행렬 그냥 곱
A <- matrix(data=c(2,5,
3,6,
4,7),ncol=2, byrow = TRUE )
b <- c(1,2,3)
matrix(lapply(data.table(A), function(x){b*x}) %>% unlist(), ncol=2)
[,1] [,2] [1,] 2 5 [2,] 6 12 [3,] 12 21
KalmanFilter
https://github.com/tbmoon/kalman_filter https://github.com/DonghoonPark12/Book_KalmanFilter https://m.blog.naver.com/skwd123/221827247721 https://minding-deep-learning.tistory.com/33 칼만 필터는 시스템의 상태를 추정하는데 사용되는 통계적인 방법입니다. 주로 시간에 따라 변하는 시스템 상태를 추론할 때 사용됩니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차의 위치를 추정하거나, 로봇이 자신의 환경을 파악하는 경우에 활용될 수 Read more…
