特征值的代数重数 若A∈F是A∈F\\的重特征值,则称的代数重数为k 特征值的几何重数 (Ⅰ-A)x=0的解空间称为A的属于特征值λ的特征子空间,记 为V2

本节讨论有理数域上多项式的可约性,以及如 何求Q上多项式的有理根,由于f(x)与qf(x)在 Q[x]上的可约性相同。因此讨论f(x)在Q上的可约 性可转化为求整系数多项式在Q上的可约性

一、一维定积分计算的平均值法(期望值估计法)。 一维积分计算=f(x)dx0≤x≤1,osf(x)s1在x的定义域[0,1]上均匀地随机取点该均匀分布的随机变量记为ξ。我们定义一个随机变量η为n=f(5)

蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧

定理设x=Bx+f存在唯一解,则从任意出发,迭代x(k+1)=Bx()+f收敛Bk→0

呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

型推论1:如果函数f(x)在区间/上的导数恒为零,那末f(x)在区间上是一个常数

intentional hypothermia is a serious and preventable Severe(30C <30C [86. is associated with marked depression of (86F), provide active internal rewarming

一、基本概念 Fourier级数定义:设f(x)是(-∞,+∞)上以2为周期的函数,且f(x)在[-n,]上绝对可积,称形如

一、基本概念 1、函数序列的一致收敛性概念 设函数列{n}与函数∫定义在同一个数集D上,若对任意的正数ε,综存在一个正整 数N,使得当n>N时,对一切x∈D,都有 (x)-f(x)< 则称函数列{n}在D上一致收敛于f