概念Particle Filter / 粒子滤波器
粒子滤波
用有限数量的样本（粒子）近似代替连续概率分布的贝叶斯滤波方法，常用于POMDP中实现信念状态估计，每个粒子代表一个可能的真实状态假设
时间轴 (近 90 天)
11月3日
数据同化的经典算法包括集合卡尔曼滤波（EnKF）、变分方法（3D/4D-Var）以及粒子滤波等。
待验证50%
10月5日
粒子滤波理论上可处理任意分布，但在高维空间中会遭遇粒子退化问题，计算代价急剧增大
待验证50%
9月30日
粒子滤波用一组有限数量的样本（粒子）近似代替连续的概率分布来实现信念状态
待验证50%