Pull to refresh
6
0
Евгений Петров @golovasteek

Программист

Send message

Фильтр Калмана

Reading time10 min
Views430K


В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.
Читать дальше →
Total votes 178: ↑173 and ↓5+168
Comments84

Распределение ресурсов в больших кластерах высокой производительности. Лекция в Яндексе

Reading time30 min
Views21K
Большинство сложных задач с данными требуют немалого количества ресурсов. Поэтому почти у каждого дата-центра в мире не один, а множество клиентов — даже если все они выступают под общим брендом. Компаниям нужны мощности под самые разные сервисы и цели, да и в процессе достижения какой-нибудь одной из них приходится иметь дело с целым набором подзадач. Как дата-центру справиться с потоком желающих что-нибудь проанализировать или посчитать? Поступающие заказы на вычисления нужно выполнять в некотором порядке, стараясь никого не обделить ресурсами. Эта лекция — об основных методах распределения реальных задач на большом кластере. Способ, о котором рассказал Игнат Колесниченко, применяется для обслуживания почти всех сервисов Яндекса.

Игнат — руководитель одной из групп в нашей службе технологий распределенных вычислений. Окончил мехмат МГУ и Школу анализа данных, в Яндексе с 2009 года.



Под катом — подробная расшифровка лекции и слайды.
Читать дальше →
Total votes 57: ↑55 and ↓2+53
Comments3

Information

Rating
Does not participate
Location
Berlin, Berlin, Германия
Works in
Date of birth
Registered
Activity