[Narrator] So, in this class you will learn about particle filters.
In our sequence of algorithms for estimating the state of a system,
this is the third one and in many ways is the best one.
It's the easiest to program
and in most ways is the most flexible.
And to understand why I'm saying this let me start
with a little quiz that goes back into the first 2 classes.
In class 1, we learned about histogram filters,
in class 2 about Kalman filters,
and we even had to prove there.
Today, I'll teach you about particle filters,
but we can't really know about particle filters quite yet.
So, my questions will only pertain to histogram filters and Kalman filters.
First, I'd like to know whether the state space was discrete or continuous.
Please check exactly 1 of those 2 boxes over here,
and I understand these are not entirely non-ambiguous questions,
but in the spirit of the method please check whichever fits best.
今回の講義では粒子フィルタについて学びます
システムの状態を予測するための 一連のアルゴリズムで
3番目ですがいろいろな意味で 一番良いプログラムです
プログラムするのが最も簡単で かつ融通が利きます
私の考察を理解してもらうために 最初の2つの講義に関する小テストです
1つ目の講義では ヒストグラムフィルタについて学びました
2つ目の講義ではカルマンフィルタを学び
証明もしなければなりませんでした
粒子フィルタについては 今回の講義で学ぶので
質問はヒストグラムフィルタと カルマンフィルタについてのみです
まず初めに状態空間が離散しているのか 連続しているのかという質問です
この2つの選択肢のうち1つだけを選んでください
少しあいまいな質問だとは 思いますが
どちらか最適な方を選んでください