一、微元法 b 定积分f(x)dx是和式的极限lim∑f(5)△x,如果所研究的 →0 a i= 问题总可以按“分割、近似求和与取极限”三个步骤能归结为求这 种和式的极限,那么,应用定积分就可以求出问题的结果

大多数的伪随机数变量并不满足[0,1]区间的均匀分布, 而是具有各种不同形式的分布密度函数。 对一个具有分布密度函数f(x)的伪随机变量的抽样是通 过以下步骤来进行的:首先在[0,1]区间抽取均匀分布的伪随 机数列,然后再从这个伪随机数列中抽取一个简单子样,使这 个简单子样的分布满足分布密度函数f(x),并且各个伪随机数 相互独立

第一类曲线积分 设一条具有质量的空间曲线L上任一点(x,y,z)处的线密度为 p(x,y,z)将L分成n个小曲线段L(i=1,2,…n),并在l上任取一点 (5,n,5),那么当每个L1的长度△都很小时,L的质量就近似地等于 i2li p(5,n,5)△,于是整条L的质量就近似地等于 ∑ (5,n,5)S1 当对L的分割越来越细时,这个近似值的极限就是L的质量

1.求下列函数的偏导数: (1)u=xln(x2+y2); (2)u=(x+ y)cos(xy) (3)u=arctan (4)l=xy+ (5)u=xe;

1.用(t)表示x(t),由卷积积分求得LTI系统的响应。 2.用8(n)表示x(n),由卷积和求得LTI系统的响应。 3.在对信号进行时域分解的情况下,研究LTI系统的性质

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基于代数分解的快速算法 1、利用FFT的快速算法 余弦变换核实际上就是傅里叶变换核的实部。而变换计算中的乘法运算就是八x)与变换核 的乘法运算。一种自然的想法就是先对八x)执行FFI,然后对其取实部就可以了

then there exists AE R\ such that (Kuhn-Tucker condition) G(s') =0 and 1. Lagrange Method for Constrained Optimization FOC: D.L(,\)=0. The following classical theorem is from Takayama(1993, p.114). Theorem A-4 (Sufficieney). Let f and, i= ,..m, be quasi-concave, where Theorem A-1. (Lagrange). For f: and G\\, consider the following G=(.8 ) Let r' satisfy the Kuhn-Tucker condition and the FOC for (A.2). Then, x' problem is a global maximum point if max f() (1)Df(x') =0, and f is locally twice continuously differentiable,or

一、参数形式的解 二、可以解出x(或y)的方程 三、就x、y与都不能解出的方程

1.用定义证明: 1,m为偶数, (3) lim x=1,其中x n为奇数