У меня есть переменная x, которая представляет состояние модели (фильтр частиц). Каждая строка x ^ i является отдельной выборкой, и x генерируется следующим образом:
x = np.random.randn(N,2)
Тогда у меня есть al oop по всем временным шагам:
for k in range(num_timesteps):
for j in range(N):
x[j,:] += np.random.normal(0, Q, size=2)
Как я могу вычислить функция плотности вероятности P(x^i_k | x^i_k1) в Python? Где я обозначаю строку i в x на временном шаге k как x^i_k, а x^i_k1 обозначает то же самое, но для временного шага k-1.