20260625:很多新内容

concepts/gaussian-manifold.md

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+title: "高斯流形"
+created: 2026-06-22
+updated: 2026-06-22
+type: concept
+tags: [information-geometry, riemannian-geometry, gaussian-distribution]
+sources: [nano-filter]
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+# 高斯流形
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+Gaussian manifold 是将高斯分布族视为 Riemannian 流形的几何框架。每个高斯分布 $N(x; \mu, \Sigma)$ 对应流形上的一点，参数 $v = (\mu, \text{vec}(\Sigma^{-1}))$ 作为坐标。
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+## Fisher 度量
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+在高斯流形上，自然度量是 Fisher 信息矩阵。对于参数化 $v$，Fisher 矩阵的逆具有解析形式：
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+$$
+F_v^{-1} = \begin{bmatrix} \Sigma & 0 \\ 0 & 2(\Sigma^{-1} \otimes \Sigma^{-1}) \end{bmatrix}
+$$
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+## NANO 中的应用
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+[[nano-filter|NANO filter]] 的核心洞察：Bayesian 滤波的更新步可以在高斯流形上视为一个优化问题——在流形上寻找一个高斯分布以最小化更新代价 $J(\hat{x}_t, P_t)$。由于高斯流形具有非平凡的曲率，标准梯度下降并非最陡下降方向；[[natural-gradient-descent|自然梯度下降]]用 Fisher 矩阵校正梯度，补偿流形的弯曲。
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+## 参考
+- [[natural-gradient-descent|Natural Gradient Descent]]
+- [[fisher-information-metric|Fisher Information Metric]]
+- [[nano-filter|NANO Filter]]