Betingad sannolikhet och partikelfiltrets tyngder

Jag stöter på uttrycket:

w_i ~ p(z = 1.1|x_i) = N(my=1.1-x_i, sigma=1)

i står för partikelnummer och vi kan låtsas att vi har tre partiklar med värdena:

x_1 = 1, x_2=2, x_3=3

~ betyder att w_i är proportionell mot p(z = 1.1|x_i)

w_i ska ju motsvara sannolikheter (diskreta) för de olika partiklarna.
Vi får tre stycken normalfördelningar men hur ser vektorn w_i ut? Summan av w_i ska vara 1 men jag förstår inte vad normalfördelningarna säger om dess värden?

Det här ser ut att vara ett "typfel":

p(z = 1.1|x_i) = N(my=1.1-x_i, sigma=1)

vänsterledet är en sannolikhet, högerledet en fördelning...

Rätt otydligt vad du egentligen menar och frågar efter.

har du något förslag på hur man räknar ut w_i = p(z=1.1|x_i)?

Jag har skissat ned ett förslag här:

https://drive.google.com/file/d/1tIjORSIcFaeZoq983LtwCANac4Vq9Tiz/view?usp=sharing

men jag vet inte om det är rätt.

Nej inga idéer direkt för det framgår inte vad z är exempelvis.

Jag tror vi ska anta att z är normalfördelad N(medel=1,variansen=1).

x är lite olika tillstånd, även de normalfördelade.

Men det är ju helt uppenbart att den informationen inte räcker. Du skriver många trådar här och ofta är det slarvigt återgivna uppgifter som är problemet. Bara ett tips, läs igenom hela uppgiften. Försök förstå vad som faktiskt är relevant och om du inte kan lista ut det, återge allt...

Jag känner bara att det blir för mycket att skriva ned hela. Det blir jobbigt för de som svarar om uppgiften är för lång.