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1向量的概念及向量的表示 一、向量的基本概念 (一)向量的概念 1向量:既有大小,又有方向的量称为向量(或矢量)。 2向量的几何表示法:
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在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中
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关于上一次作业的问题 请注意全概率公式和贝叶斯公式的题型,将 试验可看成分为两步做,如果要求第二步某 事件的概率,就用全概率公式,如果是在第 步二某事件发生条件下第一步某事件的概 率,就用贝叶斯公式
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在这一章里,我们将利用矩阵 来讨论元二次多项式。二次齐次多 项式也叫做二次型。二次型的理论 在数学和物理的许多分支都有着应 用
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复习 复变函数 复数的运算计算幅角要注意z在复平面所在的象限例复变函数的一个重要方面,就是说明实变函数的微积分的许多结论,复变函数也照样用. 例如,在实变函数中函数的导数有在实变函数中,一些函数可以按泰勒级数展开,例如在复变函数中结果也一样: 复变函数还可以展开为洛朗级数,如实变函数中的定积分经常用牛莱公式计算的
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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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由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为
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二维离散随机变量的联合分布与边缘分布 联合分布函数与边缘分布函数 二维连续随机变量的联合分布与边缘分布
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随机变量的函数 离散随机变量函数的分布 连续随机变量函数的分布
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到此为止我们已经学习了有关解二阶线性偏微分方程 自的各种解法。我们已看到这些解法都是以线性迭加原理为 基础的(分离变量法的解是求和,可数个的迭加;而行波 法、格林函数法、积分变换法的解是积分,不可数的连续 的累加)因此这些解法对于求解非线性方程显然不够用
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