生成模拟的多维高斯分布数据，协方差矩阵怎么定义 定义是变2113量向量减去均值向量，然后乘以变量5261向量减去均值向量的4102转置再求均值。例如1653x是变量，μ是均值，协方差矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意义是这样的，例如x=(x1，x2，xi)那么协方差矩阵的第m行n列的数为xm与xn的协方差，若m=n，则是xn的方差。如果x的元素之间是独立的，那么协方差矩阵只有对角线是有值，因为x独立的话对于m≠n的情况xm与xn的协方差为0。另外协方差矩阵是对称的。一般多变量分布的时候(例如多元高斯分布)会用到协方差矩阵，工程上协方差矩阵也用来分析非确定性平稳信号的性质以及定义非确定性向量的距离(马哈拉诺比斯范数)。
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。
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
