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在数学分析课程中我们知道, 微分与积分具有密切的联系. 一方面, 若 f (x) 在[a,b] 上连续, 则对任意 x ∈[a,b] 成立 f (t)dt f (x). x
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问题1数学期望定义中 为何要求绝对收敛? 我们通过一个期望不存在的例子 来说明这个问题 设X的分布律为P=P(X=x)=1/2 其中x=(-1)21kk=1,2… 则xP=(11k k=1 k=1 =1-1/2+1/3-1/4+…=ln2.(J) 2
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1. 设 是来自总体 的样本,则样本 的分布律 为 ( , , , ) X1 X 2 \ Xn B(N, p) ( , , , ) X1 X 2 \ Xn ; EX = ; DX = ; = 2 ESn ; = *2 ESn
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确定多项式P(x)=an+a1x++anxn,对于一组数 m 据(x,y(i1,m使得=P(x)-y2达到极小, i=1 这里n<
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3.1图形的几何变换 为了使图形几何变换的形式规范,其矩阵变换适合硬件方式实现,现 在一般都在齐次坐标系中对图形进行几何变换。二维齐次坐标系的定义如 二维平面中的一个点P(x,y),在齐次坐标系中可表示成P(wx,wy,wz,w) ,其中w是一个不为0的常量;反过来,只要能给定一个点的齐次坐标 P(x’,y’,w),就能得到这个点的二维直角坐标x=x’/w,y=y/w在本 小节中w总取常数1(即齐次坐标的“归一化”)
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第二章3线性方程组的理论课题 3.1.1齐次线性方程组的基础解系 对于齐次线性方程组 ax1+a12x2+…+anxn=0 Ja12x1+a22x2++ =0, ……… amx+am2x2+…+=0 令 (a1)(a1 a22 a1= a2,a2= ,…,an= am2/ amn 则上述方程组即为
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3.1 X(eo)=2xnJe-jon where x[n] is a real sequence. Therefore X(e)=Rl∑xnlo/。 ∑xR(-mu)=∑ x[n]cos(on),and xmm)=m∑刈nm∑刈mc-m)=-2 xn] sin(oon) Since cos(on)and sin(on)are, respectively, even and odd functions of o, Xre(eJo) is an even function of o
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一、偏导数的定义及其计算法 定义设函数z=f(x,y)在点(x,y)的某一邻域内有定义,当y固定在y而x在x处有增量
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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)
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2.3连续型随机变量 连续型rv的概念 定义设是随机变量,若存在一个非负 可积函数(x),使得 其中F(x)是它的分布函数 则称x是连续型rv,f(x)是它的概率 密度函数(p.d.f.),简记为df
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