Kalman filterとSMFの初期条件への反応が異なる理由は、それぞれのフィルターが異なる性質を持っているためです。Kalman filterは確率的状態推定手法であり、真の初期分布に対して収束する安定性を持ちます。一方、SMFは非確率的フィルターであり、適切な初期条件が与えられていない場合に不安定になりやすく、正しい初期集合を含まない場合に空集合となる可能性があるためです。この違いから、Kalman filterとSMFでは初期条件への反応が異なります。