已知协方差矩阵，如何对多元随机变量进行采样模拟？ 我也在找这个实现方法，目抄前找到了numpy下的numpy.random.multivariate_normal希望能对你有所帮助1.函数定义numpy.random.multivariate_normal(mean，cov[，size，check_valid，tol])2.参数解释mean 表示高斯分布的均值，mean纬度为N，表示N维高斯分布conv 表示高斯分布的协方差矩阵，一维高斯的协方差矩阵纬度为1X1，二维高斯的协方差矩阵纬度为2X2.size mean和conv定义了一个高斯分布，这个函数是用定义好的高斯分布里生成袭若干个值，如果size为(m，n，k)，则会返回一个(m，n，k)大小的采样值check_valid 检验协方差矩阵，当矩阵不是半正定时，输出警告、忽略、raise.tol 对协方差矩阵的奇异值进行检zhidao查时的容忍度，应该是在检验协方差矩阵时，对奇异值进行判断的误差
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bai索“多元正态分布 题主直接在上搜bai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du分都是用矩阵代数的办法做的，即用。
各向同性的高斯分布是指协方差矩阵是对角阵么，这个各向同性有什么直观含义呢？
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。
多维高斯分布是如何由一维发展而来的？ 最近在看PRML，看到第二章概率模型时对于从一维高斯分布到二维高斯分布的推导真心看不懂啊，不理解啊，求…
