一类由一维概率密度函数构造多维概率密度函数的方法

将文献[1]给出的由一维连续型随机变量的概率密度函数构造二维连续型随机变量的概率密度函数的方法,推广为由一维连续型随机变量的概率密度函数构造三维连续型随机变量的概率密度函数的情况,并作了证明和举例说明.说明利用本文的方法构造多维概率密度函数,其方法简单易行.     

α混合样本下含附加信息时概率密度的经验似然置信区间

利用分块技术证明了α混合样本下含附加信息时概率密度函数的经验似然比统计量的渐近分布是χ²₁分布,由此得到了概率密度函数的经验似然置信区间。     

一维无限深势阱问题的可视化研究

采用解析法和可视化分析两种方法,对一维无限深势阱中微观粒子的能级、波函数和概率密度函数的特征进行了研究。结果表明:坐标轴的平移变换是求解一维无限深势阱中微观粒子的能级、波函数简洁可行的方法。随着势阱宽度增加,微观粒子体系能量减小,各能级之间的能量间隔减小;微观粒子的波函数和概率密度函数曲线与x轴有n+1个交点,波函数具有n个极值,概率密度函数具有2n-1个极值。     

Frailty模型中生存函数的界

本文主要讨论了在Frailty模型中脆弱变量V的概率密度函数为普通的一元函数时各概率密度函数的形式和生存函数的界.     

Matlab求解一维半边无限高方势阱

使用Matlab软件求解量子力学中的一维半边无限高方势阱问题．首先,利用Matlab软件探讨求解此问题中的超越方程组的数值方法,得到相应的能级表达式;继而,求出一组具体的波函数和概率密度函数并给出概率密度函数的图示;最后,对不同概率密度分布情况的物理意义进行了简要的说明．     

关于离散-连续型随机向量的研究

对二维随机向量（X，Y）中一个随机变量为离散型，另一个为连续型即离散一连续型二维随机向量的情况做了初步研究，得到了它的分布函数与概率密度函数。给出了一种求随机变量X＋Y和XY概率密度函数的方法。     

基于多层神经网络和PReLU函数的后非线性BSS算法

本文提出了一种以多层神经网络来估计概率密度函数的后非线性盲源分离算法.该算法将PReLU函数作为激活函数,并对概率密度函数进行自适应逼近,以最小互信息作为基本准则来构建目标函数测试独立性.最后用改进后的自然梯度算法推导出分离矩阵和迭代公式,以此来更新目标函数.仿真实验证明所提算法可以有效分离非线性混合信号.     

系统可靠性计算的计算机仿真方法

随着各种新型复杂系统的建立和工程项目的实施,常规可靠性设计理论与工程实践的矛盾日益突出。当进行可靠性计算时,由随机应力和随机强度的概率密度函数来获取功能函数的概率密度函数较困难,文章提出了将模糊可靠性设计问题转化为常规可靠性设计问题求解的思路,给出了转化的基本原理和方法,由此推出了一系列的计算公式及其仿真方法,使可靠性设计方法能同时处理设计中的随机性和模糊性。     

二维随机变量相关问题教学难点分析

二维随机变量的分布函数及随机变量和的概率密度函数的求解,是工程数学教学中概率论部分的一个重点和难点.学生在求解过程中,经常不能正确划分区域,导致无法理清头绪.本文结合具体例子进行了详细剖析.     

系统可靠性计算的计算机仿真方法

随着各种新型复杂系统的建立和工程项目的实施，常规可靠性设计理论与工程实践的矛盾日益突出。当进行可靠性计算时，由随机应力和随机强度的概率密度函数来获取功能函数的概率密度函数较困难，文章提出了将模糊可靠性设计问题转化为常规可靠性设计问题求解的思路，给出了转化的基本原理和方法，由此推出了一系列的计算公式及其仿真方法，使可靠性设计方法能同时处理设计中的随机性和模糊性。     

机械强度的模糊可靠度设计的研究

本文将机械强度变量的模糊性和随机性有机地结合起来,建立了该模糊变量的概率密度函数,从而将模糊可靠性设计转化成常规可靠性设计,并进行了实例计算。     

概率论中几个重要概念的教学探析

对概率论中几个重要的概念如随机事件、随机变易和概率密度等进行解读,并且对求解概率密度函数之原理和一个条件较弱的概率密度变换公式加以证明。     

Parzen窗核密度估计的模式分类隐私保护方法

针对大规模数据集上的模式分类任务,提出了一种基于Parzen窗核密度估计的模式分类隐私保护算法。该算法首先利用Parzen窗算法对原始大规模训练集服从的概率密度进行估计,然后根据估计的概率密度函数构造la个替换训练样本,其中l为原始样本的数目,a通过10折交叉验证方式确定。最后发布替换训练样本进行模式分类,以实现原始数据上的隐私保护。在Adult数据集上的仿真实验充分验证了该算法的有效性。     

两参数威布尔分布在汽车油泵失效预测中的应用

介绍了两参数威布尔分布的概率密度函数、分布函数以及参数估计、置信区间的计算方法。通过汽车油泵售后失效预测实例,验证了其在售后失效预测中的有效性。     

卷积公式的妙用

在处理二维连续型随机变量函数的分布时,卷积公式不仅可用于求两个独立随机变量和的概率密竞函数,还可用于求两个独立随机变量线性和的概率密度函数。     

关于一类连续型随机变量的最优区间问题

设随机变量的概率密度函数为R(Rn)上连续函数,给出最优区间(区域)的概念,讨论最优区间(区域)的必要条件,并且以四个实例说明最优区间的求解思路.     

基于良心算法的点群选取方法研究

点群选取是制图综合中最基本的问题之一。采用Kohonen学习的修改算法,在竞争学习中加入良心机制,对输入的空间数据形成较好的概率密度函数近似,从而实现比例尺缩小时点群的自动选取。实践证明该方法进行点群选取能够保持原始数据的空间分布特征。     

迭加态光场的位相特性

本文运用Pegg-Barnett位相理论研究了光子数迭加态的位相特性。位相概率密度总是是正弦分布的，n光子态与真实态的选加态的位相概率密度函数的周期为,n=1迭加态的位相平均值即为迭加系数的相对位相。     

实验设备管理信息自动识别系统研究

本文在简要介绍PDF417条码(概率密度函数码)技术应用情况及特点的基础上，论证设计了高校实验设备管理信息自动识别系统。     

基于SVR的隐含风险中性概率密度函数提取

利用支持向量回归机（SVR）,通过求解线性算子方程,提出了一种全新的非参数类恢复隐含风险中性概率密度函数的方法.首先,介绍了支持向量回归机应用于函数逼近的基本原理,当仅知算子方程右边函数的一些函数值而不知其函数形式时,描述了基于支持向量回归机的线性算子方程求解方法.然后,给出了基于支持向量回归机的隐含风险中性概率密度函数求解原理及交叉核函数的构建方法.最后,通过实证研究,验证了该方法的有效性.研究结果表明,所提方法克服了传统参数类方法对期权执行价格有严格限制的缺陷,同时对数据量的要求也比其他非参数类方法少,是一种很有前景的还原隐含风险中性概率方法与手段.