（一）：細說貝葉斯濾波：Bayes filters

認知計算，還要從貝葉斯濾波的基本思想講起。這一部分，我們先回顧貝葉斯公式的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，然后再來介紹貝葉斯濾波器。

(一). 概率基礎(chǔ)回顧

我們先來回顧一下概率論里的基本知識：

1. XX:  表示一個隨機變量，如果它有有限個可能的取值{x1,x2,?,xn}{x1,x2,?,xn}.

2. p(X=xi)p(X=xi):表示變量XX的值為 xixi的概率。

3. p(?)p(?):稱為概率質(zhì)量函數(shù)(probability mass function).

    例如：一個家里有3個房間，機器人在各個房間的概率為 p(room)={0.1,0.3,0.6}p(room)={0.1,0.3,0.6}.

4. 如果XX在連續(xù)空間取值，p(x)p(x)稱為概率密度函數(shù)(probability density function)，

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