A Tutorial on Time-Evolving Dynamical Bayesian Inference

Stankovski, Tomislav; Duggento, Andrea; McClintock, Peter V. E.; Stefanovska, Aneta

物理学 > 数据分析、统计与概率

arXiv:1305.0041v1 (physics)

[提交于 2013年4月30日 (此版本) ， 最新版本 2014年5月21日 (v3) ]

标题：时间演化动态贝叶斯推断教程

标题： A Tutorial on Time-Evolving Dynamical Bayesian Inference

Authors:Tomislav Stankovski, Andrea Duggento, Peter V. E. McClintock, Aneta Stefanovska

摘要：我们提供一个关于在存在噪声的情况下时间演化耦合系统贝叶斯推断的教程。它包括必要的理论描述和其实现算法。为了通用编程目的，给出了伪代码描述。基于耦合相位和极限环振荡器的例子展示了最重要的特性。用于该方法和示例的MatLab代码伴随教程一同提供。

摘要： We present a tutorial for Bayesian inference of time-evolving coupled systems in the presence of noise. It includes the necessary theoretical description and the algorithms for its implementation. For general programming purposes, a pseudocode description is given. Examples based on coupled phase and limit-cycle oscillators illustrate the most important features. Codes written in MatLab for the method and the examples accompany the tutorial.

评论：	Matlab代码可以在 http://www.lancs.ac.uk/depts/spc/research/nbmphysics/codesamples 找到
主题：	数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 适应性与自组织系统 (nlin.AO); 混沌动力学 (nlin.CD); 计算物理 (physics.comp-ph); 医学物理 (physics.med-ph)
引用方式：	arXiv:1305.0041 [physics.data-an]
	(或者 arXiv:1305.0041v1 [physics.data-an] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.1305.0041

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来自： Tomislav Stankovski Ph.D. [查看电子邮件]
[v1] 星期二， 2013 年 4 月 30 日 22:20:12 UTC (396 KB)
[v2] 星期日， 2013 年 5 月 26 日 23:14:26 UTC (396 KB)
[v3] 星期三， 2014 年 5 月 21 日 00:39:05 UTC (3,267 KB)

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