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作者 goderA 在 PTT [ Grad-ProbAsk ] 看板的留言(推文), 共144則

限定看板：Grad-ProbAsk

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機率問題

[ Grad-ProbAsk ]7 留言, 推噓總分: +3

作者: highheehee - 發表於 2017/09/09 13:41(8年前)

1^F推goderA: 大guy4醬09/09 17:23

2^F→goderA: https://imgur.com/a/NSMcD09/09 17:23

3^F推goderA: 有點暗@@09/09 17:28

6^F推goderA: 我發現舊的中間有寫錯更正過了09/11 22:38

7^F→goderA: https://imgur.com/jj9XzCz09/11 22:38

[理工] 線代空間

[ Grad-ProbAsk ]6 留言, 推噓總分: +4

作者: ss455032 - 發表於 2017/09/05 23:25(8年前)

1^F推goderA: https://imgur.com/gallery/Qov8W09/05 23:58

2^F→goderA: 我覺得你劃線的地方好像寫錯了 0.009/05 23:58

3^F推goderA: https://imgur.com/htVr45u09/06 00:03

機率指數分佈

[ Grad-ProbAsk ]9 留言, 推噓總分: +2

作者: goderA - 發表於 2017/09/02 17:10(8年前)

2^F→goderA: 數學推導很簡單想了解的是直觀的想法(意義)比較好記~09/03 00:22

[理工] 離散對角化 105成大

[ Grad-ProbAsk ]11 留言, 推噓總分: +3

作者: wsp50317 - 發表於 2017/08/29 15:48(8年前)

1^F推goderA: det(A-λI)=0, since A is singular, det(A)=0, we have08/29 16:33

2^F→goderA: λ=0 is a eigenvalue of A. dim{N(A-λI),λ=0} = dim{N08/29 16:33

3^F→goderA: (A)} = nullity = n-r = 4-3 = 1 = GM(λ=0)<=AM(λ=0). s08/29 16:33

4^F→goderA: ince A is 4x4, and λ≠0 has multiplicity 3 , so AM(λ08/29 16:33

5^F→goderA: =0) = 4-3 = 1.08/29 16:33

6^F推goderA: GM(λ=0)應該是1 你算錯了不過AM>=GM 要對角化每個λ一定08/29 16:36

7^F→goderA: 要AM=GM(各eigenspace的基底總和=4) 題目沒說清楚不過從08/29 16:37

8^F→goderA: 答案來看應該是指AM=GM的情況08/29 16:37

機率中央104消失

[ Grad-ProbAsk ]6 留言, 推噓總分: +2

作者: david94p - 發表於 2017/08/29 12:48(8年前)

1^F推goderA: https://ccjou.wordpress.com/2013/10/15/%E5%8B%95%E5%B708/29 16:51

2^F→goderA: %AE%E7%94%9F%E6%88%90%E5%87%BD%E6%95%B8-%E4%B8%8B/08/29 16:51

3^F推goderA: 在唯一性定理裡面有解釋只是簡單的變數變換而已至於第4908/29 16:54

4^F→goderA: 題的方法如果你是考通訊組應該要會就是把兩個矩形波做co08/29 16:54

5^F→goderA: nvolution後會變成三角波這種方法是限定在兩個獨立變數08/29 16:55

6^F→goderA: 相加或相減時 p.d.f會等於各別的p.d.f做convolution08/29 16:55

[理工] 機率交大電信消失

[ Grad-ProbAsk ]3 留言, 推噓總分: +3

作者: david94p - 發表於 2017/08/23 15:24(8年前)

2^F推goderA: 想一下就懂了整數部分是1的數 : 1.0~1.999999999...08/23 16:37

3^F推goderA: I=[X]=i ,[]是高斯函數08/23 18:14

[理工] 機率清大電機

[ Grad-ProbAsk ]14 留言, 推噓總分: +5

作者: david94p - 發表於 2017/08/15 21:54(8年前)

7^F推goderA: http://imgur.com/a/WpThQ08/16 02:42

8^F推goderA: 或者用一種比較直觀的方法08/16 02:48

9^F→goderA: 一次投擲中連續成功一次~Geometric(1/2)08/16 02:48

10^F→goderA: 兩次投擲中連續兩次成功~Geonetric(1/4)08/16 02:48

11^F→goderA: 成功兩次前一定會先成功一次08/16 02:48

12^F→goderA: 所以期望值為2+4=6 同理連續三次的期望值為1408/16 02:48

[理工] 線代生成與獨立

[ Grad-ProbAsk ]21 留言, 推噓總分: +11

作者: wsp50317 - 發表於 2017/08/14 12:47(8年前)

15^F推goderA: B不一定是列運算基本矩陣所以也沒辦法用這個方法證明08/16 02:54

[理工] 機率條件機率定義問題

[ Grad-ProbAsk ]14 留言, 推噓總分: +3

作者: david94p - 發表於 2017/08/13 18:54(8年前)

1^F推goderA: 條件機率會縮小樣本空間08/13 19:30

2^F→goderA: f(x|A)的定義域已經被限定在A事件的定義域了08/13 19:30

3^F→goderA: 如果x的定義域沒變的話08/13 19:30

4^F→goderA: f(x|A)積分全部範圍 =1/P(A)08/13 19:30

5^F→goderA: 不符合pdf積分全部範圍=1的性質08/13 19:31

6^F→goderA: 可能你沒看清楚或者講義寫錯了盒盒08/13 19:31

[理工] 線代矩陣與線性方程

[ Grad-ProbAsk ]26 留言, 推噓總分: +5

作者: b4824583 - 發表於 2017/07/28 22:49(8年前)

9^F推goderA: 第一題 Aa=b可以看成A的行向量做線性組合得b 而a是組合係07/29 04:34

10^F→goderA: 數07/29 04:34

11^F→goderA: 同理Ab=c Ac=d也是所以Ad的結果也是A行向量的線性組合07/29 04:34

12^F→goderA: 如果把Aa,Ab,Ac的結果再做線性組合一樣是A行向量的線性組07/29 04:34

13^F→goderA: 合07/29 04:34

14^F→goderA: d是一個三維的行向量所以有三個基底剛好a,b,c互為獨立可07/29 04:34

15^F→goderA: 作三維空間基底 d可以表示成a,b,c的線性組合07/29 04:34

16^F→goderA: 那麼Ad就可以表示成Aa,Ab,Ac的線性組合07/29 04:34

17^F→goderA: 所以不用A矩陣就可算出Ad 因為已知Aa,Ab,Ac07/29 04:34

18^F→goderA: 第二題在(I)m-BA不可逆的情況下如果令Ax=0 則x=0 得(I)m07/29 04:41

19^F→goderA: -BA可逆產生矛盾07/29 04:41

20^F→goderA: 所以Ax不等於0 而Ax不等於0可推得(I)n-AB不可逆07/29 04:41

21^F推goderA: 在(I)m-BA不可逆的情況下若A是零矩陣07/29 04:47

22^F→goderA: 則(I)m-BA=(I)m可逆產生矛盾07/29 04:47

23^F→goderA: 所以A不能是零矩陣07/29 04:47

24^F推goderA: 可逆定義是左右兩邊乘一逆矩陣都等於I 而且兩個逆矩陣相同07/29 05:03

25^F→goderA: 若n不等於m 只能說A有左逆或右逆矩陣不能說A是可逆07/29 05:03

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