再谈试验及样本空间 一次随机试验的所有可能的试验结果所构 成的集合被称作样本空间,而每一个可能 的试验结果构成样本点.样本点的集合A称 作事件,只包含一个样本点的集合{a}被称 作基本事件. 请注意,这里的试验结果实际上是一次试验 的全过程的记录,因此和我们原来的印象中 的试验结果并非一样,并非试验结束时候的 那个结果

§1 实数集与不等式 §2 初等函数

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:

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

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

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

2混合积的坐标表示式 设向量a=(a2,a1,a)B=(b,b,b,y=(cy,y,C

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

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：

定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a