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먼저 isotropic(등방성)은 방향과 상관없는 성질을 뜻한다. isotropic자체는 수학적으로 여러 의미로 쓰이기 때문에, isotropic gaussian distribution 이 자체로만 설명한다. 가우시안 분포에서 covariane matrix(Σ)가 scala와 identity matrix의 곱인 경우이다. 평균은 선형적이지만 분산은 제곱이라 쿼드래틱 하다. 그래서 계산 비용이 비싸다. 따라서 scala와 identity matrix의 곱 형태로 제한하면 이 문제를 줄일 수 있다. Σ는 이제 모든 차원에서 독립이고 그 분산 값이 모두 동일하게 된다. 이제 또 추가로 생기는 성질은 circular/spherical 이다. ref: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%..