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16.1半群与独异点 一、半群、独异点的定义与性质 二、半群与独异点定义 三、半群与独异点性质 四、半群、独异点的子代数、积代数、商代数
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„ 递推方程的定义 „ 递推方程的实例 „ 常系数线性递推方程的求解 „ 常系数线性递推方程定义 „ 公式解法 „ 递推方程在计数问题中的应用 „ 换元法 „ 迭代归纳法--递归树 „ 差消法 „ 尝试法 „ 应用实例
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设X是一个离散型随机变量,它可能取 的值是x1,2,… 为了描述随机变量,我们不仅需 要知道随机变量X的取值,而且还应知道 X取每个值的概率
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一、数学期望的定义 1.离散型RV的数学期望 引例:掷一枚骰子,掷出第i面得i分,某人掷了n次,求其所得的平均分。 定义1.设离散型R的分布律P{X=xn}=pnn=1,2,…
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一、连续型随机变量的基本概念 离散型随机变量并不能描述所有的随机试验,对于可在某一区间内任意取值的随机变量X, 由于它的值不是集中在有限个或可列个点上因此只有知道其取值于任一区间上的概率P{a
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第八单元二维随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,知道全概率公式是加法公式和乘法公式的综合,是概率 论中的重要公式,要求会用它计算有关的概率问题. 二、内容讲解 1.离散型随机变量的联合分布 离散型的二维随机变量(X,Y
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离散时间的 Markov链预备知识:条件独立性定义设A.B,C为三个随机事件,称事件A关于事件B条件独立,若满足
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一、概念 实际中,f(x)多样,复杂,通常只能观测到一些离散数据; 或者f(x)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数g(x)来 逼近f(x) 自然地,希望g(x)通过所有的离散点
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第一节信道的数学模型及分类 第二节平均互信息 第三节平均互信息的特性 第四节信道容量及其一般计算方法 第五节离散无记忆扩展信道及其信道容量 第六节信源与信道的匹配
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第二讲随机变量及其概率分布 内容提要 (1)随机变量及其分布函数(分布函数的性质) (2)离散型随机变量的分布律 (3)连续型随机变量的密度函数及概率计算 (4)重要分布的定义及背景(二项分布,超几何分布,几何分布,负二项分布, Poisson分布,均匀分布,指数分布, amma分布,正态分布) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合)
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