deletions | additions       diff --git a/textbf_x_t_F_t__.tex b/textbf_x_t_F_t__.tex  index d3397e6..acba718 100644  --- a/textbf_x_t_F_t__.tex  +++ b/textbf_x_t_F_t__.tex 
...
\\  Предполагаем, что стохастическая система $x(t) = F(t)x(t) + \xi(t)$ может быть описана моделями динамики и измерений $z = H(t)x(t) + \eta(t)$.\\  Здесь $x(t)$ - верктор состояния динамической системы, который является случайным Гауссовским процессом, $z_k$ - измерения, полученные в момент времени $t_k$. Ошибки измерений $\xi_k$ и $\eta_k$ также являются случайными процессами с нулевым математическим ожиданием и независимы друг от друга\\  $E\xi_k \begin{equation}  E\xi_k  = E\eta_k = 0$\\ 0  \end{equation}  Задача фильтрации состоит в том, чтобы найти оценку вектора $\hat{x}_k$ состояния системы $x_k$, который является функцией измерений $z_i...z_k$ и которая минимизирует средне квадратичную ошибку\\  \begin{equation}  E\langle[x_k - \hat{x}_k]^T M[x_k - \hat{x}_k]^T\rangle