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10-element Array{Tuple{Int64,Float64,Float64},1}: (2, 0.523599, 0.523599) (4, 0.109662, 0.109662) (6, 0.0656217, 0.0656217) (8, 0.061847, 0.061847) (10, 0.0785043, 0.0785043) (12, 0.12485, 0.12485) (14, 0.238402, 0.238402) (16, 0.531176, 0.531176) (18, 1.35261, 1.35261) (20, 3.87494, 3.87494) figure(figsize=(10,8)) x = linspace(0.5, 100.5, 401) y = linspace(-50,50,401) s = x' .+ y*im z = ξ.(s) sub
パーティクル・フィルタをやさしく解説 - Allisone
パーティクル・フィルタの原理 ざっくり言うと、パーティクル・フィルタは適者生存の原理に基づく動的最大値探索法です。 パーティクル (particle) とは小さな粒つぶのことですので、日本では「粒子フィルタ」ともいいますが、ここでは解りやすくパーティクルを「生き物」と考えて、その動作原理をやさしく解説致します。 確率や統計の知識がなくても解るように書きましたので、関数とベクトルを御存知であれば、たぶん「ははあ、パーティクル・フィルタというのは、こういうものか」と、ご納得いただけると思います。 エサの数と子供の数 自然界にはエサの多い所と少ない所があり、天敵がいなければ、生き物の分布は大体エサの分布に一致すると考えてよいでしょう。 エサの多い所にいるものほど沢山の「子孫」を作り、エサの少ない所にいるものは子孫を残すこともできぬまま消えてゆきます。 子供は親の近くで生活しますが、親よりもっとエ
The Future of PyMC3, or: Theano is Dead, Long Live Theano
In this post we’d like to make a major announcement about where PyMC is headed, how we got here, and what our reasons for this direction are. TL;DR: PyMC3 on Theano with the new JAX backend is the future, PyMC4 based on TensorFlow Probability will not be developed further. In 2017, the original authors of Theano announced that they would stop development of their excellent library. This left PyMC3
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