3.1 ( ) (Expectation) (Conditional Mean) (Median) Previous Next

Size: px
Start display at page:

Download "3.1 ( ) (Expectation) (Conditional Mean) (Median) Previous Next"

Transcription

1 3-1:

2 3.1 ( ) (Expectation) (Conditional Mean) (Median) Previous Next First Last Back Forward 1

3 ( ): ( ), 3. :, :,, :, : Previous Next First Last Back Forward 1

4 3.1 ( ) (Expectation) (Mean),., 100,, ,? Example Example :, 3/4, 1/4., 2 1,, = 150( ), Previous Next First Last Back Forward 2

5 , = 50( ). X, X ( 2 1 ),, X : 200 0, 3/4 1/4., X, X.,. Previous Next First Last Back Forward 3

6 : : ? Example Example N, : 8 0.3N N N = 9.3N : 8 0.2N N N = 9.1N, N, ,. Previous Next First Last Back Forward 4

7 ( ) :, X, P (X = x i ) = p i, i = 1, 2, i=1 x i p i < +, x i p i i=1 Definition X ( ), EX. x i p i = +, X ( ). i=1 Previous Next First Last Back Forward 5

8 , X f(x) (a, b), a < b, X X : 1. {x i }, a = x 0 < x 1 <... < x n = b, x i = x i x i X, {t i }, x i 1 < t i x i P (X = t i ) = p i = P (x i 1 < X x i ) f(t i ) x i 3. :( x i 0) EX = t i p i t i f(t i ) x i xf(x)dx := EX <, x i p i t i f(t i ) x i x f(x)dx <. Previous Next First Last Back Forward 6 R R

9 X f(x), x f(x)dx <, xf(x)dx X, EX. Definition X. x f(x)dx =, Previous Next First Last Back Forward 7

10 . 1. X B(n, p): EX = n n! k. k!(n k)! pk (1 p) n k k=0 n 1 (n 1)! = np i!(n 1 i)! pi (1 p) n 1 i = np. i=0 2. Poisson X P (λ): 3. X U[a, b]: EX = b a EX = λ. x 1 b a dx = a + b 2. Previous Next First Last Back Forward 8

11 4. X N(µ, σ 2 ): EX = = = µ. 5. X Exp(λ): EX = x e (x µ)2 2σ 2 dx 2πσ 1 (σy + µ). e y2 /2 dy 2π xλe λx dx = 1/λ. 6. X χ 2 n: 7. t X t n : EX = n. EX = 0. Previous Next First Last Back Forward 9

12 r.v. X ) P (X = ( 1) k 2 k k X = 1, k = 1, 2, 2k Example Example : ( 1) k 2 k k 1 2 = 1 k k = + k=1 X k=1 ( 1) k 2 k 1 k 2 = ( 1) k 1 k k = ln2. k=1 k=1 Previous Next First Last Back Forward 10

13 (Cauchy ) Example p(x) = 1 π(1 + x 2 ), x R, :. Example :,p(x), p(x)dx = 1 π x 2 dx = 1 π arctan x = 1, p(x) ( Cauchy ), x p(x)dx = 2 π Cauchy. # 0 x dx =, 1 + x2 Previous Next First Last Back Forward 11

14 ,. c 1, c 2,..., c n, E(c 1 X 1 + c 2 X c n X n ) = c 1 EX 1 + c 2 EX c n EX n,. X B(n, p), EX. Example Example : I i B(1, p), i = 1, 2,..., n, X = n i=1 I i EI i = p. EX = n i=1 EI i = np. Previous Next First Last Back Forward 12

15 2.,, E(X 1 X 2 X n ) = EX 1 EX 2 EX n,. 3. ( ) X, P (X = a i ) = p i, i = 1, 2,...,, f(x). { i Eg(X) = g(a i)p i, i g(a i) p i < ; + g(x)f(x)dx, + g(x) f(x)dx <. Previous Next First Last Back Forward 13

16 c, EcX = cex. Example Example X N(0, 1), Y = X Example Example : X N(0, 1), EX 2 = = 1., EY = EX = 2. + x 2 1. e x2 2 dx 2π Previous Next First Last Back Forward 14

17 X B(n, p), Y = X(n X). Example Example : X B(n, p), EX = np, EX 2 = V ar(x) + (EX) 2 = np(1 p) + n 2 p 2. EY = EX(n X) = ( ) n n k(n k) p k (1 p) n k k k=0 = nex EX 2 = n(n 1)p(1 p). Previous Next First Last Back Forward 15

18 20, 10,., X, EX. : Example Example Y i = { 1, i 0, i i = 1,, 20. X = 20 i=1 Y i, EX = = EY i = P ( i ) i=1 i=1 20 i=1 [ ] = Previous Next First Last Back Forward 16

19 3.1.3 (Conditional Mean),,. X x, Y, E(Y X = x), E(Y x). X Y, (X, Y ), X = x, Y P (Y = a i X = x) = p i, i = 1, 2,..., (X, Y ), X = x, Y f(y x). Definition { + E(Y X = x) = yf(y x)dy, i a ip i, (X, Y ) ; (X, Y ). Previous Next First Last Back Forward 17

20 . (X, Y ) N(a, b, σ 2 1, σ 2 2, ρ), E(Y X = x). Example Example : Y X = x N(b + ρ σ 2 σ 1 (x a), (1 ρ 2 )σ 2 2), E(Y X = x) = b + ρ σ 2 σ 1 (x a). [ ]: E(Y X = x) x, x X, E(Y X). : Previous Next First Last Back Forward 18

21 1 (Law of total expectation). X, Y. EX = E{E[X Y ]} [ ] :. X p.d.f f(x), Y p.d.f p(y), X Y = y p.d.f q(x y). EX = = xf(x)dx = x xq(x y)dxp(y)dy = = E{E[X Y ]} q(x y)p(y)dydx E[X Y = y]p(y)dy [ ]: g(x), Eg(X) = E{E[g(X) Y ]}. : h(x) = E(Y X = x), Eh(X), EY. Previous Next First Last Back Forward 19

22 3,. 3 ; 2, 5 ; 3, 7. 3,. Example Example : X, Y 3, Y 1/3 1, 2, 3. EX = E[E(X Y )] = 3 E(X Y = i)p (Y = i) i=1 E(X Y = 1) = 3, E(X Y = 2) = 5 + EX, Previous Next First Last Back Forward 20

23 E(X Y = 3) = 7 + EX, EX = 15. EX = 1 [ EX EX] 3 (X, Y ) N(a, b, σ 2 1, σ 2 2, ρ), EXY. : Example Example E(XY X = x) = xe(y X = x) = x(b + ρ σ 2 σ 1 (x a)); EXY = E(bX + ρ σ 2 σ 1 X 2 ρ σ 2 σ 1 ax) = ab + ρ σ 2 (a 2 + σ1) 2 ρ σ 2 a 2 σ 1 σ 1 = ab + ρσ 1 σ 2. Previous Next First Last Back Forward 21

24 3.1.4 (Median), X,,.,.. m X, P (X m) 1 2, P (X m) 1 2. Definition, m X : Previous Next First Last Back Forward 22

25 m, m,, m,.., :,,,,, : 1.,., E(X 1 + X 2 ) = EX 1 + EX 2, X 1 + X 2 X 1, X 2,, ; 2.,. Previous Next First Last Back Forward 23

26 X B(1, 1 ), X. 2 Example Example : X 0, x 0 1 F (x) = 2 1, x 1 (0,1) X,. p : 0 < p < 1 µ p X p P (X µ p ) p, P (X µ p ) 1 p. Definition Previous Next First Last Back Forward 24

: p Previous Next First Last Back Forward 1

: p Previous Next First Last Back Forward 1 7-2: : 7.2......... 1 7.2.1....... 1 7.2.2......... 13 7.2.3................ 18 7.2.4 0-1 p.. 19 7.2.5.... 21 Previous Next First Last Back Forward 1 7.2 :, (0-1 ). 7.2.1, X N(µ, σ 2 ), < µ 0;

More information

2 R A B,, : A B,,.,,,.,,., (random variable),, X Y Z..,., ( 1.1),. 1.1 A B A B A, B ; A B A = B A B A B A B (intersection) A B A B (union) A B A B = A

2 R A B,, : A B,,.,,,.,,., (random variable),, X Y Z..,., ( 1.1),. 1.1 A B A B A, B ; A B A = B A B A B A B (intersection) A B A B (union) A B A B = A ,?,,,,,.,,. 1.1. 1.1.1. (random phenomenon),., (random experiment), trial(,, experiment trials).,, (sample space), Ω ;, (sample point), ω,, ω 1, ω 2,, ω n., (random event, ), (subset).., Ω, (sure event);,

More information

x y z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.1. (X, Y ) 3.2 P (x 1 < X x 2, y 1 < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y 1 ) F (x 1, y 2

x y z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.1. (X, Y ) 3.2 P (x 1 < X x 2, y 1 < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y 1 ) F (x 1, y 2 3 3.... xy z.... X Y (cdf) F (x, y) = P (X x, Y y) (X, Y ) 3.. (X, Y ) 3.2 P (x < X x 2, y < Y y 2 ) = F (x 2, y 2 ) F (x 2, y ) F (x, y 2 ) + F (x, y ) 3. F (a, b) 3.2 (x 2, y 2) (x, y 2) (x 2, y ) (x,

More information

. () ; () ; (3) ; (4).. () : P.4 3.4; P. A (3). () : P. A (5)(6); B. (3) : P.33 A (9),. (4) : P. B 5, 7(). (5) : P.8 3.3; P ; P.89 A 7. (6) : P.

. () ; () ; (3) ; (4).. () : P.4 3.4; P. A (3). () : P. A (5)(6); B. (3) : P.33 A (9),. (4) : P. B 5, 7(). (5) : P.8 3.3; P ; P.89 A 7. (6) : P. () * 3 6 6 3 9 4 3 5 8 6 : 3. () ; () ; (3) (); (4) ; ; (5) ; ; (6) ; (7) (); (8) (, ); (9) ; () ; * Email: [email protected] . () ; () ; (3) ; (4).. () : P.4 3.4; P. A (3). () : P. A (5)(6); B. (3) :

More information

3978 30866 4 3 43 [] 3 30 4. [] . . 98 .3 ( ) 06 99 85 84 94 06 3 0 3 9 3 0 4 9 4 88 4 05 5 09 5 8 5 96 6 9 6 97 6 05 7 7 03 7 07 8 07 8 06 8 8 9 9 95 9 0 05 0 06 30 0 .5 80 90 3 90 00 7 00 0 3

More information

,

, [email protected] Office: 1006 Phone: 63600565 http://staff.ustc.edu.cn/~zwp/ http://fisher.stat.ustc.edu.cn 1.1................. 2 1.2,........... 9 1.3................. 13 1.4.................... 16 1.5..................

More information

80000 400 200 X i X1 + X 2 + X 3 + + X n i= 1 x = n n x n x 17 + 15 + 18 + 16 + 17 + 16 + 14 + 17 + 16 + 15 + 18 + 16 = 12 195 = = 1625. ( ) 12 X X n i = = 1 n i= 1 X f i f Xf = f n i= 1 X f ( Xf). i i

More information

第一章合成.ppt

第一章合成.ppt [email protected] 1. 2. 3. 4. 5. 1. Mathematical Statistics R.V.Hogg ( 1979) 2. Statistics -The Conceptual Approach G. R. Iversen, ed ( - 2000) 3. Mathematical Statistics and Data Analysis J. A. Rice

More information

!! # % & ( )!!! # + %!!! &!!, # ( + #. ) % )/ # & /.

!! # % & ( )!!! # + %!!! &!!, # ( + #. ) % )/ # & /. ! # !! # % & ( )!!! # + %!!! &!!, # ( + #. ) % )/ # & /. #! % & & ( ) # (!! /! / + ) & %,/ #! )!! / & # 0 %#,,. /! &! /!! ) 0+(,, # & % ) 1 # & /. / & %! # # #! & & # # #. ).! & #. #,!! 2 34 56 7 86 9

More information

untitled

untitled 4 y l y y y l,, (, ) ' ( ) ' ( ) y, y f ) ( () f f ( ) (l ) t l t lt l f ( t) f ( ) t l f ( ) d (l ) C f ( ) C, f ( ) (l ) L y dy yd π y L y cosθ, π θ : siθ, π yd dy L [ cosθ cosθ siθ siθ ] dθ π π π si

More information

Ps22Pdf

Ps22Pdf ) ,,, :,,,,,,, ( CIP) /. :, 2001. 9 ISBN 7-5624-2368-7.......... TU311 CIP ( 2001) 061075 ( ) : : : : * : : 174 ( A ) : 400030 : ( 023) 65102378 65105781 : ( 023) 65103686 65105565 : http: / / www. cqup.

More information

koji-13.dvi

koji-13.dvi 26 13 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 1 18 1. xy D D = {(x, y) y 2 x 4 y 2,y } x + y2 dxdy D 2 y O 4 x 2. xyz D D = {(x, y, z) x 1, y x 2, z 1, y+ z x} D 3. [, 1] [, 1] (, ) 2 f (1)

More information

Ζ # % & ( ) % + & ) / 0 0 1 0 2 3 ( ( # 4 & 5 & 4 2 2 ( 1 ) ). / 6 # ( 2 78 9 % + : ; ( ; < = % > ) / 4 % 1 & % 1 ) 8 (? Α >? Β? Χ Β Δ Ε ;> Φ Β >? = Β Χ? Α Γ Η 0 Γ > 0 0 Γ 0 Β Β Χ 5 Ι ϑ 0 Γ 1 ) & Ε 0 Α

More information

微积分 授课讲义

微积分 授课讲义 2018 10 [email protected] 1201 / 18:00-20:20 213 14:00-17:00 I II Taylor : , n R n : x = (x 1, x 2,..., x n ) R; x, x y ; δ( ) ; ; ; ; ; ( ) ; ( / ) ; ; Ů(P 1,δ) P 1 U(P 0,δ) P 0 Ω P 1: 1.1 ( ). Ω

More information

ii

ii i 概 率 统 计 讲 义 原 著 : 何 书 元 课 件 制 作 : 李 东 风 2015 年 秋 季 学 期 ii 目 录 第 一 章 古 典 概 型 和 概 率 空 间 3 1.1 试 验 与 事 件............................ 3 1.2 古 典 概 型 与 几 何 概 型....................... 7 1.2.1 古 典 概 型.........................

More information

精 勤 求 学 自 强 不 息 Born to win! 5 具 有 听 觉 的 不 足 6 个 月 的 婴 儿 能 迅 速 分 辨 相 似 的 语 音, 不 仅 仅 是 那 些 抚 养 这 些 婴 儿 的 人 使 用 的 语 言 的 声 音 而 年 轻 人 只 能 在 他 们 经 常 使 用 的

精 勤 求 学 自 强 不 息 Born to win! 5 具 有 听 觉 的 不 足 6 个 月 的 婴 儿 能 迅 速 分 辨 相 似 的 语 音, 不 仅 仅 是 那 些 抚 养 这 些 婴 儿 的 人 使 用 的 语 言 的 声 音 而 年 轻 人 只 能 在 他 们 经 常 使 用 的 0 年 考 研 经 济 类 联 考 综 合 能 力 模 拟 题 ( 一 ) Born to win 一 逻 辑 推 理 : 第 ~0 小 题, 每 小 题 分, 共 40 分 下 列 每 题 给 出 的 A B C D E 五 个 选 项 中, 只 有 一 个 是 符 合 试 题 要 求 的 癣 是 一 种 由 某 种 真 菌 引 起 的 皮 肤 感 染 很 大 一 部 分 得 了 癣 这 种 病

More information

( )

( ) ( ) * 22 2 29 2......................................... 2.2........................................ 3 3..................................... 3.2.............................. 3 2 4 2........................................

More information

! # % & ( & # ) +& & # ). / 0 ) + 1 0 2 & 4 56 7 8 5 0 9 7 # & : 6/ # ; 4 6 # # ; < 8 / # 7 & & = # < > 6 +? # Α # + + Β # Χ Χ Χ > Δ / < Ε + & 6 ; > > 6 & > < > # < & 6 & + : & = & < > 6+?. = & & ) & >&

More information

005 1 1.. 3. 1-1 - total quality management, TQM 1961 3 1931 199 0 50 1961 6sigma 4 14 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 19511 6 1 3 4 5 6 5 - - a) b) c) 6 1 1 3 4 5 6 7 8 1 3 4 5 6 3 4 1) ) 3) 4) - 3 - 5)

More information

<4D6963726F736F667420576F7264202D2032303037C4EAC6D5CDA8B8DFB5C8D1A7D0A3D5D0C9FAC8ABB9FACDB3D2BBBFBCCAD4CEC4BFC6D7DBBACDCAD4BEEDBCB0B4F0B0B82DD6D8C7ECBEED2E646F63>

<4D6963726F736F667420576F7264202D2032303037C4EAC6D5CDA8B8DFB5C8D1A7D0A3D5D0C9FAC8ABB9FACDB3D2BBBFBCCAD4CEC4BFC6D7DBBACDCAD4BEEDBCB0B4F0B0B82DD6D8C7ECBEED2E646F63> 2007 年 普 通 高 等 学 校 招 生 全 国 统 一 考 试 ( 重 庆 卷 ) 文 综 试 卷 第 一 部 分 本 部 分 共 35 题, 每 题 4 分, 共 140 分 在 每 题 给 出 的 四 个 选 项 中, 只 有 一 项 最 符 合 题 目 的 要 求 的 读 图 1, 回 答 1-3 题 1. 某 两 洲 面 积 之 和 与 某 大 洋 面 积 十 分 接 近, 它 们 是

More information

Ρ Τ Π Υ 8 ). /0+ 1, 234) ς Ω! Ω! # Ω Ξ %& Π 8 Δ, + 8 ),. Ψ4) (. / 0+ 1, > + 1, / : ( 2 : / < Α : / %& %& Ζ Θ Π Π 4 Π Τ > [ [ Ζ ] ] %& Τ Τ Ζ Ζ Π

Ρ Τ Π Υ 8 ). /0+ 1, 234) ς Ω! Ω! # Ω Ξ %& Π 8 Δ, + 8 ),. Ψ4) (. / 0+ 1, > + 1, / : ( 2 : / < Α : / %& %& Ζ Θ Π Π 4 Π Τ > [ [ Ζ ] ] %& Τ Τ Ζ Ζ Π ! # % & ( ) + (,. /0 +1, 234) % 5 / 0 6/ 7 7 & % 8 9 : / ; 34 : + 3. & < / = : / 0 5 /: = + % >+ ( 4 : 0, 7 : 0,? & % 5. / 0:? : / : 43 : 2 : Α : / 6 3 : ; Β?? : Α 0+ 1,4. Α? + & % ; 4 ( :. Α 6 4 : & %

More information

d y dy P x Q x y 0. dx dx d d P x Q x C C 1y1 y dx dx d d P x Q x C 1y 1 dx dx d d P x Q x C y 0. dx dx d x 1dx F. ox1 dt dt d x1 1dx1 x 0 1 F 1 dt dt d x 1dx x 0 F dt dt d y 1dy y F 0 1 F1 y x1 x. dt

More information

!!! #! )! ( %!! #!%! % + % & & ( )) % & & #! & )! ( %! ),,, )

!!! #! )! ( %!! #!%! % + % & & ( )) % & & #! & )! ( %! ),,, ) ! # % & # % ( ) & + + !!! #! )! ( %!! #!%! % + % & & ( )) % & & #! & )! ( %! ),,, ) 6 # / 0 1 + ) ( + 3 0 ( 1 1( ) ) ( 0 ) 4 ( ) 1 1 0 ( ( ) 1 / ) ( 1 ( 0 ) ) + ( ( 0 ) 0 0 ( / / ) ( ( ) ( 5 ( 0 + 0 +

More information

:,,,, ( CIP ) /,. :, ISBN CIP ( 2001) : : 127, : : : ht t p: / / www. nwpup. com : :

:,,,, ( CIP ) /,. :, ISBN CIP ( 2001) : : 127, : : : ht t p: / / www. nwpup. com : : :,,,, ( CIP ) /,. :, 2001. 8 ISBN 7 5612 1363 8............. 0342 CIP ( 2001) 027392 : : 127, : 710072 : 029-8493844 : ht t p: / / www. nwpup. com : : 787mm1 092mm : 19. 75 : 480 : 2001 8 1 2001 8 1 :

More information

untitled

untitled 1. S {2 {3} 4} R {{} 3 4 1} {} S,{} R,{,4,{3}} S,{{},1,3,4} R,RS,{} S,{} R,φ R,φ {{}} R E,{φ} S,φ R, φ {{3},4} {} S {} R { 4 {3}} S {{} 1 3 4 } R R S {} S {} R φ R φ {{}} R E {φ} S φ φ {{3} 4 } 2 { {}}

More information

PowerPoint 演示文稿

PowerPoint 演示文稿 . ttp://www.reej.com 4-9-9 4-9-9 . a b { } a b { }. Φ ϕ ϕ ϕ { } Φ a b { }. ttp://www.reej.com 4-9-9 . ~ ma{ } ~ m m{ } ~ m~ ~ a b but m ~ 4-9-9 4 . P : ; Φ { } { ϕ ϕ a a a a a R } P pa ttp://www.reej.com

More information

UDC

UDC CECS 102:2002 Technical specification for steed structure of light-eight Buildings ith gabled frames 2003 1 Technical specification for steed structure of light-eight Buildings ith gabled frames CECS102:2002

More information

., /,, 0!, + & )!. + + (, &, & 1 & ) ) 2 2 ) 1! 2 2

., /,, 0!, + & )!. + + (, &, & 1 & ) ) 2 2 ) 1! 2 2 ! # &!! ) ( +, ., /,, 0!, + & )!. + + (, &, & 1 & ) ) 2 2 ) 1! 2 2 ! 2 2 & & 1 3! 3, 4 45!, 2! # 1 # ( &, 2 &, # 7 + 4 3 ) 8. 9 9 : ; 4 ), 1!! 4 4 &1 &,, 2! & 1 2 1! 1! 1 & 2, & 2 & < )4 )! /! 4 4 &! &,

More information

( ) Wuhan University

( ) Wuhan University Email: huangzh@whueducn, 47 Wuhan Univesity i L A TEX,, : http://affwhueducn/huangzh/ 8 4 49 7 ii : : 4 ; 8 a b c ; a b c 4 4 8 a b c b c a ; c a b x y x + y y x + y x x + y x y 4 + + 8 8 4 4 + 8 + 6 4

More information

➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2

➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2 Stochastic Processes [email protected] 111111 ➀ ➁ ➂ ➃ Lecture on Stochastic Processes (by Lijun Bo) 2 (Stationary Processes) X = {X t ; t I}, n 1 t 1,..., t n I, n F n (t 1,..., t n ; x 1,..., x

More information

/ Ν #, Ο / ( = Π 2Θ Ε2 Ρ Σ Π 2 Θ Ε Θ Ρ Π 2Θ ϑ2 Ρ Π 2 Θ ϑ2 Ρ Π 23 8 Ρ Π 2 Θϑ 2 Ρ Σ Σ Μ Π 2 Θ 3 Θ Ρ Κ2 Σ Π 2 Θ 3 Θ Ρ Κ Η Σ Π 2 ϑ Η 2 Ρ Π Ρ Π 2 ϑ Θ Κ Ρ Π

/ Ν #, Ο / ( = Π 2Θ Ε2 Ρ Σ Π 2 Θ Ε Θ Ρ Π 2Θ ϑ2 Ρ Π 2 Θ ϑ2 Ρ Π 23 8 Ρ Π 2 Θϑ 2 Ρ Σ Σ Μ Π 2 Θ 3 Θ Ρ Κ2 Σ Π 2 Θ 3 Θ Ρ Κ Η Σ Π 2 ϑ Η 2 Ρ Π Ρ Π 2 ϑ Θ Κ Ρ Π ! # #! % & ( ) % # # +, % #. % ( # / ) % 0 1 + ) % 2 3 3 3 4 5 6 # 7 % 0 8 + % 8 + 9 ) 9 # % : ; + % 5! + )+)#. + + < ) ( # )# < # # % 0 < % + % + < + ) = ( 0 ) # + + # % )#!# +), (? ( # +) # + ( +. #!,

More information

Π Ρ! #! % & #! (! )! + %!!. / 0% # 0 2 3 3 4 7 8 9 Δ5?? 5 9? Κ :5 5 7 < 7 Δ 7 9 :5? / + 0 5 6 6 7 : ; 7 < = >? : Α8 5 > :9 Β 5 Χ : = 8 + ΑΔ? 9 Β Ε 9 = 9? : ; : Α 5 9 7 3 5 > 5 Δ > Β Χ < :? 3 9? 5 Χ 9 Β

More information

Stochastic Processes (XI) Hanjun Zhang School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University 508 YiFu Lou talk 06/

Stochastic Processes (XI) Hanjun Zhang School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University 508 YiFu Lou talk 06/ Stochastic Processes (XI) Hanjun Zhang School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University [email protected] 508 YiFu Lou talk 06/04/2010 - Page 1 Outline 508 YiFu Lou talk 06/04/2010

More information

4= 8 4 < 4 ϑ = 4 ϑ ; 4 4= = 8 : 4 < : 4 < Κ : 4 ϑ ; : = 4 4 : ;

4= 8 4 < 4 ϑ = 4 ϑ ; 4 4= = 8 : 4 < : 4 < Κ : 4 ϑ ; : = 4 4 : ; ! #! % & ( ) +!, + +!. / 0 /, 2 ) 3 4 5 6 7 8 8 8 9 : 9 ;< 9 = = = 4 ) > (/?08 4 ; ; 8 Β Χ 2 ΔΔ2 4 4 8 4 8 4 8 Ε Φ Α, 3Γ Η Ι 4 ϑ 8 4 ϑ 8 4 8 4 < 8 4 5 8 4 4

More information

, ( 6 7 8! 9! (, 4 : : ; 0.<. = (>!? Α% ), Β 0< Χ 0< Χ 2 Δ Ε Φ( 7 Γ Β Δ Η7 (7 Ι + ) ϑ!, 4 0 / / 2 / / < 5 02

, ( 6 7 8! 9! (, 4 : : ; 0.<. = (>!? Α% ), Β 0< Χ 0< Χ 2 Δ Ε Φ( 7 Γ Β Δ Η7 (7 Ι + ) ϑ!, 4 0 / / 2 / / < 5 02 ! # % & ( ) +, ) %,! # % & ( ( ) +,. / / 01 23 01 4, 0/ / 5 0 , ( 6 7 8! 9! (, 4 : : ; 0.!? Α% ), Β 0< Χ 0< Χ 2 Δ Ε Φ( 7 Γ Β Δ 5 3 3 5 3 1 Η7 (7 Ι + ) ϑ!, 4 0 / / 2 / 3 0 0 / < 5 02 Ν!.! %) / 0

More information

,!! #! > 1? = 4!! > = 5 4? 2 Α Α!.= = 54? Β. : 2>7 2 1 Χ! # % % ( ) +,. /0, , ) 7. 2

,!! #! > 1? = 4!! > = 5 4? 2 Α Α!.= = 54? Β. : 2>7 2 1 Χ! # % % ( ) +,. /0, , ) 7. 2 ! # %!% # ( % ) + %, ). ) % %(/ / %/!! # %!! 0 1 234 5 6 2 7 8 )9!2: 5; 1? = 4!! > = 5 4? 2 Α 7 72 1 Α!.= = 54?2 72 1 Β. : 2>7 2 1 Χ! # % % ( ) +,.

More information

S = 1 2 ( a + b) h a b = a 1 a b = a 1 b b 2 2 πr 2r π π 2 = ( - 2)r 2 2 = - 2 = 57 2r 2r 2 6 5 7 4 3 6 5 4 3 3 4 5 6 7 7 5 7 6 1 1 1 1 1 2 3 5 7 7. 2 3 4 6 12 3 4 12 12 1

More information

m0 m = v2 1 c 2 F G m m 1 2 = 2 r m L T = 2 π ( m g 4 ) m m = 1 F AC F BC r F r F l r = sin sinl l F = h d G + S 2 = t v h = t 2 l = v 2 t t h = v = at v = gt t 1 l 1 a t g = t sin α 1 1 a = gsinα

More information

<4D6963726F736F667420576F7264202D20AC4FBDBDA4FBB67DA96CAABA2DA743A67EAFC5AAA95FA7B9BD5A5F2E646F63>

<4D6963726F736F667420576F7264202D20AC4FBDBDA4FBB67DA96CAABA2DA743A67EAFC5AAA95FA7B9BD5A5F2E646F63> ( 閱 讀 前 ) 練 習 一 動 動 腦, 猜 一 猜 小 朋 友, 現 在 我 們 要 一 起 來 閱 讀 一 本 很 有 趣 的 書, 書 名 是 是 蝸 牛 開 始 的!, 請 動 動 你 的 腦 袋, 想 像 自 己 是 作 者, 猜 猜 這 本 書 在 說 什 麼 樣 的 故 事 呢? 我 覺 得 這 個 故 事 可 能 的 角 色 有 我 覺 得 這 個 故 事 可 能 發 生 的 地

More information

PowerPoint 簡報

PowerPoint 簡報 國 家 賠 償 法 概 述 主 講 人 : 宋 恭 良 104.10.12 2015.10.30 1 Q. 老 師 是 否 是 公 務 員? 是 否 適 用 國 賠? 法 務 部 95 年 9 月 14 日 法 律 字 第 0170449 號 函 : 國 家 賠 償 法 第 2 條 第 1 項 規 定 本 法 所 稱 公 務 員 者, 謂 依 法 令 從 事 於 公 務 之 員, 係 採 最 廣 義

More information

8 9 8 Δ 9 = 1 Η Ι4 ϑ< Κ Λ 3ϑ 3 >1Ε Μ Ε 8 > = 8 9 =

8 9 8 Δ 9 = 1 Η Ι4 ϑ< Κ Λ 3ϑ 3 >1Ε Μ Ε 8 > = 8 9 = !! % & ( & ),,., / 0 1. 0 0 3 4 0 5 3 6!! 7 8 9 8!! : ; < = > :? Α 4 8 9 < Β Β : Δ Ε Δ Α = 819 = Γ 8 9 8 Δ 9 = 1 Η Ι4 ϑ< Κ Λ 3ϑ 3 >1Ε 8 9 0 Μ Ε 8 > 9 8 9 = 8 9 = 819 8 9 =

More information

! Β Β? Β ( >?? >? %? Γ Β? %? % % %? Χ Η Ιϑ Κ 5 8 Λ 9. Μ Ν Ο Χ? Π Β # % Χ Χ Θ Ρ% Ρ% Θ!??? % < & Θ

! Β Β? Β ( >?? >? %? Γ Β? %? % % %? Χ Η Ιϑ Κ 5 8 Λ 9. Μ Ν Ο Χ? Π Β # % Χ Χ Θ Ρ% Ρ% Θ!??? % < & Θ ! # % & ( ) +,. / 0 1 + 2. 3 4. 56. / 7 89 8.,6 2 ; # ( ( ; ( ( ( # ? >? % > 64 5 5Α5. Α 8/ 56 5 9. > Β 8. / Χ 8 9 9 5 Δ Ε 5, 9 8 2 3 8 //5 5! Α 8/ 56/ 9. Φ ( < % < ( > < ( %! # ! Β Β? Β ( >?? >?

More information

證 明 : 令 φ(x f(x, ydy, 則 φ(x + x φ(x x f x (ξ, ydy f x (ξ, y f x (x, y dy f x (x, ydy f(x + x, y f(x, y d dy f x (x, ydy x f x (x, ydy, ξ ξ(y 介 於 x, x

證 明 : 令 φ(x f(x, ydy, 則 φ(x + x φ(x x f x (ξ, ydy f x (ξ, y f x (x, y dy f x (x, ydy f(x + x, y f(x, y d dy f x (x, ydy x f x (x, ydy, ξ ξ(y 介 於 x, x 微 分 與 積 分 的 交 換 積 分 設 f 在 [a, b] [, d] 上 連 續, 問 d dx f(x, y? f(x, ydy x 首 先 (1 式 兩 邊 必 須 有 意 義 f(x, ydy 必 須 對 x 可 導 若 f 及 x f(x, ydy 積 分 必 須 存 在 x f 在 [a, b] [, d] 上 連 續, 則 ( 及 (3 式 成 立, 下 面 的 定 理 告 訴

More information

< = = Β = :?? Β Χ? < = 3 = Β = :? 3? <? 3 =? & =3? & & 6 8 & = Δ =3?3 Ε Φ Γ? = 6Β8 &3 =3?? =? = Η = Φ Η = > Φ Η = Φ Η Φ Η? > Φ Η? Φ Η Η 68 &! # % & (%

< = = Β = :?? Β Χ? < = 3 = Β = :? 3? <? 3 =? & =3? & & 6 8 & = Δ =3?3 Ε Φ Γ? = 6Β8 &3 =3?? =? = Η = Φ Η = > Φ Η = Φ Η Φ Η? > Φ Η? Φ Η Η 68 &! # % & (% !! # % & ( ) ( + % & ( ) &, % &., / 0 # 2 34!! 5 6 7 7 7 8 9 6 8 :! 9! 7 :!!! 6 8 :! 9 6 8 7 ;7 < < = = > = :?? > 6 Α 8 < = = Β = :?? Β Χ? < = 3 = Β = :? 3?

More information

Β 8 Α ) ; %! #?! > 8 8 Χ Δ Ε ΦΦ Ε Γ Δ Ε Η Η Ι Ε ϑ 8 9 :! 9 9 & ϑ Κ & ϑ Λ &! &!! 4!! Μ Α!! ϑ Β & Ν Λ Κ Λ Ο Λ 8! % & Π Θ Φ & Ρ Θ & Θ & Σ ΠΕ # & Θ Θ Σ Ε

Β 8 Α ) ; %! #?! > 8 8 Χ Δ Ε ΦΦ Ε Γ Δ Ε Η Η Ι Ε ϑ 8 9 :! 9 9 & ϑ Κ & ϑ Λ &! &!! 4!! Μ Α!! ϑ Β & Ν Λ Κ Λ Ο Λ 8! % & Π Θ Φ & Ρ Θ & Θ & Σ ΠΕ # & Θ Θ Σ Ε ! #!! % & ( ) +,. /. 0,(,, 2 4! 6! #!!! 8! &! % # & # &! 9 8 9 # : : : : :!! 9 8 9 # #! %! ; &! % + & + & < = 8 > 9 #!!? Α!#!9 Α 8 8!!! 8!%! 8! 8 Β 8 Α ) ; %! #?! > 8 8 Χ Δ Ε ΦΦ Ε Γ Δ Ε Η Η Ι Ε ϑ 8 9 :!

More information

dn = kn ( 5 1) dt t = 2 303 1 k tg N 0. ( 5 2) N S m + M v = V (5 3) K S dx = µ X dt 5 4 S µ = µ m K + S ( 5 5) S ds 1 dx 1 = = µ X ( 5 6) dt Y dt Y x/ s x/ s ds 1 = + + ( ) dt Y X mx 1 dp

More information

) Μ <Κ 1 > < # % & ( ) % > Χ < > Δ Χ < > < > / 7 ϑ Ν < Δ 7 ϑ Ν > < 8 ) %2 ): > < Ο Ε 4 Π : 2 Θ >? / Γ Ι) = =? Γ Α Ι Ρ ;2 < 7 Σ6 )> Ι= Η < Λ 2 % & 1 &

) Μ <Κ 1 > < # % & ( ) % > Χ < > Δ Χ < > < > / 7 ϑ Ν < Δ 7 ϑ Ν > < 8 ) %2 ): > < Ο Ε 4 Π : 2 Θ >? / Γ Ι) = =? Γ Α Ι Ρ ;2 < 7 Σ6 )> Ι= Η < Λ 2 % & 1 & ! # % & ( ) % + ),. / & 0 1 + 2. 3 ) +.! 4 5 2 2 & 5 0 67 1) 8 9 6.! :. ;. + 9 < = = = = / >? Α ) /= Β Χ Β Δ Ε Β Ε / Χ ΦΓ Χ Η Ι = = = / = = = Β < ( # % & ( ) % + ),. > (? Φ?? Γ? ) Μ

More information

1-1 + 1 + + 2 + + 3 + 4 5 + 6 + 7 8 + 9 + 1-2 1 20000 20000 20000 20000 2 10000 30000 10000 30000 3 5000 5000 30000 4 10000 20000 10000 20000 5 3000 3000 20000 6 3000 3000 20000 7 5000 15000 8 5000 15000

More information

8 9 < ; ; = < ; : < ;! 8 9 % ; ϑ 8 9 <; < 8 9 <! 89! Ε Χ ϑ! ϑ! ϑ < ϑ 8 9 : ϑ ϑ 89 9 ϑ ϑ! ϑ! < ϑ < = 8 9 Χ ϑ!! <! 8 9 ΧΧ ϑ! < < < < = 8 9 <! = 8 9 <! <

8 9 < ; ; = < ; : < ;! 8 9 % ; ϑ 8 9 <; < 8 9 <! 89! Ε Χ ϑ! ϑ! ϑ < ϑ 8 9 : ϑ ϑ 89 9 ϑ ϑ! ϑ! < ϑ < = 8 9 Χ ϑ!! <! 8 9 ΧΧ ϑ! < < < < = 8 9 <! = 8 9 <! < ! # % ( ) ( +, +. ( / 0 1) ( 2 1 1 + ( 3 4 5 6 7! 89 : ; 8 < ; ; = 9 ; ; 8 < = 9! ; >? 8 = 9 < : ; 8 < ; ; = 9 8 9 = : : ; = 8 9 = < 8 < 9 Α 8 9 =; %Β Β ; ; Χ ; < ; = :; Δ Ε Γ Δ Γ Ι 8 9 < ; ; = < ; :

More information

> # ) Β Χ Χ 7 Δ Ε Φ Γ 5 Η Γ + Ι + ϑ Κ 7 # + 7 Φ 0 Ε Φ # Ε + Φ, Κ + ( Λ # Γ Κ Γ # Κ Μ 0 Ν Ο Κ Ι Π, Ι Π Θ Κ Ι Π ; 4 # Ι Π Η Κ Ι Π. Ο Κ Ι ;. Ο Κ Ι Π 2 Η

> # ) Β Χ Χ 7 Δ Ε Φ Γ 5 Η Γ + Ι + ϑ Κ 7 # + 7 Φ 0 Ε Φ # Ε + Φ, Κ + ( Λ # Γ Κ Γ # Κ Μ 0 Ν Ο Κ Ι Π, Ι Π Θ Κ Ι Π ; 4 # Ι Π Η Κ Ι Π. Ο Κ Ι ;. Ο Κ Ι Π 2 Η 1 )/ 2 & +! # % & ( ) +, + # # %. /& 0 4 # 5 6 7 8 9 6 : : : ; ; < = > < # ) Β Χ Χ 7 Δ Ε Φ Γ 5 Η Γ + Ι + ϑ Κ 7 # + 7 Φ 0 Ε Φ # Ε + Φ, Κ + ( Λ # Γ Κ Γ #

More information

untitled

untitled () ( 3845 ) ...10... 10... 11...12... 12... 12... 15... 16... 18... 18...19... 19... 19... 20...21... 21... 21... 23... 23... 23... 24... 24... 24... 24... 25...26... 26... 27... 31... 57... 58...

More information

WL100079ZW.PDF

WL100079ZW.PDF ε I x = r + R + R + R g o x = R ε + v v 2 v1 a = = t t t 2 1 R x { ( 1) ( 2)" " ( 3) ( 4), ( 5)" " ( 6) ( 7) ( 8)" " ( 9) ( 10) ( 11) ( 12) ( 13) ( 14) ( 15) ( 17) {

More information

x y 7 xy = 1 b c a b = x x = 1. 1 x + 17 + x 15 = 16 x + 17 x 15 + 17 15 x + 17 - x 15 = (x x ) ( ). x + 17 + x 15 x + y + 9 x + 4 y = 10 x + 9 y + 4 = 4xy. 9 4 ( x + ) + ( y + ) = 10 x y 9 ( x + )( ).

More information

2 2 Λ ϑ Δ Χ Δ Ι> 5 Λ Λ Χ Δ 5 Β. Δ Ι > Ε!!Χ ϑ : Χ Ε ϑ! ϑ Β Β Β ϑ Χ Β! Β Χ 5 ϑ Λ ϑ % < Μ / 4 Ν < 7 :. /. Ο 9 4 < / = Π 7 4 Η 7 4 =

2 2 Λ ϑ Δ Χ Δ Ι> 5 Λ Λ Χ Δ 5 Β. Δ Ι > Ε!!Χ ϑ : Χ Ε ϑ! ϑ Β Β Β ϑ Χ Β! Β Χ 5 ϑ Λ ϑ % < Μ / 4 Ν < 7 :. /. Ο 9 4 < / = Π 7 4 Η 7 4 = ! # % # & ( ) % # ( +, & % # ) % # (. / ). 1 2 3 4! 5 6 4. 7 8 9 4 : 2 ; 4 < = = 2 >9 3? & 5 5 Α Α 1 Β ΧΔ Ε Α Φ 7 Γ 9Η 8 Δ Ι > Δ / ϑ Κ Α Χ Ε ϑ Λ ϑ 2 2 Λ ϑ Δ Χ Δ Ι> 5 Λ Λ Χ Δ 5 Β. Δ Ι > Ε!!Χ ϑ : Χ Ε ϑ!

More information

: : : ( CIP ) : ( ) /. :, ISBN :. G7. 4 CIP ( 00 ) 005 : : ( ) : : ( 0 : 0004) : : : / 6 : 7 ( ) : 408 () : 00

: : : ( CIP ) : ( ) /. :, ISBN :. G7. 4 CIP ( 00 ) 005 : : ( ) : : ( 0 : 0004) : : : / 6 : 7 ( ) : 408 () : 00 () ( ) ( : ) : : : ( CIP ) : ( ) /. :, 00. 7 ISBN 7-8008 - 958-8... :. G7. 4 CIP ( 00 ) 005 : : ( ) : : ( 0 : 0004) : : 00 7 00 7 : 78709 / 6 : 7 ( ) : 408 () : 000 : ISBN 7-8008 - 958-8/ G89 : 9 98. 00

More information

中国生态文明奖先进集体和先进个人建议吊单公示

中国生态文明奖先进集体和先进个人建议吊单公示 中 国 生 态 文 明 奖 先 进 个 人 公 示 序 作 为 殡 葬 行 业 持 久 性 有 机 污 染 物 研 究 学 科 带 头 人, 率 先 在 殡 葬 行 业 开 展 了 二 恶 英 减 排 和 重 金 属 汞 减 排 技 术 研 究 通 过 自 主 创 1 王 玮 民 政 部 一 零 一 研 究 所 科 室 主 任 新 和 技 术 优 化, 研 发 了 遗 体 火 化 遗 物 祭 品 焚

More information

Cauchy Duhamel Cauchy Cauchy Poisson Cauchy 1. Cauchy Cauchy ( Duhamel ) u 1 (t, x) u tt c 2 u xx = f 1 (t, x) u 2 u tt c 2 u xx = f 2 (

Cauchy Duhamel Cauchy Cauchy Poisson Cauchy 1. Cauchy Cauchy ( Duhamel ) u 1 (t, x) u tt c 2 u xx = f 1 (t, x) u 2 u tt c 2 u xx = f 2 ( Cauchy Duhamel Cauchy CauchyPoisson Cauchy 1. Cauchy Cauchy ( Duhamel) 1.1.......... u 1 (t, x) u tt c 2 u xx = f 1 (t, x) u 2 u tt c 2 u xx = f 2 (t, x) 1 C 1 C 2 u(t, x) = C 1 u 1 (t, x) + C 2 u 2 (t,

More information

Microsoft Word - 大事记.doc

Microsoft Word - 大事记.doc 大 事 记 目 录 前 言...3 1945 年...4 1946 年...4 1947 年...9 1948 年...11 1949 年...14 1950 年...18 1951 年...21 1952 年...24 1953 年...26 1954 年...28 1955 年...32 1956 年...34 1957 年...37 1958 年...40 1959 年...43 1960 年...47

More information