(一)、托特定理 (二)、图的一因子分解 (三)、图的二因子分解 (四)、图的森林因子分解

层次分析(AHP)方法的一般介绍； 层次结构与比较矩阵构造方法； 权向量的确定方法； 比较矩阵的一致性检验方法； 案例分析：合理分配住房问题

1.设f(x)>0,f(x)0,可知当>0足够小时,若00,于是f(x)-f(x)>0;同理,由f(x)0 足够小时,若-0从而命题得证

(一)、 独立集与覆盖 (二)、边独立集与边覆盖 (三)、点临界图与边临界图 (四)、拉姆齐数r (m, n)

条件概率的定义 条件概率是概率论中的一个重要概念,同时,我 们将发现它也是用来计算复杂模型中概率的重要 工具

一、分布函数的概念 定义 对任意实数x，称F(x)=P{X≤x}为R.V. X的分布函数。 F(x)为普通函数

在本节中，我们重点讨论二维随机变量，三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广

二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分 布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也 有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变 量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密 度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分 布

一、协方差 如果X与Y相互独立，则 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]=0 因此，对于任意两个随机变量X与Y，若 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0, 则随机变量X与Y不相互独立，从而说明X与Y之间有一 定联系，因而给出如下定义

定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a