Фильтр Калмана (Kalman Filter) — это мощный алгоритм, используемый для оценки состояния динамической системы на основе серии неточных или неполных измерений. Он особенно полезен в ситуациях, когда у вас есть зашумленные данные и модель, описывающая, как система изменяется со временем. Фильтр Калмана широко применяется в навигации, робототехнике, экономике, метеорологии и многих других областях. Основные концепции: Состояние системы (State): Это вектор, представляющий переменные, описывающие состояние системы (например, положение, скорость, ускорение). Модель процесса (Process Model): Описывает, как состояние системы изменяется со временем (например, уравнение движения)...

Или причем тут фильтра Калмана. Что это за фильтр такой и почему он популярен? Первый раз я столкнулся с этим фильтром, когда требовалось байесовское обновление параметров модели. Да-да, именно так; в фильтре Калмана ведется расчет вероятностей (гауссианы), поэтому он может считаться байесовским обновлением, по краймей мере байесовская подоплека присуствует. Мы все любим гауссианы, иногда даже напрасно. Если можно точно поставить эксперимент и имеется четкое распределение, то, конечно, надо этим использоваться...