第一节 概 率 第二节 随机变量及其分布 第三节 随机变量的数字特征 第四节 矩母函数和特征函数 第五节 条件期望 第六节 指数分布 第七节 收敛性和极限定理

第一节 随机环境中的微分 第二节 两个一般模型 第三节 罕见和正常事件的描述 第四节 小概率事件的模型

第一节 马尔可夫链的定义及其性质 第二节 马尔可夫链的状态分类 第三节 平稳分布与遍历性 第四节 时间连续的马尔可夫链

第一节 随机过程的定义及其分类 第二节 随机过程的分布及其数字特征 第三节 复随机过程 第四节 几种重要的随机过程简介

第一节 基本概念 第二节 平稳过程相关函数的性质 第三节 平稳正态过程与正交增量过程 第四节 遍历性定理

第一节 二阶矩过程 第二节 均方极限 第三节 均方连续性 第四节 均方导数 第五节 均方积分 第六节 均方黎曼—司蒂吉斯积分 第七节 均方导数与均方积分的分布 第八节 均方微分方程

1．排列：n个依次排列的元素． 例如, 自然数 1,2,3,4 构成的不同排列有 4!=24 种．

定义:对于A,若有B满足AB=BA=E,则称A为可逆矩阵, 且B为A的逆矩阵,记作A-1=B 定理1若A为可逆矩阵,则A的逆矩阵唯一 证设B与C都是A的逆矩阵,则有

1.向量:n个数a1,a2,,an构成的有序数组,记作a=(a1,a2,,an), 称为n维行向量 a;称为向量a的第i个分量 a∈R一称a为实向量(下面主要讨论实向量) a;∈C称a为复向量 零向量:θ=(0,0,…,0)

(1)a1,a2,…,an线性相关兮 ranka