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随笔分类 -  大学数学——高数、线代、概率论

摘要:曲率公式、参数方程确定的曲线公式和曲率半径的推导曲率公式、参数方程确定的曲线公式和曲率半径的推导。 曲线就是针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率。 曲率越大,表示曲线的弯曲程度越大。 曲率用K表示。切线方向角用α表示。弧长用s表示。 阅读全文
posted @ 2022-10-04 10:51 戈小戈 阅读(9139) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要:三角函数与反三角函数的定义、图像、导数(推导)完整版三角函数与反三角函数的定义、图像、导数(推导)完整版 阅读全文
posted @ 2022-09-28 20:30 戈小戈 阅读(11144) 评论(5) 推荐(8) 编辑
摘要:常用的泰勒公式的快速推导当我们不知道泰勒公式或者麦克劳林公式具体内容时:泰勒公式本质就是用多项幂级数逼近一个单变量函数,也可以说是使任何单变量函数都可以展开成幂级数。当我们不知道泰勒公式或者麦克劳林公式具体内容时:常用的泰勒公式的快速推导,1.步骤:(1).公式写出来,(2).算出,直接往公式里填。最后可以加个余项,选佩亚诺余项即可。 阅读全文
posted @ 2022-08-26 22:17 戈小戈 阅读(1817) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:泰勒公式的理解和快速推导,格雷戈里-牛顿插值公式的简单推导泰勒公式的理解和快速推导,格雷戈里-牛顿插值公式的简单推导。其实,泰勒公式本质就是用多项幂级数逼近一个单变量函数,也可以说是使任何单变量函数都可以展开成幂级数。假设我们在取点时,特意使任意相邻两点之间的水平间距都相等。佩亚诺型余项和拉格朗日余项。泰勒级数和泰勒展开式,根据上述推导,实际上当我们已知无数个点,即时,泰勒公式具有无穷项,它就像幂级数,称之为泰勒级数。但是在得到公式的过程中,我们却没有去讨论级数的是否收敛。泰勒展开式是特殊的泰勒级数,或者说是收敛情况下的泰勒级数,其具有收敛区间,在收敛区间内,和一定存在。麦克劳林公式 阅读全文
posted @ 2022-08-26 17:05 戈小戈 阅读(1696) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:指数分布的分布函数和概率密度函数的推导,牢记指数分布的分布函数为1-e^(-λx)指数分布的分布函数和概率密度函数的推导,牢记指数分布的分布函数为1-e^(-λx),很多人在初学时,只记得指数分布的概率密度函数,e^(-λx),再利用积分计算概率,这是对的,但有人利用积分直接得分布函数,这样就错了。从上述过程来看,指数分布公式里的λ与单位时间下泊松分布的λ相同,不是单位时间下就不同了。以下举例: 阅读全文
posted @ 2022-08-19 21:32 戈小戈 阅读(14298) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:代数余子式的由来/代数余子式为什么-1的系数是ⁱ⁺ʲ?/证明一个n阶行列式,如果其中第i行(或第j列)所有元素除aᵢⱼ外都为零,那么这行列式等于aᵢⱼ与它的代数余子式的乘积/证明行列式按行(列)展开法则:n(n>1)阶行列式等于它任意一行(列)的所有元素与它们对应的代数余子式的乘积的和。代数余子式的由来/代数余子式为什么-1的系数是ⁱ⁺ʲ?/证明一个n阶行列式,如果其中第i行(或第j列)所有元素除aᵢⱼ外都为零,那么这行列式等于aᵢⱼ与它的代数余子式的乘积/证明行列式按行(列)展开法则:n(n>1)阶行列式等于它任意一行(列)的所有元素与它们对应的代数余子式的乘积的和。 阅读全文
posted @ 2022-07-22 15:30 戈小戈 阅读(876) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:副三角形行列式转成上(下)三角形行列式为什么依次对换而不用第n行直接对换首行,第n-1行直接对换次行副三角形行列式转成上(下)三角形行列式为什么依次对换而不用第n行直接对换首行,第n-1行直接对换次行 1.简而言之,可以用第n行直接对换首行,第n-1行直接对换次行,直到行列式完全上下翻转。 但需要对n讨论奇偶。 2.转换过程既然是上下翻转,那就应该是乘以一个行列式上下翻转系数:将第n行反复进行相邻对换到首行需要n-1次,再将之后的行列式第n行反复进行相邻对换到次行需要n-2次,因此副三角形行列式反转成上(下)三角形行列式需要n(n-1)/2次(每次仅允许相邻对换)。 阅读全文
posted @ 2022-07-21 09:49 戈小戈 阅读(573) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:样本方差S²中为什么是乘以1/(n-1)或者说除以n-1?贝塞尔校正,无偏估计样本方差S²中为什么是乘以1/(n-1)或者说除以n-1?贝塞尔校正,无偏估计 阅读全文
posted @ 2022-07-14 22:32 戈小戈 阅读(1885) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:泊松分布概率公式的推导泊松分布概率公式的推导 阅读全文
posted @ 2022-07-10 21:46 戈小戈 阅读(1057) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:怎么理解超几何分布概率公式:p=C(M,k)C(N-M,n-k)/C(N,n)怎么理解超几何分布概率公式:p=C(M,k)C(N-M,n-k)/C(N,n) 阅读全文
posted @ 2022-07-10 20:12 戈小戈 阅读(1581) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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