mycoreobjectrosdok_disshab_0000002515rosdok_disshab_0000002515rosdokdisshabrosdok_derivate_00001005812023-08-08T10:12:55.097Z2021-05-11T11:05:38.212ZadministratoreditorDpublished1rosdok_derivate_0000100581truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id000030221757652698Oau2021-05-112023-08-05T19:17:21ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsThis thesis focuses on Bayesian filtering for systems that consist of multiple, interacting entites (e.g. agents or objects), which can naturally be described by Multiset Rewriting Systems (MRSs). The main insight is that the state space that is underling an MRS exhibits a certain symmetry, which can be exploited to increase inference efficiency. We provide an efficient, lifted filtering algorithm, which is able to achieve a factorial reduction in space and time complexity, compared to conventional, ground filtering.Diese Arbeit betrachtet Bayes'sche Filter in Systemen, die aus mehreren, interagierenden Entitäten (z.B. Agenten oder Objekten) bestehen. Die Systemdynamik solcher Systeme kann auf natürliche Art durch Multiset Rewriting Systems (MRS) spezifiziert werden. Die wesentliche Erkenntnis ist, dass der Zustandraum Symmetrien aufweist, die ausgenutzt werden können, um die Effizienz der Inferenz zu erhöhen. Wir führen einen effizienten, gelifteten Filter-Algorithmus ein, dessen Zeit- und Platzkomplexität gegenüber dem grundierten Algorithmus um einen faktoriellen Faktor reduziert ist.StefanLüdtke1991 -VerfasserInaut11215921040000-0002-1488-4236ThomasKirste1962 -AkademischeR BetreuerIndgs137244754HeinerStuckenschmidt1974 -AkademischeR BetreuerIndgs1242742420000-0002-0209-385938329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und Elektrotechnik2004 -Grad-verleihende Institutiondgghttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00003022-410.18453/rosdok_id00003022004 InformatikFakultät für Informatik und ElektrotechnikCC BY 4.0Nutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)en2020Universität RostockRostockmonographic202120202021Universitätsbibliothek RostockRostock2021Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022Thomas Kirste (Universität Rostock) ; Heiner Stuckenschmidt (Universität Mannheim)vorgelegt von Stefan LüdtkeBayes-FilterMarkov-Ketten-Monte-Carlo-VerfahrenSituationsanalysedoctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisSDNB:004SDNB:004004 Informatik004 Data processing Computer sciencesinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.iefinstitution:unirostock.iefFakultät für Informatik und ElektrotechnikFaculty of Computer Science and Electrical EngineeringUniversität Rostock. Fakultät für Informatik und ElektrotechnikFakultät für Informatik<br />und ElektrotechnikUni.Rostock.Fakultaet.IEFhttp://d-nb.info/gnd/10085032-7licenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.cclicenselicenseinfo:work.cclicenseCC-LizenzCC-licenselicenseinfo:work.cclicense.cc-bylicenseinfo:work.cclicense.cc-byCC BYCC BYlicenseinfo:work.cclicense.cc-by.v40licenseinfo:work.cclicense.cc-by.v40CC BY 4.0CC BY 4.0/creativecommons/l/by/4.0/88x31.png[DE-28]Namensnennung 4.0 International$cCC BY 4.0$gCreative Commons$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2rfc5646:enrfc5646:enEnglischEnglishengengLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsgnd:1121592104orcid:0000-0002-1488-4236gnd:137244754gnd:124274242orcid:0000-0002-0209-3859gnd:38329-6gnd:10085032-7gnd:1121592104orcid:0000-0002-1488-4236gnd:137244754gnd:124274242orcid:0000-0002-0209-3859gnd:38329-6gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000002515-d55015e54gnd:1121592104orcid:0000-0002-1488-4236Stefan LüdtkeStefan Lüdtkerosdok_disshab_0000002515-d55015e70gnd:137244754Thomas KirsteThomas Kirsterosdok_disshab_0000002515-d55015e84gnd:124274242orcid:0000-0002-0209-3859Heiner StuckenschmidtHeiner Stuckenschmidtrosdok_disshab_0000002515-d55015e101gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000002515-d55015e112gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikStefan LüdtkeThomas KirsteHeiner StuckenschmidtUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikStefan LüdtkeThomas KirsteHeiner StuckenschmidtUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikStefan LüdtkeRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00003022-410.18453/rosdok_id00003022Bayes-FilterMarkov-Ketten-Monte-Carlo-VerfahrenSituationsanalyseThis thesis focuses on Bayesian filtering for systems that consist of multiple, interacting entites (e.g. agents or objects), which can naturally be described by Multiset Rewriting Systems (MRSs). The main insight is that the state space that is underling an MRS exhibits a certain symmetry, which can be exploited to increase inference efficiency. We provide an efficient, lifted filtering algorithm, which is able to achieve a factorial reduction in space and time complexity, compared to conventional, ground filtering.Diese Arbeit betrachtet Bayes'sche Filter in Systemen, die aus mehreren, interagierenden Entitäten (z.B. Agenten oder Objekten) bestehen. Die Systemdynamik solcher Systeme kann auf natürliche Art durch Multiset Rewriting Systems (MRS) spezifiziert werden. Die wesentliche Erkenntnis ist, dass der Zustandraum Symmetrien aufweist, die ausgenutzt werden können, um die Effizienz der Inferenz zu erhöhen. Wir führen einen effizienten, gelifteten Filter-Algorithmus ein, dessen Zeit- und Platzkomplexität gegenüber dem grundierten Algorithmus um einen faktoriellen Faktor reduziert ist.20202020Thomas Kirste (Universität Rostock) ; Heiner Stuckenschmidt (Universität Mannheim)vorgelegt von Stefan Lüdtkeepub.dissertation1 Luedtke_Dissertation_2021.pdf 3386000 bba72e4f8cc015d841edbf1dee7021aa rosdok/id000030221757652698Oau2021-05-112023-08-05T19:17:21ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2Mods XSLT Transformer 2.7 [SCM: "0c0e7a3c226a4a0cbcbec39b493c3c5257339ab8" "v2.7" "2023-08-04T00:00:00+0200"] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsThis thesis focuses on Bayesian filtering for systems that consist of multiple, interacting entites (e.g. agents or objects), which can naturally be described by Multiset Rewriting Systems (MRSs). The main insight is that the state space that is underling an MRS exhibits a certain symmetry, which can be exploited to increase inference efficiency. We provide an efficient, lifted filtering algorithm, which is able to achieve a factorial reduction in space and time complexity, compared to conventional, ground filtering.Diese Arbeit betrachtet Bayes'sche Filter in Systemen, die aus mehreren, interagierenden Entitäten (z.B. Agenten oder Objekten) bestehen. Die Systemdynamik solcher Systeme kann auf natürliche Art durch Multiset Rewriting Systems (MRS) spezifiziert werden. Die wesentliche Erkenntnis ist, dass der Zustandraum Symmetrien aufweist, die ausgenutzt werden können, um die Effizienz der Inferenz zu erhöhen. Wir führen einen effizienten, gelifteten Filter-Algorithmus ein, dessen Zeit- und Platzkomplexität gegenüber dem grundierten Algorithmus um einen faktoriellen Faktor reduziert ist.StefanLüdtke1991 -VerfasserInaut11215921040000-0002-1488-4236ThomasKirste1962 -AkademischeR BetreuerIndgs137244754HeinerStuckenschmidt1974 -AkademischeR BetreuerIndgs1242742420000-0002-0209-385938329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und Elektrotechnik2004 -Grad-verleihende Institutiondgghttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00003022-410.18453/rosdok_id00003022004 InformatikFakultät für Informatik und ElektrotechnikCC BY 4.0Nutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)en2020Universität RostockRostockmonographic202120202021Universitätsbibliothek RostockRostock2021Universitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022Thomas Kirste (Universität Rostock) ; Heiner Stuckenschmidt (Universität Mannheim)vorgelegt von Stefan LüdtkeBayes-FilterMarkov-Ketten-Monte-Carlo-VerfahrenSituationsanalyse 2021-05-11T11:05:38.212Z 2023-08-08T10:12:55.097Z 2023-08-18T10:12:55.102Z {"identifier":"rosdok/id00003022","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2021-05-11T11:05:38.243Z"} editorD {"identifier":"http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2021-05-11T11:14:33.951Z","registered":"2021-05-11T11:14:33.951Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00003022","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2021-05-11T11:14:36.810Z","registered":"2021-05-11T11:14:36.810Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00003022-4","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2021-05-11T11:05:38.268Z","registered":"2021-05-12T02:24:09.700Z"} administratorfulltextfile/rosdok_disshab_0000002515/rosdok_derivate_0000100581/Luedtke_Dissertation_2021.pdfLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsgnd:1121592104orcid:0000-0002-1488-4236gnd:137244754gnd:124274242orcid:0000-0002-0209-3859gnd:38329-6gnd:10085032-7gnd:1121592104orcid:0000-0002-1488-4236gnd:137244754gnd:124274242orcid:0000-0002-0209-3859gnd:38329-6gnd:10085032-7rosdok_disshab_0000002515-d55015e54gnd:1121592104orcid:0000-0002-1488-4236Stefan LüdtkeStefan Lüdtkerosdok_disshab_0000002515-d55015e70gnd:137244754Thomas KirsteThomas Kirsterosdok_disshab_0000002515-d55015e84gnd:124274242orcid:0000-0002-0209-3859Heiner StuckenschmidtHeiner Stuckenschmidtrosdok_disshab_0000002515-d55015e101gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000002515-d55015e112gnd:10085032-7Universität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikStefan LüdtkeThomas KirsteHeiner StuckenschmidtUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikStefan LüdtkeThomas KirsteHeiner StuckenschmidtUniversität RostockUniversität Rostock Fakultät für Informatik und ElektrotechnikStefan LüdtkeRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00003022-410.18453/rosdok_id00003022Bayes-FilterMarkov-Ketten-Monte-Carlo-VerfahrenSituationsanalyseThis thesis focuses on Bayesian filtering for systems that consist of multiple, interacting entites (e.g. agents or objects), which can naturally be described by Multiset Rewriting Systems (MRSs). 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The main insight is that the state space that is underling an MRS exhibits a certain symmetry, which…Stefan LüdtkeLifted Bayesian filtering in multi-entity systemsUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022StefanLüdtke1991 -VerfasserInaut11215921040000-0002-1488-4236ThomasKirste1962 -AkademischeR BetreuerIndgs137244754HeinerStuckenschmidt1974 -AkademischeR BetreuerIndgs1242742420000-0002-0209-385938329-6Universität Rostock1419 -Grad-verleihende Institutiondgg10085032-7Universität RostockFakultät für Informatik und Elektrotechnik2004 -Grad-verleihende Institutiondgg[purl]http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00003022[urn]urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00003022-4[doi]10.18453/rosdok_id00003022open_access20202020epoch:21th_centuryrfc5646:endoctype:epub.dissertationaccesscondition:openaccessSDNB:004institution:unirostock.iefstate:published