(1/(2*pi*(gaussian_kernel_sigma**2)))*\ exp(-(((i-5)**2)+((j-5)**2))/(2*(gaussian_kernel_sigma**2))) 转成公式

这个表达式是一个二维高斯核函数（Gaussian Kernel）的计算公式，常用于图像处理、信号分析等领域。它描述了一个以点(5, 5)为中心，标准差为`gaussian_kernel_sigma`的正态分布的概率密度。公式可以写作：

\[ P(i, j) = \frac{1}{2\pi\sigma^2} e^{-\frac{(i - 5)^2 + (j - 5)^2}{2\sigma^2}} \]

其中：
- \( i \) 和 \( j \) 表示网格上的坐标，
- \( \sigma \) 是高斯函数的标准偏差（这里是 `gaussian_kernel_sigma`），
- \( \exp() \) 是指数函数，计算的是位于给定点 `(i, j)` 上的值。

简单来说，这是计算一个二维空间上每个位置处，按照高斯分布衰减的权重值。