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1矩阵的概念 一、实际例子 例1设某物质有m个产地,n个 销地,如果以a;表示由第i个产地销往 第j个销地的数量,则这类物质的调运 方案,可用一个数表表示如下:
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概率统计是研究随机现象统计规律性的学科。所谓随机现象是指在一定条件下,可能 发生也可能不发生的现象,具有不确定性。而另一类必然现象是指在一定条件下,必然发生 的现象,具有确定性。概率统计试图揭示随机现象的统计规律性,即大量重复试验所呈现出 的内在规律性。随机现象可通过随机试验产生,所谓随机试验就是满足下列条件的试验:
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微分方程: 联系着自变量,未知函数及其导数的关系式. 为了定量地研究一些实际问题的变化规律,往往是 要对所研究的问题进行适当的简化和假设,建立数学 模型,当问题涉及变量的变化率时,该模型就是微分方 程,下面通过几个典型的例子来说明建立微分方程模 型的过程
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1907年由俄罗斯数学家马尔可夫(A.Markov)提出, 并由蒙特-卡罗(Mote-Carlo)加以发展。 用于分析随机事件未来发展变化的趋势,即利用某 一变量的现状和动向去预测该变量未来的状态及动 向,以预测未来某特定时期可能发生的变化,以便 采取相应的对策
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第一节 函数的发展及其科学价值 第二节 函数的三种定义 第三节 初等函数 第四节 函数的图像与函数的特征 第五节 函数概念的教学
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1规划模型的基本概念 规划模型的一般形式三要素 (1)决策变量,通常是该问题要求解的那些未知量,不妨用n维向量x=(1x2,xn)表示,当对x赋值后通常称为该问题的一个解 (2)目标函数,通常是该问题要优化(最大或最小)的那个目标的数学表达式,它是决策变量x的函数,可以记作f(x) (3)约束条件,由该问题对决策的限制条件给出,即x允许取值的范围x∈,称为可行域。通常
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例 设随机变量X1与X2相互独立,分别服从二项分布 B(n1 ,p)和B(n1 ,p),求Y=X1+X2的概率分布. 解 依题知X+Y的可能取值为0,1,2,...,n1+n2,因此 对于k (k= 0,1,2,...,n1+n2 ),由独立性有
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定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a
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二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分 布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也 有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变 量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密 度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分 布
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在本节中,我们重点讨论二维随机变量,三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广
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