在当今的计算机世界里,使用率最高的两种文档方式分别是 Microsoft Word的Doc 格式和 Adobe acrobat的Pdf格式文件。由于微软的渗透,我们现在所使用的绝大部分 文稿或报告的格式都是Doc的,而Pdf格式的文件由于其在网络上传输的便利和安全性 也被广泛的使用。但两者由于所处的公司不同,出于商业目的,互相不能直接打开使用 因此,也就给我们广大的文件用户增添了很大的麻烦 最近笔者就曾遇到了这么一个情况,我的老板搞到一份50多页的Pdf格式的文件,由 于删除、编写的不方便,让我将这篇文档转换为Doc格式的文件,他以为很简单的事情, 让我熬了一个通宵,才复制、粘贴完成,而且得到的文件格式与原来的Pdf格式相去甚 远。所以,寻找合适的两种格式的转换方式,是一件“功在当代”的大事

Review Conditional pdf Let(Y1,., YN) have joint pdf f(31,.. JN). Let f(3J+1, .. yN)be the marginal pdf of(y+1,……,YN). The conditional pdf of y1,…, Y, given y+1,…, YN is defined by

第一章 引言 第二章 实验、亏值、距离 第三章 同居性及Hellinger变换 第四章 独立观察值情况下似然比的极限分布 第五章 局部渐近正态族 第六章 独立同分布观测值 第七章 Bayes程序

第一章第一构造定理 51.1.引言 设X(a)={x(t,a),t<()}是定义在完备概率空间(,F,P)上的齐次可列马尔可夫过程.其最小状态空间=(1,2,…),其转移概率矩阵(p(t),i1∈E是标准的,且其矩阵满足关系:

在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在

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众所周知,样条函数无论在理论上还是在应用中都具有十分 重要的意义。鉴于客观事物的多样性和复杂性,开展有关多元样 条函数方面的理论研究无疑是极为重要的60年代至70年代初, G. Birkboff,h.l. Garabedian和 arl de Boor等研究并建 立了一系列关于 Cartesian乘积型的多元样条理论 Cartesian 乘积型多元样条虽然有一定的应用价值但有很大的局限性,且在 本质上可以看作是一元样条函数的简单推广 1975年,本书著者采用函数论与代数几何的方法

1742,年,德国数学家 Christian Goldbach(16901764)在和 他的好朋友、大数学家 Leconhard Euler(107—173)的几次通信 中,提出了关于正整数和素数之间关系的两个推测,用现在确切的 话来说,就是:

第一章随机过程的一般概念 1.1随机过程的定义 (一)概率空间设已给点所成的集=(),以及中 的一些子集A所成的集,如果具有下列性质,就称它是一个σ代数: