对于一个函数(t),有可能因为不满足傅氏变 换的条件,因而不存在傅氏变换. 因此,首先将(t)乘上u(t),这样t小于零的部分 的函数值就都等于0了 而大家知道在各种函数中,指数函数e(B>0) 的上升速度是最快的了,因而e-Bt下降的速度 也是最快的. 因此,几乎所有的实用函数p(t)乘上u(t)再乘上 e-后得到的(t)u(t)e-p傅氏变换都存在

矩阵理论是求解多元线性方程组的有力工具; 现代工程中的一些问题,如果用矩阵表示,不但形式简洁, 更重要的是具有适合计算机处理的特点。由于计算机的发 展和普及,矩阵分析显得越来越重要:

由内积的定义():XxX→fa,B∈F,txy,z∈X 1.对第一变元的线性: (ax+By, z)=(, 2)+(y,z) 2.共轭对称性: (x,)=(.x) 3.正定性: xx)≥0且(x)=0x=0 中的条件1和2,可得

一、随机事件 几个概念 1、随机实验:满足下列三个条件的试验称为随机试验 (1)试验可在相同条件下重复进行; (2)试验的 可能结果不止一个,且所有可能结果是已知的; (3)每次试验哪个结果出现是未知的;随机试验以后简 称为试验,并常记为E

一、二维随机变量的概念 在射击时,弹着点是目标上的一个位 置,它与横坐标和纵坐标有关,弹着点受 两个变量的影响在工程结构设计中,出于 士可靠性的考虑,需要考察构件的抗拉力与 荷载效应,可靠性也受着两个变量的影 响 工 与一维随机变量类似,一般地我们可 定义二维随机变量如下:

极大似然估计的求法 —选择参数的估计量,使实验结果具有最大概率 估计量的几个评选标准 ·样本原点矩是总体原点矩的无偏估计量; 无偏性——E()=·样本方差是总体方差的无偏估计量; ·无偏估计量的函数未必是无偏估计量

在一元定积分中已经学过计算曲边梯形等平面图形的面积，但是 并不能将其简单照搬到一般的平面点集上，因为一般平面点集是否有 面积还是一个问题。为此，先引入面积的定义

设X是内积空间,而{x,n∈N}是X中线性无关的子集,则存在 标准正交集{en:n∈N},使得 Vn∈N,span{e12e2,…en}=span{x1,x2,…X Hilbert空间中完全的标准正交集,称之为标准正交基 标准正交集{en}的完全性

无条件极值 定义 12.6.1 设 D n ∈R 为开区域， f x)( 为定义在 D 上的函数， 0 x ),,,( 002 01 n = \ xxx ∈D。若存在 0 x 的邻域 ),( 0 x rO ，使得 )),()(()()( 0 0 ≥ 或 ≤ ffff xxxx x ∈ ),( 0 x rO ， 则称 0 x 为 f 的极大值点（或极小值点）；相应地，称 )( 0 f x 为相应的极 大值（或极小值）；极大值点与极小值点统称为极值点，极大值与极 小值统称为极值

空间曲线的切线和法平面 一条空间曲线可以看成一个质点在空间运动的轨迹。取定一个直 角坐标系，设质点在时刻 t位于点 tztytxP ))(),(),(( 处，即它在任一时刻 的坐标可用