1.设向量β可由向量组a1,a2,……,as线性表示,但不能由a1,a2,…,a-1线性表示证明:向量

概率统计习题课(3) Z轴上 3-22 的分界 f2(2)-Oy)得到 的? 1000 10 1 0003 正确解法 考虑(1)中被积函数为非零情形

第二章随机变量及其分布 2-2离散型随机变量 一.离散型随机变量的概念与性质 离散型随机变量的定义 如果随机变量X的取值是有限个或可列无穷个,则称为离散型随机变量

2-4连续型随机变量的概率密度 一、概率密度及其性质 1、指数分布 2、均匀分布 3、正态分布与标准正态分布

随机向量的定义： 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 ， 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量

第七章无穷级数 1常数项级数概念及性质 ∞ 1、定义P264an=a1+a2+…+an+… n=1 an称为一般项或通项Sn=u1+u2+…+un称为前n项部分和

定理 5 如果 V1 ,V2 是线性空间 V 的两个子空间，那么它们的交 V1 V2 也是 V 的子空间

4.1向量及其运算 1.向量:n个数a1,a2,an构成的有序数组,记作a=(a1,a2,an), 称为n维行向量 a称为向量a的第i个分量 a;∈R称a为实向量(下面主要讨论实向量) a∈C称a为复向量

2.5 Hermite插值 插值方法 NewtonLagrange与插值的不足 y=f(x),其 NewtonLagrange与插值多项式Pn(x)与Nn(x) 满足插值条件:P(xi)=nn(xi)=f(x)i=0,12.n Newton与 Lagrange插值多项式与y=f(x)在插值节点上有相同 的函数值“过点” 但在插值节点上y=f(x)与y=Pn(x)一般不”相切”, f(xi)≠n(x)光滑性较差 Hermite插值:求与y=f(x)在插值节点X1.n上具有相同函数 值及导数值(甚至高阶导数值)的插值多项式

3.1矩阵的秩 1.子式:在An中,选取k行与k列,位于交叉处的k2个数按照原来的 相对位置构成k阶行列式,称为A的一个k阶子式,记作D 对于给定的k,不同的k阶子式总共有C个 2.矩阵的秩:在A中,若 (1)有某个r阶子式D,≠0; (2)所有的r+1阶子式D+1=0(如果有r+1阶子式的话) 称A的秩为r,记作 rankA=r,或者r(A)r.规定:rank0=0 性质:(1) rankA min{m,n}