
数学
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高斯函数 --> 高斯分布(正态分布)
*说明具有如下形式的函数就是高斯函数。其中a,b,c都是实数常数,a大于0 。由于在博客中写数学公式比较麻烦,下面用一些代码来表示某些符号,来解释他的性质。*符号说明Int[a,b](f(x)) 表示对f(x)从a到b求积分。原创 2013-08-05 21:18:32 · 10901 阅读 · 3 评论 -
【实变函数】点集(1)
所谓点,就是一个n维的一个实数向量。所谓点集,就是一个实数向量的集合。一般用大写字母表示点集,用小写或者希腊字母表示点。点集中的点和集:1、内点,内点集:给定一个集合,如果说x是他的内点,那么x存在一个r邻域,这个邻域包含于原集合。x的r邻域就是与x距离小于r的那些点的集合。2、闭包,集合的闭包就是指的原集合取补集,然后取其内点集,再取其补集。3、边界点,边界,所谓边界集,就是指原集之闭包减去原集原创 2015-01-31 16:21:16 · 4649 阅读 · 0 评论 -
凸函数与Jensen不等式
这个是在凸优化里面看的,在EM算法中看有用到,所以用latex写了篇回忆用的小短文,现在不会把latex产生的pdf怎么转变成放到这里的内容。所以我选择直接贴图。这个pdf可以在我的资源里找到。 http://download.youkuaiyun.com/detail/bendanban/7358053原创 2014-05-16 19:08:27 · 6490 阅读 · 1 评论 -
连续信号在有限区间上频谱分析实例、实验
上接:连续信号(模拟信号)在有限区间上的傅立叶级数展开,离散频谱 此文用matlab作下实验。实验一:由简谐波叠加起来的信号在有限区间上的傅立叶级数展开,离散频谱。实验信号为:我们取不同的时间区间(自变量t变化区间)对这个信号做频谱分析。1.1、 当t变化为[2.5, 3.5]时这里只是限定区间的长度为1,至于区间端点的取值,是我随意取得,没有限原创 2014-03-04 13:43:05 · 4092 阅读 · 0 评论 -
连续信号(模拟信号)在有限区间上的傅立叶级数展开,离散频谱
先解释下文章的题目。我们讨论的是信号,首先面临的是什么是信号,或者我们将要讨论的具体“信号”代表的是什么,其实我认为信号就是函数,之所以不称他为函数,是因为他是一种特殊的函数----它携带了信息,所以信号就是携带了信息的函数。 连续信号是指,自变量连续取值的信号,也称为模拟信号。注意,这里并没有说连续信号是连续函数,连续信号只是限制了自变量取值的连续性。而自变量不是连续变化的信号,称为离散信号。在原创 2014-03-03 13:25:09 · 5090 阅读 · 2 评论 -
数理统计中假设检验问题的理解与思考
我不是试图用通俗的语言来解释清楚什么是假设检验,如何去实践。 做到能用理 论化的语言来描述和理解问题是科研工作者应该掌握的能力。其实这个不难,只要 把基本问题吃透了,就可一在基本问题上继续问题。1、统计假设检验问题 “假设检验”,从字面上上理解就是先“假设”,后“检验”的过程,“检验”的对象当然 是之前的假设本身,有些情况下为了区分与其它学科的“假设”,研究统 计的人就 用“统计原创 2013-12-13 16:05:38 · 6209 阅读 · 0 评论 -
概率到统计的思考与理解
由于统计学在现实生活和“高端”科学研究中有着很高的地位,时常思考统计相关的问题,加深对它的基础理论的理解应该对我们理解和研究现实世界有帮助。1、样本空间与总体的关系样本空间,在茆诗松等编著的《概率论与数理统计教程》一书中,是这样定义的:随机现象的一切可能的基本结果组成的集合称为样本空间,每个基本结果被称为样本点。首先理解一下,什么是随机现象?随机现象就是在一定条件下,并不总是出现相同结果的原创 2013-11-30 14:39:00 · 1888 阅读 · 0 评论 -
鱼的概率思考
研究随机现象, 什么是随机现象呢?在某种特定情况下,或者某个环境中,不总是出现同一个结果的现象就是随机现象。研究某个随机现象的时候,随机现象所有可能结果组成的集合称为样本空间。 随机现象的每种基本结果被定义为样本点。我们可以理解这种隶属关系,随机现象拥有样本空间和样本点这两个属性。 某些样本点组成的集合称为事件。事件本质是集合,我们可以研究事件间的关系、事件间的运算。在事件上定义一个叫做概率的函数原创 2013-11-24 14:01:52 · 2535 阅读 · 3 评论 -
组队完成任务的数学思考
问题描述:假设有一个任务,我们记为A,要求N个人,分成M组来完成。 为了简化问题,我们设置一下假设:1) 初始情况下,对于每一个个体而言,他们选择其它任何一个个体的概率是相同的。 2) 只能两个人一组。 (N = 2*M)。不同的组队方式有 (2M)!/(2^M) , 他的推到过程我就不写了。 如果我没有推到错的话,我暂且说,他的推到挺简单的。 现在假设至多有一个队伍是可以原创 2013-10-28 19:51:11 · 1315 阅读 · 0 评论 -
实对称矩阵为正定矩阵的一个充分必要条件
本文是为了在学习凸优化的时候遇到的一个问题展开讨论的。目的是能够明白凸优化的理论基础,或者尽可能的明白它的理论基础。1,对称矩阵的特征值是实数。证明如下:(我是用latex编辑的,这里不能显示公式,所以我只能用图片了。上面的证明可以说明对称矩阵的特征值一定是实数!2、n阶方阵一定有n个特征跟(重跟按重数计算)证明: 设A是一个n阶的方阵,它的特原创 2013-09-26 22:33:50 · 66161 阅读 · 1 评论 -
最优化方法在图像处理中的应用【5】
好吧,我想理解下Convex function(凸函数)。定义!A function f : R^n -> R is convex if dom f is a convex set and if for all x,y belongs to dom f and theta with 0 f(theta*x+(1-原创 2013-09-23 21:34:35 · 3526 阅读 · 1 评论 -
失眠,开灯,看书,看数学书!
睡不着了!看了下函数的定义!有个定义域啊,值域啊,唯一对应啊!然后是函数的一些基本性质啊,什么单调性啊,奇偶性啊。。初等函数,指数函数啊,幂函数啊 ,对数函数,三角函数啊等等的。数列!什么是数列,就是一列有先后顺序的无穷多个数啊。要有意义的研究数列不是么?就给个特殊的规律吧,就是数列的极限啊,这个先定义一下数列的集显吧,嗯。严格的数学语言说一下:数列{xn}, a是一个实数原创 2013-09-13 01:03:28 · 1977 阅读 · 1 评论 -
Singular value decomposition
SVD is a factorization of a real or complex matrix. It has many useful applications in signal processing and statistics. Formally, the singular value decomposition of an m×nm\times n real or compl转载 2016-03-14 21:47:35 · 783 阅读 · 0 评论