Factor Graph
Published: 2020-01-11 | Lastmod: 2020-01-29
Table of contents
为什么使用因子图 #
通常我们并不关心观测量，只有在状态确定的情况下，讨论观测量才有意义。因此用因子图表达更突出重点，即状态变量。
与传统优化算法的关系 #
通常，传统算法作用在信息矩阵上。信息矩阵对应于一个无向马尔科夫图，通过Cholesky分解LU后，可以求解变量。
因子图直接作用在雅克比矩阵上。通过QR分解逐步消元，得到的R矩阵与上面的LU矩阵存在关系（相同？）。
优势 #
- 可以迭代递推，不需要重新对整个雅克比矩阵QR分解
- 通过贝叶斯树，可以非常清晰的看到，当新的观测量出现时，哪部分矩阵会受到影响，需要重新计算。避免其他大量不受影响状态的重复计算
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