直接利用基本积分表和分项积分法所能计算的 不定积分是非常有限的,为了求出更多的积分,需 要引进更多的方法和技巧本节和下节就来介绍求积 分的两大基本方法换元积分法和分部积分法 在微分学中,复合函数的微分法是一种重要的 方法,不定积分作为微分法的逆运算,也有相应 的方法。利用中间变量的代换,得到复合函数的 积分法—换元积分法。通常根据换元的先后 把换元法分成第一类换元和第二类换元

二维随机变量(x,作为一个整体,它具 有联合分布函数F(x,y)而和都是一维随机变 干量,它们也有自身的概率分布,分别称为,r 关于和Y的边缘分布(Marginal Distribution),其相应的分布函数F(x)F(y) 依次称为二维随机变量是关于和关于的边缘 分布函数(Marginal Distribution Function).易知

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

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

复习 抽样定理——两类 参数估计一—已知含有未知参数θ总体的分布函数为F(x;0),利用总体的抽样样本X1,X2,…,Xn对参数θ或θ的某已知函数g(θ)作出估计 区间估计设法得到参数空间的一个取值范围,使待估参数以较大的概率含于其内点估计—构造适当的统计量0(X1,X2,…Xn)得到θ的估计值 矩估计法一用样本矩估计总体短

第七节以直代曲及其应用 一、局部线性化 二、求方程根的牛顿迭代法 三、梯度及其应用 四、小结 五、练习

1曲面论发展的简介 很高兴又与大家见面了.我在医院里住了几天,你们可以看出来我还没 有完全好,不过我觉得我还是跟大家讲讲这些东西.那么,我今天要讲的 是 Gauss-Bonnet-公式.这个公式有相当的意义,也有相当的历史,尤其跟我 个人的工作也有关系,所以我要提一提我跟这个问题是怎么样的关系.我 们上次讲到曲面论,曲面论是微分几何里头最重要的一部分

教学目的 本节将考察欧氏空间上的可测函数和连续函数关系. 本节将 证明重要的 Lusin 定理, 它表明 Lebesgue 可测函数可以用性质较好连续函数 逼近. 这个结果在有些情况下是很有用的. 本节要点 一方面, L 可测集上的连续函数是可测的, 另一方面, Lusin 定 理表明, Lebesgue 可测函数可以用连续函数逼近. Lusin 定理有两个等价形 式. 另外, 作为准备定理的 Tietze 扩张定理本身也是一个很有用的结果

随着人类的进化,为了揭示生命的奥秘,人们越来越注重遗 传学的研究,特别是遗传特征的逐代传播,已引起人们广泛 的注意。无论是人,还是动、植物都会将本身的特征遗传给 下一代,这主要是因为后代继承了双亲的基因,形成自己的 基因对,由基因又确定了后代所表现的特征

我想这几次跟大家讲一点微积分在几何上的应用.这是非常要紧的发展 那么,从最简单的情况开始,我们就讲平面上的曲线.假设平面上有一条曲 线x(t)=(x(t),2()即在这个图上所在的情况.用微积分的话呢,就是这 条曲线有条切线