21、概率分布与初等函数知识详解

概率分布与初等函数知识详解

1. 概率问题

1.1 电阻缺陷概率问题

假设有四个盒子,每个盒子都装有 1000 个电阻。其中,盒子 1 有 100 个次品,盒子 2 有 400 个次品,盒子 3 有 50 个次品,盒子 4 有 80 个次品。
- 随机选取一个电阻为次品的概率 :由于随机选择盒子,每个盒子被选中的概率(P(B1) = P(B2) = P(B3) = P(B4) = 0.25)。我们可以通过全概率公式来计算随机选取一个电阻为次品的概率。
- 已知电阻为次品,它来自盒子 2 的概率 :使用贝叶斯公式来计算该概率。

1.2 伯努利试验

伯努利试验是指相同、连续且独立的试验,在每次试验中,一个基本事件(A)发生的概率为(p = P(A)),不发生的概率为(q = 1 – p)。在(n)次连续的伯努利试验中,每个基本事件可以用 0 和 1 的序列来描述。
例如,在抛硬币试验中,正面朝上为事件(A),概率(p = 0.5),反面朝上概率(q = 0.5)。如果抛 5 次硬币,就是 5 次伯努利试验。
事件在(n)次试验中有(k)次成功的总概率为:
[P(k\text{ successes in }n\text{ trials}) = C_{n}^{k}p^{k}q^{n - k}]
其中(C_{n}^{k}=\frac{n!}{k!(n - k)!})是二项式系数。

下面通过几个例子来进一步理解:
- 例 10.11 :求在五次独立掷骰子中,数字 3 出现两次的概

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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