--- title: "Stein 引理" created: 2026-06-22 updated: 2026-06-22 type: concept tags: [mathematics, probability, statistics] sources: [nano-filter] --- # Stein 引理 Stein's lemma 是概率论中一个优雅的结果:对于联合高斯分布的随机变量,协方差可以通过期望的导数来计算。 ## 基本形式 若 $(x, y)$ 服从联合高斯分布,且 $f$ 是几乎处处可微的函数,则: $$ \text{Cov}(x, f(y)) = \text{Cov}(x, y) \cdot E[f'(y)] $$ ## 在 NANO 中的应用 [[nano-filter|NANO filter]] 利用 Stein 引理将 Bayesian 滤波中的预测步和更新步的最优性条件转化为解析形式。具体地,Stein 引理允许将对数似然期望的梯度转化为可计算的矩表达式,从而将两个变分问题约化为有限维优化问题。 ## 参考 - [[gaussian-filtering|Gaussian Filtering]] - [[nano-filter|NANO Filter]]