第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)

一 函数列及其一致收敛性 对定义在区间 I 上的函数列{ f n (x) }, x  E ，设 x0  E ，若数列 { ( ) } 0 f x n 收 敛，则称函数列{ f (x) } n 在点 0 x 收敛

第8章图 8-1画出1个顶点、2个顶点、3个顶点、4个顶点和5个顶点的无向完全图。试证明在n个顶点的无向 完全图中,边的条数为n(n-1)2

5-1 已知 A[n]为整数数组，试写出实现下列运算的递归算法： (1) 求数组 A 中的最大整数。 (2) 求 n 个整数的和。 (3) 求 n 个整数的平均值

5n重贝努里概型 一.独立随机试验设E1与E2是两个随机试验, 如果E1的各个结果与E2的各个结果相互独立, 则称E1与E2是相互独立的随机试验. 二.n次相互独立试验 如果随机试验E1,E2,…,En的各个结果 相互独立,则称E1,E2,…,En为相互独 立的随机试验

电机转速公式: n=（1-s）n0=60（1-s）f /p 其中 s—转差率； n0—同步转速；

练习参考答案 第1题 (1)允许0开头的偶正整数集合的文法 E->NTID T->NTID N->D|13579 D->024618 (2)不允许0开头的偶正整数集合的文法 T->FTIG N->D|13579 D->2|468 F->N0 G->D|0

1 The eigenvalue distribution function For an N × N matrix AN , the eigenvalue distribution function 1 (e.d.f.) F AN (x) is defined as F AN (x) = Number of eigenvalues of AN ≤ x . (1) N As defined, the e.d.f. is right continuous and possibly atomic i.e. with step discontinuities at discrete points. In practical terms, the derivative of (1), referred to as the (eigenvalue) level density, is simply the

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

一、基本概念 (1)独立增量过程 定义:设{X(t),t∈T}是一随机过程,如果对于任意的 t2<…