暴力求导怎么用。暴力求导法和卷积公式哪个好
概率论的暴力求导怎么用? (一)
贡献者回答暴力求导余丙森公式:
1.题目若是要求参,一般利用联合概率密度的性质,非负性和归一性。
2.求z的概率密度,一般先求分布函数,再求导。求导可以用暴力求导法,也可以直接积出来。
3.求分布函数时,记得要先对参数进行分类讨论呦。
4.二维均匀分布和二维正态分布公式要记牢。
5.条件概率密度:限定X=x的情况下,Y在哪里到哪里取值。限定Y=y的情况下,X在哪里到哪里取值。
6.学会凑正态。
公式,在数学、物理学、化学、生物学等自然科学中用数学符号表示几个量之间关系的式子。具有普遍性,适合于同类关系的所有问题。在数理逻辑中,公式是表达命题的形式语法对象,除了这个命题可能依赖于这个公式的自由变量的值之外。
公式精确定义依赖于涉及到的特定的形式逻辑,但有如下一个非常典型的定义(特定于一阶逻辑): 公式是相对于特定语言而定义的;就是说,一组常量符号、函数符号和关系符号,这里的每个函数和关系符号都带有一个元数(arity)来指示它所接受的参数的数目。
什么时候可以用暴力求导 (二)
贡献者回答最后更新:
完完全全没有必要记任何技巧。
完完全全没有必要记任何技巧。
完完全全没有必要记任何技巧。
题目做多了发现,只需要熟练最本质的分布函数法就可以了,因为题目多变,有时候取巧反而弄巧成拙。
只有分布函数始终如一,各种怪题一拳打爆。而简单题增加的计算量又可以忽略。
(半年前旧回答)
理解不就完了。
首先需要理解:概率密度是什么、多维随机变量函数的分布意义是什么。
概率密度带有密度二字,可理解为某区域某点的富集程度,和质量密度类似。一维分布中面积为概率,而X的概率密度体现为点X的高度。二维分布中体积为概率,对应的X概率密度就是以Y为界限,垂直x轴过点X的截面面积。
多维随机变量函数的分布意义:XY事件分布受到Z函数的限制,即对Z来说,它只是一个XY平面定义域限制条件,并不影响XY的联合概率分布(二重积分面包不变!)。
于是Z的分布函数就是XY被Z限制下,XY联合分布函数的值。
Z的概率密度就是以直线Z=f(x,y)底线的截面面积(以Z为自变量的轴垂直于Z=f(x,y)直线),对于和差的分布,Z的概率密度就是斜率为45°的斜截面面积。
到这里如何求Z的概率密度?两个方法-分布函数定义法、卷积公式法。
分布函数定义法不必多说,卷积公式如何推导。公式化推导可参考张宇的先导后积法,或者梨米特考研数学的交换积分次序法。
梨米特考研数学的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili
这里描述一下几何理解上的推导,由前面可知:Z为XY分布的限制函数,Z的概率密度是曲线Z对XY面包的竖切面面积。
求Z对面包竖切面面积,需要知道两个东西——XY联合概率密度(高),所求值即Z=z时曲线交定义域的长度(底边切线长)。由于高是变化值,借用积分思想,无穷划分竖切面为线,每根线高*底长的积分=面积。划分数量为z交定义域的长度。
故曲线的长度(取值范围)就是积分区间。卷积公式唯一难度就在这里,求解曲线的长度。因为Z受到XY的限制,二元限制下如果要用到积分思想直接dz非常困难。而若把XY其中之一用Z+X(Y)表现,则定义域可以用新的二元平面表示(Y=Z-X,通过Y的范围确定Z在Z—X的分布关系),求解此坐标系下Z对定义域的切线长,就是对X的积分。
同时XY联合概率密度也用Z代换Y,留下待积分的变量X,代换的是一个复合函数Z,需求导出系数,概率没有负数加上绝对值。完毕。此处积分区间正负无穷因为XY定义域也是无穷。
过程比较抽象,建议联系实际习题图解理解。
所以概率卷积公式是什么,是通过分布函数的定义逐步推导出来的结论,比单纯用分布函数法要省略一堆步骤。
分布函数法要先求Z分布函数(在受限的XY范围里,两次二重积分求体积),再定区间求导
而XY为相互独立时,应用卷积公式可直接得到内部函数,只需要两次一重积分(求截面积)
————————————————6.25——————————————————
更新:
慕名去看了森哥的暴力求导法(莱布尼茨公式法),比上面宇哥的死背公式要好得多。所有题目归结于一个含参变量二元求导,而且最复杂的积分采用了先导后积,对于复杂概率密度函数大大降低了运算。好处在于统一性,稳定性,计算简易性。坏处在于公式本身繁琐。
(暴力求导法基础班比强化班全面)
然后是方浩的沙皮狗大法,有点取巧的意味,和我前面的几何描述相似,但是他简化了所有步骤,直接给出了区间划分的方法——直线划分法。主要陌生地方在于几个变量之间的转化。其余还是求积分,没有简化概率密度公式。
总结:经过一些常见题型的计算比较,方浩的方法最快最轻松。难积分的题可以用暴力求导法先导后积。两位都比宇哥死背公式法,或者其他人现场推公式简便太多。
明白了暴力求导法和卷积公式哪个好的一些关键内容,希望能够给你的生活带来一丝便捷,倘若你要认识和深入了解其他内容,可以点击酷斯法的其他页面。