deletions | additions       diff --git a/textbf_x__k_1_z___.tex b/textbf_x__k_1_z___.tex  index ce2669a..269a568 100644  --- a/textbf_x__k_1_z___.tex  +++ b/textbf_x__k_1_z___.tex 
...
$x^{opt}_k = K\cdot z_{k+1} + (1-K)\cdot (x^{opt}_k + u_k)$   Как можно заметить, $K$ - это коэффициент Калмана, и он зависит от шага итерации $K_{k+1}$.  Теперь, задача состоит в том, чтобы подобрать такие $K$, чтобы $x^{opt}_{k+1} \approx x_{k+1}$. Для этого надо минимизировать значение ошибки:\\  \begin{center}  $e_{k+1} = x_{k+1} - x^{opt}_{k+1}$\\  $e_{k+1} = (1-K)\cdot (e_k + \xi_k) - K\cdot \eta_{k+1}$\\ \eta_{k+1}$  \end{center}