卡尔曼滤波——11.预测峰值

这个问题真的很难，当我们画新的高斯函数的时候，我们可以画一个非常宽的函数，或者非常尖的函数，如果我们要测量新的高斯函数的峰值在哪，最上面的红线，这会是一个非常窄和廋的高斯函数。中间的红线，这个宽度在两个高斯函数之间的高斯函数。下面的红线，这会是比原来的高斯函数还要宽的高斯函数。你觉得哪一个是在将两个高斯函数相乘后正确的后验分布。

令人惊讶的是，作为结果的高斯函数比作为组成成分的高斯函数确信度要高。这就是说

它的协方差比那两个单独函数的协方差要小。

这是因为我们获得了更多的信息，两个高斯函数在一起比一个高斯函数有更多的信息，

看起来像这样。