一、条件分布 二、独立性

一、题的提法 二、二维随机变量函数的分布

一、随机变量的数 二、高散型随机变量函数的分布 三、连续型随机变量数的分市

一、两个事件的盛性 二、多个事件的立性

1线性方程组的 Gauss消元法 本节讨论线性方程

一切在G上关于y满足Lipschitz条件的连续映射f 所构成的集合记为 ， 而相应的初值问题（1.1）构成的问题类记为

1 二分法求 f (x) = 0 的根原理：若 f C[a, b]，且 f (a) · f (b) < 0，则 f 在 (a, b) 上必有一根

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

利用 法则求解时存在的困难是：当方程 组的阶数 很大时，计算量为 Cramer n 常用计算方法: 直接解法：它是一类精确方法，即若不考虑 计算过程中的舍入误差，那么通过有限步运 算可以获得方程解的精确结果

1.把下列矩阵化为行最简形矩阵: 102-1r2+(-2)1(102-1