여러 상태 가설을 유지한다
입자 하나는 물리적인 작은 물체가 아니라 가능한 상태의 한 표본이다. 위치 추정에서는 서로 다른 위치 가설을 여러 입자로 유지할 수 있다. 알려진 이동 모형을 적용하면 각 가설의 다음 상태가 만들어진다.
가중 평균의 예
상태가 0, 5, 10인 세 입자에 정규화한 가중치가 0.1, 0.6, 0.3이라면 가중 평균은 6이다. 반면 가장 높은 가중치의 입자를 고르는 추정값은 5다. 같은 입자 분포라도 어떤 요약 규칙을 쓰는지에 따라 보고하는 상태가 달라질 수 있다.
재표본화의 의미
가중치가 큰 입자가 더 자주 선택되도록 입자 집합을 다시 구성할 수 있다. 앞의 가중치에 따라 열 개를 무작위로 뽑는 방식이라면 평균적인 선택 횟수는 1, 6, 3이지만 매번 정확히 그 횟수가 된다는 뜻은 아니다. 구체적인 재표본화 규칙도 여러 가지다.
표본 수와 모형의 한계
입자가 많아지면 계산량이 커지고 처음부터 실제 상태 주변을 충분히 표현하지 못하면 추정이 어려울 수 있다. 재표본화를 했다는 사실만으로 모든 모호한 상태 가설을 해결하는 것은 아니다. 상태 모형과 측정의 우도, 초기 분포, 가중치의 집중 정도를 함께 살펴본다.