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

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

离散模型之三——冲量过程建模 例能源利用系统的预测Ⅴ—能源利用量;v2能源价格V3能源生产率;Ⅴ环境质量;

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)

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

§2.1 随机变量及其分布函数 Random Variable and Distribution §2.2 离散随机变量的概率分布

❖ 2.1 信源的数学模型及分类 ❖ 2.2 离散信源熵和互信息 ❖ 2.3 信息熵的性质 ❖ 2.4 离散序列信源熵 ❖ 2.5 连续信源熵与互信息 ❖ 2.6 信源的冗余度

 3.1 信道的数学模型及分类  3.2 平均互信息及平均条件互信息  3.3 平均互信息的特性  3.4 信道容量及其一般计算方法  3.5 离散无记忆扩展信道及其信道容量  3.6 独立并联信道及其信道容量  3.7 串联信道的互信息和数据处理定理  3.8 信源与信道的匹配

❖ 信号的描述 ❖ 信号的自变量变换 ❖ 基本信号 ❖ 系统及其数学模型 ❖ 系统的性质 1.0 引言 ( Introduction ) 1.1 连续时间与离散时间信号 （Continuous-Time and Discrete-Time Signals） 1.2 自变量变换 （Transformations of the Independent Variable) 1.3 复指数信号与正弦信号 （Exponential and Sinusoidal Signals ） 1.4 单位冲激与单位阶跃 （The Unit Impulse and Unit Step Functions） 1.5 连续时间与离散时间系统 （Continuous-Time and Discrete-Time Systems） 1.6 系统的基本性质 ( Basic System Properties )

一维离散随机变量函数的数学期望 一维连续随机变量函数的数学期望 二维离散随机变量函数的数学期望 二维连续随机变量函数的数学期望