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工作签约小记
发表于
2020-11-04
|
更新于
2022-11-05
|
杂记
|
总字数:
8
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
请输入查看密码
文章作者:
孙云增
文章链接:
https://sunyunzeng.cn/%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E7%AD%BE%E7%BA%A6%E5%B0%8F%E8%AE%B0/
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卡尔曼滤波与粒子滤波
卡尔曼滤波卡尔曼滤波解决的是如何从多个不确定数据中提取相对精确的数据。 1) 实践前提是这些数据满足高斯分布。 2) 理论前提是一个高斯斑乘以另一个高斯斑可以得到第三个高斯斑,第三个高斯斑即为提取到相对精确的数据范围。 什么是卡尔曼滤波你可以在任何含有不确定因素的动态系统里使用卡尔曼滤波,而且你应该可以通过某种数学建模对系统下一步动向做一个大概的预测。尽管系统总是会受到一些未知的干扰,但是卡尔曼滤波总是可以派上用场来提高系统预估的精确度,这样你就可以更加准确地知道到底发生了什么事情(系统状态是如何转移的)。而且它可以有效利用多个粗糙数据之间的关系,而单独面对这些数据你可能都无从下手。 卡尔曼滤波尤其适合动态系统。它对于内存要求极低(它仅需要保留系统上一个状态的数据,而不是一段跨度很长的历史数据)。并且它运算很快,这使得它非常适合解决实时问题和应用于嵌入式系统。 卡尔曼滤波我们可以做什么?我们举一个玩具的栗子:你开发了一款小型机器人,它可以在树林里自主移动,并且这款机器人需要明确自己的位置以便进行导航。 我们可以通过一组状态变量 来描述机器人的状态,包括位置和速度: ...
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本篇博客是读了《大国空巢》后的有感而发,也算是胡言乱语吧。首发在知乎,这里只是复述一下。 这本书大陆是13年出版的,但早在07年就已经在香港出版,现在读起来觉得易教授的话振聋发聩。 虽然有些结论或者数据还需要进一步推敲,但整体的论点是立得住的。想想早在零几年大家对计划生育政策无不推崇的背景下,易教授能站在国家民族的角度发出人口问题的呼声,实在令人佩服。 现在国家的人口发展无不印证了易教授的预测,比联合国最早预测的人口低方案2027年负增长足足提前了5年(2021年中国人口净增长48万,2022年大概率负增长)。当然,最新联合国预测中国最快2023年人口负增长,但这个是不是有点马后炮呢。政策的制定是有滞后性的,如果国家能早点意识到人口负增长问题,早点放开生育,现在人口结构问题会有更多的解决空间。 现在不要只盯着中国人口总数,看起来很多,而是关注人口结构,就会发现中国老龄化问题的严重,一个社会只有年轻人才是创造力和活力的源泉,如果中国进入重度老龄化社会,那么日本就是前车之鉴,况且中国是未富先老,将来老年人的社会问题将会很大。 人力也是一种资源,是比石油,煤炭更宝贵的资源,因为自然资源...
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