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拡張カルマンフィルタ - ロボットシステムの動的状態推定における高度な技術 - cover

拡張カルマンフィルタ - ロボットシステムの動的状態推定における高度な技術

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

1: 拡張カルマン フィルタ: 非線形推定の中核ツールである拡張カルマン フィルタ (ekf) を紹介します。
 
2: ブラケット記法: 量子のようなシステムの構造に焦点を当て、数学的基礎を説明します。
 
3: 曲率: 曲率の概念と、それが非線形フィルタのパフォーマンスに与える影響について説明します。
 
4: 最尤推定: 最も高い尤度でパラメータを推定するために使用される統計的アプローチについて詳しく説明します。
 
5: カルマン フィルタ: 多くの状態推定手法の基礎となるカルマン フィルタについて詳しく説明します。
 
6: 共分散行列: 共分散行列と、フィルタリングにおける不確実性の定量化におけるその役割について説明します。
 
7: 不確実性の伝播: 不確実性が時間の経過とともに伝播し、フィルタリングの精度にどのように影響するかを探ります。
 
8: レーベンバーグ・マルクアートアルゴリズム: 非線形最小二乗問題を最適化するこのアルゴリズムを紹介します。
 
9: 信頼領域: パラメータ推定値の精度を定量化する統計領域について説明します。
 
10: 非線形回帰: 最適化手法を使用して非線形モデルをデータに適合させる方法に焦点を当てます。
 
11: 推定理論: フィルタの設計と分析を理解するために不可欠な、推定の背後にある理論を提供します。
 
12: 一般化最小二乗: 不均一分散がある場合の回帰問題を解決するための一般化されたアプローチについて説明します。
 
13: フォン・ミーゼス・フィッシャー分布: 高次元の方向データに役立つこの確率分布を紹介します。
 
14: アンサンブル カルマン フィルタ: 大規模な非線形システムに適したカルマン フィルタのバリエーションを探ります。
 
15: フィルタリング問題 (確率過程): 動的システムのランダム プロセスにフィルタリングを適用する方法について詳しく説明します。
 
16: gps/ins: 正確なナビゲーションと推定のための gps と慣性航法システムの統合について説明します。
 
17: 線形最小二乗法: 線形回帰問題を解くための最小二乗法について説明します。
 
18: 対称性保持フィルター: ロボット工学で重要な、システムの対称性を保持するように設計されたフィルターを紹介します。
 
19: 不変拡張カルマンフィルター: 非線形システムで不変性を維持する ekf のバリエーションについて説明します。
 
20: 無香料変換: 非線形モデルの状態推定を改善するための手法である無香料変換について説明します。
 
21: samv (アルゴリズム): 不確実な環境での堅牢な推定のための samv アルゴリズムを紹介します。
Available since: 12/13/2024.
Print length: 407 pages.

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    各章の概要:
     
    1:ブロックチェーン:この章では、ブロックチェーン技術の基礎を紹介し、イーサリアムクラシックのような分散型システムを支える仕組みを説明します。
     
    2:分散型台帳:ブロックチェーンの主要構成要素である分散型台帳の概念と、透明性とセキュリティの確保におけるその重要性について考察します。
     
    3: 自律分散型組織(分散型自律組織):本章では、分散型自律組織、そのガバナンスにおける役割、そして分散化を強化するためにイーサリアムクラシックにどのように実装されているかについて解説します。
     
    4: ドージコイン:暗号エコシステムにおけるドージコインの独自の位置付けを検証し、イーサリアムクラシックとの関係性や市場への影響を示します。
     
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    11: 暗号通貨:暗号通貨の幅広い概要を解説し、その進化と、特にイーサリアムクラシックをはじめとするエコシステムにおける重要な役割に焦点を当てます。
     
    12: プルーフ・オブ・ワーク:プルーフ・オブ・ワークと、イーサリアムクラシックのようなブロックチェーンネットワークのセキュリティと整合性を維持する上でのその重要性について技術的に考察します。
     
    13: ヴィタリック・ブテリン:イーサリアムクラシックの共同創設者であるヴィタリック・ブテリンのビジョンを探り、彼のイノベーションがブロックチェーン技術にどのような影響を与えたかを示します。
     
    14: アイビー(分散型台帳):アイビーの分散型台帳技術を分析し、イーサリアムクラシックと比較しながら、それぞれの強みについて考察します。
     
    15: モネロ:プライバシー重視の暗号通貨モネロについて、イーサリアムクラシックとの関係、そしてプライバシーコイン市場におけるモネロの立ち位置を検証します。
     
    16: プライバシーとブロックチェーン:本章では、ブロックチェーンシステムにおけるプライバシーに関する懸念事項と、イーサリアムクラシックがこれらの問題にどのように対処しているかを掘り下げます。
     
    17: 暗号通貨ウォレット:暗号通貨ウォレットの重要性、イーサリアムクラシックとの統合、そしてデジタル資産のセキュリティ確保における役割について考察します。
     
    18: カルダノ(ブロックチェーンプラットフォーム):カルダノのブロックチェーンのスケーラビリティと持続可能性へのアプローチを、イーサリアムクラシックのソリューションと比較します。
     
    19: イーサリアムクラシック:イーサリアムクラシックの包括的な概要、その起源、イーサリアムからの分離、そして今日の暗号通貨業界における役割について考察します。
     
    20: 分散型アプリケーション:この章では、分散型アプリケーション(DApps)とその重要性の高まり、そしてイーサリアムクラシックのエコシステム内での機能について考察します。
     
    21: ビットコインプロトコル:ビットコインプロトコルがイーサリアムクラシックに及ぼす影響を検証し、両者に共通する技術的基盤を示します。
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  • 非線形次元削減 - ロボットシステムにおけるデータ表現を強化するための高度な技術 - cover

    非線形次元削減 -...

    Fouad Sabry

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    1: 非線形次元削減: 基礎概念と、高次元データを削減して分析を容易にすることの重要性について学びます。
     
    2: 線形マップ: 線形マッピングの基礎と、機械学習におけるデータ次元削減の役割を紹介します。
     
    3: サポートベクターマシン: サポートベクターマシンが分類タスクとパターン認識で次元削減を適用する方法について学びます。
     
    4: 主成分分析: データを線形に相関のない変数のセットに変換する pca の手法について詳しく学びます。
     
    5: 等長法: 等長法がデータ次元を削減しながらポイント間の距離を維持する方法を調べます。
     
    6: 次元削減: 次元削減のより広い範囲と、さまざまな分野でのその応用について理解します。
     
    7: 半正定値埋め込み: 半正定値プログラミングと、その次元削減法との関連について学びます。
     
    8: カーネル法: データ削減における非線形関係の処理におけるカーネル法の威力について学びます。
     
    9: カーネル主成分分析: 高次元の特徴空間で次元削減を実行する 韓国pca の機能について学習します。
     
    10: 数値継続: 数値継続手法が高次元システムの理解にどのように役立つかを学びます。
     
    11: スペクトル クラスタリング: スペクトル クラスタリングが次元削減を活用して類似のデータ ポイントをグループ化する方法を理解します。
     
    12: アイソマップ: 多次元スケーリングと測地距離を組み合わせて次元削減を行う手法である アイソマップ について説明します。
     
    13: ジョンソン–リンデンの花束 の補題: 次元削減で幾何学的特性が維持されるようにする ジョンソン・リンデンシュトラウス の補題の数学について学習します。
     
    14: 線形非線形ポアソン カスケード モデル: このモデルが次元削減で線形および非線形手法をどのように統合するかを学習します。
     
    15: マニフォールド アライメント: マニフォールド アライメントと、次元削減において異なるドメインのデータをアライメントする際のその重要性について学びます。
     
    16: 拡散マップ: 拡散マップが複雑なデータセットの次元削減に拡散プロセスを使用する方法を理解します。
     
    17: t 分散確率的近傍埋め込み: データのローカル構造を保持しながら次元を削減する ツネ の機能を調べます。
     
    18: 分布のカーネル埋め込み: カーネル埋め込みによって、データセットだけでなく分布の次元削減がどのように可能になるかを調べます。
     
    19: ランダム投影: 高速計算のためにランダム投影に依存する次元削減の実用的なアプローチ。
     
    20: マニフォールド正則化: マニフォールド正則化手法と、高次元データからの学習への影響について学びます。
     
    21: 経験的動的モデリング: 時系列データ分析を通じて経験的動的モデリングが次元削減にどのように役立つかを確認します。
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