カルマンフィルタ（基本形）が前提とする主な確率的仮定はどれか？

古典的な（線形）カルマンフィルタはシステムの状態遷移と観測が線形モデルで表現され、プロセスノイズと観測ノイズが平均ゼロのガウス（正規）分布であることを仮定します。この仮定の下で状態推定は最小二乗（最小分散）推定となり、閉形式で最適推定器が得られます。非線形や非ガウスの場合は拡張カルマンフィルタや粒子フィルタ等の手法が用いられます。