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…

1.设给定实数集合X,若存在一对应法则∫,x∈X,彐唯一的实数 y∈R与之对应。则称∫是定义在X上的函数,记为:

复习旧知识: 1、f(x)是函数f(x)的一个极大值这 一概念是怎样叙述的? 2、f(x)是函数f(x)的一个极小值这 一概念是怎样叙述的? 3、求函数的极值的步骤是哪四步?

十进制数:321的含意是3x10×10+2×10+1 二进制数:1101的含意是(等于十进制的13) 12×2x2+1×2x2+0x2+1

∑ ∞ = − 0 0 )( n n n xxa = a0 + )(1 0 − xxa 2 2 0 −+ xxa )( +\+ n n xxa )( − 0 +\ 这样的函数项级数称为幂级数。幂级数的部分和函数 Sn(x)是一个n −1 次多项式。 为了方便，我们通常取 0 x = 0, 也就是讨论 ∑ ∞ n=0 n n xa = a0 + 1 xa 2 2 + xa +\+ n n xa +\， 然后对所得的结果做一个平移 x = 0 − xt ，就可以平行推广到x0 ≠ 0的情 况

3.4二维r.v.函数的分布 一、问题已知r.v(X,Y)的概率分布,g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=g(X,Y)的概率分布 二、方法转化为(X,Y)的事件

一、优物模型的一般意义 (一)型的数学 将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数 u=f(x) x=(x1 x2,,)

第二单元离散型随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,记住离散型随机变量的定义以及几个常见离散型随机变量,会计算概率分布中的常数和事件的概率. 二、内容讲解 定义3.1离散型随机变量 设X是随机变量,若X可能取有限个值或可列个值,则称X为离散型随机变量,如果离散型随机变量X的可能取值为

宽平稳过程 定义设随机过程Xr={x(t),t∈T}X(t)<,(即Xr为二阶矩过程)若 EX(t)=m为常数,Cov((t),x(s)=[(x(t)-m)((s)-m)=r(t-s) 则称Xr为宽平稳过程或协方差平稳过程

1第一型线面积分 例1求(xy+yz+zx)ds,其中L是球面x2+y2+z2=a2与平面x+y+z=0的交 线 解法1(xy+yz+zx)ds=2(xy+yz+zx)ds =[(x+y+z)2-(x2+y2+z2)ds