Классификация по непрерывным наблюдениям с мультипликативными шумами II: алгоритм численной реализации оценки

Данная работа является второй частью статьи «Классификация по непрерывным наблюдениям с мультипликативными шумами I: формулы байесовской оценки», опубликованной в журнале «Информатика и её применения», 2017, том 11, выпуск 1. Исследования посвящены решению задачи оценивания случайного вектора с конечным множеством состояний по непрерывным зашумленным наблюдениям. Особенностью модели является то, что интенсивность шумов в наблюдениях зависит от оцениваемого вектора, что не позволяет применять классические результаты оптимальной нелинейной фильтрации. В первой части статьи искомая оценка получена как в явной интегральной форме, так и в виде решения некоторой стохастической дифференциальной системы со скачкообразными процессами в правой части. Во второй части представлен алгоритм приближенного вычисления оценки и характеристики его точности. Модельный пример иллюстрирует качество предлагаемой оценки и соответствующей численной процедуры.