第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)。易知,EX=u,Var(X)=如 果≠0,则的分布密度为f(x)=1exp2x-a)2-(x-)

简要证明仅就uvn(n=1,2,…)的情形证明 设级数v收敛,其和为,则级数un的部分和 S=u1+u2++unv1+v2+…+vno(n=1,2,), 即部分和数列{sn}有界.因此级数un收敛 反之,若级数un发散,则级数∑v,必发散.这是因为如果 级数∑v收敛,由已证结论,级数un也收敛,矛盾

复合函数求导法则 先回忆一下一元复合函数的微分法则 若y=f(u)而u=(x)可导则复合函数

delta=beta*1.554*1e-9/(2*pi*3e-7); disp2=23: ps 2/km for ml=1: fix(z/h) DI=exp(( j*(i*w1)+i*0. 5*disp2*(i*w1).2)*h/2) ul=fft(u).*D1 u2=ifft(ul) D2=exp( deltas*(i*w1)+i*0.5*dsp2*(*w1).2)*h/2) vl=fft(v).米D2 v2=ifft(v1)

习题课:E,U的计算 一.E的计算 (1)由定义求 (2)由点电荷(或典型电荷分布)公式和叠加原理求 (3)由高斯定理求 (4)由的关系求

Recall from lecture 22 °Flow value:f=f(s,V) Cut: Any partition (S, T)of y such that s E S andt∈T Lemma. f=f(s, T) for any cut(S, T) Corollary. f(s, T) for any cut(S, T) Residual graph: The graph G=(v, ef) with strictly positive residual capacities c u, v) c(u,)-f(2y)>0

17.3光程薄膜干涉 一、光程 光在真空中的速度c=1u1 光在介质中的速度u=1ucn