Parameter-dependent filtering of Gaussian processes in Hilbert spaces
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A10452038" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:10452038 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=b2J.O4NxdL" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=b2J.O4NxdL</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1080/07362994.2022.2080078" target="_blank" >10.1080/07362994.2022.2080078</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Parameter-dependent filtering of Gaussian processes in Hilbert spaces
Popis výsledku v původním jazyce
The filtering problem for non-Markovian Gaussian processes on rigged Hilbert spaces is considered. Continuous dependence of the filter and observation error on parameters which may be present both in the signal and observation processes is proved. The general results are applied to signals governed by stochastic heat equations driven by distributed or pointwise fractional noise. The observation process may be a noisy observation of the signal at given points in the domain, the position of which may depend on the parameter.
Název v anglickém jazyce
Parameter-dependent filtering of Gaussian processes in Hilbert spaces
Popis výsledku anglicky
The filtering problem for non-Markovian Gaussian processes on rigged Hilbert spaces is considered. Continuous dependence of the filter and observation error on parameters which may be present both in the signal and observation processes is proved. The general results are applied to signals governed by stochastic heat equations driven by distributed or pointwise fractional noise. The observation process may be a noisy observation of the signal at given points in the domain, the position of which may depend on the parameter.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA19-07140S" target="_blank" >GA19-07140S: Stochastické evoluční rovnice a časoprostorové systémy</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Stochastic Analysis and Applications
ISSN
0736-2994
e-ISSN
1532-9356
Svazek periodika
41
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
19
Strana od-do
770-788
Kód UT WoS článku
000802057500001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85130846500