На выходе фильтра Калмана должно получиться оценка состояния системы в виде вектора состояния и соответствующей ковариационной матрицы. Эти оценки представляют собой наилучшее приближение к реальному состоянию системы на основе доступных данных и учетом ошибок измерений.

Ковариационная матрица показывает неопределенность в оценке состояния системы. Чем меньше значения на диагонали ковариационной матрицы, тем более уверенные мы можем быть в оценке состояния системы.

Чтобы получить выходной график оценки состояния системы, обычно используются различные визуализационные инструменты, такие как графики, диаграммы и т.д. В зависимости от конкретных потребностей и целей исследования, вы можете построить график оценки каждой из позиций вектора состояния по времени или в зависимости от других переменных.

Если необходимо умножить ковариационную матрицу на вектор состояния на k-ом шаге, это может потребоваться для дальнейших вычислений или анализа данных. Важно помнить, что фильтр Калмана предназначен для обработки и фильтрации данных, а полученные оценки состояния могут быть использованы для принятия решений или управления системой.

Надеюсь, это ответило на ваш вопрос. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать.