A central limit theorem in nonlinear filtering
A central limit theorem in nonlinear filtering
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非线性滤波的中心极限定理
DOI：
10.1080/17442509108833701
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发表时间：
1991
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
E. Mayer
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Mayer
结果表明，弱腐败的观测条件下的扩散过程的概率律是渐近高斯适当的尺度。证明方法涉及Fisher信息矩阵和Cramer-Rao不等式。
It is shown that the probability law of a diffusion process conditioned on weakly corrupted observations is asymptotically Gaussian when properly scaled. The method of proof involves Fisher information matrices and a Cramer-Rao inequality.