第一章 事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 随机变量的数字特征 第四章 数理统计的基本概念及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验

本书介绍常用的数值计算方法，内容包括：函数插值、最小二乘拟合、非线性方程求解、线性方程组解法、数值积分和微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值问题等.本书例题丰富，形式多样，并有C语言和Mathematica语言的例题和习题

概率论与数理统计模拟试题(1) 填空题 1.已知事件AB满足P(AB)=P(AB),且P(A)=P,则B)=() 2.设P(A=04,P(A∪B)=0.7,则(1)若A、B互不相容时,P(B)=() (2)若A、B相互独立时,P(B)=() 3.在1中随机取两个数,则事件“两数之和小于65的概率为()

数列的上极限和下极限 先考虑有界数列的情况。 定义921在有界数列{xn}中,若存在它的一个子列{xn}使得 lim xn 则称为数列{xn}的一个极限点

数项级数 设 1 x ， 2 x ，…, n x ，…是无穷可列个实数，我们称它们的“和” 1 x + 2 x +\+ xn +\ 为无穷数项级数(简称级数)，记为∑ ∞ n=1 n x ，其中 n x 称为级数的通项或一 般项

随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机 上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是 一定程度上随机的，即伪随机数

为了研究线性方程组近似解的误差估计 和迭代法的收敛性,我们需要对R(n维 向量空间)中的向量或R∞中矩阵的“大 小”引入一种度量,—一向量和矩阵的范 数

第一章 概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验

引言 只含有一个未知数的微分或导数的方程称为常微分方程 (Ordinary Differential Equation),形如f 一个常微分方程如果有解,则有无数个解,称为通解 (General Solution);其中的某一个确定的解称为特解 (Particular Solution). 考虑初值问题

称为m行n列矩阵,简称为mxn矩阵。这mxn个 数称为矩阵A的元素,a叫做矩阵A的第行第列 元素。元素是实数的矩阵叫做实矩阵,元素是复 数的矩阵叫做复矩阵。 本教程中的矩阵除特别说明外,都指实矩阵。 通常用大写的拉丁字母A、B、C等表示矩阵。有 时为了指明矩阵的第行第列元素为a,可将A记 作A=(a)mn或A=(an),也可将m×n矩阵A记为 mxn° 当A的行数与列数相等时,称A为n阶方阵 或n阶矩阵。显然,一阶矩阵就是一个数