlesというPythonモジュールを紹介したいと思います．SMCはたくさんの変数（パーティクル）を発生させ，それらのリサンプリング，値の更新，重み付けを繰り返すことで逐次的にフィルタリング密度の近似などを行うモンテカルロ法の一種で，状態空間モデルなどに対して広く適用することができます．線形ガウス状態空間モデルの場合にはカルマンフィルターが適用できますが，非ガウス非線形モデルの場合にはシミュレーションに基づくSMCが有用となります． 状態空間モデル まず状態空間モデルについて簡単に説明します．状態空間モデルは観測され

[Aobei]

粒子フィルタ