带多余位置一刻度参数的非参数两样本问题

<正> 设x_1,…,x_m,y_1,…,y_n为m+n个独立随机变量,x_i有连续分布函数F,y_i有连续分布函数G.要依据这些观测值x_i,i=1,…,m,y_i,j=1,…,n来检验假设(注意F和G都是未知的) H_o:存在常数A和B,B>0,致     

复旦大学1984年硕士研究生入学考试试题

1.设x_0,x_1,…,x_n,x是n+2个相异点,证明 f(x_0,x_1,…,x_n,x)=sum from i=0 to n(f(x_j,x)/(multiply from (?) to n(x_j-x_1))) 其中f(xj,x)和f(x_o,x_1,…,x_n,x)分别表示函数f(x)的一阶和n+1阶差商。 2.设n阶线性方程组Ax=b中n×n矩阵A的顺序主子式det(A1)≠0(i=1,…n),令(n+1)×(n+1)矩阵B为     

三次样条用端点值估计时的几个准确常数

设Δ_n(n=1,2,…)是把[a,b]分成n段的各种分划的全体,也即 Δ_n{(x_0,x_1,…,x_n):a=x_0相似文献   

三次样条函数解的存在唯一性

由于一般线性边界条件可以化成两点端点条件,故本文只讨论两点端点情况.设区间[a,b]上给定一个分割Δ和函数Y. Δ:a=x_0相似文献   

再论线性模型中回归系数的最小二乘估计的相合性

<正> (一) 引言 考虑线性模型Y_i=x′_iβ+e_i,i=1,…,n,….这里x_1,x_2,…为已知的试验点列β=(β_1,…,β_p)′为未知参数,e_1,e_2,…为随机误差序列.假定E(e_i)=0对一切i.由前n次试验结果算出β的最小二乘估计     

AN OSCILLATION CRITERION FOR EVEN ORDER NEUTRAL DIFFERENCE EQUATIONS

An oscillation criterion is obtained for even order neutral type differenceequations of the following formΔ~m(x_n+α_nx_(n-т))+f(n,x_n,x_(n-σ))=0,n=n_0,n_0+1,…,where m≥2 is even, n_0 is a nonnegative integer, Δ is the forward differenceoperator defined by Δx_n=x_(n+1)-x_n, and for i≥1, Δ~i is the i~(th)-order forwarddifference operator defined by Δ~ix_n=Δ(Δ~(i-1)x_n),т and σ are positive integers.     

算术平均数的一个简单性质的应用

n个实数x_1、x_2、…x_n的算术平均数(x_1+x_2+…+x_n)/n有如下简单性质: 若A≤x_1、x_2…、x_n(≤B),则 A≤(x_1+x_2+…+x_n)/n(≤B) 当且仅当A=x_1=x_2=…=x_n(=B)时等号成立。作为性质1的推论,特别地有推论1若x_1、x_2、…、x_n是n个实数,则min{x_f|i=1,2,…,n}≤≤(x_1+x_2+…+x_n)/n≤max{x_f|i=1,2,…,n} 当且仅当x_1=x_2=…=x_n时等号成立。推论2 若A≤x_1+x_2+…+x_n(≤B),则至少有一个x_k(x_e),使A/n≤x_k(x_a≤B/n),当x_1、x_2。…,x_n互不相等或A相似文献   

Jacobi法则的推广

在[1](7.9.12)有一个判别二次型惯性指数的Jacobi法则。定理(Jacobi法则) 设A是n级对称阵,D_1,D_2,…,D_n是A的各级顺序主子式,D_0=1。如果D_i≠0(i=1,2,…,n),则存在可逆的变量替换X=PY,其中X=(x_1,x_2…,x_n)~t,Y=(y_1,     

Hermite样条对可微函数类逼近的准确估值

1.设m为任意非负整数.以C~m表示[0,1]上具有m次连续导数的全体函数组成的集(C~0=C). 设n为正整数.以Δn表示区间[0,1]的n节分割 0=x_(0,n)相似文献   

找周期子字的算法

§1.引言 考虑有限字母表A上字X=x_1x_2…x_n,|X|=n,x_i∈A,i=1,2,…,n;X的子字S=x_ix_(i 1)…x_j,j>i,称为周期子字,若存在p>0,使j-i 1≥2p并且有x_l=x_(l p),l=i,i 1,…,(j-p).p称为S的周期,有时把S称为终于i的周期子字.令P=x_i…x_(i p-1),p=|P|,则S可写成P~‖prefix(P),k≥2,prefix(P)表示P的某个字首。‖表示并置运算。P表示k个P并置。     

布尼雅可夫斯基不等式的推广

定理:不等式 (sum from i=1 to m(a_(1i) a_(2i)…a_(ni)))~n≤≤sum from i=1 to m(a_(1i))~n sum from i=1 to m(a_(2i))~n…sum from i=1 to m(a_(ni))~n對於任意自然數n都成立,其中a_(ki)為正數(K=1,2,…,n,i=1,2,…,m). 證明: 設 A_K~n=sum from i=1 to m(a_(Ki))~n (K=1,2,…,n), x_(Ki)=a_(Ki)/A_K,(K=1,2,…,n i=1,2,…,m)則從n侗正數的幾何平均值小於或等於其算術平均值這個結果可得 x_(1i)x_(2i)…x_(ni)≤((x_(1i))~n+(x_(2i))~n+…+(x_(ni))~n)/n由此更推得a_(1i)a_(2i)…a_(ni)=A_1A_2…A_n(x_(1i)x_(2i)…x_(ni)≤     

集合论与代数的新的运算(Ⅰ)

定义1 令X={x_1,x_2,…,x_n},n是自然数;对于任意给定的A A,B∈P(X),A={x_(i1),x_(i2),…,x_(ik)},1≤i_1相似文献   

二阶常微分方程组的解的全局稳定性

<正> §1.预备知识(A)设dxi/dt=X_i(x_1,x_2,…,x_n)=1,2,…,n,(1)X_i 是变元 x_1…x_n 的连续可微函数,在—∞相似文献   

n維向量間的一個問题

本文是討論4個n維向量問的一個問題,具體地來說,就是定理:設A=(a_1,a_2,…,a_n),B=(b_1,b_2,…,b_n),X=(x_1,x_2,…,x_n)和Y=(y_1,y_2,…,y_n)為4個非零的n維向量,其向量分適合 (1) a_ib_j+a_jb_i=x_iy_j+x_jy_i(i,j=1,2,…,n)之諸關係式:那麼A,B一定分别和X,Y或Y,X成比例,即必有二數λ≠0,μ≠0致A=λX,B=μY,或A=λY.B=μX。 證明:當n=1時,A=(a_1),B=(b_1),X=(x_1),Y=(y_1)。因題設A,B,X,Y均非零向量,故此時應為a_1b_1x_1y_1≠0,故A=λX,B=μY或A=σY,B=γX之4個異於零之數λ,μ,σ,γ之存在甚為顯明,此即示定理對於一維向量來講是成立的——實際上,由於(1)的原故,此時還顯然有λμ=1或σγ=1。今用數學歸納法假定定理對於n-1維向量而言是成立的,而來考察適合關係式(1)的4個n維向量A,B,X和Y。因A為非零向量,故它必至少有一個向量分     

关于条件极值的一个注記

本文讨论待求极值的函数以隐函数的形式给出,且约束方程中含有待求极值的函数情况下的条件极值问题。设方程 F(x_1,x_2,…x_n,y)=0~1) (1)在所论某邻域內滿足隐函数存在定理的一切条件,它确定着y对于x_i(i=1,…,n)的函数: y=y(x_1,x_2,…x_n);(2)又设方程组 (m相似文献   

一个代数不等式的加强

近两年,在众多刊物上,载有不等式: multiply from i=1 to n(x_i+1/x_i)≥(λ/n+n/λ) (*)这里x_i∈R~+(i=1,2,…,n),x_1+x_2+…+x_n=λ≤n,仅当x_1=x_2=…=x_n时(*)式取等号。现在,我们给出(*)的一个加强: 定理设x_i∈R~+(i=1,2,…,n,n≥2),且sum from i=1 to n x_i=λ(常数)≤n,则 sum from i=1 to n(x_i+1/x_i)~(-1)≤n(λ/n+n/λ)~(-1) (1)当且仅当x_1=x_2+…=x_n时,(1)式中的等号成立。     

线性时变系统的渐近稳定性

本文讨论一般时变系统(?)=A(t)x(1)的渐近稳定性.其中 x=(x_1,x_2,…,x_n)~T,A(t)=[a_(ik)(t)](i,k=1,2,…,n)是定义于 I=[τ, ∞)上的 n×n 矩阵.取向量模‖x‖=(sum from i=1 to n x_i~2)~(1/2).作为预备工作,首先考虑一般时变系统     

四阶Λ-插值样条的逼近度和渐近式

设-∞相似文献   

一类光滑插值的显式表示及其对曲面插值问题的应用

本文研究的问题是[0,∞)上的这样一类光滑插值问题:假设给定[0,∞]上的个等距点列 0=x_0相似文献   

有关k个多元独立样本的非参数检验

设Fi(x)是Rp上总体Xi的分布函数,1≤i≤k.考虑假设问题H0:F1(x)=F2(x)=…=Fk(x),(A)z∈Rp,构造了一个检验统计量X2n,并证明当H0成立时,其渐近分布是自由度为k-1的X2分布.