）: 其中，ϵ 從一個標准高斯分布中采樣。 多維/多變量高斯分布 正態分布的概念可以擴展到一個以上的 ...

https://blog.csdn.net/wangpeng138375/article/details/78060753 多變量高斯分布之間的KL散度（KL Divergence）多變量高斯分布的公式推導 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 ...

多元高斯分布的KL散度 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 首先聲明，本人是概率論方面的小白，此篇文章純屬自學筆記，文中所有內容可能摘抄自不同的平台，集百家之長，不用作商業用途。非常感謝各位大佬的知識共享，都會標明出處，如果對各位造成了侵權，歡迎指出，將對文章內內容進行修改和刪除 ...

本文主要推導高斯分布（正態分布）的乘積，以便能更清楚的明白Kalman濾波的最后矯正公式。 　　Kalman濾波主要分為兩大步驟：　　1.系統狀態轉移估計； 　　2.系統測量矯正。在第2步中的主要理論依據就是兩個獨立高斯分布的乘積如何計算的問題，即如何融合 估計值 和 觀測值 得到系統狀態 ...

高中的時候我們便學過一維正態（高斯）分布的公式： \[N(x|u,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}}exp[-\frac{1}{2\sigma^2}(x-u)^2] \] 拓展到高維時，就變成： \[N(\overline x ...

本文主要推導兩個高斯分布的相加結果。在知乎上有個問題：正態分布隨機變量的和還是正態分布嗎？ _ 也是本文主要解決的問題。 首先給出結論： （1）正態隨機變量的線性函數仍為正態隨機變量。 （2）正態隨機變量的線性組合仍為正態隨機變量。 （3）正態隨機變量的乘積仍為正態隨機變量。 高斯分布 ...

Gaussian Distribution(Normal Distribution)其圖形特點為中間高，兩頭低，是鍾形曲線(bell-shaped curve)。在高斯分布中，以數學期望μ表示鍾型的中心位置（也即曲線的位置），而標准差（standard deviation）σ表征曲線的離散程度 ...

https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8251013.html 很清楚地解釋了多維高斯分布公式。 終於明白協方差的意義了 https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79940438 詳解協方差 ...