Lineare optimale Regelung und Schätzung mittels Message Passing auf Faktorgraphen

Christian Hoffmann; Philipp Rostalski

Lineare optimale Regelung und Schätzung mittels Message Passing auf Faktorgraphen

Institute of Electrical Engineering in Medicine

Abstract

Faktorgraphen bilden eine Klasse probabilistischer graphischer Modelle, welche die Faktorisierung von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen als bipartite Graphen abbilden [1, 2]. Eine solche Zerlegung kann genutzt werden, um Aussagen bedingter Unabhängigkeiten darzustellen und probabilistische Inferenzprobleme zu lösen. Dazu werden häufig sogenannte Max-Product und Sum-Product Algorithmen [3] verwendet, um Nachrichten auf den Kanten des Graphen zu berechnen, die eine effiziente Zusammenfassung aller vorangegangenen Nachrichten darstellen. So kann die Struktur des Graphen ausgenutzt werden, um Inferenzprobleme mittels der Übermittlung von Nachrichten zwischen den Knoten des Graphen effizient zu lösen bzw. zu approximieren.

Original language	German
Publication status	Published - 2017

UN SDGs

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author = "Christian Hoffmann and Philipp Rostalski",

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language = "Deutsch",

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TY - GEN

T1 - Lineare optimale Regelung und Schätzung mittels Message Passing auf Faktorgraphen

AU - Hoffmann, Christian

AU - Rostalski, Philipp

PY - 2017

Y1 - 2017

N2 - Faktorgraphen bilden eine Klasse probabilistischer graphischer Modelle, welche die Faktorisierung von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen als bipartite Graphen abbilden [1, 2]. Eine solche Zerlegung kann genutzt werden, um Aussagen bedingter Unabhängigkeiten darzustellen und probabilistische Inferenzprobleme zu lösen. Dazu werden häufig sogenannte Max-Product und Sum-Product Algorithmen [3] verwendet, um Nachrichten auf den Kanten des Graphen zu berechnen, die eine effiziente Zusammenfassung aller vorangegangenen Nachrichten darstellen. So kann die Struktur des Graphen ausgenutzt werden, um Inferenzprobleme mittels der Übermittlung von Nachrichten zwischen den Knoten des Graphen effizient zu lösen bzw. zu approximieren.

AB - Faktorgraphen bilden eine Klasse probabilistischer graphischer Modelle, welche die Faktorisierung von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen als bipartite Graphen abbilden [1, 2]. Eine solche Zerlegung kann genutzt werden, um Aussagen bedingter Unabhängigkeiten darzustellen und probabilistische Inferenzprobleme zu lösen. Dazu werden häufig sogenannte Max-Product und Sum-Product Algorithmen [3] verwendet, um Nachrichten auf den Kanten des Graphen zu berechnen, die eine effiziente Zusammenfassung aller vorangegangenen Nachrichten darstellen. So kann die Struktur des Graphen ausgenutzt werden, um Inferenzprobleme mittels der Übermittlung von Nachrichten zwischen den Knoten des Graphen effizient zu lösen bzw. zu approximieren.

M3 - Andere

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