Zobrazeno 1 - 10
of 112
pro vyhledávání: '"Kim, Jin W."'
Autor:
Kim, Jin W., Mehta, Prashant G.
This paper is concerned with a characterization of the observability for a continuous-time hidden Markov model where the state evolves as a general continuous-time Markov process and the observation process is modeled as nonlinear function of the sta
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.12890
Autor:
Kim, Jin W., Mehta, Prashant G.
Publikováno v:
In: Advances in Dynamics, Optimization and Computation. SON 2020. Studies in Systems, Decision and Control, vol 304. Springer, pp. 295-311 (2020)
The purpose of this paper is to review and highlight some connections between the problem of nonlinear smoothing and optimal control of the Liouville equation. The latter has been an active area of recent research interest owing to work in mean-field
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.01710
Duality between estimation and optimal control is a problem of rich historical significance. The first duality principle appears in the seminal paper of Kalman-Bucy, where the problem of minimum variance estimation is shown to be dual to a linear qua
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.11195
This paper revisits the question of duality between minimum variance estimation and optimal control first described for the linear Gaussian case in the celebrated paper of Kalman and Bucy. A duality result is established for nonlinear filtering, mirr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.10762
This paper is concerned with a duality-based approach to derive the linear feedback particle filter (FPF). The FPF is a controlled interacting particle system where the control law is designed to provide an exact solution for the nonlinear filtering
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1804.04199
This paper is concerned with the problem of representing and learning a linear transformation using a linear neural network. In recent years, there has been a growing interest in the study of such networks in part due to the successes of deep learnin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1709.09625
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.