具体数学二项式至生成函数章-----致敬Kunth

整除性: 引入了\代表整除性. m\n 表示m整除n.注意这里的整除.表示的是n = km(k为整数). 在整除性这里.m必须是个正数.也许你可以描述n 是 m 的k倍.这种描述中m完全可以是任何数.而在整除性中的表达m整除n,规定了m必须是个正数.而0没有限制. 那么回答以下问题: 1:什么是0的倍数? 2:什么能被0整除? 3:什么能被-1整除? 4:什么能被1整除? 5:2Pi能被Pi整除吗? 6: 2Pi能被2整除吗? 答案分别是: 1:0 2:没有任何数能被0整除.(因为m>0而在这里

注意这里讲的是斯特林数而非斯特林公式. 斯特林数分两类:第一类斯特林数 和 第二类斯特林数. 分别记为. 首先描述第二类斯特林数. 描述为:将一个有n件物品的集合划分成k个非空子集的方法数. 比如集合{1,2,3,4}有以下划分: {1,2,3}U{4}   {1,2,4}U{3}   {1,3,4}U{2}   {2,3,4}U{1}  {1,2}U{3,4}   {1,3}U{2,4}  {1,4}U{2,3}. 7个这样的划分. 记为. 那么有一下第二类斯特林数交给你计算. 根据定义,易得

数理统计 7.1参数估计和假设检验区间估计 经验分布函数 qq图 非参数检验(卡方拟合优度检验,柯尔莫哥洛夫检验) 秩和检验(用于检验两个总体有相同分布) 7.2bootstrap方法非参数bootstrap对样本进行放回抽样分位数法优点:不需要对总体分布类型做任何假设,而且可以适用于小样本,且能用于各种统计量不限于样本均值未给出分布形式,全来自于原始样本参数bootstrap给出分布函数形式 7.3方差分析 7.4回归分析多元线性回归 多元二项式回归 非线性回归 原文地址:https://ww

16.令$n=2^{m}+t,0\leq t < 2^{m}$,即$n=({1b_{m-1}b_{m-2}...b_{2}b_{1}b_{0}})_{2}$.令$g(n)=A_{n}\alpha +B_{n}\gamma +C_{n}\beta _{0}+D_{n}\beta _{1}$ (1)设$\alpha =1,\beta _{0}=\beta _{1}=\gamma =0$,那么可以得到$g(1)=1,g(2n)=g(2n+1)=3g(n)$,所以$g(n)=3^{m}=A_{n}\al

16 $x^{\underline{n}}(x-n)^{\underline{m}}=x^{\underline{m}}(x-m)^{\underline{n}}=x^{\underline{n+m}}$ 17 当$m>0$时,有$x^{\overline{m}}=x(x+1)(x+2)..(x+m-2)(x+m-1)$ 当$m=0$时,有$x^{\overline{0}}=1$ 当$m<0$时,有$x^{\overline{m}}=\frac{1}{(x-1)(x-2)...(x-(|m|-

T1 很明显,在 \(n=2\) 的时候,根据题意得 \(1\) ~ \(n-1\) 也就是第 \(1\) 匹马,\(2\) ~ \(n\) 也就是第 \(2\) 匹马,然后让第 \(1\) 匹马与第 \(2\) 匹马颜色不同就行了 T2 我们设 \(f(n)\) 为 \(n\) 个圆盘所需要的最少移动次数,当 \(n=3\) 时 还没有移动的时候为: 1 2 3 _ _ 而完成 \(n=2\) 的时候为: 1 3 _ 2 这其中的过程为,先把 1 2 往右移动一格 1 3 2 _ 然后再往右"

微分方程建模:利用微分方程(利用一些已知的规律得到方程和初值)求解经典问题: 发射卫星为什么用三级火箭(物理)人口模型(阻滞增长模型,人口预报(建模+参数估计即拟合)) matlab里面怎么解 原文地址:https://www.cnblogs.com/code-fun/p/12311891.html

2015考研数学考前必须死磕的知识点 来源:跨考教育    划词:关闭划词   收藏 编辑点评:下文为2015年考研数学必须掌握的知识点的大汇总,供考生们参考.沪江考研为你及时整合各路干货复习资料,敬请关注. 第一章 函数.极限与连续 1.函数的有界性 2.极限的定义(数列.函数) 3.极限的性质(有界性.保号性) 4.极限的计算(重点)(四则运算.等价无穷小替换.洛必达法则.泰勒公式.重要极限.单侧极限.夹逼定理及定积分定义.单调有界必有极限定理) 5.函数的连续性 6.间断点的类型 7.渐近

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有