一、一阶常系数齐次线性差分方程的求解 二、一阶常系数非齐次线性差分方程的求解 三、小结

7.3随机变量及分布 7.3.1随机变量 7.3.2离散型随机变量及其分布 7.3.3连续型随机变量及其分布

在第二章中,我们讨论了一 维随机变量函数的分布,现在我 们进一步讨论: 当随机变量X,X2,…,X的联合分布 12 已知时,如何求出它们的函数

 1. 曲线的切线  2. 导数的几何意义  3. 共形映射的概念 §1 共形映射的概念  1. 分式线性映射的定义  2. 分式线性映射的性质 §2 分式线性映射

第一节 二维随机变量 第二节 边缘分布 第三节 条件分布 第四节 相互独立的随机变量 第五节 两个随机变量的函数的分布

二维随机向量及其分布函数 设随机试验E的样本空间是Ω. X=X(a)和Y=Y()是定义在Ω上的随机变 量,由它们构成的向量(X,Y),称为二维随机向 量. 二维随机向量(X,Y)的性质不仅与X及 Y的性质有关,而且还依赖于X和Y的相互关系, 因此必须把(X,Y)作为一个整体加以研究. 为此,首先需要引入二维随机向量(X,Y) 的分布函数的概念

前言 一、由于某些条件的限制,我们经常会遇到大型文件无法上传的情况,如何解决这个问题呢? 二、这时我们可以借助 WINRAR把文件分块,依次上传. 三、家具的拆卸与装配 问题一:什么是矩阵分块法? 问题二:为什么提出矩阵分块法?

§1 共形映射的概念  1. 曲线的切线  2. 导数的几何意义  3. 共形映射的概念 §2 分式线性映射  1. 分式线性映射的定义  2. 分式线性映射的性质

积分因子法求解微分方程 通过例子进一步理解积分因子法 分项组合求积分因子 变量分离方程的解法和应用

前面建立的模型都用了考察对象在系统中的均匀分布假设。这种方法建模被称为集中参数法 考虑个体差异(或分布差异)的建模方法被称为分布参数法。分布参数法用于连续变量的问题时,得到的通常都是 偏微分方程,无论建模还是求解都比较困难。仅举两个简单例子,来说明这种方法的应用