第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布 第七节分布参数的估计和检验

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布

2.1.1求解Ax=b的高斯消去法和选主元高斯消去法 高斯消去法(Gaussian Elimination) 思首先将A化为上三角阵( upper-triangular- 路 matrix),此过程称为消去过程,再求解如 下形状的方程组,此过程称为回代求解 ( backward substitution)

属于一种迭代法，但如果不考虑计算过程的舍入误 差，CG算法只用有限步就收敛于方程组的精确解

一、内积空间 设X为(实)线性空间,在X上定义了内积是指对X中每一对元素x,y,都有一实数,记为(x,y)与之对应,且这个对应满足:

一、数值积分的必要性 二、 求积公式及其代数精度 三、 插值型求积公式 四、Newton-Cotes公式及数值稳定性 五、复化求积公式及误差估计

一、单步法的收敛性 在讨论收敛性之前,先介绍局部截断误差、整体 截断误差的定义及其他们之间的关系。求解初值问题∫y=f(x,y),a