本文主要推导两个高斯分布的相加结果。在知乎上有个问题：正态分布随机变量的和还是正态分布吗？ _ 也是本文主要解决的问题。 首先给出结论： （1）正态随机变量的线性函数仍为正态随机变量。 （2）正态随机变量的线性组合仍为正态随机变量。 （3）正态随机变量的乘积仍为正态随机变量。 高斯分布 ...

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及project等领域都很重要的概率分布，在统计学的很多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为 ...

最近开发项目中，需要自己绘制一张离散的噪点图。研究了好久，终于实现了。 其中我们使用了正态分布。正态分布（英语：normal distribution）又名高斯分布（英语：Gaussian distribution），是一个非常常见的连续概率分布。 这里就不过多介绍了，对正态分布不了解 ...

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及project等领域都很重要的概率分布，在统计学的很多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为 ...

离散高斯分布 　　离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。 高斯函数 离散高斯分布 亚高斯随机变量 ...

高中的时候我们便学过一维正态（高斯）分布的公式： \[N(x|u,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}}exp[-\frac{1}{2\sigma^2}(x-u)^2] \] 拓展到高维时，就变成： \[N(\overline x ...

让我们回到小球检测的栗子，在一元高斯分布下，我们只使用了色相值这一个性质。然而，颜色其实是用多个维度来定义的。比如，在HSV模型下，除了色相值还有饱和度（Saturation）和亮度（Value）。而我们通常使用的三原色光模式（RGB模型）将颜色表示成红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的叠加 ...

1 -单变量高斯分布 单变量高斯分布概率密度函数定义为： \[p(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}}exp\{-\frac{1}{2}(\frac{x-\mu}{\sigma})^2\} \tag{1.1} \] 式中\(\mu\)为随机变量\(x\)的期望 ...