Überarbeitung teil0 und teil1.

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+++ b/buch/papers/erdbeben/teil1.tex
@@ -12,52 +12,70 @@
 
 
 \rhead{Kalman-Filter}
-
 \section{Kalman-Filter}
-Die interessante Grösse ist also das Integral der Überlagerung zweier Kräfte. 
-Wir brauchen also die zweite Ableitung der Messung, ohne deren Eigendynamik.
-Da wir die äussere Kraft nicht direkt messen können, benötigen wir ein Werkzeug, welches aus der gemessenen Position, die Krafteinwirkung auf unsere System schätzt. 
-Dies ist eine typische Anwendung für das Kalman-Filter.
-
-Das Filter schätzt den Zustand eines Systems anhand von Messungen und kann den nächsten Zustand errechnen und aus dieser Schätzung auch eine erwartete Messung herleiten.
-Das Filter berücksichtigt dazu nicht nur die Messung und den Zustand, sondern auch die Unsicherheiten dieser beiden Grössen, welche als Parameter in das Modell des Systems einfliessen.
-
-Unser Ziel ist es, anhand der Messung die eigentlich interessante Grösse $f$ zu bestimmen. 
-Durch Kenntnis über den aktuellen Zustand und der Eigendynamik des Systems berechnen wir eine Vorhersage des nächsten Zustandes.
-Die für das Filter relevante Grösse ist dann nicht mehr die eigentliche Messung, sondern die Differenz aus Messung und Vorhersage, da diese Differenz, die Innovation, eine Aussage über die nicht-deterministischen, externen Einflüsse auf das System ermöglicht.
-
-Die genau Herleitung des Kalman-Filter befindet sich für Interessierte im Wahrscheinlichkeit und Statistik Skript von A. Müller. 
-Im folgenden Abschnitt werden die Resultate zitiert. 
-
-\subsection{Geschichte}
-Das Kalman-Filter wurde 1960 von Rudolf Emil Kalman entdeckt und direkt von der NASA für die Appollo Mission benutzt.
-Das Filter kommt mit wenig Rechenleistung aus und war somit dafür geeignet die Rakete bei der Navigation zu unterstützen. 
-Eine typische Anwendungen des Kalman-Filters ist Glättung von verrauschten Daten und die Schätzung von Parametern. Dies kommt heutzutage in jedem Satellit, Navigationssystem, Smartphones und Videospielen vor.
+Im letzten Abschnitt haben wir Gleichungen für unser System gefunden.
+Als nächstes brauchen wir also ein Werkzeug,
+um aus der Messung der Position $s(t)$ den gesammten Zustand $x(t)$ zu schätzen.
+Das ist genau das, was Kalman-Filter tun: Ahand von Messungen den Zustand eines Systems schätzen.
+
+Kalman-Filter wurde 1960 von Rudolf Emil Kalman erfunden und direkt von der NASA für die Appollo Mission benutzt.
+Diese Filter kommen mit wenig Rechenleistung aus und waren somit geeignet, die Rakete bei der Navigation zu unterstützen. 
+Heutige, typische Anwendungen von Kalman-Filtern sind die Glättung verrauschter Daten und die Schätzung von Parametern.
+Dies kommt heutzutage in jedem Satellit, Navigationssystem, Smartphones und Videospielen vor.
+
+Kalman-Filter funktionieren nach folgendem Zwei-Schritt-Verfahren:
+Zuerst wird,
+ausgehend von der aktuellen Schätzung des Zustands und der Eigendynamik des Systzems,
+eine Vorhersage berechnet.
+Daraus lässt sich eine erwartete Messung ableiten.
+Anschliessend wird diese Vorhersage korrigiert,
+wobei die Korrektur abhänging von der Differenz zwischen erwarteter und effektiver Messung ist.
+
+Dabei sind sowohl die Vorhersage als auch die Messung nur Schätzungen und unweigerlich fehlerbehaftet.
+Unter der Annahme, dass die Fehler normalverteilt sind,
+lassen sich beide Schätzungen zu einer neuen, im statistischen Sinne optimalen Schätzung kombinieren.
+Die genaue Herleitung des Kalman-Filters ist relativ aufwendig
+und kann unter Anderem in \cite{erdbeben:skript:wrstat} nachgelesen werden.
 
 \subsection{Exkurs Wahrscheinlichkeit} 
-	\label{erdbeben:Wahrscheindlichkeit} 
-Das Kalman-Filter schätzt den wahrscheinlichsten Wert zwischen Normalverteilungen, in unserem Fall sind dies die Messung und die Vorhersage.
-Dies bedeutet, das Filter schätzt nicht nur den Mittelwert, sondern auch die Standartabweichung.
-Da Normalverteilungen dadurch vollständig definiert sind, schätzt ein Kalman-Filter die gesamte Verteilungsfunktion des Zustandes.
-In der Abbildung~\ref{erdbeben:Gauss3} sind zwei Funktionen dargestellt. 
-Die eine Funktion zeigt die errechnete Vorhersage des Zustands, bzw. deren Normalverteilung. 
-Die andere Funktion zeigt die verrauschte Messung des nächsten Zustand, bzw. deren Normalverteilung. 
-Wie man am Beispiel der Gauss-Verteilungen in Abblidung~\ref{erdbeben:Gauss3} sehen kann, ist sowohl der geschätzte Zustand als auch der gemessene Zustand normalverteilt und haben dementsprechend unterschiedliche Standardabweichungen $\sigma$ und Erwartungswerte $\mu$. Das folgende wird in~\cite{erdbeben:aragher_understanding_2012}beschrieben.
+\label{erdbeben:Wahrscheindlichkeit} 
+Das Kalman-Filter schätzt also den wahrscheinlichsten Wert zwischen zwei Normalverteilungen,
+genauer gesagt zwischen einer Messung und einer Vorhersage.
+In diesem Abschnitt wollen wir auffrischen, wie dies genau passiert.
 
+Das Folgende wird in \cite{erdbeben:aragher_understanding_2012} beschrieben.
 Wir haben eine Vorhersage aus der Systemdynamik und eine Messung des Zustandes.
 Diese widersprechen sich im Allgemeinen. 
-Jedoch wissen wir die Wahrscheinlichkeiten der beiden Aussagen. 
+Jedoch kennen wir auch die Wahrscheinlichkeiten der beiden Aussagen. 
+
+\begin{figure}
+ \begin{center}
+ \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve3.pdf}
+ \caption{
+    Seien blau und orange zwei normalverteilte Schätzungen eines Zustandes, etwa eine Vorhersage und eine Messung.
+    Dann ist die rote Kurve die optimale Schätzung.
+    Sie entspricht bis auf Normierung dem Produkt von blau und orange.}
+ \label{erdbeben:Gauss3}
+ \end{center}
+\end{figure}
+Abbildung~\ref{erdbeben:Gauss3} zeigt in blau und rot zwei Normalverteilungen,
+je eine für die Vorhersage und eine für die Messung.
+Diese unterscheiden sich sowohl in ihren Mittelwerten $\mu_{1,2}$, als auch in ihren Standardabweichungen $\sigma_{1,2}$.
 Um eine genauere Schätzung des Zustandes zu machen, wird nun ein Wert zwischen den beiden Verteilungen berechnet. 
-Nun wird eine Eigenschaft der Normalverteilung ausgenutzt. Durch das Multiplizieren zweier Normalverteilungen entsteht eine neue Normalverteilung. 
-Wir haben eine Normalverteilung der Vorhersage:
+Nun wird eine Eigenschaft der Normalverteilung ausgenutzt:
+Durch das Multiplizieren zweier Normalverteilungen entsteht eine neue Normalverteilung. 
+
+Wir haben also eine Normalverteilung der Vorhersage
 \[ 
 {y_1}(x;{\mu_1},{\sigma_1})=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1^2}}\quad e^{-\frac{(x-{\mu_1})^2}{2{\sigma_1}^2}} 
 \]
-und der Messung:
+und der Messung
 \[ 
 {y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2^2}}\quad e^{-\frac{(x-{\mu_2})^2}{2{\sigma_2}^2}}.
 \]
-Diesen werden nun multipliziert und durch deren Fläche geteilt um sie wieder zu normieren, $\odot$ beschreibt dabei die Multiplikation und die Normierung auf den Flächeninhalt eins :
+Diesen werden nun multipliziert und durch deren Fläche geteilt,
+um sie wieder zu normieren.
+$\odot$ beschreibt dabei die Multiplikation und die Normierung auf den Flächeninhalt eins:
 \begin{align*}
 	{y_f}(x; {\mu_f}, {\sigma_f}) 
 	&=
@@ -69,27 +87,23 @@ Diesen werden nun multipliziert und durch deren Fläche geteilt um sie wieder zu
 	&=
 	\frac{ \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1^2}}e^{-\frac{(x-{\mu_1})^2}{2{\sigma_1}^2}} \cdot \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2^2}}e^{-\frac{(x-{\mu_2})^2}{2{\sigma_2}^2}}}{\int {y_1} {y_2} dx}.
 \end{align*}
-Durch geschicktes umformen resultiert aus der Kombination der beiden Verteilungen wiederum in einer Normalverteilung
-mit Erwartungswert
+Die genaue Berechnung ist eine reine Fingerübung.
+Nach einigem Aufwand findet man die Ausdrücke 
 \[ \mu_f = \frac{\mu_1\sigma_2^2 + \mu_2 \sigma_1^2}{\sigma_1^2 + \sigma_2^2} \]
-und Varianz
+für den neuen Mittelwert und
 \[
 \sigma_f^2 = \frac{\sigma_1^2 \sigma_2^2}{\sigma_1^2 + \sigma_2^2}.
 \]
-Dadurch gleicht sich die neue Kurve den anderen an. Interessant daran ist, dass die fusionierte Kurve sich der genauere Normal-Verteilung anpasst.
-Ist ${\sigma_2}$ klein und ${\sigma_1}$ gross, so wird sich die fusionierte Kurve näher an ${y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})$ begeben.
-Somit ist $\mu_f$ das gewichtete Mittel der beiden $\mu_{1,2}$ und die Varianzen sind die Gewichte. 
-Das Interessante an $\mu_{f}$ ist, dass ${\mu_2}$  ${\sigma_1}$ beeinflusst. 
-Somit beeinflusst die Messung die Schätzung und umgekehrt.
-Die neue Funktion ist die best mögliche Schätzung für zwei Verteilungen, welche den selben Zustand beschreiben. 
-Dies ist in der Abbildung~\ref{erdbeben:Gauss3} anhand der rote Funktion ersichtlich. 
-\begin{figure}
- \begin{center}
- \includegraphics[width=5cm]{papers/erdbeben/Gausskurve3.pdf}
- \caption{Durch das Multiplizieren der blauen Mess- und der orangen Schätz-Verteilung entsteht die die rote, optimale Funktion}
- \label{erdbeben:Gauss3}
- \end{center}
-\end{figure}
+für die Varianz.
+
+Interessant daran ist, dass sich die fusionierte Kurve der genauere Normal-Verteilung anpasst.
+Ist ${\sigma_2}$ klein und ${\sigma_1}$ gross,
+so wird sich die fusionierte Kurve näher an ${y_2}(x;{\mu_2},{\sigma_2})$ begeben.
+$\mu_f$ ist das gewichtete Mittel der beiden $\mu_{1,2}$, und die Varianzen $\sigma_{1,2}$ sind die Gewichte.
+Das Interessante an $\mu_{f}$ ist, dass ${\mu_2}$ das Gewicht für ${\sigma_1}$ ist. 
+Somit ist die Unsicherheit der Messung das Gewicht der Vorhersage und umgekehrt.
+Diese neue Funktion ist die best mögliche Schätzung für zwei Verteilungen, welche den selben Zustand beschreiben.
+Dies ist in der Abbildung~\ref{erdbeben:Gauss3} anhand der roten Funktion ersichtlich. 
 
 Was in zwei Dimensionen erklärt wurde, funktioniert auch in mehreren Dimensionen. 
 Dieses Prinzip mach sich das Kalman Filter zu nutze, und wird von uns für die Erdbeben Berechnung genutzt. 
@@ -99,27 +113,35 @@ Da wir nun ein Werkzeug besitzen, dass die Beschleunigung, welche auf das Gehäu
 Um den Kalman Filter zu starten, müssen gewisse Bedingungen definiert werden. 
 In diesem Abschnitt werden die einzelnen Parameter und Matrizen erklärt und erläutert, wofür sie nützlich sind. 
 
-Dabei muss genau auf den Index geachtet werden. Nach dem Artikel~\cite{erdbeben:wikipedia} ist die Indexierung so genormt:
-Der Zeitschritt wird mit $k$ definiert, $k-1$ ist somit ein Zeitschritt vor $k$.
-Auf der linken Seite von | wird der aktuelle Zustand verlangt, bzw. ausgegeben, auf der rechten Seiten den bisherigen Zustand.
-Dies bedeutet, dass die Notation $x_{n|m}$ die Schätzung von $x$ zum Zeitpunkt $n$ bis und mit zur Zeitpunkt $m \leq \ n$ präsentiert. 
+Dabei muss genau auf den Index geachtet werden.
+Wir verwenden die Standard-Notation, wie sie auch im Artikel~\cite{erdbeben:wikipedia} zu finden ist.
+Sie ist an die Notation der bedingten Wahrscheinlichkeiten angelehnt.
+Hierbei steht der betrachtete Zeitschritt links und der gegenwärtige reechts eines Vertikalstrichs.
+Dies bedeutet, dass die Notation $x_{n|m}$ die Schätzung von $x$ zum Zeitpunkt $n$ aufgrund des Wissens bis zum und und mit dem Zeitpunkt $m$ repräsentiert.
 
 \subsubsection*{Vorhersage}
 Im Filterschritt Vorhersage wird der nächste Zustand anhand des Anfangszustand und der Systemmatrix berechnet. 
-Die Systemmatrix $A$ beschreibt ein kontinuierliches System $\dot x = Ax$. 
+Die Systemmatrix $A$ aus Gleichung~\eqref{erdbeben:systemmatrix} beschreibt jedoch ein kontinuierliches System $\dot x = Ax$.
 Wir benötigen jedoch ein Zeit-diskretes System $x_{k+1} = \Phi x_k$.
 Die Exponentialfunktion $\exp(At)$ beschreibt die Entwicklung eine Zustandes im Laufe der Zeit.
-Die Übergangs-Matrix $\Phi$ erhalten wir folglich aus der Systemdynamikmatrix mittels Exponentialfunktion: 
+Die Übergangs-Matrix $\Phi$ erhalten wir folglich aus der Systemdynamikmatrix $A$ durch die Exponentialfunktion
 \[\Phi = \exp(A\Delta t). \]
 Die Matrix $\Phi$ beschreibt die Übergänge zwischen zeitlich aufeinanderfolgenden Zuständen $x_{k-1}$ und $x_{k}$ anhand folgender Gleichung:
 \[
 {x_{k|k-1}}=\Phi{x_{k-1|k-1}}= \exp(A\Delta t){x_{k-1|k-1}}.
 \] 
+Damit haben wir die Systemdynamik nun in der für unser Kalman-Filter notwendigen Form und können Vorhersagen berechnen.
 
-Im Abschnitt ~\ref{erdbeben:Wahrscheindlichkeit} benötigten wir die Varianzen der Normalverteilungen. 
+Als nächstes benötigen wir die Unsicherheit der Vorhersage.
+Im Abschnitt ~\ref{erdbeben:Wahrscheindlichkeit} haben wir dafür die Varianzen der Normalverteilungen verwendet.
 Im mehrdimensionalen Fall übernimmt dies die Kovarinanzmatrix $P$.
-Sie wird in jedem Schritt aktualisiert. 
-Dazu wird noch die Prozessunsicherheit $Q$ addiert, somit entsteht die Gleichung
+Sie wird in jedem Schritt aktualisiert.
+Hinzu kommt die Prozessunsicherheit $Q$, welche als Parameter in unser Modell einfliesst.
+$Q$ beschreibt Unsicherheiten im Modell,
+wie etwa unsere Annahme, dass die Kraft sich nicht ändert,
+aber auch nicht-modellierbare Einflüsse wie Vibrationen.
+$P$ wird dabei laufend aktuallisiert.
+Die optimale Gleichung lautet
 \[
 {P_{k|k-1}}=\Phi {P_{k-1|k-1}} {\Phi _{k}}^T + {Q_{k-1}}.
 \] 
@@ -127,14 +149,14 @@ Es vergeht genau $\Delta t$ Zeit, und dieser Vorgang wird wiederholt.
 Das Filter passt sich selber an und korrigiert sich bei grosser Abweichung.
 
 \subsubsection*{Messen}
-Der Sensor wurde noch nicht benutz, doch genau der liefert Werte für das Filter. 
+Der Sensor wurde noch nicht benutz, doch genau der liefert die Messwerte $z_k$ für unser Filter. 
 Aus der Vorhersage des Zustandes $x_{k|k-1}$ und der Messmatrix $H$ erhalten wird eine Vorhersage der Messung. 
 Die Innovation
 \[
 {w_{k}}={z_{k}}-{H}{x_{k|k-1}}
 \] 
-beschreibt, wie genau die Vorhersage den aktuellen Messwert $z$ mittels der Systemmatrix $\Phi$ beschreiben kann. 
-Die Innovation ist der Teil der Messung, der nicht im Modell erfasst ist.
+beschreibt, wie genau die Vorhersage $x_{k|k-1}$ zur aktuellen Messung $z_k$ passt. 
+Die Innovation ist also derjenige Teil der Messung, der nicht im Modell erfasst ist.
 Dies leuchtet ein, eine Innovation von $0$ bedeutet, dass die Messung nichts Neues hervorbrachte.
 Für eine schlechte Vorhersage wird die dazugehörige Innovation gross, für eine genaue Vorhersage dagegen klein sein. 
 Entsprechende Korrekturen werden dann gross bzw. nur gering ausfallen. 
@@ -148,8 +170,9 @@ In der Literatur findet man für eine optimales Korrektur die Gleichungen:
 \\
 {K_{k}} &= {P_{k|k-1}} {H^T}{S_{k}^{-1}}
 \end{align*}
-Dabei ist $K$ das Kalman-Gain. 
-Mit dessen Hilfe erhalten wir die optimale Schätzung des nächsten Zustandes
+Dabei ist $K$ das Kalman-Gain.
+$K$ beschreibt, wie die Vorhersage korrigiert werden muss.
+Die optimale Schätzung des neuen Zustandes wird dann zu
 \[
 {x_{k|k}}={x_{k|k-1}}+{K_{k}}{w_{k}}.
 \] 
@@ -159,27 +182,37 @@ Dazu kommt eine neue Kovarianz $P$ für den nächste Vorhersageschritt:
 \] 
 Der ganze Algorithmus ist nun vollständig und beginnt wieder mit der Vorhersage 
 \[
-{x_{k|k-1}}=\Phi{x_{k-1|k-1}}= \exp(A\Delta t){x_{k|k-1}}.
+{x_{k+1|k}}=\Phi{x_{k|k}}= \exp(A\Delta t){x_{k|k}}.
 \] 
 
 
 \subsection{Parameter und Anfangsbedingungen}
-\subsubsection*{Anfangszustand $x$}
+Die Grössen $P$, $Q$, $R$ und $\Phi$ können grundsätzlich in jedem Zeitschritt ändern.
+Für die meisten Anwendungen sind sie jedoch konstant und fliessen als Parameter ins Modell ein.
+Aufgrund der iterativen Arbeitsweise von Kalman-Filtern benötigen wir zudem ein paar Anfangswerte.
 
-Das Filter benötigt eine Anfangsbedingung. 
+\subsubsection*{Anfangszustand $x$}
+Für die erste Vorhersage benötigt das Filter einen Anfangszustand.
 In unserem Fall ist es die Ruhelage, die Masse bewegt sich nicht. 
 Zudem erfährt die Apparatur keine äussere Kraft.
 \[ {x_0 }= \left( \begin{array}{c} {s_0}\\ {v_0}\\{f_0}\end{array}\right) = \left( \begin{array}{c} 0\\ 0\\ 0\end{array}\right) \]
 
-\subsubsection*{Systemmatrix $A$}
-Für unseren Seismographen haben wir die entsprechende Matrixdarstellung in Gleichung ~\eqref{erdbeben:Systemgleichung} bereits gefunden. 
+\subsubsection*{Systemmatrix $A$ und $\Phi$}
+Für unseren Seismographen haben wir die entsprechende Matrixdarstellung in Gleichung ~\eqref{erdbeben:Systemgleichung} bereits gefunden.
+Zudem haben wir weiter oben bereits entdeckt, wie wir mittels Exponentialfunktion zu einer zeitdiskreten Beschreibung für das Kalman-Filter kommen.
+Es gilt
+\[ \Phi = \exp(A \Delta t) .\]
 
 \subsubsection*{Anfangsfehler / Kovarianzmatrix $P$}
-Da auch der Anfangszustand fehlerhaft sein kann, wird für das Filter ein Anfangsfehler verwendet. 
+Da auch der Anfangszustand fehlerhaft sein kann, wird für das Filter eine Anfangsunsicherheit verwendet. 
 Auf der Diagonalen werden die Varianzen eingesetzt, in den restlichen Felder stehen die Kovarianzen.
+Für einen gut bekannten Zustandsvektor können kleine Werte eingesetzt werden, für ungenaue Anfangsbedingungen sollten grosse Werte verwendet werden. 
+Grosse Werte ermöglichen dem Filter sich schnell einzupendeln. 
+
 In unserem Fall ist der Anfangszustand gut bekannt. 
-Wir gehen davon aus, dass das System in Ruhe und in Abwesenheit eines Erdbeben startet, somit kann die Matrix mit Nullen bestückt werden. 
-Als Initialwert für die Kovarianzmatrix ergibt sich
+Wir gehen davon aus,
+dass das System in Ruhe und in Abwesenheit eines Erdbeben startet.
+Somit kann die Matrix mit Nullen bestückt werden und wir starten mit
 \[ 
 {P_0 }=
 \left(
@@ -190,14 +223,13 @@ Als Initialwert für die Kovarianzmatrix ergibt sich
 \end{array}
 \right).
  \] 
-Für einen gut bekannten Zustandsvektor können kleine Werte eingesetzt werden, für ungenaue Anfangsbedingungen sollten grosse Werte verwendet werden. 
-Grosse Werte ermöglichen dem Filter sich schnell einzupendeln. 
 
 
 \subsubsection*{Prozessrauschkovarianzmatrix $Q$}
 Die Prozessrauschmatrix teilt dem Filter mit, wie sich der Prozess verändert. 
 Die Matrix $Q$ beschreibt die Unsicherheit, die der Prozess mit sich bringt. 
-Bei unserem Modell könnte das beispielsweise ein Windstoss an die Masse sein oder auch die Ungenauigkeiten im Modell, wie die Annahme das dich die Kraft nicht ändert.
+Bei unserem Modell könnte das beispielsweise ein Windstoss an die Masse sein
+oder auch die Ungenauigkeiten im Modell, wie die Annahme, dass sich die Kraft nicht ändert.
 Für uns wäre dies:
 \[ 
 Q = \left(
@@ -211,8 +243,8 @@ Die Standabweichungen müssten statistisch ermittelt werden, da der Fehler nicht
 
 \subsubsection*{Messmatrix $H$}
 Die Messmatrix gibt an, welche Parameter gemessen werden. 
-$H$ ist die Matrix für die Vorhersage der Messung.
-In unserem Falle ist es die Position der Massen. 
+$H$ ist die Matrix, welche aus der Vorhersage des Zustand eine Vorhersage der Messung erzeugt.
+In unserem Falle messen wir nur die Position der Massen und verwenden deshalb
 \[ 
 H = (1, 0, 0) 
 \]
@@ -246,7 +278,7 @@ Das Filter beginnt mit dem Anfangszustand für $k=0$
 {w_{k}}={z_{k}}-{H}{x_{k|k-1}}.
 \] 
 
-\item Das Kalman Filter anwenden
+\item Optimales Kalman-Gain berechnen
 \begin{align*}
 {S_{k}} &={H}{P_{k|k-1}}{H}^T+{R_{k}}\\
 {K_{k}} &= {P_{k|k-1}} {H^T}{S_{k}^{-1}}
@@ -262,6 +294,6 @@ Das Filter beginnt mit dem Anfangszustand für $k=0$
 {P_{k|k}}=(I-{K_{k}}{H}){P_{k|k-1}}
 \] 
 
-\item Die Outputs von $k$ werden die Inputs für ${k-1}$ und werden wieder im Schritt 1 verwendet
+\item Die Outputs von $k$ werden die Inputs für ${k-1}$ und werden wieder in Schritt 1 verwendet
 \end{itemize}