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Contributions aux méthodes de Monte Carlo et leur application au filtrage statistique

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Academic year: 2021

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Figure

Table 3 – Correspondance entre publications de l’auteur et parties de ce manuscrit.
Figure 3.1 – Modèle gaussien non-linéaire, ϕ(x) = x 2 , π(x) = q(x) = N (x; 0, 1). Simulation avec 1000 itérations MC présentant des estimateurs DPIS utilisant des intégrales soit exactes soit approchées dans l’expression de la variance au premier ordre po
Figure 3.2 – Modèle bayésien non-linéaire gaussien, ϕ(x) = N (x; 3, 1), p(x) = q(x) = N (x; 0, 1), p(y|x) = N (y; x 2 , 1)
Figure 3.3 – Modèle statique linéaire et gaussien - σ x 2 = 10, σ y 2 = 3 - les estimateurs bayésiens de E[x|y] basés sur le mécanisme de rééchantillonnage indépendant donnent de meilleures  per-formances que ceux basés sur les mécanismes traditionnels NIS
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