介绍Wallis公式及其应用教学教材

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wallis公式与stirling公式的推广

wallis公式与stirling公式的推广Wallis公式与Stirling公式是多项式逼近无穷级数发展过程中的重要结果。

它们推广到非整数阶，就有了称为B-L类（Wallis-Stirling）的推广公式。

它们主要用于计算πnil、γ 和ζ函数。

B-L类公式又称为Wallis-Stirling公式，它是Wallis 公式和Stirling公式的推广，可用来计算非整数阶的函数。

具体来说，它可以用来求解某些类型的无穷级数的逼近表达式，也就是Wallis公式和Stirling公式的推广。

B-L类公式的形式如下：
z(n)=(1/n)(1+1/2+1/3+...+1/(n-1))(1+1/2(n-1)+1/3(n-
1)2+...+1/n(n-1)n-1+1/n(n-1)n)。

其中，n是一个正整数，n≥2，z(n)就是我们想要求解的函数，也就是B-L类公式求解的函数。

B-L类的推广公式的准确率要优于Wallis公式和Stirling公式，它也可以拓展到非整数阶，可以做到精确求解类型的函数，被广泛应用于数学计算中。

介绍Wallis公式及其应用知识分享

介绍W a l l i s公式及其应用/?ref=toolbar_logoWallis公式及其应用本文讲述Wallis公式，以及它的推导过程。

然后讲述Wallis公式的两个重要应用，即推导Stirling公式和求解Euler-Poisson积分。

Contens1. 什么是Wallis公式2. Wallis公式的推导过程3. 利用Wallis公式推导Stirling公式4. 利用Wallis公式求解Euler-Poisson积分1. 什么是Wallis公式Wallis公式是关于圆周率的无穷乘积的公式，公式内容如下其中，开方后还可以写成2. Wallis公式的推导过程Wallis公式的推导采用对在区间内的积分完成，令用部分积分法得到如下推导过程进一步得到所以继续得到所以最终得到由的单调性可知即得到由两边夹挤准则得到这样就推导出了Wallis公式。

3. 利用Wallis公式推导Stirling公式斯特林公式如下接下来利用Wallis公式来推导斯特林公式。

借助函数的图像面积，通常有三种求法，分别是积分法，内接梯形分割法，外切梯形分割法。

实际上最准确的是第一种，后面两种都有一定误差。

对于积分法求面积有对于内接梯形分割法有很容易知道，令，很容易证明为有界递增序列，则接下来令，则有极限，设则根据Wallis公式得到进一步化简得到所以最终得到带入原式得到斯特林公式4. 利用Wallis公式求解Euler-Poisson积分在上面，我通过Wallis公式完美地推导了斯特林公式，接下来继续看Wallis公式的另一个应用，即求解Euler-Poisson积分。

Euler-Poisson积分是无限区间上的非正常积分它在概率论等数学分支以及其它自然科学中都有重要应用，由于它的被积函数的原函数不能用初等函数表示，因此不能用牛顿-莱布尼兹公式求它的值。

现在我就用上面学到的Wallis公式来求解。

借助函数在时取得最大值1，因此对于任何，都有，从而得到和，所以对任意自然数都有由于那么，我们又知道即得到不等式为同时取平方后得到由Wallis公式可以推出，在的情况下，两边都是以为极限，由两边夹挤准则得到/ACdreamers/article/details/41451591/ACdreamers/article/details/41451591http://bl /ACdreamers/article/details/41451591/ACdreamers/article/details/41451591http://blog.csdn. net/ACdreamers/article/details/41451591/ACdreamers/article/details/41451591。

kruskal wallis 检验公式

kruskal wallis 检验公式Kruskal-Wallis检验公式是一种非参数统计方法，用于比较三个或多个独立样本的中位数是否存在差异。

它是对方差分析的一种推广，适用于数据不满足正态分布的情况。

本文将详细介绍Kruskal-Wallis检验公式的原理和应用。

Kruskal-Wallis检验公式的原理基于秩次转换，即将每个样本的观测值按照大小顺序排列，并用相应的秩次替代原始值。

这样，我们可以将原始数据转化为秩次数据，从而避免了对数据分布的假设。

接下来，我们将根据秩次数据计算出一个统计量H，该统计量反映了不同样本之间的差异程度。

Kruskal-Wallis检验公式的计算过程如下：1. 将每个样本的观测值按照大小顺序排列，并为每个值分配一个秩次。

如果有多个相同的值，可以为它们分配相同的秩次，计算方法为将相同值的秩次相加后除以相同值的个数。

2. 计算每个样本的秩次和，记为Ri。

3. 计算每个样本的秩次平方和，记为Ri^2。

4. 计算样本的秩次平方和之和，记为T。

5. 计算统计量H的值，公式为H = 12 * T / (N * (N + 1)) - 3 * (N + 1)，其中N为总样本量。

6. 根据样本量和显著性水平选择相应的临界值，比较统计量H的值与临界值的大小关系。

7. 如果统计量H的值大于临界值，则拒绝原假设，即认为样本之间存在差异；反之，接受原假设，即认为样本之间不存在差异。

Kruskal-Wallis检验公式的应用场景广泛。

例如，在医学研究中，可以使用Kruskal-Wallis检验来比较不同治疗组的疗效差异；在市场调研中，可以使用Kruskal-Wallis检验来比较不同品牌产品的受欢迎程度；在教育研究中，可以使用Kruskal-Wallis检验来比较不同教学方法的效果差异。

需要注意的是，Kruskal-Wallis检验公式对样本间的方差齐性假设比较敏感。

如果样本方差不齐，可能会导致检验结果的偏误。

kruskal wallis 检验公式

kruskal wallis 检验公式Kruskal-Wallis检验公式Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于比较三个或更多个独立样本组之间是否存在显著差异。

它的原理是通过对样本数据的秩次进行排序来比较各组之间的差异。

Kruskal-Wallis检验的公式如下：H = (12 / (N(N+1))) * Σ(Ri^2 / ni) - 3(N+1)其中，H是Kruskal-Wallis统计量，N是总样本数，Ri是第i个样本组的秩次和，ni是第i个样本组的样本量。

在应用Kruskal-Wallis检验时，需要进行以下几个步骤：1. 收集数据：首先，需要收集各组的数据。

这些数据可以是连续型的，也可以是分类型的。

2. 对数据进行排序：对每个样本组的数据进行排序，并为每个数据分配一个秩次。

3. 计算秩次和：计算每个样本组的秩次和，即Ri。

4. 计算H值：根据上述公式计算统计量H的值。

5. 比较H值和临界值：根据置信水平和自由度，查找Kruskal-Wallis检验的临界值。

将计算得到的H值与临界值比较，判断是否存在显著差异。

6. 进行后续分析：如果存在显著差异，可以进行进一步的事后分析，如多重比较或非参数多重比较方法。

Kruskal-Wallis检验的优点是不对数据分布做出假设，并且对异常值不敏感。

它适用于非正态分布、有序分类或有偏态分布的数据。

然而，它也有一些限制，比如样本量较小时可能缺乏统计力，同时只能检验三个或更多个独立样本组之间的差异。

Kruskal-Wallis检验是一种有效的非参数检验方法，可以用于比较多个样本组之间是否存在显著差异。

通过计算统计量H，我们可以得出结论并进行后续分析，以揭示不同组之间的差异。

walllis公式

walllis公式
韦氏将力学系统的稳定性问题归结为热力学的能量定律，即任何热力学系统都会竭尽所能，最终处于能量最低的状态，或称热力学平衡状态。

他建立了韦氏尔力学（Walllis Mechanics），用于分析力学系统处于稳定状态时穿过完整的惯性及张力系统所带来的效应。

Walllis公式是韦氏力学最重要的定律，它用于描述力学系统所存在的活动力。

Walllis公式可以表达为：
F=m*a + T
F：运动的力矩大小，
m：物体的质量，
a：物体的加速度，
T：物体所施加的张力，也即与穿过的其惯性及张力系统所互相抵消的力矩大小。

韦氏力学有一个重要的定理，即动能与受力作用之间的关系。

在这个定理中，Walllis公式可以用来描述动能及受力之间的关系，即质量m、惯性i、加速度a及各种抵抗力T之间的关系。

这个定理表明了一个简单的这种关系：无论是由力矩大小（F）决定的加速度a还是由惯性i决定的加速度a，动能都与受力有关，无论是单位时间内实现的能量大小或是物体获得的推力，这一定律都很有帮助于对物体的运动过程进行可靠的模拟。

另外，Walllis公式可以用来衡量张力大小及其带来的阻力大小，也可以简单得显示出物体运动所存在的能量变化，从而可以更好地模拟物体在某一测试区域内所存在的惯性及张力量及其抵消现象。

通过Walllis公式，我们可以更加直观地分析一个力学系统处于稳定状态的原因，因为他可以清楚的显示出物体在各种惯性及张力系统当中所存在的受力作用，从而为我们更深入地理解该系统所带来的效应提供了很好的视角。

Wallis公式的几个应用

（２ｎ）！！
Ｖ掰ｒ
Ｈ；１
Ｈ—ｌ行２
的敛散性．因此，当０＜ｐ≤２时，∑６。发散；当Ｐ＞２时，∑ｂ。收敛．
此外，由于去＝＼２２以ｎ＋＋１２、Ｊ’＞１，所以｛＿）为递减数列，再由璺良＝一ｌｉｍ。口：一。，应用Ｌｅｉｂｎｉｚ
判别法知，∑（一１）－－ｑｂ．收敛．
求幂级数薹［锗Ｐ印收敛半径与收敛域，其中ｐ＞。．综上所述，我们有结论：当０＜Ｐ≤２时，级数（１１）条件收敛；当ｐ＞２时，级数（１１）绝对收敛．
15.张国铭关于Wallis不等式的上界和下界[期刊论文]-高等数学研究 2007(5)
相似文献(3条)
1.期刊论文赵德钧关于含有Wallis公式的双边不等式 -数学的实践与认识2004,34(7)
得到了含有Wallis公式的一个简洁且更为精细的双边不等式.
2.期刊论文应玮婷.YING Wei-ting 含Wallis公式的双边不等式的一个新证明 -台州学院学报2008,30(3)
ｏｆ∑７１＝缸Ｊ］．Ｔｈｅ［８］ＢｏｏＲｉｍＣｈｏｅ．ＡｎＥｌｅｍｅｎｔａｒｙＰｒｏｏｆ
ＡｍｅｒｉｃａｎＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｎｔｈｌｙ，１９８７，
’
·－１
’‘
９４（７）：６６２—６６３．
［９］陈纪修，於崇华，金路．数学分析（下册）［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２０００。９４—９５．［１０］华东师范大学数学系．数学分析（上册，第三版）［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２００１，２２６—２２７．［１１］Ｒ．柯朗，Ｆ．约翰著，张鸿林。周民强译．微积分和数学分析引论（第一卷，第一册）［Ｍ］．北京：科学出版社，
！！翌！！
（２九）！
（行一是）！（刀＋ｋ）！
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客（扎竺惫）＝押１一湍）

kruskal-wallis检验公式

kruskal-wallis检验公式Kruskal-Wallis检验公式在统计学中，Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个或更多独立样本的非参数检验方法。

它可以判断多个样本是否来自同一总体分布。

Kruskal-Wallis检验公式的原理和应用将在本文中详细阐述。

我们要了解非参数检验的概念。

相对于参数检验，非参数检验不需要对总体的分布形态做出任何假设。

这使得非参数检验在样本数据缺乏正态分布或方差齐性的情况下仍然有效。

Kruskal-Wallis检验就是一种常用的非参数方法。

Kruskal-Wallis检验的原假设是：多个样本的中位数相等。

而备择假设则是：多个样本的中位数不全相等。

Kruskal-Wallis检验的计算步骤如下：1. 将所有样本的数据合并成一个大的数据集，并为每个数据点标记所属组别。

2. 对合并后的数据进行排序，计算每个数据点的秩次。

3. 计算每个组别的秩次和，得到各组的秩次和值。

4. 根据公式计算检验统计量H：H = (12 / (N(N+1))) * (∑(R_i^2 / n_i) - 3(N+1))其中，N为样本总数，R_i为第i组的秩次和，n_i为第i组的样本数。

5. 根据样本总数N和自由度k-1（k为组别数）查找Kruskal-Wallis检验的临界值。

6. 比较计算得到的检验统计量H和临界值，进行假设检验。

- 如果H小于临界值，则接受原假设，即多个样本的中位数相等。

- 如果H大于等于临界值，则拒绝原假设，即多个样本的中位数不全相等。

Kruskal-Wallis检验的应用广泛，特别适用于以下场景：1. 当样本数据不满足正态分布假设时，可以使用Kruskal-Wallis 检验替代方差分析（ANOVA）。

2. 当样本数据存在极端值或异常值时，Kruskal-Wallis检验更具鲁棒性。

3. 当样本数据的方差不满足齐性假设时，Kruskal-Wallis检验也是一种可靠的选择。

应用含参量定积分证明wallis公式

应用含参量定积分证明wallis公式
Wallis公式是一种非常重要的数学形式，被用于求解积分的精确值。

它是由英国
数学家威利斯（John Wallis）于17世纪制定的，并受益于他的诸多数学研究成果。

它曾经在多门学科的解法中发挥了广泛的作用，它的推导是特别复杂的。

一般而言，可以表达为，当函数 f(x) 在区间[a, b]上具有可积性，则：
∫a^bf(x)dx=2(b-a) ∂([∫akf(x)dx]/∂k)
k=1/2
在中文来说，Wallis公式是指当定积分的上下限为[a,b]时，积分可以被表达
为两积分的和，这两个积分分别为[a,k]和[k,b]，而k是一个权重系数，它是由[a,b]确定的。

威利斯发现，如果将[a,b]上的积分拆分成两个子集，每个子集中的积分之和
的乘积就是所求的积分的值。

也就是说，将积分分解为二倍积分，即[a,k]和[k,b]和，并用系数k去将二倍积分合并在一起，就可以得出定积分的解。

以上就是Wallis公式的推导原理。

Wallis公式在数学解法和科学研究中起着重要作用，它可以在条件一定的情
况下帮助我们准确的求解定积分的值，进而节约我们的计算量。

因此，Wallis公
式不但是一个数学结构而且也可以被视为一种数学计算工具，具有无穷的价值。

沃利斯公式求法

沃利斯公式求法摘要：1.沃利斯公式的概念2.沃利斯公式的求法3.沃利斯公式的应用正文：1.沃利斯公式的概念沃利斯公式，又称为沃尔利斯公式，是由英国数学家约翰·沃利斯（John Wallis）提出的一个数学公式，用于计算乘法表中元素的和。

公式如下：(1 + 2 + 3 +...+ n) = n * (n + 1) / 22.沃利斯公式的求法沃利斯公式的推导过程相对简单。

首先，我们考虑一个简单的例子，比如从1 加到5：1 +2 +3 +4 +5 = 15观察这个例子，我们可以发现一个规律：每个数字都出现了一次，而且相邻两个数字的和等于另一个数字。

例如：1 +2 = 31 + 3 = 42 +3 = 5我们可以将这些规律推广到更大的范围。

从1 加到n，共有n 个数字，每个数字都会出现一次。

我们可以将这些数字两两配对，每对数字的和等于另一个数字。

例如：1 +2 = 31 + 3 = 42 +3 = 5...- 1 + n = 2 * n - 1根据上述规律，我们可以得到从1 加到n 的和为：1 +2 +3 +...+ n = (1 + 2) + (1 + 3) + (2 + 3) +...+ (n - 1 + n)= n * (n + 1) / 23.沃利斯公式的应用沃利斯公式在实际应用中有很多场景，例如在计算机程序设计中，可以用沃利斯公式计算一个范围内元素的和，这样可以提高计算效率。

此外，沃利斯公式还可以推广到其他数学领域，如求和公式、级数等。

wallis

<4> Robert 算子
G[f(i,j)] = [[f(i,j) - f(i+1,j+1)]^2 + [f(i+1,j) - f(i,j+1)]^2]^1/2 或者
G[f(i,j)] = max[|f(i,j)-f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)-f(i,j+1)|]
<5> sobel 算子
红外热成像具有一定的穿透烟、雾、霾、雪以及识別伪装的能力；不受强光、闪光的干扰，可以实现远距离全天候观察，因而在军事、公安、消防、工业、交道、医疗等方面起到了重要作用。由于正常人体是一个代谢基本平衡的热辐射体，若某一区域的新陈代谢出现代谢异常活跃或减低，则提示该部位组织细胞发生了异常，即出现了病理性改变。人体各个部位的热分布状态可能反映出不同器官在功能性乃至器质性的病理改变，因而红外成像技术可用于医学诊断。例如，上呼吸道感染的疾病在眼、鼻、口、咽喉等器官出现感染症状时，其
5) 高通滤波和高频提升滤波
5. 自适应叠代滤波增强
6. 同态滤波适用于光照不均而使得暗处细节难以分辨的图像。其处理流程为：
f( x, y)-->ln[. ]-->FF T-->H(u,v)--> IFF T-->exp[ .]-->g( x, y) 其中 H(u,v)应为一高频提升滤波器
1. 对于阶跃性的灰度变化细节，可根据一阶微分的极大值识别，二阶微分的过零点识别；
【关键词】红外图像;脸特征定位;特征提取;Harris 算子;K means聚类
Harris Operator and K means Clustering based Facial Features Localization on Infrared Images

定积分wallis公式

定积分wallis公式
Wallis公式是一种用于计算定积分的数学公式，它是由英国数学家约翰·沃利斯（John Wallis）于1655年提出的。

Wallis公式用于计算形如下面形式的定积分：
∫(0 to π/2) sin^n(x) cos^n(x) dx
其中，n是一个正整数。

Wallis公式的表达式如下：
I(n) = π/2 * [(2^(-n)) * (nC0)^2 + (2^(-n+2)) * (nC1)^2 + (2^(-n+4)) * (nC2)^2 + ... + (2^n) * (nCn)^2]
其中，I(n)表示计算的结果，nCk表示组合数（即n个元素中取k个元素的组合数），^表示乘方运算。

Wallis公式的应用非常广泛，特别是在概率论、统计学和数值计算等领域中。

它可以用于计算各种概率分布的期望值、方差和其他统计量。

需要注意的是，Wallis公式只适用于特定形式的定积分，而且在计算时需要使用组合数等数学工具。

对于其他形式的定积分，可能需要采用其他的计算方法和公式。

1/ 1。

沃利斯公式求法

沃利斯公式求法沃利斯公式，又称沃利斯位移公式，是物理学中关于振动系统的一个重要的公式。

它用于计算振动系统的位移、速度和加速度等物理量，具有广泛的应用价值。

I.简介A.沃利斯公式的背景：沃利斯公式起源于17世纪，由英国数学家沃利斯（John Wallis）首次提出。

它是在研究振动系统的基础上得出的，旨在简化振动问题的求解。

B.沃利斯公式的意义：沃利斯公式为振动系统的分析提供了一种简洁、有效的方法，使得振动问题的求解变得更加容易。

同时，它也为后续研究奠定了基础，如振动系统的稳定性分析等。

II.沃利斯公式的推导A.公式组成部分的解释：沃利斯公式表示为S = a * sqrt(1 - (b * t)^2)，其中S表示位移，a表示振幅，b表示振动频率，t表示时间。

B.公式推导过程：根据振动系统的运动方程，可以得到位移、速度和加速度之间的关系。

通过一系列的数学变换和代入，最终得到沃利斯公式。

III.沃利斯公式的应用A.实际问题中的应用：沃利斯公式可以应用于各种振动系统的分析，如弹簧振动、阻尼振动等。

通过公式，可以方便地计算出振动系统的位移、速度和加速度等物理量。

B.例子解析：例如，在弹簧振动的求解中，已知弹簧的劲度系数k和初始位移S0，可以利用沃利斯公式计算出振动系统的位移、速度和加速度。

IV.沃利斯公式的拓展A.与其他公式的关系：沃利斯公式与正弦函数和余弦函数有一定的关系，可以通过正弦函数和余弦函数的性质对沃利斯公式进行进一步的推导和拓展。

B.沃利斯公式的变体：根据实际问题的需要，可以对沃利斯公式进行变形，以便更好地应用于不同类型的振动系统。

V.沃利斯公式的练习A.练习题解析：为加深对沃利斯公式的理解，可以参考一些典型的练习题。

通过解析练习题，可以巩固沃利斯公式的应用技巧。

B.练习题答案：针对练习题，给出详细的答案和解题过程，以供参考。

VI.总结A.沃利斯公式的价值：沃利斯公式作为一种求解振动系统问题的方法，具有简洁、易懂、实用的特点，为物理学和工程学等领域的研究提供了便利。

华里士公式

I（1）=\int_0^\pi\sin xdx=-\cos x | 0^\pi=（-\cos\pi）-（-\cos 0）=-（-1）-（-1）=2\\
..........\\
I（2n）=\int_0^\pi\sin^{2n}xdx=\frac{2n-1}{2n}I（2n-2）=\frac{2n-1}{2n}\cdot\frac{2n-3}{2n-2}I（2n-4）\\
华里士公式
沃利斯公式编辑讨论7上传视频
同义词Wallis formula通常指Wallis公式
Wallis公式是关于π的无穷积，但在Wallis公式中，只有乘法和除法，甚至没有平方根。它的形式很简单。虽然Wallis公式对π的近似计算没有直接影响，但它在导出Stirling公式中起着重要作用。
中文沃利斯公式，外文沃利斯公式，1655年沃利斯提出的点火公式别名
=0-（n-1）\int_0^\pi-\cos^2x\sin^{n-2}x dx，n>1\\
=（n-1）\int_0^\pi（1-\sin^2 x）\sin^{n-2}x dx\\
=（n-1）\int_0^\pi\sin^{n-2}x dx-（n-1）\int\0^\pi\sin^{n}x dx\\
=（n-1）I（n-2）-（n-1）I（n）\\
=\frac{n-1}{n}I（n-2）\\
\右箭头\frac{I（n）}{I（n-2）}
=\frac{n-1}{n}\\
\右箭头\frac{I（2n-1）}{I（2n+1）}
=\frac{2n+1}{2n}
I（0）=\int_0^\pi dx=x | 0^\pi=\pi\\
I（2n+1）=\int_0^pi/sin^{2n+1}xdx=-frac{2n}{2n+1}I（2n-1）=\frac{2n}{2n+1}cdot{2n-2}{2n-1}I（2n-3）\\“数据宽度=800”数据高度=600“数据所有者=ape killer”数据模式=公式img“>

华里士公式

华里士公式(Wallis公式)
Wallis（华里士）公式是关于圆周率的无穷乘积的公式，但Wallis公式中只有乘除运算，连开方都不需要，形式上十分简单。

虽然Wallis公式对π的近似计算没有直接影响，但是在导出Stirling公式中起到了重要作用。

公式内容
Wallis公式是关于圆周率的无穷乘积的公式，公式内容如下：
其中
，
开方后还可以写成：
公式证明
对这一公式的证明采用对
在
的积分完成：
令
用分部积分法
令
由
的单调性推知
即为
变形后得到
由求极限的夹逼准则，得到
即为Wallis公式。

公式的变形
Wallis公式还有一些变形：
①
②
从①式可以看出Wallis公式的实质就是刻画了双阶乘(2n)!!与(2n-1)!!之比的渐近性态。

常用点火公式数值与推导关系；。