从不确定性因素的数学处理方法入手,介绍基于概率统计学(处理随机性)的风险计算模型,提出基于模糊隶属度(处理模糊性)、基于灰数(处理灰性)和基于未确知数(处理未确知性)的风险计算模型。为水资源系统风险规划与管理奠定基础

迄今为止，所有的NP完全问题都还没有多项式时间算法。对于这类问题，通常可采取以下几种解题策略。 (1)只对问题的特殊实例求解 (2)用动态规划法或分支限界法求解 (3)用概率算法求解

在引言中我们已经提到, Riemann 积分在处理连续函数或者逐段连续函数时, 在计算一 些几何和物理的量时它是很有用的. 但它也存在一些缺陷, 使得Riemann积分在处理分析数 学中的一些问题时显得不够有力. 因此需要建立新的积分的理论. 二十世纪初, Lebesgue 建 立了一种新的积分理论. 新的积分理论消除了上述缺陷, 并且包含了原有的Riemann积分理 论. 这就是本章将要介绍的 Lebesgue 积分理论. 由于现代数学的许多分支如概率论

第11章参数估计典型例题与综合练习 一、典型例题 1.抽样分析 例1已知总体X~N(80,400),样本容量n=100,求样本均值与总体均值之差的绝对值大于3的概率

一、标准的M/M/1模型(M/M/1/∞/∞ 1问题的一般提法 设:泊松输入/负指服务/单服务台/系统无限制/顾客源无限制 求:(1)系统状态概率Pn (2)系统运行指标L3,Lq,W3,Wq

1.概括分析:在第二章中我们研究了离散型随机变量,在那里随机变量只取有限个或 可列个值,这当然有很大的局限性在许多随机现象中出现的一些变量,它们的取值是可以充满 某个区间或区域的(也就不会只取有限个或可列个的值),概率论的任务是要研究它们的统计规 律,那么对于这种更一般的随机变量,如何来描述它的统规律呢?因为单点集的长度为零由 此可知,用“分布列”是行不通的,需要另外找一个合适的“工具”分布函数.本节是概率 论中的基本内容之一学习本节,要求学生掌握随机变量

教学目的:了解随机变量数字特征这个概念引入的必要性,掌握如下数字特征的定义:数学期望,方差, 协方差,矩,相关系数。知道各种数字特征所表达的实际意义,了解它们之间的联系与区别,各自的使用 范围与领域。掌握协方差矩阵,并了解其在多元统计分析中的重要地位

第六章数理统计的基本概念 一、描述统计学对随机现象进行观测、试验,以取得有代表性的观测值。 二、推断统计学对已取得的观测值进行整理、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性

第六章数理统计的基本概念 数理统计的分类 1、描述统计学对随机现象进行观测、试验,以取得有代表性的观测值。 2、推断统计学对已取得的观测值进行整理、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性

本课程是为数学系本科高年级学生开设的.本课程讲述一般空间上的测度论的基础知 识和欧氏空间R”上的 Lebesgue测度与积分理论. 现代数学的许多分支如概率论,泛函分析,群上调和分析等越来越多的用到一般空间 上的测度理论.对数学专业的学生而言,掌握一般空间上的测度论的基础知识,已经变得越 来越重要.因此本课程将一般空间上的测度论和R上的Lebesgue积分结合起来讲述,交叉 进行.一般是每章先介绍一般空间上的概念与定理,然后将R”上的Lebesgue测度与积分作 为特例,加以重点介绍