切比雪夫不等式E(X)=μ，方差D(X)=σ2，对于任意ε>0，都有 P{|X−μ|≥ε}≤σ2ε2 方差越大，X落在区间外的概率越大，X的波动也就越大，与方差的意义统一了。等价公式 P{|X−μ|<ε}≥1−σ2ε2适用范围 期望、方差都存在的随机变量。用途 对于随机变量落在期望附近区域内（或外）给出一个界的估计。 证明D(X)=E((X−μ)2)大数定律fn(A)当重复试验
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2023-11-10 06:37:23
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切比雪夫不等式 一、总结 一句话总结： 【事件大多会集中在平均值附近】：切比雪夫不等式，描述了这样一个事实，事件大多会集中在平均值附近。 切比雪夫不等式：$$P ( | X - \mu | \geq k \sigma ) \leq \frac { 1 } { k ^ { 2 } }$$ 其中 k>0
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2020-11-04 21:11:00
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马尔可夫不等式与切比雪夫不等式 一、总结 一句话总结： 马尔科夫不等式：P(X>=a) <= E(X)/a，X>=0,a>0 切比雪夫不等式：P{|X-E(X)|>=ε} <= δ^2/ε^2，δ是标准差 1、马尔可夫不等式与切比雪夫不等式 选择情况？ 如果精确度要求不高，只需要了解大概，那么马尔可
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2020-06-27 22:30:00
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1. 切比雪夫不等式
设随机变量 X 的期望和方差都存在，则对任意常数（任意小） ϵ，有：
P(|X−EX|≥ϵ)≤DXϵ2
或者写作：
P(|X−EX|<ϵ)≥1−DXϵ2
在对样本进行统计时：
P(|X−EX|≥ϵ)≤σ2nϵ2
这里的误差（ϵ），也就是 1-置信度；
2. 切比雪夫不等式举例
设随机变量（r.v.） X 和 Y 的数学期望都
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2016-09-10 18:48:00
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016 统计量总结、车比雪夫不等式
原创
2017-12-01 07:40:16
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2024-01-09 23:26:04
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数值计算之 插值法（4）切比雪夫零点插值前言插值点选取第一类切比雪夫多项式拉格朗日插值多项式的余项切比雪夫零点插值后记 前言上篇插值法讨论了多项式插值的解，以及龙格现象。本篇将介绍一种在抽取节点时有效降低龙格现象的方法——切比雪夫零点插值。插值点选取插值多项式阶数较高时，在取值空间均匀取点，容易出现龙格现象。 即区间边缘的插值结果与原函数差异很大，而区间中央的插值结果相对较好。这表明，高阶多项式
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2023-11-10 02:21:42
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在《自适应天线与相控阵》这门课中，我了解到了关于理想低副瓣阵列设计的一些方法，其中切比雪夫等副瓣阵列设计方法是一种基础的方法，故将其设计流程写成maltab程序供以后学习使用。在此分享一下。 此方法全称为道尔夫-切比雪夫综合法，简称为切比雪夫综合法，是一种工程实际中常用的可控制副瓣电平的阵列天线综合方法。切比雪夫阵列的特点是：（1）等副瓣电平；（2）在相同副瓣电平和相同阵列长度下
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2023-12-27 20:17:00
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# 切比雪夫拟合在Python中的应用
**引言**
在数据分析和机器学习中，拟合是一项非常重要的技术。它帮助我们理解数据的内在模式，并预测未见数据的行为。切比雪夫拟合是一种利用切比雪夫多项式进行数据拟合的方法。这种方法在处理复杂的非线性数据时表现出色。本文将介绍切比雪夫拟合的基本概念，并通过Python示例进行讲解。
## 切比雪夫多项式简介
切比雪夫多项式是一组在数学分析中广泛使用的正
柯西 柯西不等式是由大数学家柯西(Cauchy)在研究数学分析中的“流数”问题时得到的。但从历史的角度讲，该不等式应当称为Cauchy-Buniakowsky-Schwarz不等式，因为，正是后两位数学家(布涅柯夫斯基和施瓦茨)彼此独立地在积分学中推而广之，才将这一不等式应用到近乎完善的地步。 柯西不等式非常重要，而且形式优美，结构巧妙，他也是高中四大经典不等式(均值不等式、
# 理解并实现 Python 马尔可夫不等式代码
## 引言
马尔可夫不等式是概率论中的一个重要工具，常用于确定随机变量超出某个值的上界。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 Python 中实现马尔可夫不等式。这篇文章的结构将分为五个步骤，并在每一步中提供必要的代码示例和详细注释。
## 流程概述
以下是实现马尔可夫不等式的流程，包含每一步的目的和期望的结果。
| 步骤 | 目的
方程组求解的切比雪夫半迭代加速方法背景介绍解方程组的迭代算法有Jacobi迭代，SOR方法等，但是对于一般的矩阵，这类算法不一定收敛，即使收敛，也有可能收敛得很慢。所以我们试图找到一个方法，来加速迭代算法的收敛速度。基本思想考虑迭代方法如下，为迭代矩阵 这里计算，只用到了前一个值，我们设想，能不能综合利用前面已知的所有的值的信息，使得收敛的速度更快呢？我们考虑前k+1个值的某种加权平均来作为迭代
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2023-10-11 09:19:59
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欧氏距离：两点直接线段最短曼哈顿距离：直角距离例：二维平面上两点距离切比雪夫距离：一致范数所衍生的度量，又称L∞度量先看例子：二位平面上两点切比雪夫距离为（国际象棋中国王从A点到达B点所要走的步数即两者的切比雪夫距离）n维平面(x1, x2, x3…xn)上的两点切比雪夫距离为该公式等价于但是描述两点的不一定只有坐标，还有其他的东西，令pi为空间p点(or向量p or其它)的其中一个度量，qi同理
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2024-06-12 18:19:09
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本期话题：切比雪夫（最小区域法）球拟合算法相关背景和理论点击前往 主要介绍了应用背景和如何转化成线性规划问题球拟合输入和输出要求输入10到631个点，全部采样自球附近上。每个点3个坐标，坐标精确到小数点后面20位。坐标单位是mm, 范围[-500mm, 500mm]。输出1点X0表示 球心，用三个坐标表示。球半径r。球度F，所有点到球面距离最大的2倍。精度要求C点到标准球心距离不能超过0.0001
目录基于切比雪夫滤波器&IIR高通滤波器的FPGA实现1、切比雪夫滤波器的设计参数2、根据IIR滤波器的系统函数，滤波器的差分方程表示3、根据这个系统函数的系数，编写对应的滤波器的Verilog代码 Written by @hzj
//JinXing Project
#2021.11.28 V1.0基于切比雪夫滤波器&IIR高通滤波器的FPGA实现之前实现过了IIR滤波器，但是发
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2024-10-14 19:06:34
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切比雪夫逼近 本章描述计算单变量函数切比雪夫逼近的函数。切比雪夫逼近是级数f(x)=cnTn(x)的截断，其中切比雪夫多项式Tn(x)=cos(n arccosx)提供了多项式在区间[−1,1]上的正交基，权函数为1/1-x2。前几个切比雪夫多项式是，T0(x) = 1, T1(x) = x, T2(x) = 2x2−1。更多信息，请参阅第22章Abramowi
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2023-11-05 19:38:50
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1:不等式是<或者>号表示大小关系的式子. 2:我们把不等式成立的未知数叫做不等式的解. 3:成立不等式未知数的取值范围叫做解的集合,简称解集. 4:含有一个未知数且次数是1的不等式叫做一元一次不等式. 5
原创
2009-02-04 12:42:02
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来写题解啦。_(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ 哈哈哈哈哈哈，从9月16日打了这个题之后就一直在补这道题，今天终于a了，哈哈哈哈哈哈。先把代码贴上，有时间再好好写题解，哈哈哈哈哈哈。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 代
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2024-05-19 22:48:00
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Jensen不等式，又名琴森不等式或詹森不等式（均为音译）。它
原创
2022-12-10 00:30:39
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