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[主观题]

证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.

证明在[1,2]上,用证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.近似lnx其误差不超过证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.

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更多“证明在[1,2]上,用近似lnx其误差不超过.”相关的问题

第1题

对数一正态分布常用来描述无规则形状的大金属目标雷达截面积的概率密度函数和海浪杂波的概率密度函数,其表
示式为

其中,vx是x的中值(中位数),σ是lnx的标准差。一个重要的参量是x的均值与中值之比,记为

假定有变量x的N个独立样本xk(k=1,2,…,N)。证明参量vx和ρ的最大似然估计量分别为

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第2题

根据上题所求得的C(r)与的结果,如果认为它们 在临界点的邻域也成立,证明相应的临界指数,η=0. 注:这是从涨

根据上题所求得的C(r)与的结果,如果认为它们 在临界点的邻域也成立,证明相应的临界指数,η=0.

注:这是从涨落关联函数计算平均场近似下临界指数ν与η的方法,用类似的办法可以求出铁磁体的自旋密度涨落的关联函数在临界点邻域的行为,从而确定临界指数ν与η(① 参看北京大学物理系《量子统计物理学》编写组编,《量子统计物理学》,北京大学出版社,1987年,356页.).

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第3题

试证明: 设fn∈C(1)((a,b))(n=1,2,…),且有 ,, x∈(a,b). 若存在f'(x),F(x)在(a,b)上连续,则f'(x)=

试证明:

设fn∈C(1)((a,b))(n=1,2,…),且有

, x∈(a,b).

若存在f'(x),F(x)在(a,b)上连续,则f'(x)=F(x),x∈(a,b).

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第4题

设(X,)是可测空间,(Y,ρ)是度量空间fn:X→Y,n=1,2,…,每个fn可测且{fn}在X上一致收敛于f.证明f是可测的

设(X,)是可测空间,(Y,ρ)是度量空间fn:X→Y,n=1,2,…,每个fn可测且{fn}在X上一致收敛于f.证明f是可测的

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第5题

用近似公式计算测量值所造成的误差,一般属于系统误差。()
用近似公式计算测量值所造成的误差,一般属于系统误差。()

A.错误

B.正确

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第6题

人们往往对工资收入在整个社会中的分布感兴趣,帕雷托(Pareto)定律认为,每个社会都有一个常数K(K>1)使得所有

人们往往对工资收入在整个社会中的分布感兴趣,帕雷托(Pareto)定律认为,每个社会都有一个常数K(K>1)使得所有比你富有的人的平均收入是你的收入的K倍,如果P(x)表示社会中收入为x或高于x的人的数量,对充分小的Δx>0,定义ΔP=P(x+Δx)-P(x)

(1)说明收入在x和x+Δx之间的人和数量可由-ΔP表示,从而证明收入在x和x+Δx之间的人的收入总数可近似表示为-xΔP;

(2)利用帕雷托定律,证明收入为x和x以上的人的总收入为kxP(x),然后证明收入在x和x+Δx之间的人的收入总数可近似地表示为-K·P·Δx-KxΔP:

(3)证明P(x)满足微分方程:(1-K)xP'=KP;

(4)解上面的微分方程,求出P(x);

(5)分别取k=1.5,2,3,画出P(x)的草图,由此说明K的值的不同是如何影响P(x)随x的变化的.

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第7题

()用近似方程去拟合列表曲线时,方程式所表示的形状与零件原始轮廓之间的差值称逼近误差。

( )用近似方程去拟合列表曲线时,方程式所表示的形状与零件原始轮廓之间的差值称逼近误差。

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第8题

证明近似公式 (a>0)其中|x|<<an.用此公式计算的近似值.

证明近似公式(a>0)其中|x|<<an.用此公式计算的近似值.

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第9题

用归纳法证明推广的勾股定理:设fi∈R2π(k=1,2,…,n),且<fi,fj>=0,(i≠j;i,j=1,2,…,n),则 ‖f1+f2+…+

用归纳法证明推广的勾股定理:设fi∈R2π(k=1,2,…,n),且<fi,fj>=0,(i≠j;i,j=1,2,…,n),则 ‖f1+f2+…+fn‖2=‖f1‖2+‖f2‖2+…+‖fn‖2

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第10题

选择较小的k值,相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,学习的“近似误差”会减小,“估计误差”会增大,预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。()
选择较小的k值,相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,学习的“近似误差”会减小,“估计误差”会增大,预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。()

A.正确

B.错误

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第11题

选择较小的k值,相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,学习的“近似误差”会减小,“估计误差”会增大,预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。()
选择较小的k值,相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测,学习的“近似误差”会减小,“估计误差”会增大,预测结果会对近邻的点实例点非常敏感。()

A.正确

B.错误

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