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北京交通大学: 2002-2003学年第一学期概率论与数理统计(A)期末考试试卷答案
文档格式:DOC 文档大小:568.5KB 文档页数:10
2002-2003学年第一学期概率论与数理统计(A)期末考试试卷答案 一填空题(本题满分15分,共有5道小题,每道小题3分)请将合适的答案填在每题的空中 1.掷两颗骰子,已知两颗骰子的点数之和为6,则其中有一颗为1点的概率为 解: 两颗骰子的点数之和为6共有5种可能情况: (1,5)(2,4)(3,3)(4,2)(5,1), 而其中有一颗为1点有两种可能: (1,5)(5,1)
《高等数学》课程教学资源:第十一章 幂级数(11.5)无穷级数
文档格式:PPT 文档大小:498KB 文档页数:33
从18世纪以来,无穷级数就被认为是微积分的 一个不可缺少的部分,是高等数学的重要内容,同 时也是有力的数学工具,在表示函数、研究函数性 质等方面有巨大作用,在自然科学和工程技术领域 有着广泛的应用 本章主要内容包括常数项级数和两类重要的函 数项级数——幂级数和三角级数,主要围绕三个问 题展开讨论:①级数的收敛性判定问题,②把已知 函数表示成级数问题,③级数求和问题
《高等数学》课程教学资源:第二章 函数的微分(2.2)概述初等函数微分法
文档格式:PPT 文档大小:786KB 文档页数:35
求导数的方法称为微分法。用定义只能求出 一些较简单的函数的导数(常函数、幂函数、 正、余弦函数、指数函数、对数函数),对于 比较复杂的函数则往往很困难。本节我们就来 建立求导数的基本公式和基本法则,借助于这 些公式和法则就能比较方便地求出常见的函 数——初等函数的导数,从而是初等函数的求 导问题系统化,简单化
LabVIEW 教程:《虚拟仪器技术》第五章 数组
文档格式:PPT 文档大小:287.5KB 文档页数:37
数组是同类型元素的集合。一个数组可以是一维或者多 维,如果必要,每维最多可有231-1个元素。可以通过数 组索引访问其中的每个元素。索引的范围是0到n-1, 其中n是数组中元素的个数
《客户关系管理》课程教学资源(PPT课件)专题三 CRM的数据管理
文档格式:PPT 文档大小:2.01MB 文档页数:114
●CRM的客户数据及数据库的构建 ●CRM数据仓库 ●CRM数据挖掘及数据挖掘技术
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 随机变量的数字特征 §1 数学期望 §2 方差
文档格式:PPT 文档大小:204.5KB 文档页数:49
分布函数能够完整地描述随机变量的统计特 性.但在一些实际问题中,不需要去全面考虑 随机变量的变化情况,而只需知道随机变量的 某些特征,因而并不需要求出它的分布函数. 例如,在评定某一地区的粮食产量的水平时, 在许多场合只要知道该地区的平均产量;又如 在研究水稻品种优劣时,时常是关心稻穗的平 均稻谷粒数;再如检查一批棉花的质量时,即 需要注意纤维的平均长度,又需要注意纤维长 度与平均长度的偏离程度.因此,与随机变量 的有关数值,能够描述随机变量的重要特征
《Matlab讲解》教学资料:用Matlab作最小二乘曲线拟合
文档格式:DOC 文档大小:44.5KB 文档页数:2
1.用n次多项式作最小二乘拟合已知要从H(即:全体次数不高于n的多项式集合)中找一y1…y个S(x),使得在节点处的总误差∑(S(x)-y)达到最小。 Matlab命令格式:系数数组= polypi(节点数组,函数值数组,次数n)
电子科技大学应用数学学院:《数学建模》第六章 数据分析处理(6-1)数据作用于模型的形式(徐全智)
文档格式:PPT 文档大小:67KB 文档页数:7
建立数学模型是为了利用它有效地分析、解 决现实问题, 真实世界的背景不容忽视. 通过观察、测量等手段收集的数据来自于现 实世界, 带有我们关注的研究对象的大量信息. 数据作用于模型的形式:
三峡大学:《电子技术基础 Fundamental of Electronic Technology》课程教学资源(试题库)第一章 数字逻辑基础习题答案
文档格式:DOC 文档大小:49KB 文档页数:2
1-1将下列的二进制数转换成十进制数 (1)(1011)2=(11) (2)(10101)2=(21)10 (3)(1111(31)1o (4)(100001)2=(33)10 1-2将下列十进制数转换为二进制数 (1)(8)10°=(10002 (2)(27)10=(11011) (2)(31)10=(11111) (4)(100)10=(1100100)2
《数学建模》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 数学模型概述
文档格式:PPT 文档大小:550.5KB 文档页数:29
1.1 现实世界的数学模型 1.2 数学建模的重要意义 1.3 数学建模的例子 1.4 数学建模的方法和步骤 1.5 数学模型的分类 1.6 怎样学习数学建模
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