Titel: |
Lifted Bayesian filtering in multi-entity systems |
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Beteiligte Personen: |
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Beteiligte Körperschaften: |
Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution] |
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10085032-7 |
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Zusammenfassung: |
This 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.
[Englisch] |
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.
[Deutsch] |
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Dokumenttyp: |
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Einrichtung: |
Fakultät für Informatik und Elektrotechnik |
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Sprache: |
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Sachgruppe der DNB: |
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Veröffentlichung / Entstehung: |
Rostock
Rostock: Universität Rostock
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2020
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Verantwortlichkeitsangabe: |
vorgelegt von Stefan Lüdtke |
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Identifikatoren: |
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Zugang: |
frei zugänglich (Open Access)
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Lizenz/Rechtehinweis: |
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RosDok-ID: |
rosdok_disshab_0000002515 |
erstellt / geändert am: |
11.05.2021 / 08.08.2023
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Metadaten-Lizenz: |
Die Metadaten zu diesem Dokument sind gemeinfrei (CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |