随笔分类 - 数学题
摘要:网址:https://en.wikipedia.org/wiki/De_Moivre%E2%80%93Laplace_theorem De Moivre–Laplace 中心极限定理的证明。主要用到stiring公式。 泊松近似:C(n,k)pkqn-q=λke-λ/k! as n→οο,其中λ=n
阅读全文
摘要:网址:http://www.solitaryroad.com/c916.html
阅读全文
摘要:网址:http://blog.csdn.net/luc9910/article/details/54377626
阅读全文
摘要:网址:https://en.wikipedia.org/wiki/Divergent_series
阅读全文
摘要:链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace%27s_equation
阅读全文
摘要:Fokker–Planck equation:https://en.wikipedia.org/wiki/Fokker%E2%80%93Planck_equation 随机微分方程:https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_differential_equat
阅读全文
摘要:参考:http://spaces.ac.cn/archives/4062/ 参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Exterior_derivative 比如Ω是一个曲面(可定向的流行),∂Ω是其边界。w是一个微分形式,dw是一个外微分。
阅读全文
摘要:见wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/First-hitting-time_model
阅读全文
摘要:首先正态分布的概率密度函数为: P{|X-μ|<σ}=2Φ(1)-1=0.6826, P{|X-μ|<2σ}=2Φ(2)-1=0.9544, P{|X-μ|<3σ}=2Φ(3)-1=0.9974 由于“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件,认为在一次试验中该
阅读全文
摘要:An understanding of Fourier Transforms is necessary to get the most out of this tutorial on Random Walks. Notes on the Fourier Transform by Sid Redner
阅读全文
摘要:关键是算e^{-x^2}在0到oo的定积分是sqrt(pi)/2. 或者利用高斯密度函数来求解
阅读全文
摘要:参考网址: 1. https://en.wikipedia.org/wiki/First-hitting-time_model 2. https://en.wikipedia.org/wiki/Laplace_transform Probability theory By abuse of lang
阅读全文
摘要:地址: 1. https://wenku.baidu.com/view/f191d2ea102de2bd960588ae.html 2. https://www.zhihu.com/question/25217301 3. https://wenku.baidu.com/view/9716c9f97
阅读全文
摘要:地址:https://wenku.baidu.com/view/ebdc86e2011ca300a7c3907c.html
阅读全文
摘要:(Granger Causality) 格兰杰(Granger)于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系(格兰杰因果关系),后经西蒙斯(1972 ,1980)的发展,格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用,尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果
阅读全文
摘要:1. saddle-node bifurcation 2. transcritical bifurcation 3.pitchfork bifurcation 4. Hopf bifurcation 作者:许铁-巡洋舰科技链接:https://www.zhihu.com/question/26359
阅读全文
摘要:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博: @leftnoteasy
阅读全文
摘要:链接1 链接2(原文地址) PCA的数学原理(转) PCA的数学原理(转) PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章
阅读全文

浙公网安备 33010602011771号