変分推論を用いた不確実性定量化によるオンラインパラメータ状態推定

この論文は、デジタルツインなどのアプリケーションに不可欠な、力学系におけるパラメータと状態のオンライン同時推定という重要な問題に取り組んでいます。計算効率の高い変分推論フレームワークを提案し、計算困難な同時事後分布を近似することで、不確実性定量化を可能にしています。数値実験により、既存の手法と比較して、その精度、堅牢性、スケーラビリティが実証されています。

• •オンラインパラメータ状態推定のための変分推論フレームワークを提案。
• •同時事後分布の近似を通じて不確実性定量化を提供。
• •数値実験を通じて精度、堅牢性、スケーラビリティを実証。
• •特定のシナリオで既存の方法を上回る性能。