函数

有定义，φ(t) = E(e^(itξ))考虑X与ξ同分布，Y与-ξ同分布，且XY独立，则Z=X+Y的特征函数为：E(e^(it(X+Y)))=E(e^(itξ))*E(e^(-itξ))=φ(t) * φ"(t) = , 其中φ‘(t)为φ(t) 的共轭函数即找到随机变量Z使得 |φ(t) |^2 是Z的特征函数，得证。希望对你有帮助，望采纳，谢谢~

2008年数学三考试大纲 数 学 三 考试科目 微积分、线性代数、概率论与数理统计 微 积 分 一、函数、极限、连续 考试内容 函数的概念及表示法函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性复合函数、隐函数、反函数、分段函数和隐函数基本初等函数的性质及图形 初等函数函数关系的建立 数列极限与函数极限的定义及其性质 函数的左极限和右极限无穷小和无穷大的概念及关系 无穷小的性质及无穷小的比较极限的四则运算 极限存在的两个准则：单调有界准则和夹逼准则两个重要极限： , 函数连续的概念 函数间断点的类型 初等函数的连续性闭区间上连续函数的性质 考试要求 1．理解函数的概念，掌握函数的表示法，会建立简单应用问题的函数关系. 2．了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性. 3．理解复合函数及分段函数的概念，了解反函数及隐函数的概念. 4．掌握基本初等函数的性质及其图形，理解初等函数的概念. 5．了解数列极限和函数极限（包括左、右极限）的概念. 6．理解无穷小的概念和基本性质，掌握无穷小的比较方法.了解无穷大的概念及其与无穷小的关系. 7．了解极限的性质与极限存在的两个准则，掌握极限四则运[wiki]算法[\/wiki]则，会应用两个重要极限. 8．理解函数连续性的概念（含左连续与右连续）, 会判别函数间断点的类型. 9．了解连续函数的性质和初等函数的连续性，理解闭区间上连续函数的性质（有界性、最大值与最小值定理、介值定理），并会应用这些性质. 二、一元函数微分学 考试内容 导数和微分的概念 导数的几何意义和经济意义函数的可导性与连续性之间的关系 平面曲线的切线与法线导数和微分的四则运算 基本初等函数的导数复合函数、反函数和隐函数的微分法 高阶导数 一阶微分形式不变性微分中值定理 洛必达（L"Hospital）法则 函数单调性的判别 函数的极值函数图形的凹凸性、拐点及渐近线 函数图形的描绘函数的最大值与最小值 考试要求 1. 理解导数的概念及可导性与连续性之间的关系，了解导数的几何意义与经济意义（含边际与弹性的概念），会求平面曲线的切线[wiki]方程[\/wiki]和法线方程. 2．掌握基本初等函数的导数公式、导数的四则运算法则及复合函数的求导法则，会求分段函数的导数会求反函数与隐函数的导法. 3．了解高阶导数的概念，会求简单函数的高阶导数. 4．了解微分的概念，导数与微分之间的关系以及一阶微分形式的不变性，会求函数的微分. 5．理解罗尔（Rol1e）定理、拉格朗日（Lagrange）中值定理、了解泰勒（Taylor）定理、了解柯西（Cauchy）中值定理，掌握这四个定理的简单应用. 6．会用洛必达法则求极限. 7．掌握函数单调性的判别方法，了解函数极值的概念掌握函数极值、最大值和最小值的求法及其应用. 8．会用导数判断函数图形的凹凸性（注：在区间 内，设函数具有二阶导数，当 时， 的图形是凹的；当 时，的图形是凸的），会求函数图形的拐点和渐近线. 9．会描绘简单函数的图形. 三、一元函数积分学 考试内容 原函数和不定积分的概念 不定积分的基本性质基本积分公式 定积分的概念和基本性质定积分中值定理积分上限的函数及其导数 牛顿一莱布尼茨（Newton-Leibniz）公式不定积分和定积分的换元积分法和分部积分法 反常（广义）积分积分的应用 考试要求 1．理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和基本积分公式；掌握不定积分的换元积分法与分部积分法. 2．了解定积分的概念和基本性质，了解定积分中值定理，理解积分上限的函数并会求它的导数掌握牛顿一莱布尼茨公式以及定积分的换元积分法和分部积分法. 3．会利用定积分计算平面图形的面积、旋转体的体积和函数的平均值，会利用定积分求解简单的经济应用题. 4．了解反常积分的概念，会计算反常积分. 四、多元函数微积分学 考试内容 多元函数的概念 二元函数的几何意义 二元函数的极限与连续性的概念有界闭区域上二元连续函数的性质 多元函数偏导数的概念与计算多元复合函数的求导法与隐函数求导法 二阶偏导数 全微分多元函数的极值和条件极值、最大值和最小值 二重积分的概念、基本性质和计算无界区域上简单的广义二重积分 考试要求 1．了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义. 2．了解二元函数的极限与连续的概念，了解有界闭区域上二元连续函数的性质. 3．了解多元函数偏导数与全微分的概念，会求多元复合函数一阶、二阶偏导数，会求全微分，会用多元隐函数的偏导数. 4．了解多元函数极值和条件极值的概念，掌握多元函数极值存在的必要条件，了解二元函数极值存在的充分条件，会求二元函数的极值，会用拉格朗日乘数法求条件极值，会求简单多元函数的最大值和最小值，并会解决某些简单的应用问题. 5．了解二重积分的概念与基本性质，掌握二重积分的计算方法（[wiki]直角[\/wiki]坐标、极坐标），了解无界区域上较简单的广义二重积分并会计算. 五、无穷级数 考试内容 常数项级数收敛与发散的概念收敛级数的和的概念 级数的基本性质与收敛的必要条件几何级数与p级数及其收敛性 正项级数收敛性的判别任意项级数的绝对收敛与条件收敛交错级数与莱布尼茨定理 幂级数及其收敛半径、收敛区问（指开区间）和收敛域 幂级数的和函数 幂级数在收敛区间内的基本性质 简单幂级数的和函数的求法 初等函数的幂级数展开式 考试要求 1．了解级数的收敛与发散、收敛级数的和的概念. 2．掌握级数的基本性质及级数收敛的必要条件，掌握几何级数及p 级数的收敛与发散的条件，掌握正项级数收敛性的比较判别法和比值判别法，会用根值判别法. 3．了解任意项级数绝对收敛与条件收敛的概念以及绝对收敛与收敛的关系，掌握交错级数的莱布尼茨判别法. 4．会求幂级数的收敛半径、收敛区间及收敛域. 5．了解幂级数在收敛区间内的基本性质（和函数的连续性、逐项微分和逐项积分），会求简单幂级数在其收敛区间内的和函数，并会由此求出某些数项级数的和. 6"掌握 、 、 、 及的麦克劳林（Maclaurin）展开式，会用它们将简单函数间接展开成幂级数. 六、常微分方程与差分方程 考试内容 微分方程的概念变量可分离的微分方程 齐次微分方程 一阶线性微分方程 线性微分方程解的性质及解的结构定理 二阶常系数齐次线性微分方程及简单的非齐次线性微分方程差分与差分方程的概念差分方程的通解与特解 一阶常系数线性差分方程微分方程与差分方程的简单应用 考试要求 1．了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念. 2．掌握变量可分离的微分方程、齐次微分方程和一阶线性微分方程的求解方法. 3．会解二阶常系数齐次线性微分方程. 4. 了解线性微分方程解的性质及解的结构定理，会解自由项为多项式、指数函数、正弦函数、余弦函数，以及它们的和与乘积的二阶常系数非齐次线性微分方程. 5．了解差分与差分方程及其通解与特解等概念. 6．掌握一阶常系数线性差分方程的求解方法. 7．会用微分方程和差分方程求解简单的经济应用问题. Back 线 性 代 数 一、行列式 考试内容 行列式的概念和基本性质 行列式按行（列）展开定理 考试要求 1．理解行列式的概念，掌握行列式的性质. 2. 会应用行列式的性质和行列式按行（列）展开定理计算行列式. 二、矩阵 考试内容 矩阵的概念 矩阵的线性运算 矩阵的乘法 方阵的幂方阵乘积的行列式 矩阵的转置 逆矩阵的概念和性质 矩阵可逆的充分必要条件 伴随矩阵矩阵的初等变换 初等矩阵 矩阵的秩矩阵的等价 分块矩阵及其运算 考试要求 1．理解矩阵的概念，了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵的定义和性质，理解对称矩阵、反对称矩阵及正交矩阵等的定义和性质. 2．掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律，了解方阵的幂与方阵的乘积的行列式的性质. 3．理解逆矩阵的概念、掌握逆矩阵的性以及矩阵可逆的充分必要条件，理解伴随矩阵的概念，会用伴随矩阵求逆矩阵. 4．了解矩阵的初等变换和初等矩阵及矩阵等价的概念，理解矩阵的秩的概念，掌握用初等变换求矩阵的逆矩阵和秩的方法. 5．了解分块矩阵的概念，掌握分块矩阵的运算法则. 三、向量 考试内容 向量的概念 向量的线性组合与线性表示 向量组线性相关与线性元关 向量组的极大线性元关组 等价向量组 向量组的秩 向量组的秩与矩阵的秩之间的关系 向量的内积 线性无关向量组的正交规范化方法 考试要求 1．了解向量的概念，掌握向量的加法和数乘运算法则. 2．理解向量的线性组合与线性表示、向量组线性相关、线性无关等概念，掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法. 3．理解向量组的极大无关组的概念，会求向量组的极大无关组及秩. 4．理解向量组等价的概念，理解矩阵的秩与其行（列）向量组的秩之间的关系. 5．了解内积的概念，掌握线性无关向量组正交规范化的施密特（Schmidt）方法 四、线性方程组 考试内容 线性方程组的克莱姆（Cramer）法则 线性方程组有解和无解的判定齐次线性方程组的基础解系和通解非齐次线性方程组的解与相应的齐次线性方程组（导出组）的解之间的关系非齐次线性方程组的通解 考试要求 1．会用克莱姆法则解线性方程组. 2. 掌握非齐次线性方程组有解和无解的判定方法. 3．理解齐次线性方程组的基础解系的概念，掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法. 4．理解非齐次线性方程组的结构及通解的概念. 5. 掌握用初等行变换求解线性方程组的方法. 五、矩阵的特征值和特征向量 考试内容 矩阵的特征值和特征向量的概念、性质 相似矩阵的概念及性质 矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵 实对称矩阵的特征值和特征向量及相似对角矩阵 考试要求 1．理解矩阵的特征值、特征向量等概念，掌握矩阵特征值的性质，掌握求矩阵特征值和特征向量的方法. 2．理解矩阵相似的概念、掌握相似矩阵的性质，了解矩阵可对角化的充分条件和必要条件，掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法. 3．掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质. 六、二次型 考试内容 二次型及其矩阵表示 合同变换与合同矩阵 二次型的秩惯性定理 二次型的标准形和规范形正交变换和配方法化二次型为标准形 二次型及其矩阵的正定性 考试要求 1．了解二次型的概念，会用矩阵形式表示二次型，了解合同变换和合同矩阵的概念. 2．理解二次型的秩的概念，了解二次型的标准形、规范形等概念，了解惯性定理，会甩正交变换和配方法化二次型为标准形. 3．理解正定二次型、正定矩阵的概念，并掌握其判别法. Back 概 率 论 与 数 理 统 计 一、随机事件和概率 考试内容 随机事件与样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 概率的概念 概率的基本性质 古典型概率 几何型概率 条件概率 概率的基本公式 事件的独立性 独立重复事件 考试要求 1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件间的关系及运算. 2. 理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法、乘法公式、全概率公式及贝叶斯（Bayes）公式等. 3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法. 二、随机变量及其分布 考试内容 随机变量 随机变量的分布函数及其性质 离散型随机变量的概率分布连续型随机变量的概率密度 常见随机变量的分布 随机变量函数的分布 考试要求 1．理解随机变量的概念；理解分布函数 的概念及性质；会计算与随机变量有关的事件的概率. 2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布 及其应用. 3. 理解泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布. 4．理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布 、正态分布、指数分布及其应用，其中参数为 的指数分布 的密度函数为 5．会求随机变量函数的分布. 三、多维随机变量的分布 考试内容 多维随机变量及其分布函数 二维离散型随机变量概率分布、边缘分布和条件分布、二维连续型随机变量的概率密度 边缘概率密度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常见二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量的函数的分布 考试要求 1．理解多维随机变量的分布的概念和基本性质. 2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度.掌握二维随机变量的边缘概率分布和条件分布. 3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件；理解随机变量的不相关性与独立性的关系. 4．掌握二维均匀分布和二维正态分布 ，理解其中参数的概率意义． 5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布；会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布. 四、随机变量的数字特征 考试内容 随机变量的[wiki]数学[\/wiki]期望（均值）、方差、标准差及其性质随机变量函数的数学期望 切比雪夫（Chebyshev）不等式矩、协方差、相关系数及其性质 考试要求 1．理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征. 2．会随机变量函数的数学期望. 3．掌握切比雪夫不等式. 五、大数定律和中心极限定理 考试内容 切比雪夫（Chebyhev）大数定律 伯努利（Bernoulli）大数定律 辛钦（Khinchine）大数定律 棣莫弗－拉普拉斯（De Moivre-Laplace）定理 列维－林德伯格（Levy-Lindberg）定理 考试要求 1．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独立同分布随机变量序列的大数定律）. 2．了解棣莫弗－拉普拉斯中心极限定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维—林德伯格中心极限定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)，并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率. 六、数理统计的基本概念 考试内容 总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数 样本均值 样本方方差和样本矩 分布 分布 分布 分位数 正态总体的常用抽样分布 考试要求 1．理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为： . 2．了解产生 变量、 变量和 变量的典型模型；理解标准正态分布、 分布、分布和 分布的分位数，会查相应的数值表. 3．掌握正态总体的抽样分布：样本均值、样本方差、样本矩、样本均值差、样本方差比的抽样分布. 4．理解经验分布函数的概念和性质，会根据样本值求经验分布函数. 七、参数估计 考试内容 点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法 估计量的评选标准 区间估计的概念单个正态总体均值的区间估计 单个正态总体方差和标准差的区间估计两个正态总体的均值差和方差比的区间估计 考试要求 1．理解参数的点估计、估计量与估计值的概念；了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验正估计量的无偏性. 2．掌握矩估计法（一阶、二阶矩）和最大似然估计法 3．掌握建立未知参数的（双侧和单侧）置信区间的一般方法；掌握正态总体均值、方差、标准差、矩以及与其相联系的数值特征的置信区间的求法. 4．掌握两个正态总体的均值差和方差比及相关数字特征的置信区间的求法. 八、假设检验 考试内容 显著性检验 假设检验的两类错误 单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验 考试要求 1．理解\“假设\”的概念和基本类型；理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤；会构造简单假设的显著性检验. 2．理解假设检验可能产生的两类错误，对于较简单的情形，会计算两类错误的概率. 3．掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验. 试 卷 结 构 （－）总分 试卷满分为150分 （二）内容比例 微积分约56％ 线性代数约22％ 概率论与数理统计约22％ （三）题型比例 填空题与选择题约37％ 解答题（包括证明题）约63％ 注：考试时间为 180分钟

特征函数和分布函数是一一对应的，用分布函数求卷积会很麻烦，用特征函数求就会简单一点，而且在求独立随机变量的和的分布的时候，用特征函数也要容易一些。特征函数：在概率论中，任何随机变量的特征函数(缩写：ch.f,复数形式：ch.f"s)完全定义了它的概率分布。在实直线上，它由以下公式给出，其中X是任何具有该分布的随机变量：其中t是一个实数，i是虚数单位，E表示期望值。用矩母函数MX（t）来表示（如果它存在），特征函数就是iX的矩母函数，或X在虚数轴上求得的矩母函数。与矩母函数不同，特征函数总是存在。特征函数具有以下基本性质：如果两个随机变量和具有相同的特征函数，那么它们具有相同的概率分布； 反之， 如果两个随机变量具有相同的概率分布， 它们的特征函数也相同(显然)。独立随机变量和的特征函数等于每个随机变量特征函数的乘积。

特征函数和分布函数是一一对应的，用分布函数求卷积会很麻烦，用特征函数求就会简单一点，而且在求独立随机变量的和的分布的时候，用特征函数也要容易一些。特征函数：在概率论中，任何随机变量的特征函数(缩写：ch.f,复数形式：ch.f"s)完全定义了它的概率分布。在实直线上，它由以下公式给出，其中X是任何具有该分布的随机变量：其中t是一个实数，i是虚数单位，E表示期望值。用矩母函数MX（t）来表示（如果它存在），特征函数就是iX的矩母函数，或X在虚数轴上求得的矩母函数。与矩母函数不同，特征函数总是存在。特征函数具有以下基本性质：如果两个随机变量和具有相同的特征函数，那么它们具有相同的概率分布； 反之， 如果两个随机变量具有相同的概率分布， 它们的特征函数也相同(显然)。独立随机变量和的特征函数等于每个随机变量特征函数的乘积。

解答过程如下：

随机变量的分布函数连续，随机变量不一定是连续型离散型随机变量的分布函数也连续

函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。初中阶段，函数的定义为：有两个互相关联的变量x,y，y的值随x的值改变而改变，并且每给定一个x的值y都有唯一一个确定的值与之对应，那么y就叫做x的函数，x叫自变量。定义里面注意两个关键词：确定　　唯一随着你的深入学习，会有更加严格，严密的函数定义。高中阶段，会给出函数的集合定义，会把函数定义会数集上的一种映射。这里面和初中阶段的不同在于　　函数是建立在非空数集上的映射，当然也要注意两个关键词　确定和唯一　。而什么是映射，简单的说就是一种对应关系。到了大学，你会学到任何一种映射都可以看做函数并且函数不止是两个变量之间的关系。也就是还有多元函数。函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。目录数学定义经典定义：现代定义 ：用映射的定义：计算机定义简介与函数有关的概念映射定义几何含义函数的集合论定义域、对应域和值域单射、满射与双射函数象和原象函数图象性质函数的有界性函数的单调性函数的奇偶性函数的周期性函数的连续性函数的凹凸性实函数或虚函数函数概念的发展历史早期函数概念十八世纪函数概念十九世纪函数概念现代函数概念特殊的函数反函数隐函数多元函数按照未知数次数分类一次函数二次函数超越函数幂函数复变函数程序设计中的函数介绍C语言中的部分函数C语言中的库函数复合函数定义生成条件定义域周期性增减性数学中常用的具体函数一次函数的图象性质Word中创建函数公式展开 数学定义经典定义：现代定义 ：用映射的定义：计算机定义简介与函数有关的概念映射定义几何含义函数的集合论定义域、对应域和值域单射、满射与双射函数象和原象函数图象性质函数的有界性函数的单调性函数的奇偶性函数的周期性函数的连续性函数的凹凸性实函数或虚函数函数概念的发展历史早期函数概念十八世纪函数概念十九世纪函数概念现代函数概念特殊的函数反函数隐函数多元函数按照未知数次数分类一次函数二次函数超越函数幂函数复变函数程序设计中的函数介绍C语言中的部分函数C语言中的库函数复合函数定义生成条件定义域周期性增减性数学中常用的具体函数一次函数的图象性质Word中创建函数公式展开 编辑本段数学定义经典定义：　　在某变化过程中有两个变量x,y，按照某个对应法则，对于给定的x，有唯一确定的y与之对应，那么y就叫做x的函数。其中x叫自变量，y叫因变量。 现代定义 ：　　一般地，给定非空数集A,B,按照某个对应法则f，使得A中任一元素x，都有B中唯一确定的y与之对应，那么从集合A到集合B的这个对应，叫做从集合A到集合B的一个函数。记作：x→y=f(x),x∈A.集合A叫做函数的定义域，记为D,集合{y∣y=f(x),x∈A}叫做值域，记为C。定义域，值域，对应法则称为函数的三要素。一般书写为y=f(x),x∈D.若省略定义域，则指使函数有意义的一切实数所组成的集合。 用映射的定义：　　一般地，给定非空数集A,B，从集合A到集合B的一个映射，叫做从集合A到集合B的一个函数。 　　向量函数:自变量是向量的函数 叫向量函数 f（a1.a2，a3......an）=y 编辑本段计算机定义　　函数过程中的这些语句用于完成某些有意义的工作——通常是处理文本，控制输入或计算数值。通过在程序代码中引入函数名称和所需的参数，可在该程序中执行（或称调用）该函数。

一种概率分布对应一个概率密度函数。不了解哪里不唯一。

连续型随机变量的概率密度函数可以是奇函数。对于随机变量X的分布函数F(x)，存在非负可积函数f(x)，称X为连续型随机变量，函数f(x)称为X的概率密度函数，简称为概率密度．F(x)由f(t)可积所得，F(x)必然连续。

我主要是想照着答案来看怎么做类似的题 用卷积公式，提示一下,那两个分布不太好打啊

连续型随机变量概率分布的讨论是在某个区间上来讨论的，在任何一个定点的概率都是零。而密度函数是来描述连续型随机变量在某点附近取值的密集程度。比如英语考试成绩服从均值为85的正态分布，正态分布的密度函数是在85处取到最大值，也就是表明成绩在85分附近的考生最多。而均匀分布指的是在某个区间上随机变量取值是均等的，比如公交车每个整点10分钟一趟从总站开出，你早上6点30到6点45随机地到车站乘车，到达时间就是一个随机变量，并且是服从均匀分布的，密度函数就是1/15，问你等候时间不超过4分钟的概率是多少？也就是求密度函数在6点36到6点40上的积分，即P=4/15.所以，连续型随机变量在某个区间上的概率，就是密度函数在这个区间上的积分.

设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连续型随机变量时为概率密度，当X为离散型随机变量时为概率分布），θ为待估参数，X1,X2,…Xn是来自于总体X的样本，x1,x2…xn为样本X1,X2,…Xn的一个观察值，则样本的联合分布（当X是连续型随机变量时为概率密度，当X为离散型随机变量时为概率分布）　L（θ）=L（x1,x2,…,xn；θ）=ΠP（xi；θ）称为似然函数.一般的，出现在说明中一个已命名的系数向量中的每一个元素都将被视为待估参数。由于说明中的已命名的系数向量的所有元素都将被视为待估参数，所以必须确定所有的系数确实能影响一个或多个似然贡献的值。如果一个参数对似然没有影响，那么在进行参数估计时，将遇到一个奇异错误。而除了系数元素外所有的对象在估计过程中都将被视为固定的，不可改变的。logL说明包含了一个或多个能够产生包含似然贡献的序列的赋值语句。在执行这些赋值语句的时候，EViews总是从顶部到底部执行，所以后面计算要用到的表达式应放在前面。　EViews对整个样本重复的计算每个表达式。EViews将对模型进行重复计算时采用方程顺序和样本观测值顺序两种不同方式，这样你就必须指定采用那种方式，即观测值和方程执行的顺序。　默认情形下，EViews用观测值顺序来计算模型，此种方式是先用第一个观测值来计算所有的赋值语句，接下来是用第二个观测值来计算所有的赋值语句，如此往复，直到估计样本中所有观测值都使用过。这是用观测值顺序来计算递归模型的正确顺序，递归模型中每一个观测值的似然贡献依赖于前面的观测值，例如AR模型或ARCH模型。可以改变计算的顺序，这样EViews就可以用方程顺序来计算模型，先用所有的观测值来计算第一个赋值语句，然后用所有的观测值计算第二个赋值语句，如此往复，对说明中每一个赋值语句都用同样方式进行计算。这是用中间序列的总量统计作为后面计算的输入的模型的正确顺序。也可以通过在说明中加入一条语句来声明你所选择的计算方法。要用方程顺序来计算，仅加一行关键字“@byeqn”。要用样本顺序来计算，你可以用关键字“@byobs”。如果没有给出关键字，那么系统默认为“@byobs”。无论如何，如果在说明中有递归结构，或要求基于中间结果总量统计的计算的条件下，如果想得到正确的结果，就必须选择适当的计算顺序。

如下图，2个绿色的圈二选其一，两个答案都对y=ac"+bd+b"d"+a"bc(最后一项或者+a"cd")

BC中的B飞，AC中的A飞

L=A"+D

F(ABCD)=∑m(0,2,3,4,6,11,12)+ ∑d(8,9,10,13,14,15)=[∑m(11,12)+∑d(8,9,10,13,14,15)]+[∑m(2,3,11)+∑d(,10)]+[∑m(0,2,4,6,11,12)+∑d(8,9,10,14)]=A+B"C+D"选择C

F=A"C+AC"D"+AB"D"另：10除了与8结合，还可以与2结合，AB"D"一项改为B"CD",即F=A"C+AC"D"+B"CD"

你会画卡诺图吗？画出的卡诺图中没有卡诺圈就是最简了。。如果不知道卡诺图怎么画就百度一下吧。

为什么是三个变量的图不是四个变量的图，怎么看是几个变量的卡诺图

三变量函数卡诺图中哪两个最小项是既是位置相邻也是逻辑相邻的。 A.m1和m2B.m1和m3C.m1和m4D.m1和m5正确答案：m1和m3；m1和m5

卡诺图 ABC 00 01 11 10 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 因此应该选3个——B

cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY 协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论 举例： Xi 1.1 1.9 3 Yi 5.0 10.4 14.6 E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2 E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10 E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02 此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77 D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93 X,Y的相关系数： r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979 表明这组数据X,Y之间相关性很好! 扩展资料： 协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。 协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 协方差与方差之间有如下关系： D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y) 协方差与期望值有如下关系： Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。 协方差的性质： （1）Cov(X，Y)=Cov(Y，X)； （2）Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）； （3）Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。 由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念： 定义 称为随机变量X和Y的(Pearson)相关系数。 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。 在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式： 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数。 实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式：S^2= ∑（X- ） ^2 / （n-1） S^2为样本方差，X为变量， 为样本均值，n为样本例数。

在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。2.期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：COV(X，Y)=E［(X-E(X))(Y-E(Y))］等价计算式为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

1、两个随机变量的混合中心矩，变异函数为两个随机变量的方差的一半作为因变量的函数，直接理解为协方差函数即方差期望公式。2、是用于衡量两个变量的总体误差，协方差的一种特殊情况是方差，即当两个变量是相同的情况。3、是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异，质量因子是可以人为控制的。回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个或几个因子之间的数量关系，但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。

"自变量每一个确定的值只能对应一个确定的函数的值，但每一个确定的函数值却能对应一个或几个自变量的值”是函数的定义，而自变量指的就是x，函数值则指的是y，而对于y=-+（正负）x，当自变量（x）为一个确定的值的时候（比如1），则函数的值（y）却不是确定的值，因为此时y可以是1也可以是-1

功能上是不同的：值传递的函数里操作的不是a,b变量本身，只是将a,b值赋引用传递Exchg3(a,b)函数里是用a,b分别代替了x,y。函数里操作的是a,b

matlab中eval()函数的功能就是将括号内的字符串视为语句并运行。eval是Javascript内置函数，用于计算字符串表达式的值。例如eval("2+3") 返回的是5。

先求这个函数的导数，再把这一点坐标带入导数表达式。导数是微积分中的重要基础概念。当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。导数实质上就是一个求极限的过程，导数的四则运算法则来源于极限的四则运算法则。17世纪生产力的发展推动了自然科学和技术的发展在前人创造性研究的基础上大数学家牛顿、莱布尼茨等从不同的角度开始系统地研究微积分。牛顿的微积分理论被称为流数术他称变量为流量称变量的变化率为流数相当于我们所说的导数。牛顿的有关流数术的主要著作是求曲边形面积、运用无穷多项方程的计算法和流数术和无穷级数流数理论的实质概括为他的重点在于一个变量的函数而不在于多变量的方程在于自变量的变化与函数的变化的比的构成最在于决定这个比当变化趋于零时的极限。

这个很简单的，多元微分方程整体就是个函数，不过就是有不止一个的变量而已，在求解时，就是对哪个变量进行求微时，就将其看做变量，其余的都看作是常数就可以了。

1.首先将标志位设为Non-blocking模式，准备在非阻塞模式下调用connect函数2.调用connect，正常情况下，因为TCP三次握手需要一些时间；而非阻塞调用只要不能立即完成就会返回错误，所以这里会返回EINPROGRESS，表示在建立连接但还没有完成。3.在读套接口描述符集(fd_set rset)和写套接口描述符集(fd_set wset)中将当前套接口置位（用FD_ZERO()、FD_SET()宏），并设置好超时时间(struct timeval *timeout)4.调用select( socket, &rset, &wset, NULL, timeout )返回0表示connect超时如果你设置的超时时间大于75秒就没有必要这样做了，因为内核中对connect有超时限制就是75秒。网络编程中socket的分量我想大家都很清楚了，socket也就是套接口，在套接口编程中，提到超时的概念，我们一下子就能想到3个：发送超时，接收超时，以及select超时（注： select函数并不是只用于套接口的，但是套接口编程中用的比较多），在connect到目标主机的时候，这个超时是不由我们来设置的。不过正常情况下这个超时都很长，并且connect又是一个阻塞方法，一个主机不能连接，等着connect返回还能忍受，你的程序要是要试图连接多个主机，恐怕遇到多个不能连接的主机的时候，会塞得你受不了的。我也废话少说，先说说我的方法，如果你觉得你已掌握这种方法，你就不用再看下去了，如果你还不了解，我愿意与你分享。本文是已在Linux下的程序为例子，不过拿到Windows中方法也是一样，无非是换几个函数名字罢了。Linux中要给connect设置超时，应该是有两种方法的。一种是该系统的一些参数，这个方法我不讲，因为我讲不清楚:P，它也不是编程实现的。另外一种方法就是变相的实现connect的超时，我要讲的就是这个方法，原理上是这样的：1．建立socket2．将该socket设置为非阻塞模式3．调用connect()4．使用select()检查该socket描述符是否可写（注意，是可写）5．根据select()返回的结果判断connect()结果6．将socket设置为阻塞模式（如果你的程序不需要用阻塞模式的，这步就省了，不过一般情况下都是用阻塞模式的，这样也容易管理）

六变量逻辑函数的真值表有2^6=64行

翻一遍书，把整个知识框架自己建造一遍，究其本质，万变不离其中！

不是。是一个自变量的值只能对应唯一的一个函数值。反之不一定成立的。如果反之成立的话， 则函数一定有反函数；否则一定没有反函数的。因此函数值不可能比自变量多的。

对于一般的函数，可以利用Matlab自带的GA optimaltool来解决，里面有详细的实例，看Matlab帮助文件。命令： optimtool("ga")

一个2^n选1数据选择器，要实现一个包含n+1个输入变量的逻辑函数，需要用两片数据选择器，用多出n的输入变量来选片，只要数据选择器有片选端即可。

因为规定了那样才叫函数。就好像规定了老虎就叫做老虎一样

不是。是一个自变量的值只能对应唯一的一个函数值。反之不一定成立的。如果反之成立的话，则函数一定有反函数；否则一定没有反函数的。因此函数值不可能比自变量多的。

在函数中，用x或y来表示变量，可是变量是多个数，为什么用一个数表示？多个变量应表示为y=f(x1，x2，……，xn)。

是凸函数,不过看上去有点退化.u=x就是一条直线,u=x+y就是一个过原点的平面,u=x+y+z是一个超平面 事实上,按照凸函数的定义证明时候, f(x1)+f(x2)=2f(x1+x2/2) 就是一个等号恒成立的情形

根据需要的功能列出真值表。根据真值表将三个变量接入选通信号，剩余的一个变量接入数据输入通道D0~D7。有什么具体的题目吗？

可以啊比如函数z=x+y，就是一个因变量，两个自变量。

步骤如下：1、在方程两边先对X求一阶偏导得出Z关于X的一阶偏导,然后再解出Z关于X的一阶偏导。2、再在原来求过一阶偏导的方程两边对X再求一次偏导。此方程当中一定既含有X的一阶偏导,也含有二阶偏导。最后把1中解得的一阶偏导代入其中,就能得出只含有二阶偏导的方程，解出即可。3、举例：4、解答：1）先求dz/dx，两边对x求偏导，2z*dz/dx-y+dz/dx=0，dz/dx=y/(2z+1)；2）再求dz/dy，同理，dz/dy=x/(2z+1)；3）再一次求偏导，d^2z/dxdy=d/dx(dz/dy)=d/dx[x/(2z+1)]dx/dx *(2z+1) - x*d(2z+1)/dx= ----------------------------------------------(2z+1)^2(2z+1)^2- 2xy= ----------------------(2z+1)^3拓展资料：1、在数学中，一个多变量的函数的偏导数，就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定（相对于全导数，在其中所有变量都允许变化）。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。2、偏导数的表示符号为:u2202，偏导数反映的是函数沿坐标轴正方向的变化率。3、在一元函数中，导数就是函数的变化率。对于二元函数研究它的“变化率”，由于自变量多了一个，情况就要复杂的多。4、在 xOy 平面内，当动点由 P(x0,y0) 沿不同方向变化时，函数 f(x,y) 的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究 f(x,y) 在 (x0,y0) 点处沿不同方向的变化率。5、在这里我们只学习函数 f(x,y) 沿着平行于 x 轴和平行于 y 轴两个特殊方位变动时， f(x,y) 的变化率。参考资料：百度百科-偏导数

以后你就知道了，一个公式里本身会有很多变量，抓住你要主要研究的两个变量，其他的都视为参数（参变量）。比如 y = A*sin(x)，固定A时可以画出y随x变化曲线，这时y是因变量，x是自变量；此时若A再变化，则可以在同一图象中画出一族曲线，表示不同A时的y-x关系。

你这是用一个数组除以另一个数组，要用点除。 T=(……)./（......）

x1=[3.7797,3.7796,3.7893,3.7941,3.7607]; x2=[1.5103,1.5104,1.5005,1.4956,1.5297];y=[1.9855,1.9856,1.9758,1.9711,2.0044];C0 = [0,0,0,0,0];x=x1+x2.*i; % 可先将x1和x2作为一个复数x的实部和虚部，然后拟合多输入变量 [xishu,resnorm]=lsqcurvefit(@ObjFunc,C0,x,y)function F=ObjFunc(C,x,y)F=C(1)*real(x).^C(2)-C(3)*imag(x).^C(4).*imag(x).^C(5);

多元函数偏导数是关于多元函数的偏导数,也就是函数中有多个变量和参数的情况下求函数偏导数的概念。。。。。。

是指该函数（比如说Z）是其变量的函数(比如说T,P)。该函数的微小变化等于该函数对其每个变量求偏导再乘以该变量的微小变化的加和

自己看吧

1.limit命令直接求极限相应的MATLAB代码为：>>clear; >>syms x; %说明x为符号变量>>limit((tan(3x)/asin(2x)),x,0)

[X,Y]=meshgrid(x,y);M=5*X+3*Y;surf(X,Y,Z)enjoy it

function y=ff(var1,var2....)%随便确定需要的变量数目。%var1,var2在函数中应用y=var1+var2;%数据操作在command窗口调用y=ff(1,2...)%与变量数目对应

用未知数和等号把所有的变量联系在一起！~~例如1.有3个变量的话Y=a+bx=c+dz2.假如有N个变量的话f（n）=1=2=3=……=n=n+1这里面的数字分别代表已知变量例如1=a+bx 2=c+dz n=α+εζ希望你能解决你的问题！~谢谢

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;w=hump(5,11,7)，为什么不能运行出结果？答案1：：可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m：functionw=hump(x,y,z)%创建MATLAB函数。w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;再在命令窗口中输入调用函数的命令：w=hump(5,11,7)输出：w=161.0170另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊回答函数文件的第一行必须是functionw=hump(x,y,z)，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（commandwindow）中输入w=hump(5,11,7)，按enter：;;w=hump(5,11,7)就会有输出结果：w=161.0170提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。答案2：：这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？追问functionw=hump(x,y,z)%创建MATLAB函数。|Error:Functiondefinitionsarenotpermittedinthiscontext.回答你这个就是目录设置错了，你要把你写的函数文件放在matlab的默认文件夹下面或则是你把目录改成你函数所在的文件夹！～:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::MATLAB函数的一个输入变量是另一个函数:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::请问高手，在matlab中struct函数怎么用？一次输入多个变量怎么使用...:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::matlab中函数文件的输入变量能不能是多个，并且既有矩阵，又有普通...答案1：：可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m：functionw=hump(x,y,z)%创建MATLAB函数。w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;再在命令窗口中输入调用函数的命令：w=hump(5,11,7)输出：w=161.0170另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊回答函数文件的第一行必须是functionw=hump(x,y,z)，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（commandwindow）中输入w=hump(5,11,7)，按enter：;;w=hump(5,11,7)就会有输出结果：w=161.0170提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::Matlab中函数文件中输入变量的问题，请高手赐教。:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::matlab中怎样建立多个变量的函数

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;w=hump(5,11,7)，为什么不能运行出结果？答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 答案2：： 这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？ 追问 function w=hump(x,y,z) %创建 MATLAB函数。 | Error: Function definitions are not permitted in this context. 回答 你这个就是目录设置错了，你要把你写的函数文件放在matlab的默认文件夹下面或则是你把目录改成你函数所在的文件夹！～ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: MATLAB 函数的一个输入变量是另一个函数 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 请问高手，在matlab中struct函数怎么用？一次输入多个变量怎么使用... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中函数文件的输入变量能不能是多个，并且既有矩阵，又有普通... 答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: Matlab中函数文件中输入变量的问题，请高手赐教。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中怎样建立多个变量的函数

function d = BL(varargin)% 假设BL的功能是求所有输入变量的和, 至少需2个输入变量if nargin < 2 error("输入变量太少");elseif nargin == 2 d = varargin{1} + varargin{2}; else d = BL(varargin{1:nargin-1}) + varargin{nargin};end

估计您的意思是：求三元N次方程的最值/二元函数的最值。求多元函数极限值的求法。详情请看参考资料资料的内容：? 理解多元函数极值和条件极值的概念? 会求二元函数的极值? 了解求条件极值的拉格朗日乘数法? 会求解一些较简单的最大值和最小值的应用问题

为什么不用MATLAB，MATLAB的曲线拟合非常完善，也简单易学。

这些变量都是同一类型么。。。同一类型的话用vector就可以

请问您是如何对幂函数进行拟合的？能给说一下吗？谢谢！或留个邮箱回头问你。

多变量可化成单变量设应这样运输A->C 运输x吨则A->D 运输500-xB->C 运输y吨则B->D 运输600-y吨有x+y=450则y=450-x所有运费是20x+25*(500-x)+15*(450-x)+24*(600-450+x)=20x+12500-25x+6750-15x+3600+24x=4x+22850显然x不能小于0，所以费用最少就是x=0的时候为22850元即A不往C输送,全部输送到D一共500吨 共计12500元B往C输送450吨,共计6750元B往D输送150吨,共计3600元

=sumifs(c:c,表1！a:a,today()-1,表1！b:b,a2)

前两小题不用教了吧第三小题，对任何x∈E，取序列x_n->x，那么{(x_n,f(x_n))}有收敛子列，且它的任何一个聚点都具有(x,y)的形式（因为x_n的子列只能收敛到x）。注意(x,y)∈G，所以y=f(x)，这说明f(x_n)->f(x)

Lindo软件很小且易学。

如果你已经写好了公式，只需要VBA写几句代码，修改年，记录高度角的数值，然后就可以生成曲线了

具体步骤如下： z = (p1+p2*x+p3*y+p4*y^2)/(1+p5*x+p6*x^2+p7*y+p8*y^2);均方差(RMSE):1.55863601308138残差平方和(SSE):75.3097328595007相关系数(R): 0.929645566093983相关系数之平方(R^2): 0.864240878558203确定系数(DC): 0.8642121437172...

首先，C语言可以跨平台，你打算编写一个用在哪里的程序呢？电脑上？ 还是芯片上？ 不同的硬件的存储单元是大小和堆栈的方向是不同的

用未知数和等号把所有的变量联系在一起！~~例如1.有3个变量的话Y=a+bx=c+dz2.假如有N个变量的话f（n）=1=2=3=……=n=n+1这里面的数字分别代表已知变量例如1=a+bx2=c+dzn=α+εζ希望你能解决你的问题！~谢谢

w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z;w=hump(5,11,7)，为什么不能运行出结果？答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 答案2：： 这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？ 追问 function w=hump(x,y,z) %创建 MATLAB函数。 | Error: Function definitions are not permitted in this context. 回答 你这个就是目录设置错了，你要把你写的函数文件放在matlab的默认文件夹下面或则是你把目录改成你函数所在的文件夹！～ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: MATLAB 函数的一个输入变量是另一个函数 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 请问高手，在matlab中struct函数怎么用？一次输入多个变量怎么使用... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中函数文件的输入变量能不能是多个，并且既有矩阵，又有普通... 答案1：： 可能是你把调用函数的命令放到函数定义里了。正确做法：先建立并保存函数文件hump.m： function w=hump(x,y,z) %创建MATLAB函数。 w=1/((x-0.5)^3+0.2)+1/((y+2)^2-3)+23*z; 再在命令窗口中输入调用函数的命令： w=hump(5,11,7) 输出： w = 161.0170 另外,函数文件的第一行必须是：w=function(...)追问 我建立了函数文件，可是怎么才能输入w=hump(5,11,7)，我一按enter，程序就运行了啊 回答 函数文件的第一行必须是 function w=hump(x,y,z) ，建立并保存函数文件hump.m后，在命令窗口（command window）中输入w=hump(5,11,7)，按enter： ;; w=hump(5,11,7) 就会有输出结果： w = 161.0170 提问者的评价：前边的函数文件在编辑里面写，直接保存，调用，谢谢这位朋友了。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: Matlab中函数文件中输入变量的问题，请高手赐教。 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: matlab中怎样建立多个变量的函数

从左到右依次是α，β，γ我用的python，reduce_mean(方差)

假如是f=a*d*c首先输入adc 维数要一样然后f=a.*d.*c 就可以了要是想写成函数的话就是写一个function就行

这样看你的错误提示是啥了，你建立的函数在matlab默认的文件夹下面么？

如果a在A列,b在B列,在C列任一单元格输入下面的公式:=a*countif(A:A,a)+a*(countif(A:A,a)+1)+b*countif(B:B,b)

对每个变量求偏导，令所求的关于每一个变量的偏导等于零，即可求出函数的稳定点，计算稳定点和边界点的函数值，比较大小，最小的为最小值。

在这里不是相等，而是极限的一种处理方式|Δx^2+ΔxΔy|ρ 趋近于0 AΔx+BΔy+ο(ρ) ρ=根号下(Δx^2+Δy^2）是一个基本的定义我们在学习数学的时候，第一个要理解它的基本定义，其次发现一些定理最后是应用

easyfit(),polyfit(),interp2(),interp3(),interpn(),spline

1、由于y(x1,x2,x3)函数是一个较复杂的函数表达式，可以把它每个部分看成一个变量Xi。即y=a1+a2*X1+a3*X2+a4*X3+a5*X4+。。。注：变量Xi，可以是一个变量，也可以是多个变量形式的乘积2、然后，用regress( )函数求出其拟合系数aia = regress(y,X)

1.配方法:将函数解析式化成含有自变量的平方式与常数的和，然后根据变量的取值范围确定函数的最值.形如　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　的函数值域均可用此法，要特别注意自变量的范围.　　2分离常数法：将函数解析式化成含有一个常数和含有　 　　　的表达式，利用自变量取值范围确定表达式取值范围。形如　 　　　的函数的值域，均可以使用此法，此外这种函数的值域也可以利用反函数法，利用反函数的定义域进行值域的求解。　　3.判别式法:把函数转化成关于的二次方程　 　　　，通过方程有实根，判别式　 　　　，从而求得原函数的值域。形如　 　　　的函数的值域常用此法解决。注意事项：①函数定义域为R；②分子、分母没有公因式。　　4.不等式法:利用基本不等式取等号确定函数的最值，常用不等式有：　　①　 　　　当且仅当a = b时，“=”号成立；②　 　　　当且仅当a = b时，“=”号成立；③　 　　　当且仅当a = b = c时,“=”号成立；④　 　　　 ,当且仅当a = b = c时,“=”号成立.　　注意事项：①基本不等式求最值时一定要注意应用的条件是“一正二定三等”.　　②熟悉一个重要的不等式链：　 　　　　　　　　　　　　　5.换元法:运用代数或者三角代换，将所给函数化成值域容易确定的另一函数，从而求得原函数的值域。　注意事项：换元法使用时一定要注意新变元的取值范围.　　6.数形结合法:当一个函数图象较容易作出时，通过图像可以求出其值域和最值；或利用函数所表示的几何意义，借助几何方法求出函数的值域。例如距离、斜率等.　　7.函数的单调性法:确定函数在定义域（或某个定义域的子集）上的单调性以求出函数的值域.注意事项：1 函数单调性问题必须先在讨论定义域条件下进行。　　2 函数的单调性的判断方法有定义法，导数判断法等方法。　　

是通过txt文件中的内容添加新的控件的意思吗？这样的话，可以在定义一个全局的控件集变量，然后通过函数读取来修改控件集中的控件（当然也可以添加）。