В статистике фильтр частицы, также известный как последовательный Метод Монте-Карло (SMC), является сложным образцовым методом оценки на основе моделирования.
Фильтры частицы обычно используются для оценки байесовских моделей, в которых скрытые переменные соединены в Цепи Маркова — подобный скрытой марковской модели (HMM), но обычно где пространство состояний скрытых переменных непрерывно, а не дискретно, и не достаточно ограниченное для создания точного вывода послушным (как, например, в линейной динамической системе, где пространство состояний скрытых переменных ограничивается Распределениями Гаусса и следовательно точный вывод может быть сделан эффективно с помощью фильтра Калмана).
Источник: Википедия