看论文经常碰到专业领域的词汇,然而有的时候就弄的比较模糊,今天简单总结和贯通一下。 矩,百度一查,:本意是指曲尺,一种基本工具,可以画直角形和方形,也可以测度直线长短或估量角度数,也指法度等。 名字的由来肯定是有意义的,那么概率论里的矩,应该就是度量数据的。 概率论的描述是:矩(moment)是对变量分布和形态特点的一组度量。n阶矩被定义为一变量的n次方与其概率密度函数(Probability Density Function, PDF)之积的积分。 这么一说就懵了,后面还有,变量的一阶原始矩等价于
矩阵的一阶矩,二阶矩,以及高阶矩 在高斯近似滤波,以及卡尔曼滤波算法相关文献中,经常提到状态变量的前两阶矩(the first two order moments of state variable),或者测量值得前两阶矩(the frist two order moments of measurement variable).假设这里所提到的状态变量与测量变量分别为x,y,那么变量x的一阶矩为其...
随机变量序列: 依概率收敛于X:,记为(a.s.) 依概率1收敛于X:,记为(p) 依分布收敛于X:分布函数列弱收敛于,随机变量X的分布函数F(x),记为 二阶矩空间: H空间上的范数: 随机变量序列的均方极限: 定义:设,若 称随机变量序列{}均方收敛于随机变量X,称X为的均方极限,记为 ps:当极限运算直接接触随机变量时,用符号l.i.m 柯西序列: 若...