本記事では、微分可能な粒子フィルタリング（DPF）の実装を提供するPythonパッケージ「PyDPF」を紹介しています。状態空間モデル（SSM）は時系列分析に広く使用されるツールであり、複雑なシステムを扱う際には粒子フィルタリング（PF）が有効です。PFを用いるには、システムのパラメータや形式を指定する必要がありますが、Gradientsに基づく最適化技術は従来の粒子フィルタには直接適用できません。この記事では、再サンプリング手法を修正することでDPFを実現するいくつかの手法を提案し、人気のあるPyTorchフレームワーク上で統一APIとして構築したことを示しています。この実装により、研究コミュニティが容易にアクセスでき、比較が容易になります。さらに、実験の再現に成功し、DPFが状態空間モデリングの一般的な課題への適用例を示しています。