后验密度函数的英文

• posterior density function

• "后验"英文翻译    posterior; posteriority; a p ...
• "密度"英文翻译    density; thickness
• "函数"英文翻译    function
• "先验密度函数" 英文翻译 :    prior density function
• "类密度函数" 英文翻译 :    class density function
• "密度函数" 英文翻译 :    de ity function; de ityfunction; depotition function; dichtefunktion density function; frequency function
• "密度函数矩" 英文翻译 :    moment of density function
• "谱密度函数" 英文翻译 :    spectral density function
• "密度函数 概率密度函数" 英文翻译 :    densityfunction
• "边际密度函数" 英文翻译 :    marginal density function
• "边缘密度函数" 英文翻译 :    marginal density function
• "泊松密度函数" 英文翻译 :    poisson density functions
• "二项密度函数" 英文翻译 :    binomial density functions
• "二元密度函数" 英文翻译 :    bivariate density function
• "概率密度函数" 英文翻译 :    frequency function; function of density of probability; probability density function (pdf); probability function; probability-density functon; probabilityde ityfunction
• "故障密度函数" 英文翻译 :    failure de ity function; failure density function
• "恒星密度函数" 英文翻译 :    stellar density function
• "互谱密度函数" 英文翻译 :    cross spectral density function
• "机率密度函数" 英文翻译 :    probability density function
• "几何密度函数" 英文翻译 :    geometric density functions
• "矩形密度函数" 英文翻译 :    rectangular density function
• "联合密度函数" 英文翻译 :    joint density function
• "能量密度函数" 英文翻译 :    edf; energy density function
• "偏斜密度函数" 英文翻译 :    skewed density functions
• "频谱密度函数" 英文翻译 :    spectral density function

• However , for non - linear models and non - gaussian noise , such closed form expressions are almost impossible to obtain , and sequtial monte carlo method provides its approximation
  这种方法的基本思想是产生服从后验分布的样本，并对其进行加权，以得到后验密度函数的近似解。
• Recently , withthe rapid improvement of performance of digital processor , sequential monte carlo ( smc ) method has a wide range of application in engineering , especially in signal processing , statistics , and econometrics etc . the time varying systems can be stated in the form of a dynamic state space model . for linear models and gaussian noise , the kalman filter provides analytical expressions for posterior filtering
  一般的时变系统都可以被看作是一动态状态空间模型，对于线性高斯模型，卡尔曼滤波可以给出后验密度函数的解析解；而对于非线性非高斯模型，我们则无法得到它的解析解，在这种情况下则可以使用序列蒙特卡罗方法来对其进行近似。