particle resampling 2

粒子重采样（Particle Resampling）是贝叶斯统计和马尔可夫链蒙特卡洛方法中的一个重要步骤，主要用于处理粒子滤波器中的权重问题。在粒子滤波器中，每个粒子都代表系统状态的一个可能的实例，并带有一个权重，该权重表示该粒子对当前状态的似然度。然而，随着时间的推移，一些粒子可能会具有非常低的权重，而其他粒子可能会具有非常高的权重。在这种情况下，粒子重采样步骤被用来重新分配这些粒子的权重，使得所有的粒子都有相似的权重。这样，就可以更有效地使用计算资源，并且可以更准确地估计系统的后验概率分布。