概率论札记

<正> 样本空间的一个子集是否为事件,依赖于事件域的选取,由样本点构成的单点子集也可以不是事件.我们认为,基本事件这个术语以不用为宜.学生常常望文生义地认为基本事件不但一定是事件,而且是基本事件.尽管以后反复说明“基本事件可以不是事件”.但先入之见已很难扭转过来了.这同述语本身语义上的混乱有关.[1],[2]未采用基本事件这一术语,效果     

佐藤超函数理论介绍(单变量情况) (Ⅱ)

§2 关于超函数的基本定理 上一节的讨论中看到,超函数可以限制在一个开子集上仍为超函数;同时,又可以将一些开子集上的超函数“粘”起来成为一个大范围的超函数。这些性质统称为超函数的局部性。为了更清楚地理解这种局部性并解决一些有关的问题,我们要用到层(sheaf)的概念。 定义2.1 设X为一拓扑空间,对其任一开子集UX,都有一个复线性空间(U)存在,而且对于开子集UV在(U)与(V)之间有一个复线性映射—即同态—p_(uv),使得     

直觉模糊事件概率测度熵

针对模糊熵对不确定系统描述的缺陷,引入直觉模糊事件及其概率测度的概念,并给出了直觉模糊子集概率测度熵的定义,运用直觉模糊事件及其概率测度的基本性质,推导出了直觉模糊概率测度熵的一些基本定理,为不确定信息的描述和处理提供新的思路.     

闭模糊拟阵模糊圈的极值问题

本文主要方法是通过基本序列、导出拟阵序列和模糊集分解定理,将模糊圈的研究转化为对圈子集套和数组的研究。在闭模糊拟阵中,我们得出三个结论:以同一集合为支撑集的模糊圈的最大模糊圈总是存在;以同一子集串为圈子集套的模糊圈的最大模糊圈不一定存在。但是,找到了存在最大模糊圈的充要条件;以同一集合为支撑集的模糊圈的最小模糊圈,以同一子集串为圈子集套的模糊圈的最小模糊圈都是不存在的。但它们的最小模糊势是存在的,而且找出了计算最小模糊势的公式。我们构造了两个算法:一是构造支撑集最大模糊圈算法。通过这个算法可构造出支撑集最大模糊圈,同时计算出其最大模糊势;二是判断和构造圈子集套最大模糊圈算法。通过这个算法首先判断最大模糊圈是否存在,如果存在就可以找出圈子集套最大模糊圈同时计算出最大模糊势。     

拟Z-连续domain和Z-交连续domain

对一般子集系统Z,引入了Rudin性质、拟Z-连续domain及Z-交连续 domain的概念,讨论了它们的基本性质.特别是Z-连续性、拟Z-连续性、 Z-交连 续性和Z-Lawson拓扑之T2性之间的相互关系. 证明了当子集系统Z满足一定条件 时,拟Z-连续domain P上的Z-way below关系Z具有插入性质, P上的Z-Lawson 拓扑λZ(P)是T2的,且P可用Z-Lawson同态嵌入到某方体之中.文中给出了一个 domain P,其上的Lawson拓扑λ(P)是T2的,但P不是拟连续性domain.     

解集合题时你注意到空集θ的性质了吗?

对于空集合 ,有如下性质 :1) ∈ { } ; { } ;2 )空集是任何集合的子集 ,即 Ａ ;3)对任意集合Ａ ,皆有Ａ∩ = ;4)对任意集合Ａ ,皆有Ａ∪ =Ａ .在解题时若忽视这些就会出错 .例 1　设Ａ∩Ｂ = ,Ｍ ={ｍ |ｍ为Ａ的子集 } ,Ｎ ={ｎ|ｎ为Ｂ的子集 } ,那么(　　 )(Ａ)Ｍ∩Ｎ = .(Ｂ)Ｍ∩Ｎ ={ } .(Ｃ)Ｍ∩Ｎ =Ａ∩Ｂ .(Ｄ)Ｍ∩Ｎ Ａ∩Ｂ .错解　因为Ａ∩Ｂ = ,所以集合Ｍ ,Ｎ中不可能有公共元素 ,因而Ｍ∩Ｂ = ,故选 (Ａ) .辨析　由于Ａ ,Ｂ的子集中均有 ,即 Ａ , Ｂ ,但Ａ∩Ｂ = ,所以Ｍ∩Ｎ= { } ,注意 { }不是空集 ,而是含有…     

集合问题中的反证法

我们常遇到这样一类问题:证明一个无限集合(或它的某些子集)具备或不具备某种性质,如果想用列举法(或称穷举法)一一加以验证,有时是做不到的。即使可列举各种情况,但也很难入手,在这种情况下,我们常可用反证法去解决。例1 给定一个圆,S是该圆圆周上所有点的集合,把集合S任意划分为两个不相交的子集M和N。在子集M和N中是否至少有 1°钝角三角形的三个顶点; 2°等腰三角形的三个顶点。这个问题,若采用直接证法是很困难的,因为集合S究竟划分为怎样的两个不相交子集题目中并没有说明,只得采用反证法。     

关于L—Fuzzy子集仿紧性的注记

本文意在指出Ｌ－ｆｕｚｚｙ拓扑学中关于Ｌ－ｆｕｚｚｙ子集仿紧性的几种定义不是一般拓扑学中子集仿紧性的真正推广，即它们不以分明子集仿紧性为特款。进一步修正了这些定义并重新证明了有关的几个定理。     

判断两集合相等的常用方法

两集合相等是用子集的概念来定义的,即“若A B,且B A,则A=B”.因此要证明两集合相等,就是要证明两集合互为子集.关于两集合相等的证明,我国高中数学教学大纲没有提出明确的要求,于是就有人认为两集合相等的概念可以淡化.笔者认为,这种理解是片面的.其实,集合的化简过程就是不断     

对一道2014年江苏预赛试题的推广

题（2014年江苏预赛第9题）设集合S={1,2,…,8｜,A,B是S的两个非空子集,且A中的最大数小于B中的最小数,则这样的集合对（A,B）的个数是．解当A中最大数为1时,A有2^0个,B可以是集合（2,3,…,8}任意非空子集,有2^7-1个;当A中最大数为2时,集合{1}的子集有2^1个,所以A有2^1个,B可以是集合{3,4,…,8}的任意非空子集,有2^6-1个。     

基本事件：辨析古典概率问题的关键

基本事件是概率的一个基本概念,学生往往认为概率问题解题难,根本原因在于对基本事件的认识流于表面,没有从根本上去分析试验的基本事件和随机事件包含的基本事件.本文中从基本事件入手分析古典概率问题中一些易混淆的问题.     

0,{0},φ与{φ}

在学习了空集的概念后 ,很多学生搞不清楚 0 ,{ 0 } , ,{ }之间的关系 ,一些学生甚至错误地认为 0 ={ 0 }= ={ } .0不是一个集合 .{ 0 } , ,{ }都为集合 ,其中 { 0 }为含有一个元素 0的集合 , 为不含任何元素的集合 ,{ }为含有一个元素 的集合 ,这里的 作为集合 { }的一个元素 .于是有 0∈ { 0 } ,0 ,0 { } .因 是任何集合的子集 , 是任何非空集合的真子集 ,故有 { 0 } , { 0 } , { } , { } .虽然 是一个集合 ,但它又是集合 { }的一个元素 ,所以 , ∈ { } .0,{0},φ与{φ}@范长如$河南省唐河县第一高中!473400…     

关于4阶极小渐近基的一个结果

设h≥2,若h阶渐近基A的任一真子集均不是h阶渐近基,则称集合A是自然数集N的h阶极小渐近基.为进一步刻画渐近基与极小渐近基之间的关系,本文综合运用自然数的b进制表示理论及分类讨论的方法,证明了存在一个集合是4阶渐近基且其任何子集均不是4阶极小渐近基.     

关于—Fuzzy子集仿紧性的注记

本文意在指出Ｌ—ｆｕｚｚｙ拓扑学中关于Ｌ－ｆｕｚｚｙ子集仿紧性的几种定义不是一般拓扑学中崐子集仿紧性的真正推广，即它们不以分明子集仿紧性为特款。进一步修正了这些定义并重新崐证明了有关的几个定理。     

不允许卖空证券组合选择的有效子集

证券组合选择的有效子集是指它可取代原有的基本证券集来生成Markowits有效组合前沿.本文给出一个证券集的子集在不允许卖空的条件下是全集的有效子集的充要条件。     

例谈“正难则反”策略的应用

<正>数学中的很多问题,若从正面入手,则较为繁琐或困难较大,往往从其反面进行思考,即所谓"正难则反".下面谈谈"正难则反"的一些策略.例1设集合A、B是非空集合M的两个不同的子集,满足:A不是B的子集,B不是A的子集.(1)若M={a1,a2,a3,a4},直接写出所有不同的有序集合对(A,B)的个数;(2)若M={a1,a2,a3,…,an},求所有不     

证券组合选择的有效子集

本文引进证券组合选择的有效子集概念。有效子集可取代原有的基本证券集来生成Markowitz有效组合前沿。本文给出一个证券集的子集是全集的有效子集的充要条件。在理论上，这是一条新的k-基金分离定理；在实际应用上，这有可能用来减少计算有效组合前沿的计算量。     

最优线性回归的计算方法

本文指出利用常用的逐步回归方法可以计算出回归分析中常用的5种准则下的局部最优回归子集,而模拟结果显示,在大部分情形下,局部最优回归子集是相重合的.这就为逐步回归方法在应用上的重要性提供了科学依据.最后作者对现今著名的几个数字例子进行计算,其效果也是十分满意的.     

事件间的图示关系

事件是概率论的一个基本概念,可分为:必然事件,不可能事件和随机事件(通常简称事件).必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,随机事件A的概率应该是0≤P(A)≤1.笔者在教学实践中仍然发现不少学生错误地认为:"必然事件与概率为1的事件等价,不可能事件与概率为0的事件等价."根据这一情况,笔者结合一个典型的几何概型在文[1]中明确指出:概率为1的事件不一定是必然事件,概率为0事件也不一定是不可能事件,但必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0.     

“古典概型”教学设计

古典概型是一种特殊的数学模型,也是一种最基本的概率模型．此节课是高中数学必修3第三章第二节“古典概型”的第一课时,是学生已学了随机事件的概率,尚未学习排列组合的情况下教学的,学生通过掷硬币、骰子的试验,由此归纳出古典概型的两个特征不是难点,难在没有学习排列组合知识的情况下求古典概型中基本事件总数,及如何判断一个现实问题是不是古典概型问题,如何将其转化为古典概型问题．