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无穷大量 随着n的增大,通项的绝对值也无限地增大的数列称为无穷大 量,其严格的分析定义为: 定义2.3.1若对于任意给定的G>0,可以找到正整数N,使得 当n>N时成立 >, 则称数列{xn}是无穷大量,记为 limx=∞
文档格式:PDF 文档大小:154.29KB 文档页数:21
无穷大量 随着n的增大,通项的绝对值也无限地增大的数列称为无穷大 量,其严格的分析定义为: 定义2.3.1若对于任意给定的G>0,可以找到正整数N,使得 当n>N时成立 G 则称数列{x,}是无穷大量,记为 lim
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本章介绍向量与张量的代数运算和分析运算作为后面章节的数学准备
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矩量法(简称MoM),就其数值分析而言就是广义Galerkin(伽略金)法。矩量法包括两个过程,离散化过程和选配过程,从而把线性算子方程转化为矩阵方程。 &4.1 矩量法概述 &4.2 基函数与权函数选择 &4.3 MOM法应用举例
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北京工业大学:《概率与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)§3.1 二维随机向量及其分布函数 §3.2 二维离散型随机向量 §3.3 二维连续型随机向量
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《概率论》课程教学资源(教案讲义)第三章 随机向量及其概率分布 3.3 独立性 3.4 随机向量函数及其分布 3.5 顺序统计量
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问题:已知 ξ η),( 的分布,如何求ζ = f ξ η),( 的分布? 1.和(差)的分布ζ = ξ +η 2.平方和分布 22 += ηξζ 3.商的分布
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为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
文档格式:PPT 文档大小:791KB 文档页数:42
§1 基本概念 §2 常用统计量的抽样分布 §3 n个重要统计量的分布 §4 总体分布的近似描述 §5 杂例
文档格式:PPT 文档大小:444KB 文档页数:13
向量范数( vector norms 定义1:R空间的向量范数Ⅱ,对任意x,∈满足下列条件 (1)‖≥0;‖=0=0 (2)x=对任意eC (3)‖x+
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