deletions | additions       diff --git a/section_Kalman_Gain_prediction_variable__.tex b/section_Kalman_Gain_prediction_variable__.tex  index 1858416..45ab8fe 100644  --- a/section_Kalman_Gain_prediction_variable__.tex  +++ b/section_Kalman_Gain_prediction_variable__.tex 
...
\section{Расчет основных параметров фильтра}  Прежде всего заметим, что усиление Калмана (Kalman Gain) и дисперсии прогнозирования (prediction variable) и оценки(estimation variable) имеют схожий характер. Усиление Калмана представляет собой следующее выражение:  \begin{equation}\label{lab3}  K_{t} = \frac{\gamma \cdot S_{t}}{\gamma^2 S_{t} }{\gamma^2  \cdot S_{t} + \sigma^2_{\epsilon}} = \frac{(0,72) \cdot S_{t}}{(0,72)^2 \cdot S_{t} + 5}  \end{equation}   где $S_{t} $ - дисперсия ошибки в предсказании $x_{t}$ в момент $t-1$, и определяется следующим выражением: