在我的论文项目中，我需要实现蒙特卡洛定位算法（它基于马尔可夫定位）。我有整整一个月的时间来理解和实现这个算法。我了解概率和贝叶斯定理的基础知识。现在我应该熟悉哪些主题才能理解马尔可夫算法？我已经阅读了几篇研究论文 3-4 次，但我仍然无法理解所有内容。
我试着用谷歌搜索我不理解的任何术语，但我无法理解算法的本质。我想系统地理解。我知道它做了什么，但我不完全理解它是如何做的或为什么会做的。
例如，在一篇研究论文中写道，马尔可夫算法可用于全球室内定位系统或当您具有多模态高斯分布时。而卡尔曼滤波器由于同样的原因不能使用。现在，我完全不明白。
第二个例子，马尔可夫算法假设地图是静态的，并考虑马尔可夫假设，其中测量是独立的并且不依赖于先前的测量。但是当环境是动态的（物体在移动）时，马尔可夫假设不成立，我们需要修改马尔可夫算法以融入动态环境。现在，我不明白为什么？
如果有人指出我应该学习哪些主题来理解算法，那就太好了。请记住，我只有一个月的时间。