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设随机变量x服从参数为入的泊松分布,已知p0,p12p2成等差数列求ex,dx

2023-06-06 08:01:35
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P(X=k)=(λ^k/k!) * e^(-λ) E(X)=λ

P(X=1)=(λ^1/1!) * e^(-λ)=λ * e^(-λ)

P(X=2)=(λ^2/2!) * e^(-λ)=0.5λ^2 * e^(-λ)

λ * e^(-λ) = 0.5λ^2 * e^(-λ)

λ=0或λ=2

λ=0舍去,故λ=2

E(X)=2

泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思 何谓随机变量

X:随机变量. P(λ):随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ:是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k:单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e:自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.
2023-06-06 07:49:301

二项分布,泊松分布,正太分布中哪些是离散型随机变量,哪些是连续型随机变量

离散型随机变量:二项分布与泊松分布。连续型随机变量:正态分布。1、离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的,则为离散变量。例如,企业个数、职工人数、设备台数等。只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得。2、连续随机变量,在一定区间内可以任意取值的变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。例如, 生产零件 的 规格尺寸 , 人体测量 的身高、体重、胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得。扩展资料:区别离散型随机变量只可能出现可数型的实现值,比如自然数集,{0,1}等等,常见的有二项随机变量,泊松随机变量等。连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的,比如(0,1],实数集,常见的有正态分布,指数分布,均匀分布等。参考资料:百度百科-离散型随机变量参考资料:百度百科-连续型随机变量
2023-06-06 07:49:371

泊松分布随机变量可以取负值吗?

泊松分布随机变量,可以一起复制吗?也是可以去复制的没人提的
2023-06-06 07:50:097

设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,且已知E[(x-1)(x-2)]=1,求λ

因为x服从参数为λ的泊松分布,那么可知E(X)=λ,D(X)=λ。而D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2,那么E(X^2)=λ+λ^2又因为E[(X-1)(X-2)]=E(X^2-3X+2)=E(X^2)-E(3X)+E(2)=λ+λ^2-3λ+2=λ^2-2λ+2由题意可知,λ^2-2λ+2=1,解的λ=1。
2023-06-06 07:50:253

设随机变量x服从参数为入的泊松分布,则P(X=m)=?

泊松分布是一种离散型概率分布,用于描述在一段时间或区间内,某一事件发生的次数。其概率质量函数为:$$P(X=m)=frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}$$其中,$lambda$为事件发生的平均次数,m为实际发生的次数。该分布的特点是:平均值等于方差,即$E(X)=Var(X)=lambda$。举个例子,假设某商店每小时平均有5名顾客进店,那么在某一小时内,有0、1、2、3、4、5……名顾客进店的概率分别为:$$P(X=0)=frac{5^0e^{-5}}{0!}=0.0067$$$$P(X=1)=frac{5^1e^{-5}}{1!}=0.0337$$$$P(X=2)=frac{5^2e^{-5}}{2!}=0.0842$$$$P(X=3)=frac{5^3e^{-5}}{3!}=0.1404$$$$P(X=4)=frac{5^4e^{-5}}{4!}=0.1755$$$$P(X=5)=frac{5^5e^{-5}}{5!}=0.1755$$……以此类推。因为泊松分布是一个概率分布,所以所有可能的概率之和应该等于1,即:$$sum_{m=0}^{infty}frac{lambda^me^{-lambda}}{m!}=1$$这个式子其实就是泊松分布的概率质量函数的和。
2023-06-06 07:50:431

如何用c语言生成符合泊松分布的随机变量?

#include "stdio.h" #include "conio.h" #include "stdlib.h" #define MAXNUM 8 #define MAXTIME 10000 float p_before[MAXNUM]={0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1, 0.2, 0.1}; //预期概率 float p_after[MAXNUM]; //计算后的概率 float cnt[MAXNUM]; //记录实际出现的概率 void init() { int i; float total=0; for(i=MAXNUM-1;i>=0;i--) { total+=p_before; p_after=p_before/total; cnt=0; } } int randp(float p) //调用本函数将以p的概率返回1,以(1-p)的概率返回0 { float rand_num ; rand_num=random(1000) ; //产生一个 0~(MAXNUM-1) 之间的整数 if (rand_num < 1000*p) return(1) ; else return(0) ; } int randnum() { int i; for(i=0;i<MAXNUM;i++) if(randp(p_after)) return(i); return(MAXNUM-1); } main() { int i,num; init(0); for(i=0;i<MAXTIME;i++) { num=randnum(); cnt[num]++; } for(i=0;i<MAXNUM;i++) printf("cnt[%d]=%.4f, p_before[%d]=%.4f ",i,cnt/MAXTIME,i,p_before); getch(); }
2023-06-06 07:50:502

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E(X),D(X)=?求详细解答

泊松分布P(λ)中只有一个参数λ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布,所以E(X)=D(X)=2
2023-06-06 07:50:561

请问泊松分布的问题: 设随机变量X~π(2),则P(X

间本来就有一种隔阂,但是有些人互相关爱,让他们更加亲近、和谐、还记得那一天发生的事…… 那天,要数学考试.离考试还有五分钟的时候,我再一次检查我的文具盒,看看文具准备好了没.中性笔,好好地躺在文具盒中;铅笔,乖乖地趴在文具盒里内;橡皮,安静地坐在文具盒里;尺子,咦?尺子跑哪去了?我再一次检查,嘴里还喃喃自语“中性笔,铅笔,橡皮……”还是不见尺子.我看了看表,糟了,快上课了,怎么办?怎
2023-06-06 07:51:031

随机变量 X 服从入=2的泊松分布,P(X>=1)等于?

简单计算一下,答案如图所示
2023-06-06 07:51:092

设离散型随机变量X服从参数为λ的泊松分布,已知P(X=1)=P(X=2),试求参数λ 的值 求具体过程 有图更好

P{X=1}=P{X=2},λ*e^-λ=λ^2*e^-λ/2,λ=λ^2/2,λ=2,P{X=4}=2^4*e^-2/4!=2e^-2/3。随机变量分为离散型随机变量与 非离散型随机变量两种,随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个,也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。扩展资料:离散型随机变量概率分布定义1:如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值,则称X为离散型随机变量。定义2:设X为离散型随机变量,它的一切可能取值为X1,X2,……,Xn,……,记P=P{X=xn},n=1,2...称上式为X的概率函数,又称为X的概率分布,简称分布。应用范围:自变量的变换、卷积和、傅里叶级数、傅里叶变换、Z变换。
2023-06-06 07:52:071

设随机变量x服从参数为3的泊松分布 则p(x=2)

P(X=2)=[9e^(-3)]/2
2023-06-06 07:52:211

概率论问题:若X服从参数为λ的泊松分布,则EX和DX有什么关系?求解释

都等于λ
2023-06-06 07:52:283

X(t)是参数为λ的泊松过程,问X(t)是平稳过程吗?为什么? 随机过程简答题,谢谢了。

不是,是否平稳得根据相关函数来判断
2023-06-06 07:53:012

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则E(X^2)=? 求解答过程

X~π(2) E(x)=2 D(X)=2 D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 2=E(X^2)-4 E(X^2)=6
2023-06-06 07:53:071

设随机变量X服从参数为3的泊松分布,随机变量Y~N(1,4),则E(X^2+Y^2)=?

15
2023-06-06 07:53:142

设随机变量X服从参数λ=1的泊松分布,记随机变量Y= ,试求随机变量Y的分布律

P(x=k)=∑k=0~无穷1/k!*e-1P(Y=0)=P(X<=1)=P(X=0)+P(X=1)=2e-1;P(Y=1)=P(X>1)=1-P(X<=1)=1-2e-1
2023-06-06 07:53:282

为什么随机变量服从泊松分布则P{X=10}=P{X≥10}-P{X≥11

泊松分布只能取整数值,所以P(X≥10)=P(X=10)+P(X=11)+P(X=12)+...,P(X≥11)=P(X=11)+P(X=12)+...,两者相减就是P(X≥10)-P(X≥11)=P(X=10)。
2023-06-06 07:53:421

概率论:设随机变量X服从泊松分布,且P(X≤1)=4P(X=2),则P(X=3)为

因题干条件不完整,缺少文字,不能正常作答。
2023-06-06 07:53:492

随机变量x服从参数为λ的泊松分布p{x=k}=e^(-λ)*λ^k/k!p{x=1}=e^(-λ)*λ^1/1!p{x=2}=e^(-λ)*λ^2/2!若p{x=1}=p{x=2}λ=2e(x)=d(x)=2如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,请选为满意回答!
2023-06-06 07:54:011

设离散型随机变量X的分布律为P(X=n)=P(X=-n)=1/2n(n+1),1,2,...,求E(X)

E(x)=u2211x*px=u2211{[n*1/2n(n+1)]+[-n*1/2n(n+1)]} (n=1,2,...) =u2211[(n-n)*1/2n(n+1)] =0
2023-06-06 07:54:112

泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思 何谓随机变量

X:随机变量. P(λ):随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ). λ:是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数. k:单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等. e:自然对数. P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来.
2023-06-06 07:54:391

二项分布,泊松分布,正太分布中哪些是离散型随机变量,哪些是连续型随机变量

你好!二项分布与泊松分布是离散型随机变量,正态分布是连续型随机变量。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
2023-06-06 07:54:462

数学实验中:”求服从以为参数的泊松分布的随机变量的函数f(x)=x^2的数学期望“,是什么意思?

这个表明,随机变量X服从泊松分布,求X的函数x^2的期望。用随机变量函数的期望公式求解即可。解答见下图:
2023-06-06 07:55:021

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E(X),D(X)=?求详细解答

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差 现在X是服从参数为2的泊松分布, 所以E(X)=D(X)=2
2023-06-06 07:55:191

设随机变量x服从参数为λ的泊松分布,求E(X+1)^-1

  你好  这题的思路是把期望展开,然后利用泊松分布的概率质量公式将期望的表达式进行整理,具体步骤如下  最后的结果是(1-e^{-λ})/λ  如果发现有问题的话,再问我吧 望采纳
2023-06-06 07:55:274

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,E(X),D(X)=?求详细解答

泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差现在X是服从参数为2的泊松分布,所以E(X)=D(X)=2
2023-06-06 07:56:111

因为是泊松分布所以E(x)=D(x)=2,根据公式D(x)=E(x^2)-E^2(X) , E(X^2)=D(X)+E^2(x)=2+4=6
2023-06-06 07:56:201

泊松分布的特征函数

泊松分布的特征函数如下:泊松分布概率密度函数是P{X=k}=λ^k/(k!e^λ)k=0,1,2……k代表的是变量的值。泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的期望和方差相等,当二项分布的n很大而p很小时,泊松分布可作为二项分布的近似,其中λ为np。分布函数:分布函数(英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF),是概率统计中重要的函数,正是通过它,可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征,分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律,并且决定随机变量的一切其他概率特征。若已知X的分布函数,就可以知道X落在任一区间上的概率,在这个意义上说,分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性。如果将X看成是数轴上的随机点的坐标,那么,分布函数F(x)在x处的函数值就表示X落在区间上的概率。
2023-06-06 07:56:271

设随机变量 X 服从参数为 λ 的泊松分布,则特征函数() =?

2023-06-06 07:56:472

泊松分布公式里哪些符号和英文是什么意思

X:随机变量。P(λ):随机变量X的分布称为泊松分布,记作P(λ)。λ:是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。它是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差,泊松分布P(λ)中唯一的一个参数。k:单位时间内随机事件发生的次数(k=0,1,2,…),如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等。e:自然对数。P.S.基本就这么理解,没明白的地方请指出来。
2023-06-06 07:57:121

ξ 是什么意思

ξ这个符号的意思是:表示数学上的随机变量。ξ(ξ)Xi(大写Ξ,小写ξ),是第十四个希腊字母。希腊字母柯西Ξ大写Ξ用于:粒子物理学中的Ξ重子小写ξ用于:数学上的随机变量西里尔字母的u046e(Ksi)是由Xi演变而成。按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:1、离散型离散型(discrete)随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。2、连续型连续型(continuous)随机变量即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。
2023-06-06 07:57:191

二维随机变量P(X/Y

P(X/Y<0)=0.5本题使用正态分布与独立性分析:(x,y)~N(0,0,1,1,0)说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0,即X与Y反号所以 P(X/Y<0)=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此,逐个地来研究X或Y的性质是不够的,还需将(X,Y)作为一个整体来研究。扩展资料:在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性,因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源:百度百科——二维随机变量
2023-06-06 07:57:341

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,随机变量Y=2X-2,则E(Y)=?

泊松分布的期望和方差均为 λ(就是参数)。所以E(Y)=2*E(X)-2=2E(Y)=2
2023-06-06 07:57:431

泊松分布的参数该怎么计算

说下λ(poisson分布参数)的意义吧λ表示在一定时间(单位时间)内事件发生的平均次数。例如在一天内访问某个商场的人数服从poisson分布,并且估计出平均人数为x人,这里poisson分布的参数就是平均人数。与λ相对,1/λ为指数分布的期望,表示需要的时间(每个事件)LZ是不是要按照实际意义去计算λ?
2023-06-06 07:57:515

设随机变量X服从泊松分布,且3P{X=1}+2P{X=2}=4P{X=0},求X的期望和方差?

P(x=k)=(m^k/k!)*e^(-m)x=1,x=2,x=0分别代入3p(X=1)+2P(X=2)=4P(X=0),化简3u+u^2-4=0u=1X~P(1)E(X)=D(X)=1扩展资料在做实验时,常常是相对于试验结果本身而言,主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如,在掷骰子时;常常关心的是两颗骰子的点和数,而并不真正关心其实际结果,就是说,我们关心的也许是其点和数为7,而并不关心其实际结果是否是(1,6)或(2,5)或(3,4)或(4,3)或(5,2)或(6,1)。我们关注的这些量,或者更形式的说,这些定义在样本空间上的实值函数,称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的,所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。
2023-06-06 07:58:393

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且P{X=1}=P{X=2},则EX=? DX=?

随机变量X服从参数为λ的泊松分布 P{X=k}=e^(-λ) * λ^k / k! P{X=1}=e^(-λ) * λ^1 / 1! P{X=2}=e^(-λ) * λ^2 / 2! 若P{X=1}=P{X=2} λ=2 E(x)=D(x)=2 如有意见,欢迎讨论,共同学习;如有帮助,
2023-06-06 07:59:021

随机变量x服从泊松分布,P(X=1)=P(X=2),E(3X-1)=?

P(X<=1 )=P(X=1)
2023-06-06 07:59:091

泊松分布:设随机变量X服从参数为5泊松分布,求P{X=10}为什么让P{X=10}=P{X大于=10}-P{X大于=11}

因P{X大于=10}=P10+P11+P12+......P{X大于=11}=P11+P12+......故P{X大于=10}-P{X大于=11}=(P10+P11+P12+......) - (P11+P12+......) = P10
2023-06-06 07:59:161

设随机变量X服从参数为2的泊松分布,则P{X=E(X)}=?

泊松分布的期望就是参数值,所以此题就是求X=2的概率,如图代公式即得。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
2023-06-06 07:59:221

随机变量X~N(μ,σ^2),则P(∣X-μ∣

答案如图所示,有任何疑惑,欢迎追问
2023-06-06 07:59:352

设随机变量X服从参数为4的泊松分布,则DX =____________.

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS:泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)
2023-06-06 08:00:211

概率论:随机变量X服从参数λ的泊松分布,当k取何值时概率最大?

设X=k时概率最大P(X=k)/P(X=k+1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k+1)*e^(-λ)/(k+1)!]=(k+1)/λ>=1即k>=λ-1P(X=k)/P(X=k-1)=[λ^k*e^(-λ)/k!]/[λ^(k-1)*e^(-λ)/(k-1)!]=λ/k>=1即k<=λ故当λ为整数时,k=λ或λ-1时,概率最大当λ不为整数时,k=[λ]时,概率最大
2023-06-06 08:00:291

设随机变量X服从参数为3的泊松分布,则X平方数学期望,

依题意可以得到λ=3,; 所以E(X)=D(X)=3; 而D(X)=E(X^2)-E(X)^2=3; 所以E(X^2)=E(X)^2+D(X)=12;
2023-06-06 08:00:371

设随机变量X服从参数为4的泊松分布,则DX =____________.

泊松分布的期望Ex=λ=4,Dx=λ=4 PS:泊松分布式(λ^k)/k!*e(-λ)
2023-06-06 08:00:441

填空 设随机变量X服从参数为1的泊松分布,则P(X〉0)=?

因为X服从参数为1的泊松分布,所以P(X=k)=[e^(-1)*1^k]/k!=e^(-1)/k!, P(X>0)=1-P(X=0)=1-e^(-1)/0!=1-e^(-1)=(e-1)/e
2023-06-06 08:00:511

设随机变量X服从参数为λ的泊松分布,且p{X=1}=p{X=2},则EX=?DX=?求过程~

过程的话,有些符号不会打。但有这样的结论:泊松分布的数学期望与方差相等,都等于参数λ.因为泊松分布只含有一个参数,只要知道它的数学期望或者方差就能完全确定它的分布
2023-06-06 08:01:112

泊松分布到底是什么??麻烦说清楚,泊松事件呢?

概率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量 X 只取非负整数值,取k值的概率为λke-l/k!(记作P (k;λ),其中k可以等于0,1,2,则随机变量X 的分布称为泊松分布,记作P(λ)。这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。泊松分布P (λ)中只有一个参数λ ,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差。在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等,以固定的平均瞬时速率 λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。因此泊松分布在管理科学,运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。 泊松分布(Poisson distribution),台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution),由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为: P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等。(Poisson distribution),-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布,布阿松分布,波以松分布等}-,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution),由法国数学家(Siméon-Denis Poisson)在1838年时发表。泊松分布的概率密度函数为::P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等。观察事物平均发生m次的条件下,实际发生x次的概率P(x)可用下式表示:   P(x)=(mx/x!)e-m  称为泊松分布。例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时,每个基因组(~4×106核苷酸对)平均产生3个嘧啶二体。实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的,将取如下形式:  P(0)=e-3=0.05;  P(1)=(3/1!)e-3=0.15;  P(2)=(32/2!)e-3=0.22;  P(3)=0.22;  P(4)=0.17;……  P(0)是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5%与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株,recA-株(除去既不能修复又不能重组修复的二重突变)的生存率是一致的。由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量,因此P(1),P(2)……就意味着全部死亡的概率。一种累计随机事件发生次数的最基本的独立增量过程。例如随着时间增长累计某电话交换台收到的呼唤次数,就构成一个泊松过程。用数学语言说,满足下列三条件的随机过程X={X(t),t≥0}叫做泊松过程。①P(X(0)=0)=1。②不相交区间上增量相互独立,即对一切0≤t1<t2<…<tn,X(t1),X(t2)-X(t1),…,X(tn)-X(tn-1)相互独立。③增量X(t)-X(s) (t>s)的概率分布为泊松分布,即,式中Λ(t)为非降非负函数。若X还满足④X(t)-X(s)的分布仅依赖于t-s,则称X为齐次泊松过程;这时Λ(t)=λt,式中常数λ>0称为过程的强度,因为EX(t)=Λ(t)=λt,λ等于单位时间内事件的平均发生次数。非齐次泊松过程可通过时间尺度的变换变为齐次泊松过程。对泊松过程,通常可取它的每个样本函数都是跃度为1的左(或右)连续阶梯函数。可以证明,样本函数具有这一性质的、随机连续的独立增量过程必是泊松过程,因而泊松过程是描写随机事件累计发生次数的基本数学模型之一。直观上,只要随机事件在不相交时间区间是独立发生的,而且在充分小的区间上最多只发生一次,它们的累计次数就是一个泊松过程。在应用中很多场合都近似地满足这些条件。例如某系统在时段【0,t)内产生故障的次数,一真空管在加热t秒后阴极发射的电子总数,都可假定为泊松过程。1943年C.帕尔姆在电话业务问题的研究中运用了这一过程,后来Α.Я.辛钦于50年代在服务系统的研究中又进一步发展了它。   齐次泊松过程的特征  描述随机事件累计发生次数的过程通常称为计数过程(见点过程)。一个简单而且局部有限的计数过程{X(t),t≥0},往往也可以用它依次发生跳跃(即发生随机事件)的时刻{Tn,n≥1}来规定,即取T0=0,Tn=inf{t:X(t)≥n},n≥1,而当Tn<t≤Tn+1时,X(t)=n。若以,表示X(t)发生相邻两次跳跃的时间间距,则计数过程是齐次泊松过程的充分必要条件为{τn,n≥1}是相互独立同分布的,且,其中λ为某一非负常数。齐次泊松过程的另一个特征是:固定t,X(t)是参数为λt的泊松分布随机变量,而当X(t)=k已知的条件下,X的k个跳跃时刻与 k个在[0,t)上均匀分布且相互独立的随机变量的次序统计量(见统计量)有相同的分布。泊松过程的这一特征常作为构造多指标泊松过程的出发点。从马尔可夫过程来看,齐次泊松过程是时间空间都为齐次的纯生马尔可夫链。从鞅来看,齐次泊松过程X是使{X(t)-λt,t≥0}为鞅的跃度为1的计数过程。   泊松过程的推广  较泊松过程稍为广泛的计数过程是更新过程,更新过程的跳跃时间间距是相互独立同分布的,但不一定是指数分布。这类过程常被用来描写某些设备的累计故障次数。若对跳跃时间间距不作任何假定,就成为一般的计数过程或称一维点过程。假如某设备在【0,t)时段内故障的累计次数N(t)是泊松过程,而每次故障造成的耗损不尽相同,用随机变量Yi表示第i次耗损,则在【0,t)内总的耗损为。当{N(t),t≥0}为齐次泊松过程,{Yi,i≥1}又是相互独立同分布且与{N(t)}独立时,X={X(t),t≥0}称为复合泊松过程。由于{N(t),t≥0}可以用其跳跃时刻{Ti,i≥1}来规定,因而复合泊松过程可用{(TnYn),n≥1}来规定,即。若对{(Tn,Yn),n≥1}的统计特性不作任何假定,这样规定的X 便是一种一般地描述系统跳跃变化的随机过程,常称为标值点过程,也称多变点过程或跳跃过程。   泊松过程除作为计数过程的一种重要数学模型外,又是众多重要随机过程的特例。独立增量过程的莱维-伊藤分解表明,利用它还可构成一般的独立增量过程,因而它在随机过程中占有特殊地位,也有人把它与布朗运动一起称之为随机过程的基石。
2023-06-06 08:01:201

泊松分布的λ和e是什么意思?公式是怎么来的?

率论中常用的一种离散型概率分布.若随机变量nbsp;Xnbsp;只取非负整数值,取k值的概率为λke-l/k!(记作Pnbsp;(k;λ),其中k可以等于0,1,2,则随机变量Xnbsp;的分布称为泊松分布,记作P(λ).这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的.泊松分布Pnbsp;(λ)中只有一个参数λnbsp;,它既是泊松分布的均值,也是泊松分布的方差.在实际事例中,当一个随机事件,例如某电话交换台收到的呼叫、来到某公共汽车站的乘客、某放射性物质发射出的粒子、显微镜下某区域中的白血球等等,以固定的平均瞬时速率nbsp;λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个事件在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布.因此泊松分布在管理科学,运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位.nbsp;nbsp;nbsp;泊松分布(Poissonnbsp;distribution),台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discretenbsp;probabilitynbsp;distribution),由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denisnbsp;Poisson)在1838年时发表.nbsp;泊松分布的概率密度函数为:nbsp;P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.nbsp;泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等.nbsp;nbsp;(Poissonnbsp;distribution),-{zh-cn:台译卜瓦松分布;zh-tw:也译为布瓦松分布,布阿松分布,波以松分布等}-,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discretenbsp;probabilitynbsp;distribution),由法国数学家(Siméon-Denisnbsp;Poisson)在1838年时发表.nbsp;nbsp;泊松分布的概率密度函数为:nbsp;nbsp;:P(X=k)=frac{e^{-lambda}lambda^k}{k!}nbsp;nbsp;泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.nbsp;nbsp;泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数.如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等.nbsp;nbsp;观察事物平均发生m次的条件下,实际发生x次的概率P(x)可用下式表示:nbsp;nbsp;nbsp;P(x)=(mx/x!)e-mnbsp;nbsp;称为泊松分布.例如采用0.05J/m2紫外线照射大肠杆菌时,每个基因组(~4×106核苷酸对)平均产生3个嘧啶二体.实际上每个基因组二体的分布是服从泊松分布的,将取如下形式:nbsp;nbsp;P(0)=e-3=0.05;nbsp;nbsp;P(1)=(3/1!)e-3=0.15;nbsp;nbsp;P(2)=(32/2!)e-3=0.22;nbsp;nbsp;P(3)=0.22;nbsp;nbsp;P(4)=0.17;……nbsp;nbsp;P(0)是未产生二体的菌的存在概率,实际上其值的5%与采用0.05J/m2照射时的大肠杆菌uvrA-株,recA-株(除去既不能修复又不能重组修复的二重突变)的生存率是一致的.由于该菌株每个基因组有一个二体就是致死量,因此P(1),P(2)……就意味着全部死亡的概率.
2023-06-06 08:01:271

烈日炎炎造句-用烈日炎炎造句

1、夏天是一个 烈日炎炎 的季节,大街道上只有来去匆匆的车辆,人们上班的上班,玩耍的玩耍,空闲的人只会窝在空调房里,哪儿也不想去。哪里还有人会大摇大摆地顶着个“大火球”在陆地上观察夏天的美景呢? 2、夏天, 烈日炎炎 。可大柳树却不管这些,它把自己的嫩芽和嫩叶染成了碧绿色。与此同时,树下也形成了一片荫凉。下课时,同学们都到树下去玩。微风吹来,大柳树则像一名长着长发似的少女甩着头发。 3、夏伏天, 烈日炎炎 。太阳照在静静的小河上。小河面上闪耀着耀眼的光芒。小河悠悠得流着,她日夜歌唱,为人们送去欢乐,送去幸福。 4、三伏天,骄阳似火, 烈日炎炎 。火辣辣的太阳靠着大地。我非常口渴,妈妈买来了两个大西瓜,洗了切开一看,啊!好瓜,皮薄如纸,汁多如泉,味甜如蜜,果然是瓜中的上品。吃起来甜蜜蜜、凉滋滋,爽口极了。 5、天空中, 烈日炎炎 ,比起以往,太阳光格外刺目,天上可以说是万里无云“踪”。偶尔哟一两只鸟儿极速掠过,好像下一秒就会被烤熟。这可真是个炎热的夏天。 6、 烈日炎炎 ,骄阳似火的盛夏,我的心也随着温度的升高,而焦急起来了。 7、鸟语花香的春天里,阳光显得那么温和; 烈日炎炎 的夏天里,阳光显得那么耀眼;硕果累累的秋天里,阳光显得那么渺小;寒风刺骨的冬天里,阳光显得那么夺目。一年四季,阳光都在。 8、当 烈日炎炎 的时候,她会用那双粗糙的手带我去游泳,睡觉的时候,她会用那双凉爽的手为我扇扇子,轻轻地拍打我,使我进入梦乡,我觉得,妈妈的手如扇风一样柔爽。 9、亲情像是朔风呼啸的冬夜,母亲手中飞翻的针线;像是 烈日炎炎 的夏日,父亲手中驱蚊的芭蕉扇;像是久别重逢后,亲人的一句平淡的问话“回来了”。 10、父爱是一棵大树,即使在 烈日炎炎 的夏日,也会为我撑起一片荫凉。 11、我是人们 烈日炎炎 口中的一滴水;我是水桶里的一注清泉;我是大海里的一阵水花。 12、在 烈日炎炎 的夏季,偶尔吹来一阵凉爽的风,让人心旷神怡。柳树轻轻的摆动了一下柔软的枝条,那婀娜多姿的枝条就像一位少女在翩翩起舞,美丽极了。 13、人民警察不管刮风下雨,不管 烈日炎炎 ,总是辛勤的坚守在岗位上。 14、 烈日炎炎 似火烧,农民伯伯真辛劳。来的粮食不容易,珍爱粮食爱农民。 15、 烈日炎炎 的环境下,边防战士依旧保卫着我们的边疆,让人钦佩。 16、 烈日炎炎 的环境下,边防战士依旧保卫着我们的边疆。 17、幸福是 烈日炎炎 时为你撑起的一把阳伞,是天气转寒时从身后为你披上的一件衣裳,是在你寂寞时总在身边陪着你,是在不能相聚时一声声衷心的祝福。 18、夏日, 烈日炎炎 。我的汗从衣袖里缓缓流出。 19、 烈日炎炎 当空照,小满到来温度高。心平气和莫烦躁,身体健康好运到。晒干忧愁和烦恼,快乐生活永围绕。愿你心情舒畅开颜笑,小满时节乐逍遥! 20、在这 烈日炎炎 的天气里,你还要去爬山吗? 21、这种 烈日炎炎 的的天气,大家一定要小心中暑。 22、 烈日炎炎 的夏天,地上像着了火一样。 23、在这 烈日炎炎 的天气里,一群老人们坐在树荫下乘凉。 24、父爱是太阳,即便在乌云密布的日子里,我也能感触到他的光辉;父爱是高山,即使在最艰苦的时候,也激励我挺直脊梁;父爱是一棵大树,即使在 烈日炎炎 的夏日,也会为我撑起一片荫凉。 25、母爱就像一把大伞,在急风骤雨中为儿女撑起一个温馨的港湾母爱就像一把扇子,在 烈日炎炎 下为儿女扇起一阵凉爽的清风母爱就像一座灯塔,在人生大海中为儿女照着一束指引的光芒。 26、少年的我在故乡的湖里游泳,不知疲倦;少年的我采一片荷叶顶在头上,对抗 烈日炎炎 ;少年的我在夕阳下不愿回家,被父母追赶…… 27、夏天那种让人无法躲避的酷热,真使人头痛,不论你走在 烈日炎炎 下的大路,或是已进入树木、房屋的阴影;不论是在早晨还是在傍晚,那暑日的热总是伴随着你,缠绕着你,真让人心烦。 28、亲情是什么?亲情是朔风呼啸的冬夜,母亲手中飞翻的针线;是 烈日炎炎 的夏日,父亲手中驱蚊的芭蕉扇;是久别重逢后,亲人的一句平淡的问话“回来了”;是父亲暴怒时的一顿拳脚。 29、家是心灵上的港湾,任凭狂风暴雨,你都可以安心的停泊;家是沙漠里的绿洲,任凭 烈日炎炎 ,你都可以放心的驻足;家是冰雪中的篝火,任凭天寒地冻,你都可以随心的取暖。 30、它有时是山清水秀,有时是郁郁葱葱,有时是天高云淡,有时白雪皑皑,有时 烈日炎炎 ,有时是冰天雪地,像一幅五彩缤纷、千变万化的水彩画一样,展现在我们面前,让我们尽享这美丽的大自然。 31、夏天的午后, 烈日炎炎 ,仿佛世上的一切都笼罩在蒸笼里,受着煎烤花儿垂着头,仿佛在责备天气太热。 32、有空调的地方,在这 烈日炎炎 的夏天里无疑是最好的避暑地方。 33、虽然夏天 烈日炎炎 ,但是没有打乱我们去游玩的计划。 34、夏天的天气变化多端,一会儿 烈日炎炎 ,一会儿雷电交加。 35、 烈日炎炎 ,人一出门好像要被烧焦。 36、 烈日炎炎 的夏天,蝉儿在树枝上无力的撕扯着它的嗓子。 37、烈日当空,看着头顶的 烈日炎炎 ,身边的朋友都已经汗流浃背。 38、在这 烈日炎炎 的夏天,走路都是满头大汗的。 39、老师上课时的声音娓娓动听。夏日的太阳犹如一个大火球, 烈日炎炎 。沙尘暴给我们带来了启示,让我们知道了要爱护树木,不能乱砍乱伐。 40、环保工人们在 烈日炎炎 的环境下坚持着清洁我们的环境。 41、夏天 烈日炎炎 ,我们顶着太阳去上学,可真热啊! 42、 烈日炎炎 似火烧,农田作业衣帽罩。烈日烤炙勿晒伤,保护皮肤健康要。中午在家少行道,出行打伞不能少。下地干活防暴晒,留有健康幸福耀。夏至快乐! 43、父爱是万丈悬崖上的长青藤,永不枯萎;父爱是苍茫大海中的灯塔,指引航程;父爱是 烈日炎炎 下的那把雨伞,遮挡风雨;预祝父亲们节日最美! 44、 烈日炎炎 ,我们在沙滩上玩耍,留下一串一串的足迹。 45、亲情是什么?亲情是朔风呼啸的冬夜,母亲手中飞翻的针线;是 烈日炎炎 的夏日,父亲手中驱蚊的芭蕉扇;是久别重逢后,亲人的一句平淡的问话“回来了”。 46、夏天到了,大地在太阳的照射下有些沉闷,人们走在 烈日炎炎 的街上挥汗如雨,纷纷戴上了太阳帽和墨镜,躲到浓翠的绿荫下避暑。 47、军训的三天里,我们班的某些“英雄”们将自身的责任置之度外,训练时不认真做动作,害得我们的两名领袖在 烈日炎炎 之下不停地罚跑。 48、春夏秋冬季节交相替,友情长相忆。天上大雁南飞去,杨柳风中戏。 烈日炎炎 不可避,白雪皑皑多留意。青山绿水隔距离,问候遥相寄。时光匆匆虽难聚,你我心中倍珍惜:千万保重身体。 49、不再有彻骨风寒,还未曾 烈日炎炎 ,正当是花开春暖,恰好逢鸟语花鲜,在这个美好春天,献上我诚挚祝愿:财源滚滚,好运连连!开心刻刻,快乐天天! 50、 烈日炎炎 大暑到,短信传来平安抱。莫为天热添烦恼,心平气和暑自消。身体健康家美满,事业顺利多欢笑。朋友情谊身边绕,大暑快乐乐淘淘! 51、大暑 烈日炎炎 照,气温高升似火烧。防暑降温要做好,闷热烦躁统统跑。宁神静气心灿烂,愁肠百结皆消散。万里无云心欢笑,乐不思暑最逍遥。愿你大暑幸福自在。 52、 烈日炎炎 人遭罪,早睡早起莫贪睡,多食瓜果补脾胃,少生闲气多喝水,护心护肝又护肺,锻炼适当别太累,身康体健心情美,快乐幸福一路追!祝您健康! 53、手机嘟嘟在响,短信闪亮登场,大暑 烈日炎炎 ,祝福关怀送上:上午注意防暑,正午注意避暑,下午注意降暑,愿你无限清凉! 54、小暑季节, 烈日炎炎 ,浑身乏力,心烦意乱,忧多伤肺,怒大伤肝。急食暴?,脾劳胃胀。食不过?,?不过量。气顺则神安,心静自然?。 55、当北半球 烈日炎炎 的时候,来澳州吧. 56、 烈日炎炎 奔走忙,汗流浃背饿断肠;想吃碗面细思量,不如省下给儿郎!你是我应该感恩的人,在父亲节到来之际,真诚的对您说一声:爸,你辛苦了! 57、热浪滚滚, 烈日炎炎 ,心情愉悦切莫烦;气温升高,艳阳高照,出门戴好遮阳帽;饮食清淡,莫要贪凉,生冷要忌感冒防;养生贴士,牢记心上,幸福快乐你最棒! 58、艳阳天,荷花叶, 烈日炎炎 ,风景虽好酷暑难耐;夏至日,送祝愿,天天开心清凉常伴。在夏至到来之时,祝我的朋友好运不期而至,财运滚滚而至,夏至快乐。 59、在夏季,温度会陡然升高,晴空无云, 烈日炎炎 。 60、夏至到来气温高, 烈日炎炎 受不了。心烦气躁人难耐,平心静气暑自消。自然美景身边绕,瓜田李下笑声高。荷塘月色香气飘,清风拂面烦恼抛。祝你夏至身体健,开开心心每一秒! 61、夏季刚过立秋到,秋天老虎也凶恶。早晚虽凉中午热, 烈日炎炎 胜三伏。衣服更换要适当,不可偷懒身受凉。愿你健健康康过秋季,幸幸福福身边傍! 62、 烈日炎炎 ,驻守岗位,不畏酷暑严寒;狂风暴雨,勇敢抗洪,不怕困难牺牲;手握钢枪,坚持训练,刚强气质体现;八一建军节到,亲爱的兵哥哥,你们辛苦了,祝愿你们身体健康,幸福快乐。 63、送你一个笑脸,带着清爽的笑颜,送你一个问候,夹着凉爽的语言,送你一个祝福,裹着清凉的爱意,送你一个希望,冰凉驱赶 烈日炎炎 ! 64、三伏天, 烈日炎炎 热气翻天,注意防晒记得防暑。白开水,绿豆汤,还有我给你的信息,皆有消三伏暑气之功效,且价格低廉,低碳,键康,有效,望广大伏友广发互转,为消三伏尽自己薄力。 65、 烈日炎炎 似火烧,你的身体吃不消。总以年轻为资本,不顾身体苦打拼。忽略保健身体垮,方知健康多重要!保健日,祝你身如松柏万古长青,志如磐石万古移。 66、夏季一到天闷热, 烈日炎炎 似火烧,出门防晒要做好,平安出行免中暑,绿豆熬汤能排毒,多喝一些保安康,点点祝福化细雨,滴滴清凉到身旁。愿你这个夏天快乐相伴,清爽无限! 67、我愿做你生命中的伞,狂风暴雨时,为你阻挡风雨的冰凉; 烈日炎炎 时,为你抵御骄阳的滚烫;风和日丽时,与你感受爱情的细水流长。最终走向幸福的殿堂! 68、虽然 烈日炎炎 ,农民伯伯们依然为夏耘而忙碌着. 69、 烈日炎炎 ,我的问候不再沉默,沿袭着夏的脉络,用真心酝酿你的快乐,为你催开幸福的花,撑起绿色的伞,采撷丰收的果。愿你收获夏的清爽,夏的惊喜! 70、小暑 烈日炎炎 ,我送你绿荫绵绵;小暑热浪翻翻,我送你雨丝连连;小暑闷气足足,我送你轻风缕缕。小暑思念切切,我送你幸福满满。 71、百花绽放是春天的诺言, 烈日炎炎 是夏天的诺言,硕果累累是秋天的诺言,白雪飘扬是冬天的诺言,玫瑰是爱的诺言。玫瑰情人节,爱你是我信守一生的诺言! 72、夏天的思念像 烈日炎炎 ,牵挂像百花烂漫,祝福像雨水连连,但这烈日只给你温暖,百花只给你芳香,雨水只给你清凉。祝你的快乐像野草一样疯长。 73、 烈日炎炎 短信来,化作祝福传递爱。凡事看开心畅快,多喝汤水身康泰。出门记得做防晒,美丽容颜永不改。清风吹来焦躁散,从此心头无阴霾。愿你大暑清凉自在。 74、夏季到来气温高,降温防暑别忘了, 烈日炎炎 需防晒,高温天气休息好,凉爽饮料适当饮,游泳池里泡一泡。心静自然生凉意,轻松一笑烦恼消!夏至快乐! 75、夏至到来白昼长, 烈日炎炎 当头照。如今臭氧空洞已形成,太阳辐射不得了。出门带好伞和帽,长衣遮体不可少。户外工作要记牢,防暑降温需做到。愿你夏季身体好,皮肤健康无烦恼! 76、夏至到,降温防暑不可少, 烈日炎炎 少运动,开开空调莫贪凉,神情欢畅凉自来,补充水分很重要,清淡食物嘴里嚼,绿豆乌梅汤里熬,冷食瓜果莫多要,温水洗澡消疲劳,工作一天休息好,。 77、夏至 烈日炎炎 ,融化冰山雪,让清凉流淌你心间;洒出清泉水,让幽静芬芳你身边;送颗薄荷糖,让爽意绽放你舌尖;一条短信息,让快乐凉爽你一“夏”! 78、大暑一到天闷热, 烈日炎炎 似火烧,出门防晒要做好,平安出行免中暑,绿豆熬汤能排毒,多喝一些保安康,点点祝福化细雨,滴滴清凉到身旁,大暑愿快乐伴,清爽无限! 79、外面 烈日炎炎 ,我们渴望细雨绵绵;外面蝴蝶翩翩,我们渴望着轻松悠闲;外面花儿艳艳,我们渴望着花好月圆!大暑时节,祝你清爽一夏! 80、处暑到了,送你一把遮阳伞,为你挡住中午 烈日炎炎 ,送你一件轻便衣,为你早晚防凉保暖,送你一条祝福的短信,为你舒展笑颜,处暑快乐! 81、虽然 烈日炎炎 ,周一还得上班,高温令人疲倦,要与快乐连线。见人面带微笑,好运与你触电;懒散情绪抛开,精神焕发容颜;烦恼莫放心头,潇洒自然相见。周一问候给力,再忙再累也要心。 82、人生中总有几个朋友最珍惜,心底里总有几份友情难忘记。从瑞雪纷飞的冬天,到 烈日炎炎 的夏季。虽不能天天相聚,却在心中常常想起,祝七一快乐! 83、大暑到来气温高, 烈日炎炎 似火烧。热浪滚滚阵阵袭,无处藏身真苦恼。我送你降温饮料,但愿清凉把你绕。喝杯绿茶清火热,鸭梨苦瓜榨汁喝。健健康康一夏天,清凉围绕不觉热! 84、想你,在炊烟袅袅的清晨;想你,在 烈日炎炎 的正午;想你,在落日余晖的傍晚;7.30之际,还要告诉你一个秘密:365天朝朝暮暮思念的是你! 85、 烈日炎炎 夏至到,凉爽问候来报道,一杯冰镇酸梅汤,愿你酸酸甜甜爱情好如意;一壶陈年老白干,愿你意气风发事业顺利;一盏清茶山泉水,愿你健康常伴生活美满,祝夏至快乐。 86、 烈日炎炎 万物焦,人心焦虑似火烧;一阵细雨能解暑,怎奈烈日重妖娆!文君何以清凉度,朋友关心伴我心!愿我的祝愿,伴你度过一个清凉的暑假! 87、 烈日炎炎 渐淡淡,欢天喜地迎处暑。轻舞飞扬出家门,换个发型长精神。早晚穿棉日穿纱,清晨豆浆午后茶。烦恼都随处暑去,敞开心胸乐如花。处暑快乐! 88、 烈日炎炎 ,hold不住你凉意逼人,热浪滚滚,在你面前也只是浮云,燥热不堪,不及你透心凉的给力,祝你夏至日,百事可乐,随心而悦! 89、大暑节气到酷热难耐;降暑养生精心安排:多水多粥解暑畅快;冬病夏治健康不败。营养饮食少疾防衰;出门带伞保持凉快。 烈日炎炎 短信到来;化作祝福传播关爱。 90、对一份感情的坚持,好比一个人行走在荒漠之上, 烈日炎炎 ,无水,无粮,无绿洲,前进是绝望的遥远,后退是死寂的空无。因此,真正的痛苦,没有谁能与你分担,你只能把它从一个肩,换到另一个肩。暗香 91、 烈日炎炎 气温高,夏至送你三件宝,芭蕉蒲扇手中摇,徐徐微风暑气消,冰镇西瓜大口嚼,食欲大振胃口好,再送一把痒痒挠,开心一夏哈哈笑! 92、 烈日炎炎 ,热火朝天;抽个时间,找点空闲;跑个小步,锻炼锻炼;喝杯清茶,滋润心间;睡个午觉,补充睡眠;快乐心情,注意保鲜。祝你快乐过夏天! 93、小暑已过迎大暑,大暑一来就入伏,头伏饺子二伏面,三伏难熬酷热天, 烈日炎炎 不舒服,饮食防暑驱热毒,出门在外防雷电,在家健康最为先,短信问候诸朋友,温馨提示心里甜! 94、如果你曾有一个小花园或在窗台花箱中养花,那么别人或许嘱咐过你不要在 烈日炎炎 的正午浇花,因为花叶可能会被烧着。 95、嫩芽破土是对初春的问候, 烈日炎炎 是对盛夏的问候,果实飘香是对金秋的问候,雪花飞舞是对寒冬的问候,11.21世界问候日,送你最诚挚的问候:愿你健康永久! 96、不管天有多高,不管地有多宽,不管夏天 烈日炎炎 ,不管冬天冰冻严寒,不管人情冷暖,不管世事变幻,我只想与你携手到永远。祝你情人节快乐! 97、山外青山楼外楼, 烈日炎炎 好兆头,雷雨阵阵似美酒,葡萄颗颗压枝头,汗水滴滴喜丰收,风扇呼呼把财送,清凉多多不用愁,好运连连到永久。祝小暑愉快! 98、 烈日炎炎 ,在路边看了你一眼,霎时爱上了你的容颜,抱住你的脸蛋,肆无忌惮地亲你咬你,把你融化在我的心田。哦,雪糕,夏天里我愿与你相依相伴! 99、季节不停变换,小暑又到眼前,我的问候暖暖,我的祝福绵绵,愿你好运像 烈日炎炎 ,笑脸如夏花灿烂,快乐泉水滋润心田,凉爽一夏幸福圆满! 100、剧中主创历经了高原雪山、泥潭沼泽、断崖绝壁等极端险恶的地理环境;也经历了 烈日炎炎 、紫外线强度爆表的夏日;更经历了零下十几度、白雪皑皑的冬天。 101、天秦大陆一隅,山高万丈,自山脚至山巅,仿佛历尽了春夏秋冬,山下 烈日炎炎 ,山巅白雪皑皑。 102、万里长城万里长, 烈日炎炎 心哇凉。 103、榕城的夏天, 烈日炎炎 ,但也处处榕荫。 104、街边树木成行,绿荫连片,尤其是那几棵千年古树,树冠硕大,浓荫蔽日,在 烈日炎炎 的夏天,足可容纳一二十人乘凉。 105、酷热的夏日, 烈日炎炎 似火烧,令人难耐,可仍有不少劳动者为了城市正常运转,照旧露天劳作,“足蒸暑土气,背灼燃天光”,挥汗如雨。 106、经历过漫长严寒的冷冬,经历过 烈日炎炎 的夏日,经历过年华走过的那番春华秋实。 107、2月11日,毛里求斯路易港 烈日炎炎 。 108、 烈日炎炎 下,一个十七八岁的少年向着树荫下正在纳凉的彭勃喊道。 109、沙滩上的椰子树,就是一个个高大的巨人,在 烈日炎炎 下为我们举着凉伞蔽阴。 110、走出大棚,已经下午一点多了,刚才还 烈日炎炎 的天空突然阴云密布,接着开始“掉点儿”。 111、7月盛夏,位于东台?港镇沿海经济区的一处厂区内,中科院南京土壤研究所的杨劲松博士在 烈日炎炎 下,正对试验田里的耐盐作物生长情况作对比记录。 112、六月天, 烈日炎炎 ,荼毒的太阳似向人宣告它无尽的肆虐狂态。 113、没有 烈日炎炎 ,也无大雨相烦,安静地度着清凉夏日。 114、3月的西沙海岛已 烈日炎炎 ,南海舰队某水警区通信连女兵正在进行刻苦训练,她们用实际行动迎接“三八”妇女节的到来。 115、 烈日炎炎 ,为保证露天作业建筑工人的健康安全,这些天,柯桥区建管局要求建筑工地实施错峰施工等各项防暑降温措施,并实地检查各工地落实情况。 116、 烈日炎炎 ,在奸商带领下,几人穿过了几个荒无人烟的小沙漠才到了一个绿洲小镇,只有几十户人家,家家户户都敞开着大门,男女老幼都围在小镇中心忙碌着。 117、7月21日上午, 烈日炎炎 ,乌鲁木齐火车北站冯会兰装卸队院内,擦得锃亮的“装卸工人法律服务之家”牌匾格外夺目。 118、正午时分, 烈日炎炎 似火烧,灼热的阳光从天空中倾洒而下,令整片大地都处于一片蒸腾之中,杨柳微垂,收敛着枝叶,恹恹不振……
2023-06-06 07:52:001

作文《好奇》,可以写点什么,怎么写

“好奇”我小的时候,非常顽皮,,对许多事情总是很好奇,由于我这好奇,使我弄出了许多笑话,其中有一件事,是我至今仍记忆犹新。那是我4岁的时候,在大年夜里,妈妈爸爸正忙着做年夜饭,没空来照顾我,我只好一个人做在客厅里的角落里,独自玩起了变形金刚。不知过了多长时间,客厅里的桌子上象满汗全席似的,饭菜几乎放满了桌子。妈妈带我洗过手后,我们家三口互道了新年祝福语后,就准备开始享受桌上的美味佳肴了。看着这些饭菜,我口水都流下了三千尺,心想:哈哈,这下我可以吃个够了!这时,爸爸引起了我的注意力,只见他拿着一个玻璃瓶,总是在喝里面的水儿,还连着喝了好几杯。当时我很纳闷:“爸爸在喝什么呢?是水吗?不会吧,水没味道,爸爸会喝水吗?一定不是水,那是什么呢?是很好喝的吗?为什么不给我一杯呢?爸爸平时有什么好吃好喝的都要让我喝的呀!”我开始乱猜起来,爸爸这时又倒了一杯,可这回没喝,而且朝厨房走了过去。我心里挺高兴的,心想:这回我可有机会去喝那的东西啦!我趁这个机会,端起杯子闻了闻,顿时,一股怪怪的味道直窜我的鼻子,把鼻子都窜疼了。我开始有些犹豫了,但心里又想:“是不是好喝的东西味道都是怪怪的?刚才爸爸不是喝的津津有味吗?对!一定是好喝的。”就在我决定要喝的时候,我听见了爸爸妈妈从厨房走出来的脚步声,我心里来不及再犹豫了。于是,也管不了三七二十一,一下倒进了我的嘴里,顿时辣的喉咙直冒烟,舌头都辣麻了,根本控制不住自己,就“哇”的一下把那东西吐到了桌子上,这时爸爸妈妈刚好看到了这一幕。我心想:这回完了!要挨打了。我可真倒霉,他们早不来,晚不来,偏偏这时候来。正当我准备接受打骂的时候,谁知他们看了后,稍一愣,便异口同声的笑了起来,弄的我丈二的和尚摸不着头……后来才知道,那东西是酒!好奇虽然是件好事,但也有让人倒霉的时候,所以万物都有两面性:一个是好的一面,一个是不好的一面。好奇心(六)好奇心,无疑是一颗希望知道自己所不知事物的心。如果只将眼光聚于此,那在我看来,似乎古今中外男女老少大多都有这样一颗“心”。有一种“好奇心”在鲁迅的文章中最为常见;那驱使国民争先恐后看“砍头节目”的是好奇心;那驱使乡邻听祥林嫂哭诉的是好奇心;那驱使阿Q“革命”的亦是好奇心。但,也许这些都只能称为“好奇”罢了,“心”却是失去了的。这样的“好奇”,建立在对他人痛苦的窥探上,建立在“铁屋子”一般黑暗的愚昧上,如果这也是真正意义上的“好奇心”,那么没有,也罢。那么放眼世界呢?这样的“好奇而无心”也是比比皆是的。火刑柱上的贞德满足了中世纪人们的好奇心;怒吼的伽西莫多满足了芸芸众生的好奇心。这样的“好奇心”似乎成了“赤子同心”的世界语言,在这样的语言之中写的尽是愚昧,平庸,衰亡与了无生机。试问:真正的好奇心又为何物呢?真正的好奇心需要观察。“一花一世界,一叶一乾坤”,世界上并不缺少美,只是缺少发现美的眼睛。用心观察,即使最寻常的事物也会化为“神奇”。在远古时代,先人们仰望星空,探斗转星移的奥秘,品云淡云聚的风采;到现在,我们通过望远镜与另一个星球招手,通过显微镜感知微观宇宙。可以说,没有观察与帮助我们更好观察的工具,好奇心也会闭上心房上的窗,落满灰尘。真正的好奇心需要思考。如果“我们头上的灿烂星空”是供我们观察的无限舞台,那么,“我们心中的道德法则”则是激发与约束我们将观察成果深化的不二法门。如帕斯卡尔所言,“思维成就人的伟大,我们的一切尊严都在于思考――即使你只不过是强大自然下的苇草。”如果没有这种“灵魂在场”之下的思考,那么无论多少个苹果掉下来,恐怕也砸不出“万有引力”的发现;无论人类是多么费尽心思地观察与学习,也难有一丝一毫的创造与进步。真正的好奇心不是“猎奇”,它的存在不是为了以平庸或愚昧的心态去“发掘”别人的痛苦,去践踏真理。它的存在,需要观察的双眼来定位,需要思者的头脑来彰显其价值。有了这样的好奇心,困难得以排解,就会得以进步,人类得以更好的生存并维护自己的尊严……《哈姆雷特》中有言:“身处果壳之中,也自以为无限宇宙之王。”也许,正因为有了真的“好奇心”在,我们才能以更有力的声音爆发出这样的呐喊。更何况,因为有了好奇的心,我们的世界远比果壳广阔得多。这是一篇规范的议论文。今年也很难得。作者立意深刻,有独立见解。议论层层递进,逻辑性强。用例鲜活、到位,能有力地支持自己的中心论点。文章活泼洒脱,不干巴巴地说教。今后的高三学生,应从中得到启发。(薛明德)好奇心(五)我们的童年大概是在“十万个为什么”里过完的。碰到一切新奇的、感兴趣的事都喜欢用手指着奶声奶气地问上一句:“这个是什么呀?”这完全是出于我们的好奇心。何为好奇心?于我来说,不过三字而已:好,奇,心。“好”,是一种欲望,求知欲学的愿望。孔夫子早就回答过子贡“敏而好学,不耻下问”。“好”是一种态度,一种实事求是的精神。陆游曾告诫后人“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”。“好”也是对他人负责,面对别人的“好”,我们要“贤者以其昭昭而使人昭昭”。总之,“好”是认识一切事物的前提,有了“好”这种意识,才能去探求大千世界各种各样令人着迷的“奇”。何谓“奇”?不过是遇到“奇”发现“奇”使之不“奇”。大千世界,无奇不有。有人带着“猎奇”的心态去看待世界。然而,“猎奇”的人常常把一些不好的落后的事物挖掘出来,这并不是真正的“奇”。这里所指的“奇”是牛顿对于苹果为什么会掉在自己头上的疑问;是伽俐略对于亚里士多德两个铁球为什么不能同时落地的质问;是李四光对中国“贫油论”的反问。对于未知,我们“奇”;对于书籍,我们发现更多的“奇”。人类在“奇”的带领下更加了解我们所居住的美丽星球,更加知晓处在一片黑暗之中的宇宙太空。“奇”是我们必须拥有的探求品质。“心即理也。”明代的王阳明是这样解释心与理的关系。虽有夸张和唯心主义的色彩,但却能看出人们对于“心”的重要性的认识。古人说过“心如止水”。由此可见一份安静的心情是多么重要。假如你带着浮躁之心,尚不说研究学术,恐怕自己也会被这情绪所左右,再也无法发现和创造了。《礼记》有云,“修身,齐家,治国,平天下。”修身放在第一位,修身即修心。当“心如止水”时,你的视野将扩大,你的思维将更加活跃。好而不奇是庸才,奇而无心是蠢才,只有用心好之奇之,才会有所发现,有所收获。人生凭“好奇心”而活,人类凭“好奇心”兴旺发达,永续发展。拆解“好奇心”好;奇;心!写法相当别致。这里边蕴含着一种认真求索、严谨向学的精神。但作者并不刻板、迂执,而是相当灵活,相当深刻,也相当智慧地将三个概念解说的饶有意趣,从而不流于浅薄俗套。这些解说,笔断而意不断,“好奇心”在作者心中是一个整体。因此,得出的“好而不奇是庸才,奇而无心是蠢才”、好奇心“不过是遇到‘奇"发现‘奇"使之不‘奇"”的结论,相当精警,升华了“好奇心”的内涵。这一篇,是今年高考议论文的代表作。(张中原)
2023-06-06 07:51:571