一、模型假设 只有现在和未来两个时刻,现在是确定的,未来是不确定的; 假定市场中有n种风险资产,其未来价格是n个随机变量x,x2,xn 第0种资产是无风险资产,其未来价格x是确定值; 假设n+1种资产的当前价格为p(x),px),p(x2),p(xn).这n+1 种资产的投资组合可用n+1维向量=(1)来表示那么投资组 合的当前价格为 p=p(x)+0p(x1)+…+np(xn) 投资组合的未来价格为

APT理论的均衡证明 我们假定一个只有现在和未来两个时刻的两期模型,现在是确定的,未来 是不确定的。假定市场中有n种风险资产,其未来价格是n个随机变量 x1,x2,…,xn;第0种资产是无风险资产,其未来价格x是确定值;n+1种资产 的当前价格为p(x),p(x1)p(x2),p(xn)。这+1种资产的投资组合可用n+1 维向量=(,1,0)来表示

一、微分中值定理 1.证明:(1)方程x3-3x+c=0(c是常数)在区间[0,1]内不可能有两个不同的

一、平面极坐标 设一质点在Oxy平面内 y 运动,某时刻它位于点A.矢 径与x轴之间的夹角 A 为θ.于是质点在点A的位 θ 置可由A(r,)来确定 O 以(r,0)为坐标的参考系为平面极坐标系. x=rcos0 它与直角坐标系之间的变换关系为 y=rsinθ

Chapter 12 Time Series Analysis 12.1 Stochastic processes A stochastic process is a family of random variables {Xt,t ET}. Example{St,t 0, 1,2,...} where St i=o X; and iid(0,2). St has a different distribution at each point t

非数值处理的对象基本上是字符串数据 串( string)(或称字符串) 由零个或多个字符组成的有限序列 记为:s=a1a2an’(n>=0) a;1(1<=i<=n)是字母,数字或其它字符 n称为串的长度,n=0的串称为空串( Null string) 子串一—串中任意个连续字符组成的子序列 包含子串的串叫主串

12.3.2用一个多项式的根和另一个多项式计算结式的公式 命题设 f(x)=ax+a1x-+…+an(a≠0 (x) box\+b- + (bo=0) 如果f(x),g(x)在C[x]中的分解式为 g()= bo (x-B) ).(x-)(1) 那么 R(f,g)=ag(a)=(-1)f(B)(*) 证明在数域K上的n+m+1元多项式环K[x,y1yn21m]中,令 f(x,y,yn)=a(x-y)…(x-yn)(2) g(x,z1,m)=b(x-z)…(x-m)(3)

12.2.3一元多项式的判别式的定义 给定K[x]内一个n次多项式 F(x)=ax+axn-+…+an(a≠0) 设a1,a2,…an是它的n个根,令 称其为F(x)的判别式。显然,F(x)有重根其充分必要条件是D(F)=0 现在考察n元式

Chapter Overview: understand principles transport layer services behind transport layer 0multiplexing/demultiplexing services: 0connectionless transport: UDP multiplexing/demultiplex

第五章5-1双线性函数 5.1.1线性空间上的线性函数的定义 1、线性函数的定义 定义设V为数域K上的线性空间,fV→K为映射,满足 f(a+B)=f(a)+f(),va,B∈V;f(ka)kf(a),∈k,aev,则称f为由V 到K的一个线性函数(即f为V到K的一个线性映射) 如同一般的线性映射,有以下事实: i)、f:V→K是线性函数当且仅当f(ka+1B)=kf(a)+lf(B) i)、f(0)=0; i)、f(-a)=-f(a) 命题数域K上的n维线性空间V上的线性函数的全体关于函数加法和数乘构成K上 的n维线性空间