教育精选 2026-10-10

loga(MN)=logaM+logaN

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log函数运算公式是y=logax（a>0&a≠1）

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conv（向量卷积运算）两个向量卷积，简单理解其实就是多项式乘法。 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量，p和q的卷积计算方法如下：把p的元素作为一个多项式的系数，多项式按升幂（或降幂）排列，比如就按升幂吧，写出对应的多项式：

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sin(2kπ+α)=sinα(k∈Z)；cos(2kπ+α)=cosα(k∈Z)；tan(2kπ+α)=tanα(k∈

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(x^a)'=ax^(a-1)

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1、利用函数连续性。limf(x)=f(a)x->a（就是直接将趋向值带出函数自变量中，此时要要求分母不能为0）2、恒等变形。当分母等于零时，就不能将趋向值直接代入分母，可以通过几个小方法解决，因式分解，通过约分使分母不会为零。若分母

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导函数极值存在的条件①函数在处可导，是在处取得极值的必要不充分条件，而不是充要条件。即可导函数的极值点一定满足，但当时，不一定是极值点。求如的极值点，由得个解，但只有是极值点。一般地，可导函数在两侧的符号相反，则存在极值；如果在两侧的符号相

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二次函数求导公式推导：设二次函数为二次函数（quadraticfunction）的基本表示形式为y=ax²+bx+c（a≠0）。二次函数最高次必须为二次，二次函数的图像是一条对称轴与y轴平行或重合于y轴的抛物线。二次函数表达式为y=ax²+

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最基础的是用极限的定义去判断： lim[f(x+△x)-f(x)]/△x. 化简成不可再约分的形式后,如果分子=0,分母≠0,函数的极限趋向于零; 如果分子≠0,分母=0,函数的极限趋向于无穷大. 如果这时还都为0,就要用到洛必达法则:上下

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边缘密度函数求解方法是：根据变量的取值范围，对联合概率密度函数积分，对y积分得到X的边缘概率密度。边缘概率密度也称概率密度函数，在数学中，连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随

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具有积分上限和下限的函数的推导公式[∑(a，c)f(x)dx]':=0，其中a，c是常数。公式说明:对于积分上下限不变的积分函数，其导数等于0。

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从数学意义上讲，增量是指数的变化值，即数值的变化方式和程度。增量本身也是一个数。数的变化有增加和减少两种情况。当数增加时，增量为正;当数减少时，增量为负。增加或减少的越多，增量的绝对值就越大。如3增大到5，则3的增量为+2;3减少到1，则3

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证明函数可导的方法有很多，常见的有：1、画图，有尖角的（如y=|x|在x=0那一点就是一个尖角）、分段的（如分段函数）就一定不可导

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函数极限的求法利用函数连续性：直接将趋向值带入函数自变量中，此时要要求分母不能为0；采用洛必达法则求极限：洛必达法则是分式求极限的一种很好的方法，当遇到分式0/0或者∞/∞时可以采用洛必达，其他形式也可以通过变换成此形式。

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自然常数。e是一个实数。她是一种特殊的实数，我们称之为超越数。据说最早是从计算 (1+1/x)^x 当x趋向于无限大时的极限引入的。当然e也有很多其他的计算方式，例如 e＝1＋1/1!＋1/2!＋1/3!＋…。e，作为数学常数，是自然对数函

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知道分布律求分布函数的方法：F（x）＝P（X≤x）（1）x＜0时，显然，F（x）＝P（X≤x）＝0（2）0≤x＜1时，F（x）＝P（X≤x）＝P（X＝0）＝22／35（4）x≥2时，F（x）＝P（X≤x）＝P（X＝0）＋P（X＝1）＋P（X

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分布函数 distribution function 设X是一个随机变量，x是任意实数，函数 F(x)=P{X≤x} 物质的双体分布函数示意图 称为X的分布函数。

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概率密度函数：f(x)=1/(b-a)，不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a，于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)，那么x大于等于b时，概率就等于1。在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密

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联合密度函数用公式f（x，y）=fx（x）fy（y）求得。联合密度函数亦称多维分布函数，随机向量的分布函数，以二维情形为例，若（X，Y）是二维随机向量，x、y是任意两个实数，则称二元函数。联合密度函数的几何意义是：如果将二维随机变量(X，Y

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首先判断函数在这个点x0是否有定义，即f(x0)是否存在；其次判断f(x0)是否连续，即f(x0-), f(x0+), f(x0)三者是否相等；再次判断函数在x0的左右导数是否存在且相等，即f‘(x0-)=f'(x0+)，只有以上都满足了，