高斯函数
高斯函数
例4：求证：当且仅当存在某个正整数k , 使得n 2k 1 时, 2n1 能整除n !(加拿大数学奥林匹克试题).
分析：由知识要点y [ x]的性质部分定理2及性质4, 不难证明。
解：由定理2, n !中含有质因数2的个数是 n n n p [ ] [ 2 ] ... [ k 1 ],(其中k 满足2k 1 n 2k ) 2 2 2 又由[ x1 x2 ] [ x1 ] [ x2 ], 得 1 1 1 n p [n( 2 +...+ k 1 )] [n k 1 ] n 1 2 2 2 2
(2)当0 lg x 1时, 有[lg x] 0, 代入原方程得 lg x 2, 均不符合题意。
1 但 lg x 1不符合题意, lg x 1, x1 ; 10
(3)当1 lg x 2时, 与[lg x] 1, 代入原方程得 lg x 3, 但 lg x 3不符合题意, lg x 3, x2 10 3 . (4)当 lg x 2时,得x2 100, 原方程共有3个实根。
例5设n0为一个正整数,问方程x1, n0 ] 上有多少个解？
分析采用典型区间法及换元法，可作出解答。
解：易知x n0为方程的一个解，再考虑区间[1, n0 )内的解， 设x为原方程的一个解， 令[ x ] m ,{ x } p, 则x m p, 且0 p 1 即：x 2 m 2 2mp p 2 , 且0 p 1 代入原方程, 有m 2 2mp p 2 [m 2 2mp p 2 ] p 2 , 即2mp [2mp p 2 ]. 这是与原方程等价的方程，这表明，只要 2mp为整数， 则 m p就是一个解。
高斯函数
高斯函数定义：y ＝[x]叫高斯函数，记号[x]表示不超过x 的最大整数，也叫取整函数．如 [－0.128]＝－1，[19.98]＝19等等．含有记号[x]的数学问题，一方面因为它是整数，所以经常与数论问题联系在一起，另一方面因为[x]满足不等式x －1＜[x]≤x ＜[x]＋1，因而借助于不等式又容易使问题得到解决。
性质一：1]x [x (1)[x ]+<≤ x ]x [1-(2)x <<1}x {(2)0<≤ 等号当且仅当x 为整数时成立。
性质二：]x [n ]x n )[1(+=+，n 为整数。
{y }{x}y}(3){x [y][x]y](2)[x +≤++≥+ ]y []x []y x [,0y ,0x )4(⋅≥⋅≥≥则若1、解方程：（1）27]x [2x =- （2）212x ]13x [-=+2、试求])37[(6+的值。
3、已知k 是正整数，且k 11200010021001 ⋅是整数，则k 的最大值是多少？4、求2008！中末尾0的个数。
5、求满足125]x [}x {25=+的所有实数x 的和。
6、已知2003<x<2004，如果要求]x [}x {⨯是正整数，求满足条件的所有实数x 的和。
7、设2222200814131211S +++++= ，求[S]。
8、设992016131211S ++++= ，试求[S]的值。
9、解方程：3]x [x 3=-10、解方程：[x]99]x [x 99x +=+。
11、证明：对于任意实数x ，有]2x []21x []x [=++12、计算和式]10110023[]101223[]101123[⨯++⨯+⨯ 的值。
13、已知0<a<1，且满足18,]3029[a ]302[a ]301[a =++++++求[10a]的值。
14、设x ，y 为正整数，且（x ，y ）=1，求证：2)1y )(1x (]y 1)x -(y []y 2x []y x [--=+++15、设a 、b 、c 是正实数，求]ba c []a cb []c b a [u +++++=的最小值。
10下4高斯函数
x∈ Z, x∉ Z, x∈ Z, x ∉ Z;
探索： 探索： [ x-y]与[ x]-[ y]之间的关系 与 之间的关系 (1)证：∵[ x] ≤ x ≤ y < [ y] ＋1 , ∴ [ x] ≤ [ y].
严格不等式 !
( 4 ) [x] + [y] ≤ [x+y] ≤[x] + [y] ＋1,其中等号有 且仅有一个成立 ; 0≤{x + y}≤{x}+{y }.
n − 1 1 2 [ x] + x + + x + + L + x + = [ nx ]. n n n 这里 x ∈ R + , n ∈ Z + .
( 3)
证明思路1: 凑整： 证明思路 凑整： 等式左边可以分成两部分： 等式左边可以分成两部分：一是 x 的整数部分相 加．二是由 x 的小数部分加上 i / n ( i =1, 2, …, n－ － 1), 然后取整得到的．再与右边比较。 然后取整得到的．再与右边比较。 证明思路2： 证明思路 ：函数思想 ( 构造函数 f(x) 为等式右侧减
末尾连续地有24位全是数字 位全是数字0． 故100! 末尾连续地有 位全是数字 ．
100!=9332621544394415268169923885626670049071596826438162146859 29638952175999932299156089414639761565182862536979208272237582 ∞ n 51185210916864000000000000000000000000 m m=1 p
第七节 高斯函数[x] 高斯函数[
高斯函数
正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）
若随机变量服从一个位置参数为、尺度参数为的概率分布，记为：
则其概率密度函数为
正态分布的数学期望值或期望值等于位置参数，决定了分布的位置；其方差的开平方或标准差等于尺度参数，决定了分布的幅度。
高斯函数的形式为
的函数。
其中a、b与c为实数常数，且a > 0.
c2 = 2 的高斯函数是傅立叶变换的特征函数。
这就意味着高斯函数的傅立叶变换不
仅仅是另一个高斯函数，而且是进行傅立叶变换的函数的标量倍。
空间域的卷积运算等同于频域的乘积运算
因此将图像函数与高斯函数卷积等同于将图像的频谱与高斯函数的傅里叶变换相乘，注重高斯函数的傅立叶变换仍然是高斯函数，因此这等同于对源图像进行了低通滤波，即平滑效果。
高斯函数有两个特性：
1：一个高斯函数跟另外一个高斯函数的卷积仍然是一个高斯函数，A*B=C C的标准差的平方是A和B的标准差的平方和，也就是说卷积后的高斯函数更宽，模糊的效果更明显（直观上看，连续做高斯模糊运算，图像会越来越模糊。
）
2：高斯函数的傅立叶变换仍然是一个高斯函数，如果原来的高斯函数越宽（标准差越大），变换后的高斯函数就越窄（标准差越小），也就是说一个越宽的高斯函数，低
通（高阻）滤波的效果越明显，处理后的图像的细节就越不清楚（更模糊）。
要对数字图像做高斯模糊，就是用一个符合高斯函数分布的卷积核对数字图像做卷积运算。
要确定的有标准差的大小，卷积核的大小，最后的比例系数的大小。
高斯函数
解：令
15 x 7 5n 7 10n 39 n ，由高斯 ，带入原方程整理得： n n Z ，则 x 5 15 40
函数的定义有 0
10n 39 1 13 n 1 ，解得： n ，则 n 0, n 1 。 40 30 10 7 4 若 n 0 ，则 x ；若 n 1 ，则 x 。 15 5
x 1 x
（ x 不是整数时）
a
x
n n p n ! 2 p p
n m p m n p m1 。 p
73
证明：由于 p 是素数，所有 n! 中所含 p 的方次数等于 n! 的各个因数 1, 2, 数之总和。由性质 10 可知，在 1, 2,
p 1 Cp 25
p 1 2
,其中 p 是质数。因为
k Cp
p p 1 p 2 k!
p k 1
k 2, 4,
, p 1 都能被质数 p 整除，所以原命题成
立。 三、巩固练习 1，计算 的值。 （76304） 503
n 0 502
305n
77
2，求函数 f x
x 12.5 0 x 100 的值域。 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 12.5 x
3，求方程
31 27 23 2x 7 2x 1 , x3 , 的实数解。 x1 , x2 2 2 2 4 3
3 3
所以，原方程的解为： x x
3
4 。 3
高斯函数-
高斯函数高斯函数（Gaussian Function），又称为正态分布函数（Normal Distribution Function），是一种常见的数学函数。
它是以卡尔·弗里德里希·高斯（Carl Friedrich Gauss）的名字命名的，因为他首先研究了这种函数。
高斯函数可以用以下公式表示：$$f(x)=\\frac{1}{\\sigma\\sqrt{2\\pi}}e^{-\\frac{(x-\\mu)^2}{2\\sigma^2}}$$其中，$x$ 为自变量，$\\mu$ 为期望值，$\\sigma$ 为标准差。
高斯函数的曲线呈钟形状，中间最高，两边逐渐趋向于零。
高斯函数在统计学和概率论中有广泛的应用。
根据中心极限定理（Central Limit Theorem），许多随机变量的分布都可以近似为高斯分布。
例如，测量误差、温度、身高和体重等数据都可以用高斯函数来描述它们的分布情况。
在工程、计算机视觉和自然科学领域中，高斯函数也被广泛应用于平滑、滤波、特征提取和图像处理等方面。
高斯函数的一些性质：1.对称性：高斯函数以 $\\mu$ 为中心对称。
2.单峰性：高斯函数是单峰的，即只有一个最高峰值。
3.渐近性：高斯函数的两侧渐近于 $y=0$。
4.面积为 $1$：高斯函数的积分面积是 $1$，因为它代表随机变量在整个取值范围内的概率密度。
5. 方差：方差是 $\\sigma^2$，它决定了高斯函数的宽度。
6.标准差：标准差是 $\\sigma$，它代表了高斯函数的扁度，即曲线在中间多陡峭。
7.期望值：期望值是 $\\mu$，它是高斯函数曲线的对称轴。
在实际应用中，我们可以用高斯函数来拟合一些数据，得到一个高斯分布的特征。
由于高斯函数的定点计算速度比较快，效果也比较好，因此在信号处理、图像处理等领域都有广泛应用。
例如，我们可以用高斯滤波器来消除图像中的噪声，通过调整高斯函数的标准差和滤波器的大小，可以获得不同的平滑效果。
高斯函数公式
高斯函数公式
高斯(Gaussian)函数是指满足下列一元二次方程的函数：
y (x) = ae^(-bx^2)
其中，a，b为常数。
更深入的说，高斯函数是一种随机变量的概率分布，它描述了满足正态性质的随机变量的概率分布，这种性质可以从高斯分布曲线中清楚地看出。
高斯函数具有众多的应用，广泛应用于统计学、物理学、信号处理、机器学习、数字图像处理等各个领域。
在机器学习中，经常用到高斯函数，例如：机器学习算法中的高斯核函数，表示两个输入点之间的相似程度。
在聚类分析和分类分析中，要求输入点的相似程度，以便更好地聚类分析和分类分析。
除此之外，高斯函数还常被用作信号滤波器、模糊处理器等。
此外，高斯函数也能应用于有监督式和无监督式学习，可以帮助人们找出相关的数据和特征，从而更好的理解决策的背后的原因。
总的来说，高斯函数是一种非常有用的数学函数，广泛地应用在各个领域，具有着广泛的应用前景。
无论是分析问题，理解数据，还是从数据中寻找出新的解决方案，高斯函数都是一个极好的工具。
高斯函数——精选推荐
⾼斯函数⾼斯函数⼀、定义对于任意R x ∈，[]x 是不超过x 的最⼤整数，称[]x 为x 的整数部分。
y=[]x 称为定义在实数集上的函数，即取整函数，⼜称为⾼斯函数。
由定义知，[]x x ≤，故[]0≥-x x ，称[]x x -为x 的⼩数部分，记作{}x 。
y={}x 称为x 的⼩数部分函数。
如[]23.2=，[]33.2-=-，[]025.0=；{}3.03,2=，{}7.03.2=-，{}25.025.0=，{}75.025.0=-。
⼆、性质1、[]x y =的定义域为R ，值域为Z ；{}x y =的定义域为R ，值域为[)1,0。
2、[][]11+<≤<-x x x x3、y=[x]是不减函数，即若21x x ≤，则[][]21x x ≤4、[x+n]=n+[x],{x+n}={x},其中x ∈R,n ∈N. 证明：因为n+x=n+[x]+{x}及0≤{x}<1, 所以n+[x]≤n+x5、[x+y]≥[x]+[y],其中x,y ∈R ，且{x}+{y}≥{x+y} 证明：x+y=[x]+[y]+{x}+{y},0≤{x}<1,0≤{y}<1 x+y=[x+y]+ {x+y}即[x]+[y]+{x}+{y}=[x+y]+ {x+y} 因为{x}+{y}≥{x+y}所以[x+y]≥[x]+[y]说明：{x}+{y}≥{x+y}是显然成⽴的。
0≤{x}+{y}＜2 若{x}，{y}都⼩于1/2⼀般地，[]∑∑==≥ni i n i i x x 11 ，R x i ∈，[][]x n nx ≥特别地，??≥?b a n b na ，N n ∈ 6、[][][]y x xy ?≥，其中+∈R y x ,，⼀般地有[]+==∈≥∏∏R x x x i ni i n i i ,11特别地[][]x x nn ≤，+∈R x7、[]??=n x n x ，其中N n R x ∈∈, [][]x n nx =，??=???mn x n m x 证明：（1）因为[][]11+<≤<-x x x x 所以[][])1(+<≤x n nx x n ，由性质5，[][][])1(+<≤x n nx x n 所以[][][]1+<≤x nnx x因此[][]x n nx =??。
高斯函数
三、高斯函数［x ］定义：设R x ∈，[x ]表示不超过x 的最大整数，则][x y =成为高斯函数由定义可知：x x ≤][，故0][≥-x x ，称[x ]为x 的整数部分，称][x x -为x 的小数部分，记做｛x ｝；例如：［3.2］＝3，｛3.2｝＝0.2；[-2.3]=-3,{-2.3}=0.7性质：（1）;1}{0},{][<≤+=x x x x（2）1][][1+<≤<-x x x x（3）若21x x ≤，则][][21x x ≤（4）][][x n x n +=+，n 是整数（5）};{}{}{],[][][y x y x y x y x +≥++≤+（6）若0,0≥≥y x ，则]][[][y x xy ≥（7）不是整数是整数，x x x x ,1][x ][{][---=-解决有关高斯函数的问题需要用到多种数学思想方法，其中较为常见的有分类讨论（例如对区间进行划分）、命题转换、数形结合、凑整、估值等等。
例1，若实数r 使得192091546100100100r r r ⎡⎤⎡⎤⎡⎤++++++=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦，求[]100r 。
解：等式左边共73项，且因192091,,,100100100都小于1，则每一项为[]r 或[]1r +，注意到 737546738⨯<<⨯，故必有[]7r =。
进一步有：73735546⨯+=，所以原式左边从第1项至第38 项其值为7，自第39项以后各项值为8。
即：56577;8.0.568,0.5787.437.44100100r r r r r ⎡⎤⎡⎤+=+=∴+<+≥∴≤<⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦例2：证明方程[x]+[2x]+[4x]+[8x]+[16x]+[32x]=12345例3：解方程3][3=-x x例4：解方程[]333x x -=。
例5：求方程07][82=+-x x 的所有解例6，解方程5615785x x +-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦。
高斯函数具有五个重要的性质
高斯函数具有五个重要的性质高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用.这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用.高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是：(1)二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的.一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑.旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向. (2)高斯函数是单值函数.这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的. 这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失真. (3)高斯函数的付立叶变换频谱是单瓣的.正如下面所示，这一性质是高斯函数付立叶变换等于高斯函数本身这一事实的直接推论.图像常被不希望的高频信号所污染(噪声和细纹理).而所希望的图像特征(如边缘)，既含有低频分量，又含有高频分量.高斯函数付立叶变换的单瓣意味着平滑图像不会被不需要的高频信号所污染，同时保留了大部分所需信号. (4)高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ 表征的，而且σ 和平滑程度的关系是非常简单的.σ 越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好. 通过调节平滑程度参数σ ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷. (5)由于高斯函数的可分离性，大高斯滤波器可以得以有效地实现.二维高斯函数卷积可以分两步来进行，首先将图像与一维高斯函数进行卷积，然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积.因此，二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长.2 函数的表达式和图形在这里编辑公式很麻烦，所以这里就略去了。
高斯函数.ppt
1 2n n 0,1,2....
其实上述要求就是对谐振子能量有一定的限制，即
E En (n 1/ 2) n 0,1,2...
利用正交性公式：
Hm ( )Hn ( )e 2 d 2n n！mn
可以证明，一维谐振子能量本征函数（实）为：
n (x) Ane2x2 /2Hn (x)
An / 2n n！1/2
f
(
z)
1 2(
z)
(1
2iz
k0 2
)
（12）
因此，（2）中的高斯函数为：
e f (z)(x2 y2 )
exp[
x2 y2
2 (z)
(1
2iz
k02
)]
（13）
函数g（z）的表达式（9）可写为：
g(z)
u0
(
2z
k0
2
)
2
ei
u0
0
ei
（14）
2z
arctan( k02
)
（15）
将（13）（14）代入（2）（4）式得光束场强函数：
u(x,
y,
z)
u0
0
e e
x
2y 2
2
i
k
z
k(x2 y2
2z[1 (02k
) )2
]
2z
（16） （17）
式中因子ei 是相因子，其余的因子表示各点的波幅。
因子
e
x
2y 2
2
是限制波束宽度的因子。波束宽度由函数w（z）代表。 由（12）式，在z=0点，波束具有最小宽度，该处称为光 束腰部。离腰部越远处波束的宽度越大。
1.方垒型波列
高斯型函数
高斯型函数
高斯型函数是指形如$f(x)=ae^{-frac{(x-b)^2}{2c^2}}$的函数，其中$a,b,c$是常数，并且$c>0$。
这样的函数在数学、物理、工程、计算机科学等领域中都有广泛的应用。
高斯型函数最早由德国数学家高斯(Gauss)在研究误差理论时引入，并且被广泛应用于多个领域。
其中，高斯型函数在概率论和统计学中有着重要的应用，它被用来描述正态分布和正态随机变量的概率密度函数。
此外，高斯型函数还被应用于信号处理中的滤波器设计、图像处理中的平滑和边缘检测等方面。
在计算机科学中，高斯型函数也被广泛应用于机器学习中的分类器和聚类器设计。
高斯型函数具有很多优良的性质，如对称性、单峰性、平滑度和可微性等。
另外，高斯型函数的峰值和标准差可以由$a,b,c$计算得出，这些参数可以反映数据的中心位置、分布范围和峰度等特征。
因此，高斯型函数在数据分析和处理中具有重要的作用。
总之，高斯型函数是一个重要的数学工具，在多个领域中都有着广泛的应用和深远的影响。
- 1 -。
高斯 数据 year函数
高斯数据 year函数高斯函数（Gaussian function），也被称为正态分布函数（normal distribution function），是一种常见的数学函数，常用于描述自然界中的各种现象，特别是在统计学和概率论中的应用非常广泛。
高斯函数的图像呈钟形曲线，中心对称，具有一个峰值，峰值处的值最大。
高斯函数的一般形式为：f(x) = A * exp(-(x - μ)² / (2σ²))其中，A是峰值的幅度，μ是均值（控制峰值的位置），σ是标准差（控制曲线的宽度）。
高斯函数的应用非常广泛。
在自然界中，许多现象都可以用高斯函数来描述，比如温度分布、光强分布、声音强度分布等。
在统计学中，高斯函数可以用来描述随机变量的分布，比如人的身高、体重等。
在工程领域，高斯函数也经常被用来处理信号和图像，比如图像模糊、图像滤波等。
年份的分布也可以用高斯函数来描述。
以人类的视角来看，年份的分布在不同的人群中可能会有所不同，但总体上呈现出一种高斯分布的趋势。
比如在一个国家的人口统计中，年龄分布通常呈现出一个中心在中年的高斯曲线。
当我们观察一个群体的年龄分布时，可以看到年轻人和老年人的数量相对较少，而中年人的数量相对较多。
这符合高斯函数的特点，即在峰值处的数值最大，而远离峰值的数值逐渐减小。
这种分布形态不仅在年龄分布中常见，也可以在其他领域的数据分布中观察到。
高斯函数是一种常见的数学函数，广泛应用于各个领域。
它可以描述自然界中的各种现象，也可以用来处理信号和图像。
在人类的视角下，年份的分布通常呈现出高斯分布的特点，即中年人的数量相对较多，年轻人和老年人的数量相对较少。
通过对高斯函数的研究和应用，我们可以更好地理解和描述我们周围的世界。
高斯函数
高斯函数一、 定义对于任意R x ∈，[]x 是不超过x 的最大整数，称[]x 为x 的整数部分。
y=[]x 称为定义在实数集上的函数，即取整函数，又称为高斯函数。
由定义知，[]x x ≤，故[]0≥-x x ，称[]x x -为x 的小数部分，记作{}x 。
y={}x 称为x 的小数部分函数。
如[]23.2=，[]33.2-=-，[]025.0=；{}3.03,2=，{}7.03.2=-，{}25.025.0=，{}75.025.0=-。
二、性质1、[]x y =的定义域为R ，值域为Z ；{}x y =的定义域为R ，值域为[)1,0。
2、[][]11+<≤<-x x x x3、y=[x]是不减函数，即若21x x ≤，则[][]21x x ≤4、[x+n]=n+[x],{x+n}={x},其中x ∈R,n ∈N. 证明：因为n+x=n+[x]+{x}及0≤{x}<1, 所以n+[x]≤n+x<n+[x]+1 又因为n ∈Z,n+[x]∈Z, 由整数部分定义得[n+x]=n+[x].5、[x+y]≥[x]+[y],其中x,y ∈R ，且{x}+{y}≥{x+y} 证明：x+y=[x]+[y]+{x}+{y},0≤{x}<1,0≤{y}<1 x+y=[x+y]+ {x+y}即[x]+[y]+{x}+{y}=[x+y]+ {x+y} 因为{x}+{y}≥{x+y}所以[x+y]≥[x]+[y]说明：{x}+{y}≥{x+y}是显然成立的。
0≤{x}+{y}＜2 若{x}，{y}都小于1/2一般地，[]∑∑==≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡ni i n i i x x 11 ，R x i ∈，[][]x n nx ≥特别地，⎥⎦⎤⎢⎣⎡≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡b a n b na ，N n ∈ 6、[][][]y x xy ⋅≥，其中+∈R y x ,，一般地有[]+==∈≥⎥⎦⎤⎢⎣⎡∏∏R x x x i ni i n i i ,11特别地[][]x x nn ≤，+∈R x7、[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡n x n x ，其中N n R x ∈∈, [][]x n nx =⎥⎦⎤⎢⎣⎡，⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡mn x n m x 证明：（1）因为[][]11+<≤<-x x x x 所以[][])1(+<≤x n nx x n ，由性质5，[][][])1(+<≤x n nx x n 所以[][][]1+<≤x nnx x因此[][]x n nx =⎥⎦⎤⎢⎣⎡。
高斯函数
初始化数组
a_LBbh.RemoveAll();
a_WDbh.RemoveAll();
a_WJlj.RemoveAll();
a_DWbh.RemoveAll();
a_WDmc.RemoveAll();
a_GJz.RemoveAll();
附:
C++ Source Part One
Zdxxb.cpp: implementation of the CZdxxb class.
#include "stdafx.h"
#include "WordGLXT.h"
#include "Zdxxb.h"
#ifdef _DEBUG
#undef THIS_FILE
}
void CZdxxb::Load_dep()
{
连接数据库
ADOConn m_AdoConn;
m_AdoConn.OnInitADOConn();
设置SQL语句
_bstr_t vSQL;
vSQL="SELECTFROM Zdxxb ORDER BY WDbh";
_RecordsetPtr m_pRecordset;
}
void CZdxxb::sql_insert()
{
ADOConn m_AdoConn;
CString strLBbh;
strLBbh.Format("%d",LBbh);
CString strWDbh;
strWDbh.Format("%d",WDbh);
gauss函数
gauss函数
高斯函数是数学中一种重要的单变量函数。
它也被称为正态分布函数或钟形曲线，由卡尔高斯（Carl Friedrich Gauss）在19世纪初提出，是很多研究领域的基础，例如信号处理、图像处理、金融、机器学习等。
高斯函数是一个双尾分布，表示一组数值的概率密度，它表现为一种滚动的钟形曲线，可以用来表示某一特定结果或者一类结果的可能性。
高斯函数的函数形式可以表示为：
f(x)= A e^(- (x-μ)^2 / 2σ^2)
其中，A为归一化系数，μ是函数的最大值的位置，σ为函数的幅宽度。
高斯函数的最大特点是它具有高斯分布的属性。
它表明了一组随机变量（如温度、重量等）取值的概率分布，并由此定义出此变量取值的概率分布情况。
此外，高斯函数也用于其它领域，例如统计学、模式识别等，它可以帮助我们判断变量存在哪些异常作用，从而帮助我们对数据进行实际的解释和理解。
再者，高斯函数还在计算机视觉和语言处理等领域被广泛使用，它可以表示一个特定图像或文本的概率分布，即给出了图像或文本出现某处的可能性。
最后，高斯函数也可以用于生物统计学的研究，可以用来把生物
特征数据化，从而探索两种或者多种特性属性之间的关系，为后续的研究提供依据。
总之，高斯函数的应用非常广泛，它的特点是具有很强的概率表达能力和数据分析能力，是不同研究领域的重要工具。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高斯函数定理2 设f(x) x x，贝y f(x)是一有界、周期为1的非单调函数，其图像如(b).
一、知识概要
1、定义：设x R，用x表示不超过x的最大整数。
贝U y x称为高斯函数，也叫取整函数。
显然，
y x的定义域是R，值域是Z。
任一实数都能写成整数部分与非负纯小数之和，
即x x a 0 a 1，因此，x x x 1，这里，x为x的整数部分，而x x x 为x的小数部分。
2、性质
1、函数y x是一个分段表达的不减的无界函数，即当x1 x2时，有x1x2；
2、n x n x，其中n Z ;
3、x 1x x x 1;
4、若x y n ,则x n a, y n b,其中0a, b
5、对于「切实数x, y有x y x y ;
6、若x0,y0 ,则xy x y ;
7、x
x 1(x不是整数时)
x
(x是整数时)
8若n N
5
x
则
x；当n 1时，x x n n
9、若整数a,b适合a bq r ( b 0,q,r是整数，Orb)，贝U - q ；
b
x
10、x是正实数，n是正整数，则在不超过x的正整数中，n的倍数共有 - 个；
n
下面再来讨论高斯函数x的图像及x的图像和性质.
对于函数y x ,如何做出它的图像呢？我们先来分析一下高斯函数x的图像的基本性质和特征•
(1) 由y x的性质知x的图形在y x的图形的下方•
(2) 由y x的性质知x的图像是一组阶高为1的平行于x轴的平行线段，这组平行线段呈阶
梯形•
可见函数y x是一个不减(非单调)的非周期的函数，其图像如下(a)
(b)
例1、方程[x] x 1实数根的个数
例2、函数f (x)定义在R上，对任意x R,有f(x 1) 为增函数，
请说明理由。
例3、作出函数为y [sin x]的图像.
例4、定义函数y x n, n x n 1, n N ,若—
2
f (x)，则函数f (x)在R上是否
x的取值范
围。
x [0, n)(n N )时,设函数f(x)的值域为A,记集合A中的元素个数为务;
(1 )求通项a n ； ( 2)求a n的前n项的和S n ； (3)求亘」°的最小值。
n
1 2
例5、已知a n是首项为1,公比为q的等比数列，巳a i a zG 比5 L
* 0 2 4
(n N ,n 2)，Q n C n 6 C n L
的最大整数，女口[2.3]2)，如果数列P n
Q n
6、已知a n是首项为
a3C [2.3] 2)，求P n
c2®，(其中也表示不超过t
｝有极限，求公比q的取值范围。
a0的非常数等差数列，P n a0 a2C2a4C；
a s C n L ，其中[t]表示不超过
例8、解方程
5 6x
8
15x 7
5
Q n
c2&] n
，
2]
t的最大整数，如
例9、解方程3x3x 3
a n i C
例7、定义函数f(x) [x[x]],其中[x]表示不超过x的最大整数，如:[1.5] 1, [ 1.3] 2,当
40
例10、解方程
高斯函数练习
1、 如果x 为任意实数，用[X]表示不大于x 的最大整数，例如：[7] 7 ,, [J3] 1，则满 足等式[x] 3的x 的范围是 —[3,4） _______
2、 如果a 为任意实数，用[a]表示不大于a 的最大整数，例如[2.3] 3，设x, y 满足方程
2[x] y 3[x 2] 2
y 16’
则[x
y] ______
解：令15x 7
5n 7
n n Z ，则x
，带入原方程整理得：
10n 39
n ，由高斯
5
15 40 10n 39
函数的定义有0
n 1，解得:
丄 n 13，则 n 0,n
1。
30 10
7
4 若n 0，则x ；若n 1，则x 一。
15
5
注：本例中方程为 u v 型的，通常运用高斯函数的定义和性质并结合换元法求解
2 .若 [x]=5 , [y]= -
3 , [z]=-1,mj [x A. 3 B.
4 C.
5 D. 6
3 .设[x]表示不超过x 的最大整数，若 A. M>N B. M=N C. M<N
D .以上答案都不对。
4.给出下面三个命题： (1) [x + 1] = [x] + 1; (2) [x + y] = [x] + [y] (3) [x • y] = [x] • [y] 其中正确命题的个数是( )
A . 0
B . 3
C . 1
D . 2
5 . [x]表示取数x 的整数部分，若 y 且当 x = 1,8,11,14 时，y = 1 ;
x = 2,5,12,15 时，y=2 ; x = 3,5,9,16 时，y=3;
x = 4,7,10,13时，y=0，则表达式中
x 2 x 1 x
A .
B .
C .-
4
4
4
6. 实数a,b 满足关系式b =[a] + [a-2] A. 大于9而小于10
B. 大于或等于 9而小于10
C. 大于9而小于或等于10
D. 整数
7. 设x 表示不超过 A . [x] = |x| B . [x] » x 2
-y -z ]可以取值的个数是（ ）
M= . [x], N […x]，其中 x > 1，则
(X [u] x [u])
4
4
u 等于（ ）
x 1 D .-
4
-1和b = [a] + 1的值一定是（ ）
x 的最大整数，对任意实数 x ,下面式子正确的是（ ）
定有（ ）
C. [x]>-x
D. [x] > x -1
2 12 2 &记号[x]表示不超过x的最大整数，设n是自然数，且l(n 1) n [ (n 1) n 1] A . I>0 B . I<0 C. 1=0 D .当n取不同的值时，以上三种情况都可能出现。