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dc.contributor.authorValderrama Bonnet, Mariano José 
dc.date.accessioned2015-03-18T09:53:58Z
dc.date.available2015-03-18T09:53:58Z
dc.date.issued2000
dc.identifier.citationValderrama, M.J. Sistemas Estocásticos en las Ciencias Naturales. Ars Pharm, 41(1): 47-57 (2000). [http://hdl.handle.net/10481/35296]es_ES
dc.identifier.issn0004-2927
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/35296
dc.description.abstractEn este artículo se formulan los modelos de espacio de estados como herramienta matemática para representar la evolución temporal de un fenómeno. El análisis se centra en los modelos lineales, describiéndose un algoritmo, denominado filtro de Kalman, que permite realizar predicciones de forma recursiva a medida que se van procesando nuevas observaciones. Finalmente se aborda el caso no lineal introduciendo un método aproximado de resolución.es_ES
dc.description.abstractState-space models as a mathematical tool for representing the time evolution of a phenomenon are formulated in this paper. The analysis is focused on linear models and the Kalman filter as an algorithm to perform forecasting as new observations are recorded is described. Finally, the non-linear case is developed and an approximated method for resolution is introduced.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Granada, Facultad de Farmaciaes_ES
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
dc.subjectModelo de espacio de estadoses_ES
dc.subjectFiltro de Kalmanes_ES
dc.subjectFiltro extendidoes_ES
dc.subjectState-space modelses_ES
dc.subjectKalman filteres_ES
dc.subjectWidespread filteres_ES
dc.titleSistemas Estocásticos en las Ciencias Naturaleses_ES
dc.title.alternativeStochastic Systems in Natural Scienceses_ES
dc.typejournal articlees_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES


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