喝一杯茶，学习效率30倍开启。

让自己镇定下来。

头脑一片清明，思维渐渐清晰。

心无旁骛。

此刻。

池远脑子里，只有学习。

继续思考：

“惯导系统需要用加速度计、陀螺仪去测定火箭的角运动、线运动信息，加上初始信息交给计算模块。

由计算模块推出火箭的姿态、速度、航向和位置等参数……

所以，是测得的数据出现误差太大，还是处理数据过程中算法存在缺陷？”

误差是不可避免的，此时有两种方式减小误差带来的影响。

一是更新到更先进的设备，得到更精确的数据。

二是合理利用相关算法，减小误差影响。

而卡尔曼滤波算法，便是这样的算法。

简单而言，这个算法可以利用目标的动态信息，设法去掉噪声（误差）的影响。

“我记得，老爸笔记里详细介绍了这个算法。当时嫌太多，我没看。”

这样想着，池远翻起了老爸池易的笔记。

其中就有对卡尔曼滤波算法的详细推导和理解。

要想彻底掌握一个算法，第一步便是看懂推导，然后自己推一遍，随后在才理解原理的基础上，形成自己的理解。

这才算是掌握。

看着那些排列整齐的数字，却又是那样陌生。

“协方差矩阵、矩阵微分、数学建模……参考书目《矩阵分析与应用》。”

池远沉默了。

微分、矩阵……

他想起毕达哥拉斯曾经说过，万物的起源是“数字”。

研究数字的学问就是数学。

这不一定全对，但对理工科而言，这是没错的。

高中以前的数学，仅仅算是入门。

当踏入微积分的大门，才会发现，微积分真的妙！

甚至可以说，没有微积分，那就没有经典力学的突飞猛进。

热力学理论不可能迅速发展，蒸汽机年代的到来就会延迟。

工业革命不知道要推迟多久。

打个比方。

微积分之前的数学，数学是一柄直尺，不能测量弯曲的东西，同时精度已经被固定，估算全靠眼睛。

有了微积分的出现，便赋予了尺子弯曲的能力，同时也将精度深化到了微观世界，探讨无穷小