高斯分布的概率密度函数对协方差矩阵求导 题主直接在上搜索“多元正态分布 最大似然估计”就可以找到一些讲推导的网页；但大部分都是用矩阵代数的办法做的，即用一些矩阵的知识来求矩阵的微分等等，对矩阵知识。
方差-协方差矩阵为何是非负定矩阵 Cov=Co-VarCo-是联合，协作，Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)Var(X)=E(XX)-E(X)E(X)0=0所以是非负定
协方差矩阵怎么求 在文章《特征值和特征向量》中http：//blog.csdn.net/u010182633/article/details/45921929，我们看到一个线性变换矩阵T完全由它的特征向量和特征值定义。应用到协方差矩阵。
高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。
用mvnpdf函数时协方差矩阵是非正定矩阵怎么办 在确定随机向量的特征函数具有正态向量特征函数的形式时，若协方差阵只是非负定的话，则随机向量仅服从退化的正态分布，一般不存在概率密度函数.假设协方差阵是n阶的，如果它的秩是r(参考文献：Probability(2nd edition).作者：A.N.Shiryaev.出版社：Springer.参看该书(英文版)的第二章(Mathematical Foundations of Proability Theory)的第十三节(Gaussian Systems)，P.302.
高斯过程 均值函数 协方差矩阵 自相关函数 R和Q矩阵一般来说都是提前设定一个值，因为卡尔曼滤波是一种迭代优化滤波器，所以不必要使得初始化的值十分精确。当然，如果设定越接近真实值其结果越准确，算的速度也越快。大部分都是根据经验来设，还有就是与所选用的算法有关，如果预测值时利用一些比较好的算法，使得预测值接近真实值的话，我们就可以将R和Q选的小一点，否则要选的大一点。
