
Spanish: 
En el terreno del filtro de Kalman, vamos a construir un estimador de 2 dimensiones.
1 para la ubicación, y 1 para la velocidad denotado por dot x.
La velocidad puede ser cero. Puede ser negativa, o puede ser positiva.
Si inicialmente sé mi localización, pero no se mi velocidad,
entonces lo represento con una gaussiana que se alarga alrededor de la ubicación correcta,
pero muy, muy amplia en el espacio de velocidades.
Ahora echemos un vistazo a la etapa de predicción.
En la etapa de predicción, yo no sé cuál es mi velocidad,
por lo que no puedo predecir la localización. Voy a suponerla.
Pero milagrosamente, van a tener alguna correlación interesante.
por un segundo, sólo debes elegir un punto de esta distribución por aquí.
Déjame asumir que mi velocidad es 0.
Por supuesto, en la práctica, no sé la velocidad,
pero permítanme suponer por un momento que la velocidad es 0.

English: 
In Kalman filter land, we're going to build a 2-dimensional estimate.
1 for the location, and 1 for the velocity denoted x dot.
The velocity can be zero. It can be negative, or it can be positive.
If initially I know my location, but not my velocity,
then I represent it with a Gaussian that's elevated around the correct location,
but really, really broad in the space of velocities.
Let's look at the prediction step.
In the prediction step, I don't know my velocity,
so I can't possibly predict for location. I'm going to assume.
But miraculously, there'll be some interesting correlation.
So let's for a second, just pick a point on this distribution over here.
Let me assume my velocity is 0.
Of course, in practice, I don't know the velocity,
but let me assume for a moment the velocity is 0.

Chinese: 
在卡尔曼滤波器领域 我们要建立这个位置的一个二维估计
一维表示位置，一维表示速度，记作 X 点
速度可以为零 也可以是负的或者正的
如果最初我知道位置 但不知道速度
那么我可以采用一个在正确位置周围地势升高的高斯模型来表示速度
不过速度空间确实很广
我们来看一下预测步骤
在预测步骤中 我不知道速度
因此 我不可能预测位置 我将进行假设
不过 不可思议的是 速度和位置之间存在有趣的关联
那么让我们再来一次 在高斯分布上挑选一个点
假设速度为 0
在实践中 我当然不知道这个速度
不过让我暂时假设速度为 0

Japanese: 
カルマンフィルターの世界で 2次元の 推定値を 作成します
片方は 位置で もう一方の 速度は ẋで表します
速度は 0であり得ます負の値や 正の値のことも あります
最初に 位置がわかっていて 速度がわからない場合は
正しい位置を中心として ガウス分布を描き
速度空間を 広い範囲でカバーできるよう 引き延ばします
予測ステップを 見てみましょう
予測ステップでは 速度がわからないので
仮定に 使う 位置を予測することが できません
ところが 奇跡的に 興味深い 相関が 見られます
そこで とりあえず この分布上の ある点を 選ぶことにします
速度を 0と 仮定してみましょう
もちろん 実際には 速度はわかりません
でも 今のうちだけ 速度を 0と 仮定してみます

Japanese: 
カルマンフィルタの領域で二次元の予測を作ります
水平方向は位置で垂直方向は速度です
速度はXドットとします
速度の値は0だけでなく
正と負両方の可能性があります
位置は分かっているのに速度が不明な場合は
その位置周辺に集積するデータを表した
ガウス分布を使います
速度の範囲がかなり広い場合です
予測ステップを見てみましょう
この予測ステップでは速度が分からないため
位置を推測することができません
しかし速度と位置には興味深い相関性があります
この分布からある1点を選んでみましょう
速度が0であると仮定します
現実での速度は不明ですがここでは0と仮定します

Chinese: 
在预测之后 我的下一个位置在哪里？
好的 我们知道起始位置为1 
速度为 0 因此我的位置很可能在这里
现在 我想换一个速度
这次假设速度为 1
那么起始位置为 1、速度为1、经过一个单位时间点后 我将在哪里？
我现在给你们三个选项
是这个？ 这个？ 还是这个？

English: 
Where would my posterior be after the prediction?
Well, we know we started in location 1.
The velocity is 0, so my location would likely be here.
Now let's change my belief in velocity and pick a different one.
Let's say the velocity is 1.
Where would my prediction be 1 time step later starting at location 1 and velocity 1?
I'll give you 3 choices.
Here? Here? Or here?
Please pick the one that makes the most sense.

Japanese: 
予測後の結果はどうなるでしょう
出発点が1であることは分かっています
速度は0なので位置はこのままになるでしょう
では速度の信念を変えて
1を選んでみることにします
1ステップ後の予測はどこになるでしょうか
出発点の位置は1で
速度も1という場合の事後予測を求めます
では3つの選択肢を与えます
この中から正しいと思うものを1つ選んでください

Spanish: 
¿Dónde estaría mi posterior después de la predicción?
Bueno, sabemos que empezamos en la posición 1.
La velocidad es 0, por lo que mi situación probablemente estaría aquí.
Ahora vamos a cambiar mi creencia de la velocidad y escoger una diferente.
Digamos que la velocidad es 1.
¿Dónde estaría mi predicción un paso después a partir de la posición 1 y a velocidad 1?
Te voy a dar tres opciones.
aquí? aquí? o aquí?
Por favor, elija la que tenga más sentido.

Japanese: 
予測後の 事後確率は どのへんになるでしょう
開始位置は 1でした
速度が 0なので 位置は ここになるはずです
では 速度の仮定を 変更して 1を選んでみましょう
速度を 1とします
開始位置が 1で 速度が 1の場合 1タイムステップ後の 予測位置は どうなるでしょうか?
3つの選択肢から 選んでください
ここでしょうか?ここでしょうか?それとも ここ?

Chinese: 
请选择一个你认为最可能的选项

Japanese: 
正しいと 思うものを 選んでください
