在本文中，我们描述了代表霍乱动力学的两个不同的随机微分方程。 通过将随机性引入随机性建模中的一种标准技术-参数摄动技术，将随机性引入确定性模型中，从而编制出第一条随机微分方程；并使用转移概率来编制第二条随机微分方程。 我们使用合适的Lyapunov函数和Itô公式分析随机模型。 我们陈述并证明了整体存在的条件，正解的唯一性，随机有界性，概率的整体稳定性，矩指数稳定性和几乎确定的收敛性。 我们还使用Euler-Maruyama方案进行了数值模拟，以模拟随机微分方程的样本路径。 我们的结果表明，样本路径是连续的，但不可区分（维纳过程的一个属性）。 此外，我们比较了确定性模型和随机模型的数值模拟结果。 我们发现，SIsIaR-B随机微分方程模型的样本路径在SIsIaR-B常微分方程模型的解内波动。 此外，我们使用扩展的卡尔曼滤波器来估计模型区室（状态），我们发现状态估计值适合测量结果。 还讨论了用于估计模型参数的最大似然估计方法。
2021-11-02 11:17:25
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首先编写了无迹变换算法（MATLAB函数），其次用MATLAB实现用无迹变换求协方差（main程序）。
2021-11-01 20:48:02
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Deep SORT 论文实现中需要使用的目标跟踪模型.里面包含了mars-small128.ckpt-68577，mars-small128.meta
2021-11-01 20:46:24
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