因子图文献阅读总结
本文主要回答以下问题：
1）因子图是什么？基本原理？
2）主要运用在哪几方面，优缺？
3）论文中是如何运用因子图做改进的？
4）课题拟如何运用之？
问题 1：因子图综述
想法来自：
2018 年 6 月 基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究 优秀硕士论文
机构：哈尔滨工业大学
基本介绍：概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，
利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。常用的概率图模型有贝叶斯网络(Bayesian
Networks)、马尔科夫网络(Markov Networks)、因子图(Factor Graphs)等。因子图是一个通用
模型，具有很强的表达能力，因子图是一种双向图模型，它表征了全局函数和局部函数之间
的关系，同时也表示了各个变量与局部函数之间的关系。通过因子图模型可以将复杂系统进
行简化，有利于处理复杂的概率问题。因子图的图形模型可以统一处理编码，信号处理，机
器学习，统计和统计物理学中的许多问题。
基本知识：
因子图定义（维基百科）：
将一个具有多变量的全局函数因子分解，得到几个局部函数乘积，以此为基础得到的一个双
向图叫做因子图（Factor Graph）。因子图是对函数因子分解的表示图，一般内含两种节点—
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