若随机变量的分布函数F(x)恰好是某个 非负函数(x)在(∞,x)上的积分,即 则称ξ为连续型随机变量,称q(x)为的分布 密度(简称密度),也有称概率密度的,并称ξ 的分布为连续型分布

第四章条件概率事件的相互独立性及试验的相互独立性 第一节条件概率乘法定理

第一节随机事件的概念 在科学研究或工程技术中,时常要在相 同条件下重复进行多次试验.经常会遇 到这样的情形:尽管试验是在相同条件 下进行的,但各次试验结果却不相同

当一个随机变量ξ服从零-壹分布时,它 的分布密度如下表所示

第四章线性方程组 4.3线性方程组的解的结构上一节,我们学习了: 1.线性方程组有解的条件 2.解线性方程组的 Gauss消元法和主元消元法 这一节,我们将进一步讨论线性方程组的解的结构. 注意:在上一节我们得到的都是参量形式的解,在本节 我们将把线性方程组的解都写成列向量的形式, 这便于讨论方程组的解的结构

吉林大学：《线性代数》课程教学资源（讲稿）第四章 线性方程组 §4.1 列向量组

3.8矩阵的秩数 定义8.1设A是任意矩阵若A=0,则 说A的秩数为0;若A≠0,则A的非零子式的 最高阶数就称为A的秩数,记为秩A 显然对于任意的mxn矩阵A,均有 秩A≤min{m,n}.当秩A=min{m,n}时,称 是满秩矩阵;特别地,当秩A=m时,称之 为行满秩的;当秩A=n时,称之为列满秩的

3.6可逆矩阵 定义6.1设A是一个n阶矩阵若有阶矩阵B 使得AB=BA=,则称A是一个可逆矩阵(非奇 工异矩阵、非退化矩阵),并称B是A的一个逆. 例如,设

3.4转置以及特殊矩阵 定义4.1设A=(an),把A的行写成列而得的 mxn nxm矩阵称为A的转置矩阵,记为AT,即

3.2矩阵的乘法 定义2.1(矩阵的乘法)设A=(a)是一个mxn矩阵,B=(b)是一个 nxp矩阵即A的列数等于B的行数规定A与B的记AB是一个m×p矩阵 工其第i行第j列的元素等于A的第行各元素与B的第列对应元素的乘积 之和,即,AB=