粒子滤波器是一种使用蒙特卡罗方法的递归滤波器，透过一组具有权重的随机样本来表示事件的后验概率，从含有噪声或不完整的观测序列，估计出动态系统的状态，粒子滤波器可以运用在任何状态空间的模型上。粒子滤波器是卡尔曼滤波的一般化方法，卡尔曼滤波器建立在线性的状态空间和正态分布的噪声上；而粒子滤波器的状态空间模型可以是非线性，且噪声分布可以是任何型式。
贝叶斯定理是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生几率。比如，如果已知某人妈妈得癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他妈妈罹患癌症的几率。
序列在数学中是指被排成一列的对象或事件；这样，每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。元素之间的顺序非常重要，其中常见的就是排成一列的数，即数列。
波莱尔－坎泰利引理是概率论中的一个基本结论。大致上，波莱尔－坎泰利引理说明了，如果有无穷个事件，它们发生的概率之和是有限的，那么其中的无限多个事件一同发生的概率是零。这个定理实际上是测度论的结论在概率论中的应用，得名于数学家埃米尔·波莱尔与弗朗西斯科·保罗·坎泰利。
Poisson，是以法国数学家泊松的名字命名的。过程是随机过程的一种，是以事件的发生时间来定义的。我们说一个 随机过程 N 是一个时间齐次的一维过程，如果它满足以下条件：
在概率论中，如果一个事件发生的概率是1，则称该事件几乎必然发生。换句话说，此事件不发生所对应的事件集合可能是非空的，但该集合的概率是0。在测度论中，与本概念相似的概念是几乎处处。
在概率论中，如果一个事件发生的概率是1，则称该事件几乎必然发生。换句话说，此事件不发生所对应的事件集合可能是非空的，但该集合的概率是0。在测度论中，与本概念相似的概念是几乎处处。
在概率论中，如果一个事件发生的概率是1，则称该事件几乎必然发生。换句话说，此事件不发生所对应的事件集合可能是非空的，但该集合的概率是0。在测度论中，与本概念相似的概念是几乎处处。
波莱尔－坎泰利引理是概率论中的一个基本结论。大致上，波莱尔－坎泰利引理说明了，如果有无穷个事件，它们发生的概率之和是有限的，那么其中的无限多个事件一同发生的概率是零。这个定理实际上是测度论的结论在概率论中的应用，得名于数学家埃米尔·波莱尔与弗朗西斯科·保罗·坎泰利。
贝叶斯定理是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生几率。比如，如果已知某人妈妈得癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他妈妈罹患癌症的几率。
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