高斯分布进行乘法运算

当两个高斯分布进行乘法运算时，这通常是在估计或滤波的上下文中，如在卡尔曼滤波中的更新步骤。为了理解背后的数学原理，我们首先定义两个高斯分布：

当我们将这两个高斯分布相乘时，得到的结果仍然是一个高斯分布。这个新的高斯分布的均值和方差分别是：

从上面的方程可以看到，(\sigma_{new}^{2)（新的方差）确实小于(\sigma_1}2)和(\sigma_2^2)。这意味着，当我们将两个高斯分布相乘时，结果的不确定性（或说宽度）实际上是减少的。

直观上，这是因为我们结合了两个来源的信息。当两个高斯分布都有自己的不确定性时，将它们结合起来会得到一个更加确定的估计，这就是为什么新的方差更小的原因。

这也是为什么在卡尔曼滤波或其他基于高斯的估计方法中，将预测和测量结合起来可以得到更好的估计的原因。两个来源的信息都被考虑了，从而得到一个更