数理复习 总结

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数理方法总结

数理方法总结

数理方法总结数理方法总结CH1复数的基本概念1.1复数的定义:复数是实数的扩充推广,复数可表示成直角坐标系XOY 上的点,也可由有序实数对(x,y )定义,记为z=(x,y)或者z=x+iy ,实数x 可以看成实轴上上的点(x,0)或者z=x 表示。

1.2复数的表示 1.点表示一个复数z=x+iy 由一对有序实数(x,y )唯一确定。

2.三角表示通过直角坐标与极坐标的关系:()22cos sin z x iy x y i θθ=+=++3.指数表示法在三角表示法的基础上,引进欧拉公式:c o s s i n i e i θθθ=+则z 可表示成22i z x y e θ=+1.3复数的幂与方根 1.复数的乘积与商121122,i i z re z r e θθ==则 ()121212i z z rr eθθ+=()121122i z r ez r θθ-= 2.复数的幂()nn i n in z re r e θθ==当1r =时,得到德魔符公式:()cos sin cos sin ni n i n θθθθ+=+ 3.复数的根-多值2,0,1,,1k ii n nnnz re rek n θπθ+===-1.4复数序列的极限1.定义:按一定顺序排列的复数()1,2,n n n z x iy n =+= 称为复数序列,记为}{n z 。

一个复数序列等价于两个实数序列}{n x 和}{n y 的有序组合。

2.极限当000,n n n z x iy z x iy =+=+时,0lim n n z z →∞=的充要条件是00lim ,lim n n n n x x y y →∞→∞==。

CH2解析函数2.1复变函数将函数的概念由实数域推广到复数域时,自变量及函数值的取值范围相应的推广到复平面上的点集(称为定义域和值域)。

1.区域邻域:集合}{()0,,0,z z z z c εε-≤∈∈+∞记为()0,U z ε单联通区域:中间没孔(圆域)。

根据数理统计知识点归纳总结(精华版)

根据数理统计知识点归纳总结(精华版)

根据数理统计知识点归纳总结(精华版)
1. 引言
本文旨在对数理统计的基本知识点进行归纳总结,帮助读者快速了解数理统计的核心概念和方法。

2. 概率论基础
- 概率的基本定义和性质
- 随机事件的运算规则
- 条件概率和独立性
- 贝叶斯定理
3. 随机变量和分布
- 随机变量的定义和分类
- 离散型随机变量和连续型随机变量
- 常见离散型分布(如伯努利分布、二项分布、泊松分布)
- 常见连续型分布(如均匀分布、正态分布、指数分布)
4. 数理统计的基本概念
- 总体和样本的概念
- 估计与抽样分布
- 统计量和抽样分布
5. 参数估计
- 点估计的定义和性质
- 常见的点估计方法(如最大似然估计、矩估计)
- 区间估计的基本原理和方法
6. 假设检验
- 假设检验的基本思想和步骤
- 单侧检验和双侧检验
- 假设检验中的错误类型和显著性水平
- 常见的假设检验方法(如正态总体均值的检验、两样本均值的检验)
7. 相关分析
- 相关系数的定义和计算方法
- 相关分析的假设检验
- 线性回归分析的基本原理和方法
8. 统计软件的应用
- 常见的统计软件介绍(如SPSS、R、Python)
- 统计软件的基本操作(如数据导入、数据处理、统计分析)
9. 结语
本文对数理统计的核心知识点进行了简要的概括,供读者参考和研究。

通过研究数理统计,读者可以更好地理解和应用统计学在实际问题中的作用,提高数据分析和决策能力。

以上是根据数理统计知识点的归纳总结,希望有助于您对数理统计的理解和学习。

如需深入了解各个知识点的具体内容,请参考相关教材或课程。

2024年学习概率与数理统计总结范本(4篇)

2024年学习概率与数理统计总结范本(4篇)

2024年学习概率与数理统计总结范本学习概率与数理统计的过程中,我掌握了以下的知识点和技能总结:1. 概率的基本概念和原理:学习了概率的基本定义、概率的性质以及概率计算的方法,包括古典概型、几何概型和统计概型等。

2. 随机变量和概率分布:了解了随机变量的定义和性质,学习了离散随机变量和连续随机变量的概率分布,如二项分布、正态分布等。

3. 大数定律和中心极限定理:学习了大数定律和中心极限定理的基本概念和定理,理解了大数定律的强收敛性和中心极限定理的应用。

4. 参数估计和假设检验:掌握了参数估计的基本思想和方法,包括点估计和区间估计,学习了假设检验的原理和步骤,包括参数假设检验和非参数假设检验。

5. 与统计实践相关的技能:通过实践,学习了概率与数理统计在实际问题中的应用,如数据收集、数据分析和模型建立等。

6. 数理统计的软件应用:熟练掌握了一些统计软件的使用,如R、SPSS等,可以通过统计软件进行数据分析和统计推断。

总体而言,通过学习概率与数理统计,我不仅掌握了理论知识,也培养了数据分析和问题解决的能力。

概率与数理统计的应用广泛,可以应用于各个领域,对我的个人和职业发展都有很大的帮助。

2024年学习概率与数理统计总结范本(2)学习、总结1.概率与数理统计包括概率论和数理统计概率论的基本问题是:已知总体分布的信息,需要推断出局部的信息;数理统计的基本问题是:已知样本(局部)信息,需要推断出总体分布的信息。

(1)参数估计a)点估计,估计量检验,矩估计b)无偏估计;有偏估计:岭估计(2)假设检验预先知道服从分布,非参数假设检验(3)统计分析(包括多元统计分析)n 方差分析n 偏度分析n 协方差分析n 相关分析n 主成分分析n 聚类分析n 回归分析,检验统计量(4)抽样理论(5)偏最小二乘回归分析(6)线性与非线性统计2.随机过程定义3.统计信号处理假设检验和参数估计属于统计推断的两种形式。

3.1信号检测3.2估计理论估计理论是统计的内容;估计理论包括静态参数估计和动态参数估计,动态参数估计也称状态估计或波形估计(信号有连续和离散之分)。

概率论与数理统计总复习

概率论与数理统计总复习

概率论与数理统计总复习1、研究和揭示随机现象 统计规律性的科学。

随机现象:是在个别试验中结果呈现不确定性,但在大量重复试验中结果又具有统计规律性的现象。

2、互斥的或互不相容的事件:A B φ⋂=3、逆事件或对立事件:φ=⋂=⋃B A S B A 且4、德∙摩根律:B A B A ⋂=⋃,B A B A ⋃=⋂5、在相同的条件下,进行了n 次试验,在这n 次试验中,事件A 发生的次数A n 称为事件A 发生的频数,比值/A n n 称为事件A 发生的频率,并记为()n f A 。

6、概率的性质(1)非负性:(A)0P ≥; (2)规范性:(S)1P =;(3)有限可加性:设A 1,A 2,…,A n ,是n 个两两互不相容的事件,即A i A j =φ,(i ≠j), i , j =1, 2, …, n , 则有∑==ni i n A P A A P 11)()...((4)()0P φ=;(5)单调不减性:若事件A ⊂B ,则P(B)≥P(A) (6)对于任一事件A ,P(A)≤1 (7)差事件概率:对于任意两事件A 和B ,()()()P B A P B P AB -=-(8)互补性(逆事件的概率):对于任一事件A ,有 P(A )=1-P(A) (9)加法公式:P(A ⋃B)=P(A)+P(B)-P(AB))()()()()()()()(321323121321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P +---++=⋃⋃7、古典概型中的概率: ()()()N A P A N S =①乘法原理:设完成一件事需分两步, 第一步有n 1种方法,第二步有n 2种方法, 则完成这件事共有n 1n 2种方法。

例:从甲、乙两班各选一个代表。

②加法原理:设完成一件事可有两类方法,第一类有n 1种方法,第二类有n 2种方法,则完成这件事共有n 1+n 2种方法。

考研数学数理统计基础知识点总结

考研数学数理统计基础知识点总结

考研数学数理统计基础知识点总结在准备考研数学的过程中,掌握数理统计基础知识是非常重要的。

本文将为您总结一些常见的数理统计基础知识点,帮助您更好地备考。

一、概率论基础知识1. 事件与样本空间:事件是指样本空间中的某个子集,样本空间则是指随机试验的所有可能结果的集合。

2. 概率的定义:概率是指事件发生的可能性大小,其取值范围在0到1之间。

3. 概率的运算:包括加法公式和乘法公式。

加法公式适用于互斥事件的概率计算,乘法公式则适用于独立事件的概率计算。

4. 条件概率:指在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。

5. 贝叶斯定理:用于计算事件的后验概率,在已经得到一些信息的情况下,通过先验概率和条件概率计算出事件的后验概率。

二、随机变量与概率分布1. 随机变量的概念:随机变量是指随机试验结果的某个函数,可以是离散的或连续的。

2. 概率质量函数与概率密度函数:对于离散型随机变量,其概率可以通过概率质量函数来描述;对于连续型随机变量,则需要使用概率密度函数。

3. 常见的离散型随机变量:包括伯努利分布、二项分布、泊松分布等。

4. 常见的连续型随机变量:包括均匀分布、正态分布、指数分布等。

三、统计推断1. 抽样与抽样分布:抽样是指从总体中选取一部分个体进行研究,抽样分布则是指统计量在大量抽样下的分布情况。

2. 参数估计:根据样本数据对总体的某个参数进行估计,可以使用点估计和区间估计两种方法。

3. 假设检验:对总体参数的某个假设进行检验,包括设置原假设和备择假设,以及计算检验统计量和判断拒绝域。

4. 方差分析:一种用于比较两个或多个总体均值是否有显著差异的统计方法,适用于独立样本、配对样本和重复测量样本。

四、相关与回归分析1. 相关分析:用于判断两个变量之间的相关性强弱,包括计算相关系数和进行假设检验。

2. 简单线性回归分析:用于建立一个自变量与因变量之间的线性关系模型,通过最小二乘法来估计回归系数。

3. 多元线性回归分析:在简单线性回归的基础上,将多个自变量引入回归模型中进行分析,以探究多个变量对因变量的影响。

概率论与数理统计复习资料要点总结

概率论与数理统计复习资料要点总结

《概率论与数理统计》复习资料一、复习纲要注:以下是考试的参照内容,不作为实质考试范围,仅作为复习参照之用。

考试内容以教课纲领和实行计划为准;注明“认识”的内容一般不考。

1、能很好地掌握写样本空间与事件方法,会事件关系的运算,认识概率的古典定义2、能较娴熟地求解古典概率;认识概率的公义化定义3、掌握概率的基天性质和应用这些性质进行概率计算;理解条件概率的观点;掌握加法公式与乘法公式4、能正确地选择和运用全概率公式与贝叶斯公式解题;掌握事件独立性的观点及性质。

5、理解随机变量的观点,认识(0 —1) 散布、二项散布、泊松散布的散布律。

6、理解散布函数的观点及性质,理解连续型随机变量的概率密度及性质。

7、掌握指数散布 ( 参数) 、平均散布、正态散布,特别是正态散布概率计算8、会求一维随机变量函数散布的一般方法,求一维随机变量的散布律或概率密度。

9、会求散布中的待定参数。

10、会求边沿散布函数、边沿散布律、条件散布律、边沿密度函数、条件密度函数,会鉴别随机变量的独立性。

11、掌握连续型随机变量的条件概率密度的观点及计算。

12、理解二维随机变量的观点,理解二维随机变量的结合散布函数及其性质,理解二维失散型随机变量的结合散布律及其性质,理解二维连续型随机变量的结合概率密度及其性质,并会用它们计算有关事件的概率。

13、认识求二维随机变量函数的散布的一般方法。

14、会娴熟地求随机变量及其函数的数学希望和方差。

会娴熟地默写出几种重要随机变量的数学希望及方差。

15、较娴熟地求协方差与有关系数.16、认识矩与协方差矩阵观点。

会用独立正态随机变量线性组合性质解题。

17、认识大数定理结论,会用中心极限制理解题。

18、掌握整体、样本、简单随机样本、统计量及抽样散布观点,掌握样本均值与样本方差及样本矩观点,掌握2散布 ( 及性质 ) 、t 散布、F散布及其分位点观点。

19、理解正态整体样本均值与样本方差的抽样散布定理;会用矩预计方法来预计未知参数。

(完整版)自考概率论与数理统计复习资料要点总结

(完整版)自考概率论与数理统计复习资料要点总结

i《概率论与数理统计》复习提要(1) 0 P(A) 1 ( 2)P( ) 1(1) 定义:若 P(B) 0,则 P(A| B)P(AB)P(B)(2)乘法公式:P(AB) P(B)P(A| B)若B 1, B 2, B n 为完备事件组,P(B i )0,则有n(3)全概率公式: P(A) P(B i )P(A| B i )i 1(4)Bayes 公式: P(B k | A)P(Bk)P(A|B k)P(B i )P(A|BJi 17.事件的独立性:A, B 独立 P( AB) P(A)P(B)(注意独立性的应用)第二章随机变量与概率分布1 •离散随机变量:取有限或可列个值,P(X x i ) p i 满足(1) p i 0 , (2) p i =11.事件的关系 AB A B AB A B AAB2.运算规则(1)A B BA ABBA(2) (AB) CA (BC)(AB)C A(BC)(3) (AB)C (AC) (BC) (AB) C (A C)(B(4) AB ABABAB第一章随机事件与概率3•概率P(A)满足的三条公理及性质: C)(4) P() 0 (5) P(A) 1 P(A)(6) P(A B) P(A) P(AB) ,若 A B , 则P(BA) P(B) P(A) ,P(A) P(B)(7) P(A B) P(A) P(B) P(AB)(8) P(ABC) P(A) P(B) P(C)P(AB)P(AC) P(BC)P(ABC)n(3)对互不相容的事件 A l , A 2, , A n ,有P( A k )k 1k 1(n 可以取)4. 古典概型:基本事件有限且等可能5. 几何概率6. 条件概率P(A k )(3)对任意D R, P(X D) p:X i D2.连续随机变量:具有概率密度函数f (x),满足(1) f (x) 0, f(x)dx 1 ;b(2) P(a X b) f (x)dx ; ( 3)对任意a R,P(X a) 0a4.分布函数F(x) P(X x),具有以下性质(1)F( ) 0, F( ) 1 ; (2)单调非降;(3)右连续;(4)P(a X b) F(b) F(a),特别P(X a) 1 F(a);(5)对离散随机变量,F(x) P i ;i:为x(6)对连续随机变量,F(x) x'f(t)dt为连续函数,且在f (x)连续点上,F (x) f (x)5.正态分布的概率计算以(x)记标准正态分布N (0,1)的分布函数,则有(1)(0) 0.5 ; (2)(2 x x) 1 (x) ; (3)若X ~ N(,),则F(x) ((4)以u记标准正态分布N(0,1)的上侧分位数,则P(X u ) 1 (u )6.随机变量的函数Y g(X)(1)离散时,求Y的值,将相同的概率相加;(2)X连续,g(x)在X的取值范围内严格单调,且有一阶连续导数,则f Y(y) f x(g 1(y)) |(g 1(y))' |单调,先求分布函数,再求导。

厦门大学数理经济学复习总结

厦门大学数理经济学复习总结

矩阵定性的判定定义1、 正定矩阵A 0,0,in R nx x x '>∀≠ 2、 半正定矩阵A 0,0,in R n x x x '≥∀≠ 3、 负定矩阵A 0,0,in R nx x x '<∀≠ 4、 半负定矩阵A 0,0,in R n x x x '≤∀≠5、 不定矩阵A 0,x x '>for some x ; A 0x x '< for some x.判定矩阵A 是正定矩阵,当且仅当A 的所有的顺序主子式都是正数 矩阵A 是半正定矩阵,当且仅当A 的所有的主子式都是非负数矩阵A 是负定矩阵,当且仅当A 的所有奇数项顺序主子式都是负数,所有的偶数项顺序主子式都是正数矩阵A 是负半定矩阵,当且仅当A 的所有奇数项主子式都为非正数,所有偶数项主子式都为非负数线性约束下矩阵的定性1 一个二次型函数22121122(,)2Q x x ax bx x cx =++,在线性约束条件120Ax Bx +=下是正定的,当且仅当0A B Aa b Bbc是负的2.()Q x x Ax '=,s.t.0Bx =,0T B H B A ⎛⎫=⎪⎝⎭,m 为B 中线性函数的个数 ()Q x 是正定的,当且仅当21m H +与(1)m -符号相同且所有更高阶的顺序主子式和(1)m -符号相同。

0x =全局最小值。

()Q x 是负定的,当且仅当21m H +与1(1)m +-符号相同且更高阶顺序主子式的符号交替变化。

0x =全局最大值。

如果顺序主子式非0,且不满足上述两个条件,则()Q x 为不定矩阵。

0x =不是全局最大也不是全局最小值。

优化理论基本概念:全局最大值点:A point *x U ∈ is a max of F on U , if *()()F x F x ≥ for all x U ∈.A point *x U ∈ is a strict max of F on U , if *()()F x F x > for all *x x ≠.局部最大值点:*x U ∈is a local max if there is a *()r B x about *x such that*()()F x F x ≥ for *()r x U B x ∈⋂无约束条件的优化问题FOC :1:F U R →为1C 函数,*x 是U 的一个内点,且*x 是函数F 的最大值或最小值点,则:*()0,1,2,iF x i n x ∂==∂SOC (充分):1:F U R →为2C 函数,U 为开集,*x 为F 驻点,则2*()D F x 负定,*x 局部最大值点 2*()D F x 正定,*x 局部最小值点2*()D F x 不定,*x 既不是最大值也不是最小值SOC (必要):1:F U R →为2C 函数,*x 为U 内点,且为F 局部最大(最小)值点,则*()0DF x =,2*()D F x 负半定(正半定)。

概率论与数理统计复习资料知识点总结

概率论与数理统计复习资料知识点总结

《概率论与数理统计》第一章 随机事件与概率1.事件的关系 φφ=Ω-⋃⊂AB A B A AB B A B A 2.运算规则 (1)BA AB A B B A =⋃=⋃(2))()( )()(BC A C AB C B A C B A =⋃⋃=⋃⋃(3)))(()( )()()(C B C A C AB BC AC C B A ⋃⋃=⋃⋃=⋃ (4)B A AB B A B A ⋃==⋃3.概率)(A P 满足的三条公理及性质: (1)1)(0≤≤A P (2)1)(=ΩP(3)对互不相容的事件n A A A ,,,21 ,有∑===nk kn k kA P A P 11)()((n 可以取∞)(4) 0)(=φP (5))(1)(A P A P -=(6))()()(AB P A P B A P -=-,若B A ⊂,则)()()(A P B P A B P -=-,)()(B P A P ≤ (7))()()()(AB P B P A P B A P -+=⋃(8))()()()()()()()(ABC P BC P AC P AB P C P B P A P C B A P +---++=⋃⋃ 4.古典概型:基本事件有限且等可能5.几何概率 6.条件概率(1) 定义:若0)(>B P ,则)()()|(B P AB P B A P =(2) 乘法公式:)|()()(B A P B P AB P = 若n B B B ,,21为完备事件组,0)(>i B P ,则有 (3) 全概率公式: ∑==ni iiB A P B P A P 1)|()()((4) Bayes 公式: ∑==ni iik k k B A P B P B A P B P A B P 1)|()()|()()|(7.事件的独立性: B A ,独立)()()(B P A P AB P =⇔ (注意独立性的应用)第二章 随机变量与概率分布1. 离散随机变量:取有限或可列个值,i i p x X P ==)(满足(1)0≥i p ,(2)∑iip=1(3)对任意R D ⊂,∑∈=∈Dx i ii pD X P :)(2. 连续随机变量:具有概率密度函数)(x f ,满足(1)1)(,0)(-=≥⎰+∞∞dx x f x f ;(2)⎰=≤≤badx x f b X a P )()(;(3)对任意R a ∈,0)(==a X P4. 分布函数 )()(x X P x F ≤=,具有以下性质(1)1)( ,0)(=+∞=-∞F F ;(2)单调非降;(3)右连续; (4))()()(a F b F b X a P -=≤<,特别)(1)(a F a X P -=>; (5)对离散随机变量,∑≤=xx i ii px F :)(;(6)对连续随机变量,⎰∞-=xdt t f x F )()(为连续函数,且在)(x f 连续点上,)()('x f x F =5. 正态分布的概率计算 以)(x Φ记标准正态分布)1,0(N 的分布函数,则有 (1)5.0)0(=Φ;(2))(1)(x x Φ-=-Φ;(3)若),(~2σμN X ,则)()(σμ-Φ=x x F ;(4)以αu 记标准正态分布)1,0(N 的上侧α分位数,则)(1)(αααu u X P Φ-==> 6. 随机变量的函数 )(X g Y =(1)离散时,求Y 的值,将相同的概率相加;(2)X 连续,)(x g 在X 的取值范围内严格单调,且有一阶连续导数,则|))((|))(()('11y g y g f y f X Y --=,若不单调,先求分布函数,再求导。

(完整版)数理逻辑知识点总结

(完整版)数理逻辑知识点总结

(完整版)数理逻辑知识点总结
1. 命题逻辑
命题逻辑是研究命题之间的逻辑关系的数理逻辑分支。

以下是
一些重要的知识点:
- 命题:表示一个陈述或主张,可以是真或假。

- 真值表:用来列出命题的所有可能的真值组合。

- 逻辑运算符:包括非、与、或、条件、双条件运算符,用于
连接命题和构建复合命题。

- 析取范式和合取范式:将复合命题化简为仅使用或和与的形式。

- 等价式:表示两个命题具有相同真值的逻辑等式。

- 推理法则:如假言推理、拒取推理等,用于推导出新的命题。

2. 谓词逻辑
谓词逻辑是研究带有变量的陈述的逻辑。

以下是一些重要的知
识点:
- 谓词:带有变量的陈述,可以是真或假。

- 量词:包括全称量词和存在量词,用于约束变量的取值范围。

- 集合论:涉及集合的概念和运算,如并、交、补运算。

- 等价式和蕴含式:类似于命题逻辑中的等价式和推理法则,
但针对谓词逻辑的带有变量的陈述。

3. 非经典逻辑
非经典逻辑是指那些违背经典逻辑法则的逻辑系统。

以下是一
些常见的非经典逻辑:
- 模糊逻辑:处理模糊概念的逻辑系统,将命题的真值从严格
的真或假扩展到连续的真假之间。

- 异质逻辑:处理具有多个真值的逻辑系统,如三值逻辑、多
值逻辑等。

- 归纳逻辑:推理从特殊到一般的逻辑系统,用于从观察到的
个别事实中推断出一般规律。

- 模态逻辑:处理可能性和必然性的逻辑系统,用于描述可能
的世界和必然的真理。

以上是数理逻辑的部分知识点总结,希望对您有所帮助。

数理统计知识点梳理总结

数理统计知识点梳理总结

数理统计知识点梳理总结一、统计学简介统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科。

在现代社会中,数据在各个领域都扮演着重要的角色,因此统计学成为了一门不可或缺的科学。

统计学的主要目的是通过对数据的分析和解释,从而得出对整体或者局部的结论。

统计学广泛应用于政治、经济、社会学、医学、环境科学、工程学等各个领域。

二、数据类型在统计学中,数据通常可以分为两种类型:定量数据和定性数据。

1. 定量数据:定量数据是可进行数值量度的数据,通常具有数值意义,可以进行数学运算。

例如,身高、体重、温度、成绩等都属于定量数据。

2. 定性数据:定性数据是指不能进行数值量度的数据,通常表示品质等性质。

例如,性别、颜色、职业等都属于定性数据。

三、描述统计描述统计是统计学中的一项重要内容,它包括了数据的整体描述和规律性分析。

描述统计的主要方法包括:中心趋势度量、离散程度度量和分布形态度量。

1. 中心趋势度量:中心趋势度量是用来描述数据集中趋势的度量。

主要包括均值、中位数和众数。

- 均值:均值是指将所有数据相加后除以数据的个数得到的平均值。

- 中位数:中位数是将数据按大小顺序排列后,处于中间位置的数值。

- 众数:众数是指数据集中出现次数最多的数值。

2. 离散程度度量:离散程度度量是用来描述数据分布的离散程度的度量。

主要包括极差、方差和标准差。

- 极差:极差是指数据的最大值和最小值之间的差距。

- 方差:方差是描述数据分布离散程度的一种度量,它是各个数据与均值之间差的平方和的平均值。

- 标准差:标准差是方差的平方根,它是用来度量数据的分布离散程度的指标。

3. 分布形态度量:分布形态度量是用来描述数据分布形态的度量。

主要包括偏态系数和峰态系数。

- 偏态系数:偏态系数是用来描述数据分布偏斜程度的指标。

- 峰态系数:峰态系数是用来描述数据分布峰态程度的指标。

四、概率概率是统计学中的一个重要概念,它用来描述事件发生的可能性。

概率可以分为主观概率和客观概率。

数理方法知识点总结

数理方法知识点总结

数理方法知识点总结数理方法是一种研究数学和物理间相互联系的方法。

它将数学与物理相结合,通过数学方法分析物理问题,解决物理现象中的数学问题。

数理方法在物理学、工程学、计算机科学等领域都有着重要的应用。

本文将对数理方法的相关知识点进行总结。

一、微积分微积分是数学中的一个重要分支,它是研究变化的数学工具。

微积分的基本概念包括导数和积分。

导数描述了函数在某一点的变化率,而积分则描述了函数在一段区间内的累积效应。

微积分在物理学中有着广泛的应用,比如描述物体的位移、速度和加速度等。

二、线性代数线性代数是数学的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。

线性代数在物理学中也有着广泛的应用,比如描述物体的运动、力的平衡和物体的形变等。

线性代数的基本概念包括矩阵、向量和线性方程组等。

三、微分方程微分方程是数学中的一个重要分支,它描述了变化率和率加速度相关的问题。

微分方程在物理学中有着广泛的应用,比如描述物体的运动、力的平衡和物体的形变等。

微分方程的基本概念包括常微分方程和偏微分方程等。

四、概率论和统计学概率论和统计学是数学的一个重要分支,它研究的是不确定性和随机性的问题。

概率论和统计学在物理学中有着广泛的应用,比如描述随机过程和随机变量等。

概率论和统计学的基本概念包括随机变量、概率分布和统计推断等。

五、复变函数复变函数是数学中的一个重要分支,它研究的是变量为复数的函数。

复变函数在物理学中有着广泛的应用,比如描述电磁场和波动等。

复变函数的基本概念包括复数、复变函数和解析函数等。

六、数值计算方法数值计算方法是数学中的一个重要分支,它研究的是用计算机进行数学计算的方法。

数值计算方法在物理学中有着广泛的应用,比如解决微分方程和积分方程等。

数值计算方法的基本概念包括插值、逼近和数值线性代数等。

七、离散数学离散数学是数学中的一个重要分支,它研究的是离散的数学结构和离散的数学问题。

离散数学在物理学中有着广泛的应用,比如描述离散的物理系统和随机过程等。

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结

概率论与数理统计知识点总结1. 概率论基础- 随机事件:一个事件是随机的,如果它可能发生也可能不发生。

- 样本空间:所有可能事件发生的集合。

- 事件的概率:事件发生的可能性的度量,满足0≤P(A)≤1。

- 条件概率:在另一个事件发生的条件下,一个事件发生的概率。

- 贝叶斯定理:描述了随机事件A和B的条件概率和边缘概率之间的关系。

- 独立事件:两个事件A和B是独立的,如果P(A∩B) = P(A)P(B)。

- 互斥事件:两个事件A和B是互斥的,如果它们不能同时发生,即P(A∩B) = 0。

2. 随机变量及其分布- 随机变量:将随机事件映射到实数的函数。

- 离散随机变量:取值为有限或可数无限的随机变量。

- 连续随机变量:可以在某个区间内取任意值的随机变量。

- 概率分布函数:描述随机变量取值的概率。

- 概率密度函数:连续随机变量的概率分布函数的导数。

- 累积分布函数:随机变量取小于或等于某个值的概率。

- 期望值:随机变量的长期平均值。

- 方差:衡量随机变量取值的离散程度。

3. 多维随机变量及其分布- 联合分布:描述两个或多个随机变量同时取特定值的概率。

- 边缘分布:通过联合分布求得的单个随机变量的分布。

- 条件分布:给定一个随机变量的值时,另一个随机变量的分布。

- 协方差:衡量两个随机变量之间的线性关系。

- 相关系数:协方差标准化后的值,表示变量间的线性相关程度。

4. 大数定律和中心极限定理- 大数定律:随着试验次数的增加,样本均值以概率1收敛于总体均值。

- 中心极限定理:独立同分布的随机变量之和,在适当的标准化后,其分布趋近于正态分布。

5. 数理统计基础- 样本:从总体中抽取的一部分个体。

- 总体:研究对象的全体。

- 参数估计:用样本统计量来估计总体参数。

- 点估计:给出总体参数的一个具体估计值。

- 区间估计:给出一个包含总体参数可能值的区间。

- 假设检验:对总体分布的某些假设进行检验。

- 显著性水平:拒绝正确假设的最大概率。

考研数学《概率论与数理统计》知识点总结

考研数学《概率论与数理统计》知识点总结

第一章 概率论的基本概念定义: 随机试验E 的每个结果样本点组成样本空间S ,S 的子集为E 的随机事件,单个样本点为基本事件.事件关系: 1.A ⊂B ,A 发生必导致B 发生. 2.A B 和事件,A ,B 至少一个发生,A B 发生. 3.A B 记AB 积事件,A ,B 同时发生,AB 发生. 4.A -B 差事件,A 发生,B 不发生,A -B 发生.5.A B=Ø,A 与B 互不相容(互斥),A 与B 不能同时发生,基本事件两两互不相容.6.A B=S 且A B=Ø,A 与B 互为逆事件或对立事件,A 与B 中必有且仅有一个发生,记B=A S A -=.事件运算: 交换律、结合律、分配率略.德摩根律:B A B A =,B A B A =.概率: 概率就是n 趋向无穷时的频率,记P(A).概率性质:1.P (Ø)=0.2.(有限可加性)P (A 1 A 2 … A n )=P (A 1)+P (A 2)+…+P (A n ),A i 互不相容. 3.若A ⊂B ,则P (B -A)=P (B)-P (A).4.对任意事件A ,有)A (1)A (P P -=.5.P (A B)=P (A)+P (B)-P (AB).古典概型: 即等可能概型,满足:1.S 包含有限个元素.2.每个基本事件发生的可能性相同. 等概公式: 中样本点总数中样本点数S A )A (==n k P . 超几何分布:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n N k n D N k D p ,其中ra C r a =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛. 条件概率: )A ()AB ()A B (P P P =. 乘法定理:)A ()A B ()AB C ()ABC ()A ()AB ()AB (P P P P P P P ==.全概率公式: )B ()B A ()B ()B A ()B ()B A ()A (2211n n P P P P P P P +++= ,其中i B 为S 的划分. 贝叶斯公式: )A ()B ()B A ()A B (P P P P i i i =,∑==nj j j B P B A P A P 1)()()(或)()()()()()()(B P B A P B P B A P B P B A P A B P +=.独立性: 满足P (AB)=P (A)P (B),则A ,B 相互独立,简称A ,B 独立.定理一: A ,B 独立,则.P (B |A)=P (B). 定理二: A ,B 独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 也相互独立.第二章 随机变量及其分布(0—1)分布: k k p p k X P --==1)1(}{,k =0,1 (0<p <1).伯努利实验:实验只有两个可能的结果:A 及A .二项式分布: 记X~b (n ,p ),k n kk n p p C k X P --==)1(}{. n 重伯努利实验:独立且每次试验概率保持不变.其中A 发生k 次,即二项式分布.泊松分布: 记X~π(λ),!}{k e k X P k λλ-==, ,2,1,0=k .泊松定理: !)1(lim k e p p C k kn k knn λλ--∞→=-,其中λ=np .当20≥n ,05.0≤p 应用泊松定理近似效果颇佳.随机变量分布函数: }{)(x X P x F ≤=,+∞<<∞-x .)()(}{1221x F x F x X x P -=≤<.连续型随机变量: ⎰∞-=xt t f x F d )()(,X 为连续型随机变量,)(x f 为X 的概率密度函数,简称概率密度.概率密度性质:1.0)(≥x f ;2.1d )(=⎰+∞∞-x x f ;3.⎰=-=≤<21d )()()(}{1221x x x x f x F x F x X x P ;4.)()(x f x F =',f (x )在x 点连续;5.P {X=a }=0.均匀分布: 记X~U(a ,b );⎪⎩⎪⎨⎧<<-=其它,,01)(bx a a b x f ;⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤--<=b x b x a a b a x a x x F ,,,10)(. 性质:对a ≤c <c +l ≤b ,有 a b ll c X c P -=+≤<}{指数分布:⎪⎩⎪⎨⎧>=-其它,,001)(x e x f x θθ;⎩⎨⎧>-=-其它,,001)(x e x F x θ. 无记忆性: }{}{t X P s X t s X P >=>+>. 正态分布: 记),(~2σμN X ;]2)(exp[21)(22σμσπ--=x x f ;t t x F xd ]2)(exp[21)(22⎰∞---=σμσπ.性质: 1.f (x )关于x =μ对称,且P {μ-h <X ≤μ}=P {μ<X ≤μ+h };2.有最大值f (μ)=(σπ2)-1. 标准正态分布:]2exp[21)(2x x -=πϕ;⎰∞--=Φxt t x d ]2exp[21)(2π.即μ=0,ζ=1时的正态分布X ~N(0,1)性质:)(1)(x x Φ-=-Φ.正态分布的线性转化: 对),(~2σμN X 有)1,0(~N X Z σμ-=;且有)(}{}{)(σμσμσμ-Φ=-≤-=≤=x x X P x X P x F . 正态分布概率转化: )()(}{1221σμσμ-Φ--Φ=≤<x x x X x P ;1)(2)()(}{-Φ=-Φ-Φ=+<<-t t t t X t P σμσμ.3ζ法则: P =Φ(1)-Φ(-1)=68.26%;P =Φ(2)-Φ(-2)=95.44%;P =Φ(3)-Φ(-3)=99.74%,P 多落在(μ-3ζ,μ+3ζ)内. 上ɑ分位点: 对X~N(0,1),若z α满足条件P {X>z α}=α,0<α<1,则称点z α为标准正态分布的上α分位点. 常用 上ɑ分位点: 0.001 0.005 0.01 0.025 0.05 0.10 3.0902.5762.3261.9601.6451.282Y 服从自由度为1的χ2分布:设X 密度函数f X (x ),+∞<<∞-x ,若Y=X 2,则⎪⎩⎪⎨⎧≤>-+=000)]()([21)(y y y f y f y y f X XY ,,若设X ~N(0,1),则有⎪⎩⎪⎨⎧≤>=--00021)(221y y e y y f y Y ,,π定理:设X 密度函数f X (x ),设g (x )处处可导且恒有g ′(x )>0(或g ′(x )<0),则Y=g (X)是连续型随机变量,且有⎩⎨⎧<<'=其他,,0)()]([)(βαy y h y h f y f X Y h (y )是g (x )的反函数;①若+∞<<∞-x ,则α=min{g (−∞),g (+∞)},β=max{g (−∞),g (+∞)};②若f X (x )在[a ,b ]外等于零,g (x )在[a ,b ]上单调,则α=min{g (a ),g (b )},β=max{g (a ),g (b )}.应用: Y=aX +b ~N(a μ+b ,(|a |ζ)2).第三章 多维随机变量及其分布二维随机变量的分布函数: 分布函数(联合分布函数):)}(){(),(y Y x X P y x F ≤≤= ,记作:},{y Y x X P ≤≤.),(),(),(),(},{112112222121y x F y x F y x F y x F y Y y x X x P +--=≤<≤<.F (x ,y )性质: 1.F (x ,y )是x 和y 的不减函数,即x 2>x 1时,F (x 2,y )≥F (x 1,y );y 2>y 1时,F (x ,y 2)≥F (x ,y 1).2.0≤F (x ,y )≤1且F (−∞,y )=0,F (x ,−∞)=0,F (−∞,−∞)=0,F (+∞,+∞)=1.3.F (x +0,y )=F (x ,y ),F (x ,y +0)=F (x ,y ),即F (x ,y )关于x 右连续,关于y 也右连续.4.对于任意的(x 1,y 1),(x 2,y 2),x 2>x 1,y 2>y 1,有P {x 1<X ≤x 2,y 1<Y ≤y 2}≥0.离散型(X ,Y ):0≥ij p ,111=∑∑∞=∞=ij j i p ,ij yy x x p y x F i i ∑∑=≤≤),(.连续型(X ,Y ):v u v u f y x F y xd d ),(),(⎰⎰∞-∞-=.f (x ,y )性质: 1.f (x ,y )≥0.2.1),(d d ),(=∞∞=⎰⎰∞∞-∞∞-F y x y x f .3.y x y x f G Y X P G⎰⎰=∈d d ),(}),{(. 4.若f (x ,y )在点(x ,y )连续,则有),(),(2y x f yx y x F =∂∂∂. n 维: n 维随机变量及其分布函数是在二维基础上的拓展,性质与二维类似. 边缘分布:F x (x ),F y (y )依次称为二维随机变量(X ,Y )关于X 和Y 的边缘分布函数,F X (x )=F (x ,∞),F Y (y )=F (∞,y ).离散型: *i p 和j p *分别为(X ,Y )关于X 和Y 的边缘分布律,记}{1i ij j i x X P p p ==∑=∞=*,}{1j ij i j y Y P p p ==∑=∞=*.连续型:)(x f X ,)(y f Y 为(X ,Y )关于X 和Y 的边缘密度函数,记⎰∞∞-=y y x f x f X d ),()(,⎰∞∞-=x y x f y f Y d ),()(.二维正态分布:]})())((2)([)1(21exp{121),(2222212121212221σμσσμμρσμρρσπσ-+-------=y y x x y x f . 记(X ,Y )~N (μ1,μ2,ζ12,ζ22,ρ)]2)(exp[21)(21211σμσπ--=x x f X ,∞<<∞-x .]2)(exp[21)(22222σμσπ--=y y f Y ,∞<<∞-y . 离散型条件分布律: jij j j i j i p p y Y P y Y x X P y Y x X P *=======}{},{}{. *=======i ij i j i i j p p x X P y Y x X P x X y Y P }{},{}{.连续型条件分布:条件概率密度:)(),()(y f y x f y x f Y Y X =||条件分布函数:x y f y x f y Y x X P y x F xY Y X d )(),(}{)(⎰∞-==≤=||| )(),()(x f y x f x y f X X Y =||y x f y x f x X y Y P x y F yX X Y d )(),(}{)(⎰∞-==≤=||| 含义:当0→ε时,)|(d )|(}|{||y x F x y x f y Y y x X P Y X xY X =≈+≤<≤⎰∞-ε.均匀分布: 若⎪⎩⎪⎨⎧∈=其他,0),(,1),(Gy x Ay x f ,则称(X ,Y)在G 上服从均匀分布. 独立定义:若P {X ≤x ,Y ≤y }=P {X ≤x }P {Y ≤y },即F (x ,y )=F x (x )F y (y ),则称随机变量X 和Y 是相互独立的. 独立条件或可等价为:连续型:f (x ,y )=f x (x )f y (y );离散型:P {X =x i ,Y =y j }=P {X =x i }P {Y =y j }.正态独立: 对于二维正态随机变量(X ,Y ),X 和Y 相互对立的充要条件是:参数ρ=0.n 维延伸: 上述概念可推广至n 维随机变量,要注意的是边缘函数或边缘密度也是多元(1~n -1元)的.定理:设(X 1,X 2,…,X m )和(Y 1,Y 2,…,Y n )相互独立,则X i 和Y j 相互独立.又若h ,g 是连续函数,则h (X 1,X 2,…,X m )和g (Y 1,Y 2,…,Y n )相互独立.Z=X+Y 分布: 若连续型(X ,Y )概率密度为f (x ,y ),则Z=X+Y 为连续型且其概率密度为⎰∞∞-+-=y y y z f z f Y X d ),()(或⎰∞∞-+-=x x z x f z f Y X d ),()(.f X 和f Y 的卷积公式:记⎰∞∞-+-==y y f y z f z f f f Y X Y X Y X d )()()(*⎰∞∞--=x x z f x f Y X d )()(,其中除继上述条件,且X 和Y相互独立,边缘密度分别为f X (x )和f Y (y ). 正态卷积:若X 和Y 相互独立且X ~N (μ1,ζ12),记Y ~N (μ2,ζ22),则对Z=X+Y 有Z ~N (μ1+μ2,ζ12+ζ22).1.上述结论可推广至n 个独立正态随机变量.2.有限个独立正态随机变量的线性组合仍服从正态分布. 伽马分布:记),(~θαΓX ,0>α,0>θ.⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他,,00)(1)(1x e x x f x θαααθ,其中⎰+∞--=Γ01d )(t e t tαα.若X 和Y 独立且X ~Γ(α,θ),记Y ~Γ(β,θ),则有X+Y~Γ(α+β,θ).可推广到n 个独立Γ分布变量之和.XYZ =:⎰∞∞-=x xz x f x z f X Y d ),()(,若X 和Y 相互独立,则有⎰∞∞-=x xz f x f x z f Y X X Y d )()()(.XYZ =分布: ⎰∞∞-=x x zx f x z f XY d ),(1)(,若X 和Y 相互独立,则有⎰∞∞-=xxz f x f x z f Y X XY d )()(1)(. 大小分布:若X 和Y 相互独立,且有M =max{X ,Y }及N =min{X ,Y },则M 的分布函数:F max (z )=F X (z )F Y (z ),N 的分布函数:F min (z )=1-[1-F X (z )][1-F Y (z )],以上结果可推广到n 个独立随机变量的情况.第四章 随机变量的数字特征数学期望: 简称期望或均值,记为E (X );离散型:k k k p x X E ∑=∞=1)(.连续型:⎰∞∞-=x x xf X E d )()(.定理: 设Y 是随机变量X 的函数:Y =g (X )(g 是连续函数).1.若X 是离散型,且分布律为P {X =x k }=p k ,则: k k k p x g Y E )()(1∑=∞=.2.若X 是连续型,概率密度为f (x ),则:⎰∞∞-=x x f x g Y E d )()()(.定理推广: 设Z 是随机变量X ,Y 的函数:Z =g (X ,Y )(g 是连续函数).1.离散型:分布律为P {X =x i ,Y =y j }=p ij ,则: ij j i i j p y x g Z E ),()(11∑∑=∞=∞=. 2.连续型:⎰⎰∞∞-∞∞-=y x y x f y x g Z E d d ),(),()(期望性质:设C 是常数,X 和Y 是随机变量,则:1.E (C )=C .2.E (CX )=CE (X ).3.E (X +Y )=E (X )+E (Y ). 4.又若X 和Y 相互独立的,则E (XY )=E (X )E (Y ).方差:记D (X )或Var(X ),D (X )=V ar(X )=E {[X -E (X )]2}.标准差(均方差): 记为ζ(X ),ζ(X )= . 通式:22)]([)()(X E X E X D -=. k k k p X E x X D 21)]([)(-∑=∞=,⎰∞∞--=x x f x E x X D d )()]([)(2.标准化变量: 记σμ-=x X *,其中μ=)(X E ,2)(σ=X D ,*X 称为X 的标准化变量. 0)(*=X E ,1)(*=X D .方差性质: 设C 是常数,X 和Y 是随机变量,则: 1.D (C )=0. 2.D (CX )=C 2D (X ),D (X +C )=D (X ).3.D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2E {(X -E (X ))(Y -E (Y ))},若X ,Y 相互独立D (X +Y )=D (X )+D (Y ).4.D (X )=0的充要条件是P {X =E (X )}=1. 正态线性变换: 若),(~2i i i N X σμ,i C 是不全为0的常数,则),(~22112211i i n i i i n i n n C C N X C X C X C σμ∑∑+++== .切比雪夫不等式: 22}{εσεμ≤≥-X P 或221}{εσεμ-≥<-X P ,其中)(X E =μ,)(2X D =σ,ε为任意正数.协方差:记)]}()][({[),Cov(Y E Y X E X E Y X --=.X 与Y的相关系数:)()(),Cov(Y D X D Y X XY =ρ.D (X +Y )=D (X )+D (Y )+2Cov(X ,Y ),Cov(X ,Y )=E (XY )-E (X )E (Y ).性质: 1.Cov(aX ,bY )=ab Cov(X ,Y ),a ,b 是常数.2.Cov(X 1+X 2,Y )=Cov(X 1,Y )+Cov(X 2,Y ). 系数性质:令e =E [(Y -(a +bX ))2],则e 取最小值时有)()1(]))([(2200min Y D X b a Y E e XY ρ-=+-=,其中)()(00X E b Y E a -=,)(),Cov(0X D Y X b =.1.|ρXY |≤1.2.|ρXY |=1的充要条件是:存在常数a ,b 使P {Y =a +bX }=1.|ρXY |越大e 越小X 和Y 线性关系越明显,当|ρXY |=1时,Y =a +bX ;反之亦然,当ρXY =0时,X 和Y 不相关. X 和Y 相互对立,则X 和Y 不相关;但X 和Y 不相关,X 和Y 不一定相互独立. 定义: k 阶矩(k 阶原点矩):E (X k ). n 维随机变量X i 的协方差矩阵:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n c c c c c cc c c212222111211C ,),Cov(j i ij X X c ==E {[X i -E (X i )][X j -E (X j )]}. k +l 阶混合矩:E (X k Y l).k 阶中心矩:E {[X -E (X )] k }.k +l 阶混合中心矩:E {[X -E (X )]k [Y -E (Y )]l }.n 维正态分布:)}()(21exp{det )2(1),,,(1T 221μX C μX C ---=-n n x x x f π ,T21T 21),,,(),,,(n nx x x μμμ ==μX . 性质:1.n 维正态随机变量(X 1,X 2,…,X n )的每一个分量X i (i =1,2,…,n )都是正态随机变量,反之,亦成立. 2.n 维随机变量(X 1,X 2,…,X n )服从n 维正态分布的充要条件是X 1,X 2,…,X n 的任意线性组合l 1X 1+l 2X 2+…+l n X n 服从一维正态分布(其中l 1,l 2,…,l n 不全为零).3.若(X 1,X 2,…,X n )服从n 维正态分布,且Y 1,Y 2,…,Y k 是X j (j =1,2,…,n )的线性函数,则(Y 1,Y 2,…,Y k )也服从多维正态分布.4.若(X 1,X 2,…,X n )服从n 维正态分布,则“X i 相互独立”与“X i 两两不相关”等价.)(x D第五章大数定律及中心极限定理弱大数定理:若X1,X2,…是相互独立并服从同一分布的随机变量序列,且E(X k)=μ,则对任意ε>0有11lim1=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∑=∞→εμknknXnP或→μPX,knkXnX11=∑=.定义:Y1,Y2,…,Y n ,…是一个随机变量序列,a是一个常数.若对任意ε>0,有1}|{|lim=<-∞→εaYPnn则称序列Y1,Y2,…,Yn,…依概率收敛于a.记aY Pn−→−伯努利大数定理:对任意ε>0有1lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧<-∞→εpnfP An或0lim=⎭⎬⎫⎩⎨⎧≥-∞→εpnfP An.其中f A是n次独立重复实验中事件A发生的次数,p是事件A在每次试验中发生的概率.中心极限定理定理一:设X1,X2,…,X n ,…相互独立并服从同一分布,且E(X k)=μ,D(X k)=ζ2 >0,则n→∞时有σμnnXknk)(1-∑=N(0,1)或nXσμ-~N(0,1)或X~N(μ,n2σ).定理二:设X1,X2,…,X n ,…相互独立且E(X k)=μk,D(X k)=ζk2 >0,若存在δ>0使n→∞时,}|{|1212→-∑+=+δδμkknknXEB,则nknkknkBX)(11μ==∑-∑~N(0,1),记212knknBσ=∑=.定理三:设),(~pnbnη,则n→∞时,Npnpnpn~)1()(--η(0,1),knknX1=∑=η.第六章样本及抽样分布定义:总体:全部值;个体:一个值;容量:个体数;有限总体:容量有限;无限总体:容量无限.定义:样本:X1,X2,…,X n 相互独立并服从同一分布F的随机变量,称从F得到的容量为n的简单随机样本.频率直方图:图形:以横坐标小区间为宽,纵坐标为高的跨越横轴的几个小矩形.横坐标:数据区间(大区间下限比最小数据值稍小,上限比最大数据值稍大;小区间:均分大区间,组距Δ=大区间/小区间个数;小区间界限:精度比数据高一位).图形特点:外轮廓接近于总体的概率密度曲线.纵坐标:频率/组距(总长度:<1/Δ;小区间长度:频率/组距).定义:样本p分位数:记x p,有1.样本x i中有np个值≤x p.2.样本中有n(1-p)个值≥x p.箱线图:x p选择:记⎪⎩⎪⎨⎧∈+∉=++NnpxxNnpxxnpnpnpp当,当,][211)()()1]([.分位数x0.5,记为Q2或M,称为样本中位数.分位数x0.25,记为Q1,称为第一四分位数.分位数x0.75,记为Q3,称为第三四分位数.图形:图形特点:M为数据中心,区间[min,Q1],[Q1,M],[M,Q3],[Q3,max]数据个数各占1/4,区间越短数据密集.四分位数间距:记IQR=Q3-Q1;若数据X<Q1-1.5IQR或X>Q3+1.5IQR,就认为X是疑似异常值.抽样分布:样本平均值:iniXnX11=∑=样本方差:)(11)(11221212XnXnXXnSiniini-∑-=-∑-===样本标准差:2SS=样本k阶(原点)矩:kinikXnA11=∑=,k≥1 样本k阶中心矩:kinikXXnB)(11-∑==,k≥2经验分布函数:)(1)(xSnxFn=,∞<<∞-x.)(xS表示F的一个样本X1,X2,…,X n 中不大于x的随机变量的个数.自由度为n的χ2分布:记χ2~χ2(n),222212nXXX+++=χ,其中X1,X2,…,X n是来自总体N(0,1)的样本.E(χ2 )=n,D(χ2 )=2n.χ12+χ22~χ2(n1+n2).⎪⎩⎪⎨⎧>Γ=--其他,,)2(21)(2122yexnyfynn.χ2分布的分位点:对于0<α<1,满足αχχαχα==>⎰∞yyfnPn)(222d)()}({,则称)(2nαχ为)(2nχ的上α分位点.~ 近似的min Q1 M Q3 max当n 充分大时(n >40),22)12(21)(-+≈n z n ααχ,其中αz 是标准正态分布的上α分位点. 自由度为n 的t 分布:记t ~t (n ),nY Xt /=, 其中X~N (0,1),Y~χ2(n ),X ,Y 相互独立.2)1(2)1(]2[]2)1([)(+-+Γ+Γ=n n t n n n t h π h (t )图形关于t =0对称;当n 充分大时,t 分布近似于N (0,1)分布.t 分布的分位点:对于0<α<1,满足ααα==>⎰∞t t h n t t P n t )(d )()}({,则称)(n t α为)(n t 的上α分位点. 由h (t )对称性可知t 1-α(n )=-t α(n ).当n >45时,t α(n )≈z α,z α是标准正态分布的上α分位点.自由度为(n 1,n 2)的F分布:记F ~F (n 1,n 2),21n V n U F =,其中U~χ2(n 1),V~χ2(n 2),X ,Y 相互独立.1/F ~F (n 2,n 1)⎪⎩⎪⎨⎧>+ΓΓ+Γ=+-其他,,00]1)[2()2()](2)([)(2)(21211)2(221212111x n y n n n y n n n n y n n n n ψF 分布的分位点:对于0<α<1,满足αψαα==>⎰∞y y n n F F P n n F ),(2121d )()},({,则称),(21n n F α为),(21n n F 的上α分位点.重要性质:F 1-α(n 1,n 2)=1/F α(n 1,n 2).定理一: 设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ,ζ2)的样本,则有),(~2n N X σμ,其中X 是样本均值. 定理二:设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ,ζ2)的样本,样本均值和样本方差分别记为 X ,2S ,则有1.)1(~)1(222--n S n χσ;2.X 与2S 相互独立.定理三:设X 1,X 2,…,X n 是来自N (μ,ζ2)的样本,样本均值和样本方差分别记为X ,2S ,则有)1(~--n t nS X μ.定理四:设X 1,X 2,…,X n 1 与Y 1,Y 2,…,Y n 2分别是来自N (μ1,ζ12)和N (μ2,ζ22)的样本,且相互独立.设这两个样本的样本均值和样本方差分别记为 X ,Y ,21S ,22S ,则有1.)1,1(~2122212221--n n F S S σσ.2.当ζ12=ζ22=ζ2时,)2(~)()(21121121-++-----n n t n n S Y X w μμ,其中2)1()1(212222112-+-+-=n n S n S n S w,2w w S S =. 第七章 参数估计定义: 估计量:),,,(ˆ21n X X X θ,估计值:),,,(ˆ21nx x x θ,统称为估计. 矩估计法:令)(ll X E =μ=li n i l X n A 11=∑=(k l ,,2,1 =)(k 为未知数个数)联立方程组,求出估计θˆ.设总体X 均值μ及方差ζ2都存在,则有 X A ==1ˆμ,212212122)(11ˆX X n X X n A A i n i i n i -∑=-∑=-===σ. 最大似然估计法: 似然函数:离散:);()(1θθi n i x p L =∏=或连续:);()(1θθi ni x f L =∏=,)(θL 化简可去掉与θ无关的因式项.θˆ即为)(θL 最大值,可由方程0)(d d =θθL 或0)(ln d d =θθL 求得. 当多个未知参数θ1,θ1,…,θk 时:可由方程组 0d d =L i θ或0ln d d =L i θ(k i ,,2,1 =)求得. 最大似然估计的不变性:若u =u (θ)有单值反函数θ=θ(u ),则有)ˆ(ˆθu u=,其中θˆ为最大似然估计. 截尾样本取样: 定时截尾样本:抽样n 件产品,固定时间段t 0内记录产品个体失效时间(0≤t 1≤t 2≤…≤t m ≤t 0)和失效产品数量. 定数截尾样本:抽样n 件产品,固定失效产品数量数量m 记录产品个体失效时间(0≤t 1≤t 2≤…≤t m ). 结尾样本最大似然估计:定数截尾样本:设产品寿命服从指数分布X~e (θ),θ即产品平均寿命.产品t i 时失效概率P {t =t i }≈f (t i )d t i ,寿命超过t m 的概率θm t m e t t F -=>}{,则)(}){()(1i m i m n m m n t P t t F C L =-∏>=θ,化简得)(1)(m t s m e L ---=θθθ,由0)(ln d d =θθL 得:mt s m )(ˆ=θ,其中s (t m )=t 1+t 2+…+t m +(n -m )t m ,称为实验总时间. 定时截尾样本:与定数结尾样本讨论类似有s (t 0)=t 1+t 2+…+t m +(n -m )t 0,)(01)(t s m e L ---=θθθ,mt s )(ˆ0=θ,. 无偏性: 估计量),,,(ˆ21nX X X θ的)ˆ(θE 存在且θθ=)ˆ(E ,则称θˆ是θ的无偏估计量. 有效性:),,,(ˆ211n X X X θ与),,,(ˆ212n X X X θ都是θ的无偏估计量,若)ˆ()ˆ(21θθD D ≤,则1ˆθ较2ˆθ有效. 相合性: 设),,,(ˆ21n X X X θθ的估计量,若对于任意0>ε有1}|ˆ{|lim =<-∞→εθθP n ,则称θˆ是θ的相合估计量. 置信区间:αθθθ-≥<<1)},,,(),,,({2121n n X X X X X X P ,θ和θ分别为置信下限和置信上限,则),(θθ是θ的一个置信水平为α-1置信区间,α-1称为置信水平,10<<α.正态样本置信区间: 设X 1,X 2,…,X n 是来自总体X ~N (μ,ζ2)的样本,则有μ的置信区间:枢轴量W W 分布 a ,b 不等式 置信水平 置信区间)1,0(~N n X σμ-⇒ασμα-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧<-12z n X P ⇒)(2ασz n X ± 其中z α/2为上α分位点θ置信区间的求解: 1.先求枢轴量:即函数W =W (X 1,X 2,…,X n ;θ),且函数W 的分布不依赖未知参数. 如上讨论标注2.对于给定置信水平α-1,定出两常数a ,b 使P {a <W <b }=α-1,从而得到置信区间. (0-1)分布p 的区间估计:样本容量n >50时,⇒--∞→)1,0(~)1()(lim N p np np X n n {}⇒-≈<--αα1)1()(2z p np np X n P0)2()(222222<++-+X n p z X n p z n αα⇒若令22αz n a +=,)2(22αz X n b +-=,2X n c =,则有置信区间(a ac b b 2)4(2---,a ac b b 2)4(2-+-).单侧置信区间:若αθθ-≥>1}{P 或αθθ-≥<1}{P ,称(θ,∞)或(∞-,θ)是θ的置信水平为α-1的单侧置信区间.正态总体均值、方差的置信区间与单侧置信限(置信水平为α-1)待估 其他 枢轴量W 的分布置信区间单侧置信限一个正态总体μζ2已知 )1,0(~N nX Z σμ-=)(2ασz nX ±ασμz nX +=,ασμz nX -=μζ2未知 )1(~--=n t nS X t μ⎪⎭⎫ ⎝⎛±2αt n S X αμt n S X +=,αμt nSX -= ζ2μ未知)1(~)1(2222--=n S n χσχ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---2212222)1(,)1(ααχχS n S n 2122)1(αχσ--=S n ,222)1(αχσS n -=两个正态总体μ1-μ2ζ12,ζ22已知 )1,0(~)(22212121N n n Y X Z σσμμ+---=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+±-2221212n n z Y X σσα2221212122212121n n z Y X n n z Y X σσμμσσμμαα+--=-++-=-μ1-μ2ζ12=ζ22=ζ2 未知)2(~)()(21121121-++---=--n n t n n S Y X t w μμ()12112--+±-n n S tY X w α2w w S S =121121121121----+--=-++-=-n n S t Y X n n S t Y X w w ααμμμμ2)1()1(2122 22112-+-+-=nnS nSnSwζ12/ζ22μ1,μ2未知)1,1(~2122212221--=nnFSSFσσ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-212221222211,1ααFSSFSSασσ-=1222122211FSS,ασσFSS122212221=单个总体X~N(μ,ζ2),两个总体X~N(μ1,ζ12),Y~N(μ2,ζ22).第八章假设实验定义:H0:原假设或零假设,为理想结果假设;H1:备择假设,原假设被拒绝后可供选择的假设.第Ⅰ类错误:H0实际为真时,却拒绝H0.第Ⅱ类错误:H0实际为假时,却接受H0.显著性检验:只对犯第第Ⅰ类错误的概率加以控制,而不考虑第Ⅱ类错误的概率的检验.P{当H0为真拒绝H0}≤α,α称为显著水平.拒绝域:取值拒绝H0.临界点:拒绝域边界.双边假设检验:H0:θ=θ0,H1:θ≠θ0.右边检验:H0:θ≤θ0,H1:θ>θ0.左边检验:H0:θ≥θ0,H1:θ<θ0.正态总体均值、方差的检验法(显著性水平为α)原假设H0备择假设H1检验统计量拒绝域1 ζ2已知μ≤μ0μ>μ0nXZσμ-=z≥zαμ≥μ0μ<μ0z≤-zαμ=μ0μ≠μ0|z|≥zα/22 ζ2未知μ≤μ0μ>μ0nSXt0μ-=t≥tα(n-1) μ≥μ0μ<μ0t≤-tα(n-1) μ=μ0μ≠μ0|t|≥tα/2(n-1)3 ζ1,ζ2已知μ1-μ2≤δμ1-μ2>δ222121nnYXZσσδ+--=z≥zαμ1-μ2≥δμ1-μ2<δz≤-zαμ1-μ2=δμ1-μ2≠δ|z|≥zα/24 ζ12=ζ22=ζ2未知μ1-μ2≤δμ1-μ2>δ1211--+--=nnSYXtwδ2)1()1(212222112-+-+-=nnSnSnSwt≥tα(n1+n2-2) μ1-μ2≥δμ1-μ2<δt≤-tα(n1+n2-2)μ1-μ2=δμ1-μ2≠δ|t|≥tα/2(n1+n2-2)5 μ未知ζ2≤ζ02ζ2>ζ02222)1(σχSn-=χ2≥χα2(n-1)ζ2≥ζ02ζ2<ζ02χ2≤χ21-α(n-1)ζ2=ζ02ζ2≠ζ02χ2≥χ2α/2(n-1)或χ2≤χ21-α/2(n-1)6 μ1,μ2未知ζ12≤ζ22ζ12>ζ222221SSF=F≥Fα(n1-1,n2-1) ζ12≥ζ22ζ12<ζ22F≤F1-α(n1-1,n2-1)ζ12=ζ22ζ12≠ζ22F≥Fα/2(n1-1,n2-1)或F≤F1-α/2(n1-1,n2-1)7 成对数据μD≤0 μD>0nSDtD-=t≥tα(n-1) μD≥0 μD<0 t≤-tα(n-1)μD=0 μD≠0 |t|≥tα-2(n-1)检验方法选择:主要是逐对比较法(成对数据)跟两个正态总体均值差的检验的区别,如上表即7跟3、4的区别,成对数据指两样本X和Y之间存在一一对应关系,而3和4一般指X和Y相互对立,但针对同一实体.关系:置信区间与假设检验之间的关系:未知参数的置信水平为1-α的置信区间与显著水平为α的接受域相同.定义:施行特征函数(OC函数):β(θ)=Pθ(接受H0).功效函数:1-β(θ).功效:当θ*∈H1时,1-β(θ*)的值.。

初中数理知识点总结

初中数理知识点总结

初中数理知识点总结一、数学数学是一门研究数量、结构、变化和空间等概念以及它们之间的关系的科学。

它的研究对象广泛,包括自然界和人类社会中的各种现象和规律。

初中数学是数学学科体系中的一个重要的阶段,主要是建立和巩固学生数学的知识结构,培养学生的逻辑思维和分析问题的能力。

1、整数整数是指所有正整数、负整数和零的总称。

初中数学主要学习整数的运算、整数的性质以及整数的应用等内容。

比较基础的知识点有整数的乘法、除法、有理数、绝对值等。

2、分数分数是指整数之间的分数形式的表示法,分数在数学中有着广泛的应用。

初中数学包括分数的基本概念、分数的四则运算、分数的化简、分数的比较大小等。

3、方程与不等式方程和不等式是数学中的重要概念,它们是描述数学关系的一种形式。

初中数学学习的方程与不等式主要包括一元一次方程、一元一次不等式、二元一次方程、二元一次不等式等内容。

4、平面几何与立体几何平面几何和立体几何是数学中的一个重要分支,初中数学学习的平面几何包括直线、角、三角形、四边形等基本概念,立体几何包括立体图形的基本概念、体积、表面积等。

5、函数函数是数学中的一个基本概念,初中数学学习的函数主要包括函数的概念、函数的性质、函数的应用等内容。

6、统计与概率统计与概率是数学中的一个重要分支,初中数学学习的统计主要包括数据的收集整理、图表的制作、统计参数的计算等内容,概率主要包括概率的基本概念、概率的计算等内容。

7、数学建模数学建模是数学与实际问题相结合的一门学科,初中数学学习的数学建模主要包括数学建模的基本思想、数学建模的方法以及应用数学建模解决实际问题的过程。

综上所述,初中数学知识点非常丰富,学生在学习数学的过程中需要不断加深对数学知识的理解,掌握数学的基本原理和方法,培养良好的数学思维能力,提高解决实际问题的能力。

数学所涉及的知识面广泛,需要学生在学习的过程中灵活运用,培养勤于思考、善于分析和解决问题的能力。

二、物理物理学是研究物质及其运动、变化、相互作用等规律的一门自然科学。

数理知识点总结

数理知识点总结

数理知识点总结数学是一门古老而又光荣的学科,它不仅令人着迷,而且是现代科学和技术的基础。

在这篇文章中,我们将总结一些基本的数学和物理学知识点,从基础数学概念到高级数理思维。

数学数学是研究数量、结构、变化和空间的学科,它可以被分为多个子领域,包括代数学、几何学、微积分、概率论和统计学等。

以下是一些重要的数学概念和知识点:1. 代数学代数学是研究数值关系和运算规律的学科。

它的基本概念包括数学符号、方程式、不等式、函数等。

代数学是几乎所有其他数学分支的基础,因此它是数学学习中的重要部分。

2. 几何学几何学是研究空间和形状的学科。

它包括平面几何、立体几何、解析几何和非欧几何等多个分支。

几何学的概念对于日常生活中的空间认知和建筑设计有着重要影响。

3. 微积分微积分是研究变化的数学分支,它包括微分学和积分学两个部分。

微积分广泛应用于物理学、工程学、经济学和生物学等领域,对于理解自然现象和进行科学研究有着重要的作用。

4. 概率论概率论是研究随机现象规律的数学分支,它包括了随机变量、概率分布、统计推断等内容。

概率论在金融、医学和环境科学等领域都有着广泛的应用。

5. 统计学统计学是研究数据收集、分析和解释的学科,它包括描述统计、推断统计和多元统计等内容。

统计学在社会科学、商业和政策制定领域都有重要作用。

物理学物理学是研究物质和能量之间相互作用的学科,它可以被分为经典物理学和现代物理学两大类。

以下是一些重要的物理学概念和知识点:1. 力学力学是研究物体运动和力的学科,它包括了经典力学和相对论力学两个部分。

力学的基本概念包括质点运动、牛顿定律、功与能量、动量守恒等。

2. 热力学热力学是研究热量和能量转换的学科,它包括了热力学定律、热力学过程和热力学平衡等内容。

热力学在能源利用和动力系统设计中有着广泛的应用。

3. 电磁学电磁学是研究电荷和电磁场相互作用的学科,它包括了静电学、电流学、磁学和电磁波等内容。

电磁学在电子技术、通讯和能量传输领域都有着重要作用。

2024年学习概率与数理统计总结范本(2篇)

2024年学习概率与数理统计总结范本(2篇)

2024年学习概率与数理统计总结范本学习概率与数理统计的过程中,我掌握了以下的知识点和技能总结:1. 概率的基本概念和原理:学习了概率的基本定义、概率的性质以及概率计算的方法,包括古典概型、几何概型和统计概型等。

2. 随机变量和概率分布:了解了随机变量的定义和性质,学习了离散随机变量和连续随机变量的概率分布,如二项分布、正态分布等。

3. 大数定律和中心极限定理:学习了大数定律和中心极限定理的基本概念和定理,理解了大数定律的强收敛性和中心极限定理的应用。

4. 参数估计和假设检验:掌握了参数估计的基本思想和方法,包括点估计和区间估计,学习了假设检验的原理和步骤,包括参数假设检验和非参数假设检验。

5. 与统计实践相关的技能:通过实践,学习了概率与数理统计在实际问题中的应用,如数据收集、数据分析和模型建立等。

6. 数理统计的软件应用:熟练掌握了一些统计软件的使用,如R、SPSS等,可以通过统计软件进行数据分析和统计推断。

总体而言,通过学习概率与数理统计,我不仅掌握了理论知识,也培养了数据分析和问题解决的能力。

概率与数理统计的应用广泛,可以应用于各个领域,对我的个人和职业发展都有很大的帮助。

2024年学习概率与数理统计总结范本(2)2024年学习概率与数理统计总结概率与数理统计是一门重要的数学学科,广泛应用于各个领域,如自然科学、社会科学和工程技术等。

在2024年的学习中,我通过系统地学习概率与数理统计的理论知识和实践应用,深入了解了其中的核心概念和方法,并取得了一定的学习成果。

首先,我在概率方面的学习中,主要掌握了基本的概率理论和概率模型。

我学会了计算事件的概率,并掌握了条件概率、独立性等重要概念的应用。

在概率模型方面,我学习了常见的离散和连续概率分布,如二项分布、正态分布等,并熟练运用它们进行概率计算和统计分析。

我还学习了大数定律和中心极限定理等重要的概率理论,并能够将其应用于实际问题的解决中。

通过大量的习题和实际应用案例的练习,我对概率的理论知识有了更深的理解,并能够独立地解决一些复杂的概率问题。

数学考点小结

数学考点小结

数学考点小结数学是科学的一门与数有关的学科,它涉及到数的性质、结构、变化以及空间和形状的研究。

数学考试涵盖了多个知识点和技巧,以下是一些数学考点的小结。

一、数的性质和运算:1.自然数、整数、有理数、无理数和实数的定义和性质。

2.分数、百分数、小数和比例的运算和性质。

3.有理数的加减乘除、混合运算和分数运算。

4.根号的定义、性质和运算。

5.指数和幂的基本概念、运算法则和应用。

二、代数和方程式:1.代数式的基本概念、运算法则和应用。

2.一次方程式、二次方程式和一元多次方程式的解法和应用。

3.方程式的根、系数和次数的关系。

4.不等式的基本概念、运算法则和应用。

三、函数和图像:1.函数的定义、性质和表示法。

2.函数的概念图、函数的对称性和周期性。

3.线性函数、二次函数、指数函数和对数函数的性质和图像。

4.组合函数和反函数的概念和性质。

5.函数的极限、连续性和导数的基本概念和应用。

四、几何和图形:1.平面几何和立体几何的基本概念、性质和定理。

2.角度的概念、性质和运算。

3.平行线、垂直线和相交线的性质和定理。

4.三角形、四边形、多边形和圆形的性质和定理。

5.立体图形的体积、表面积和面积的计算和应用。

五、统计和概率:1.数据收集、整理和分析的方法和技巧。

2.统计量的计算和表示。

3.事件、概率和概率的计算。

4.排列、组合和概率的应用。

以上仅是数学考点的小结,实际上数学的知识点非常广泛和深入。

掌握数学的基本概念、定理和运算法则,加强实际操作和解题技巧的训练是取得好成绩的关键。

在考试前,需要进行全面复习和练习题的解答,同时注意理解和掌握解题的思路和方法。

希望这个小结能对你有所帮助,并祝你在数学考试中取得优异的成绩!。

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三,应用留数理论计算实变函数定积分
实变函数积分复变函数的回路积分 基本思想: 将在区间 l1=[a, b] 的实变函数积分与 复平面上的回路积分联系起来,
I f ( x ) dx
a
b
可以看做复变函数线积分的特例, 即是复变函 数在实轴上的线积分。因此,可把上述实数 积分与复变函数积分联系起来。
四,幂级数 一、定义
k 2 a ( z z ) a a ( z z ) a ( z z ) , (3.2.1) k 0 0 1 0 2 0 k 0
其中 z0,a0,a1,a2, 为复常数。 这样的 级数叫作以z0为中心的幂级数。 二、幂级数敛散性 1、比值判别法(达朗贝尔判别法)
z z0
P( z ) f ( z) , Q( z )
z0是Q( z )的一价零点 , P( z ) 0.
P( z ) P( z0 ) Res f ( z0 ) lim( z z0 ) z z0 Q( z ) Q' ( z0 )
例1:求 f ( z ) 1 在 ( z n 1) 解:
例题:求积分 I
imz

0
imz
cos mx dx, ( a 0). 2 2 x a
e e 解: 2 2 z a ( z ia )( z ia ) z ia是上半平面内的一价奇 点, e e e lim ( z a i) 2 lim 2 z ai z a zai z a i 2a i
1 1 t t t 1 t
k
(| t | 1).
例 求 1 z2 z4 z6 的收敛圆。z 为复数. 解: C
R
z t
2
CR1 z0
1 t t t
2 3
R1
收敛
R
发散
ak 1 Rt lim lim 1 k a k 1 k 1
k 2 | a || ( z z ) | | a | | a || ( z z ) | | a || ( z z ) | k 0 0 1 0 2 0 k 0
(3.2.2)
按比值判别法(达朗贝尔判别法) 若
| ak 1 || z z0 | lim k | a || z z |k k 0
l
l
l l k k d ak l cos d bk l sin l l k 1 2la0 0 0
1 l a0 f ( ) d 2l l
l n n an : l f ( ) cos l d a0 l cos l d 0 l l k n k n cos d bk sin cos d ak l cos l l l l l k 1 l
z 2i 在其奇点的留数。 f ( z) 5 3 z 4z
例3:求 解:
z 2i z 2i 1 f ( z) 3 2 3 3 z ( z 4) z z 2 i z 2 i z z 2 i
例4:求积分
dz 2 z 2z | z |1

l
l
l n n n f ( ) cos d an cos cos d l l l l l 1 2n an 1 cos d lan l 2 l
1 l n an f ( ) cos d l l l
同理得:
k 1
ak 1 lim | z z0 | 1, k a k
则(3.2.2)收敛,而(3.2.1)绝对收敛。
引入记号 R lim ak
k
ak 1
则即:若
ak ,则(3.2.1) | z z0 | lim R k a 绝对收敛。 k 1
三、例题 例 求 1 t t 2 t k 的收敛圆。 t 为复数
一, 复数及复变函数的运算
二,计算留数的公式:
一、一阶极点留数的计算:设 z0 是 f (z) 的一阶 极点, f ( z ) a1 a a ( z z ) 因此 .... 0 1 0 z z0
特殊情形:
Res f ( z0 ) a 1 lim( z z0 ) f ( z ) 非零的有限值
R2 | z z0 | R1称为级数的收敛环。若
R2 R1,
级数发散。
二、洛朗展开定理
R1 设 f(z) 在环形区域 R2 | z z0 | 的内部单值解析, 则对环域上任一点 z, f (z)可展为幂级数
1 f ( ) 其中 k ak d f ( z ) ak ( z z0 ) k 1 C ( z ) 2 i 0 k

1 (1 )(1 )

另外 1 1 2 1 Re s f lim 2 z z ( z 2 z )' 1 1 lim 2 z z 2 z 2 1 1 2 ( 2)1 1 1 lim n lim n1 z1 ( z 1)' z 1 n z n
1 例2:求 f ( z ) 在其奇点 sin z
z0 n的留数。
解: 一价极点 z=n
z n lim ( z n ) f ( z ) lim z n z n sin z ( z n )' 1 n lim lim ( 1) z n (sin z )' z n cos z
z0 1 处的留数。
m?
1 1 f ( z) n n 1 n 2 ( z 1) ( z 1)( z z z 1)
z 1是一价极点 , 1 Re s f (1) lim( z 1) n 1 n 2 z 1 ( z 1 )( z z z 1 ) 1 1 lim n 1 n 2 z 1 z z z 1 n
2 2
R:收敛半径 CR: 收敛圆
| z 0 || z | Rt 1, | z 0 | Rt Rz 1
1 1 z z z 2 1 z
2 4 6
(| z | 1)
五,解析函数的洛朗(Laurent)展开
一、双边幂级数
a2 ( z z0 )2 a1( z z0 )1 a0 a1( z z0 ) a2 ( z z0 )2
1 z z z f ( z) 1! 3! 5! 7!
2
4
6
(| z | )
1 例 、在 1 | z | 的环域上将 f ( z ) 2 z 1
展开 解:
1 1 1 1 1 f ( z) 2 2 2 2 z 1 z 1 1 z k 0 z 2 z 1 1 1 2 4 6 z z z
类型三:
I1 F ( x ) cosm x dx
0

I 2 G( x ) sin m x dx
0

其中: (1)积分区间 [0, ] ; (2) 偶函数 F(z) 和奇函数 G(z)在实轴上无奇点, 在上半平面除有限个奇点(b1, b2…bn) 外解析; (3) 当 z 在上半平面和实轴上 时,一致地 F(z), G(z) 0;
1 l n bn f ( ) sin d l l l
l 1 k Fourier 系数 a f ( ) cos d k k l l l 1 l k d bk f ( ) sin l l l 2 (k 0) 1 ( k 1)

(0 1)
2
1 1 解: z 2 z 0 z
2
| z |
| z |
1 1 2




1 1 2


1

1

1
1 1 2
1 1 2 1 (1 )
1 (1 )(1 )

路径C 是位于环域内按逆时针方向绕内圆一周的 任一闭合曲线。
例 、在 z0 0 的邻域将 (sin z ) / z展开
z z z z sin z 1! 3! 5! 7!
3
5
7
(| z | )
sin z 1 z 2 z 4 z 6 (0 | z | ) z 1! 3! 5! 7! sin z (z 0) z 重新定义 f ( z) sin z lim 1 (z 0) z 0 z
正幂部分有收敛半径 R1 , 引入新变量 1 , z z0 负幂部分成为
a1 a2 a3
2 3
1 1 有收敛半径, , 其在 | | 内部收敛, R2 R2
R2 R1,级数 即在 | z z0 | R的外部收敛。若 2
在 R2 | z z0 | R1 内绝对且一致收敛。
imz imz ma
e ma I i e 2ai 2a
ma
24
例题:求积分
imz
I

0
x
imz
x sin mx
2
a
2 2

dx,
ze ze 解: 2 , 2 2 2 2 [ z (ia ) ] z ia z ia z ia是被积分函数的二阶奇 点。
z=0 并非 f (z) 奇点

k
六, Fourier 级数展开 k
k f ( x ) a0 (ak cos x bk sin x) l l k 1 (5.1.3) 其中 Fourier 展开系数 为:
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