从二重积分换元法到概率论卷积公式

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从二重积分换元法到概率论卷积公式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 二重积分换元法

二重积分换元公式(第七版同济书下册P152)

f ( x , y ) f(x, y) f(x,y) x O y x O y xOy 平面上的闭区域 D D D 上连续,若变换
T : x = x ( u , v ) ,   y = y ( u , v ) T: x=x(u, v),\ y=y(u, v) T:x=x(u,v), y=y(u,v)
u O v u O v uOv 平面上的闭区域 D ′ D^{\prime} D 变为 x O y x O y xOy 平面上的 D D D,且满足

(1) x ( u , v ) , y ( u , v ) x(u, v), y(u, v) x(u,v),y(u,v) D ′ D^{\prime} D 上具有一阶连续偏导数;

(2) 在 D ′ D^{\prime} D 上雅可比式
J ( u , v ) = ∂ ( x , y ) ∂ ( u , v ) ≠ 0 ; J(u, v)=\dfrac{\partial(x, y)}{\partial(u, v)} \neq 0 ; J(u,v)=(u,v)(x,y)=0;

(3) 变换 T : D ′ → D T: D^{\prime} \rightarrow D T:DD 是一对一的,

则有
∬ D f ( x , y ) d x d y = ∬ D ′ f [ x ( u , v ) , y ( u , v ) ]   ∣ J ( u , v ) ∣   d u d v . \iint\limits_D f(x, y) \mathrm{d}x \mathrm{d}y=\iint\limits_{D'} f[x(u, v), y(u, v)]~|J(u, v)|~\mathrm{d} u \mathrm{d} v . Df(x,y)dxdy=Df[x(u,v),y(u,v)] J(u,v) dudv.

示例

二重积分与概率论,高等数学,概率论,概率论
二重积分与概率论,高等数学,概率论,概率论

2 概率论卷积公式

卷积公式(浙大书第五版P77)

二重积分与概率论,高等数学,概率论,概率论

一般方法证明(浙大书第五版P78):

二重积分与概率论,高等数学,概率论,概率论

使用二重积分换元法来证明:

二重积分与概率论,高等数学,概率论,概率论

卷积公式的一般形式

二重积分与概率论,高等数学,概率论,概率论

参考:概率论~卷积公式文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-766316.html

到了这里,关于从二重积分换元法到概率论卷积公式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包赞助服务器费用

相关文章

  • 【概率论】条件概率与独立性题目

    已知随机事件A与B满足条件:0P(A)1,0P(B)1。则事件A,B相互独立的充要条件是( C )。 A. P ( B ∣ A ) + P ( B ∣ A ˉ ) = 1 P(B|A)+P(B|bar{A})=1 P ( B ∣ A ) + P ( B ∣ A ˉ ) = 1 B. P ( B ∣ A ) + P ( B ˉ ∣ A ) = 1 P(B|A)+P(bar{B}|A)=1 P ( B ∣ A ) + P ( B ˉ ∣ A ) = 1 C. P ( B ∣ A ) + P ( A ˉ ∣ B ˉ ) = 1 P(B|A)

    2024年02月11日
    浏览(14)
  • 概率论:样本与总体分布,Z分数与概率

    概率论:样本与总体分布,Z分数与概率

    参考书目:《行为科学统计精要》(第八版)——弗雷德里克·J·格雷维特 描述一组数据分布   描述一组样本数据的分布 描述样本数据的均值和整体数据一样,但是样本标准差的公式除以了n-1,这里引入自由度的概念 自由度:如果均值确定,那么n个数据组成的样本中,只有

    2024年02月07日
    浏览(15)
  • 概率论--随机事件与概率--贝叶斯公式--随机变量

    概率论--随机事件与概率--贝叶斯公式--随机变量

    目录 随机事件与概率 概念 为什么要学习概率论 随机事件与随机事件概率 随机事件 随机事件概率 贝叶斯公式  概念 条件概率 概率乘法公式 贝叶斯公式  举个栗子 随机变量   随机变量的定义 随机变量的分类 离散型随机变量 连续型随机变量 概念 随机事件是指在一次试验

    2024年02月11日
    浏览(14)
  • 概率论-1-概率机器人 Probabilistic Robotics

    基本概念 随机变量 静态的 可以做随机试验 随机过程 动态 离散随机变量 概率质量函数 probability mass function 连续随机变量 概率密度函数 probability density function PDF 联合概率 P ( X = x 且 Y = y ) = P ( x , y ) 若 X 和 Y 独立: P ( x , y ) = P ( x ) P ( y ) P(X=x 且 Y=y) = P(x,y)\\\\ 若 X 和 Y 独立:

    2024年03月22日
    浏览(14)
  • 【状态估计】概率论基础

    《机器人学的状态估计》是入行SLAM的经典书籍之一,其中有大量的公式相关的内容,看起来还是比较艰涩的。最近重新读一遍,顺便将其中的一些内容记录下来,方便以后回看。 定义 定义 x x x 为区间 [ a . b ] [a.b] [ a . b ] 上的随机变量,服从某个 概率密度函数 p ( x ) p(x) p

    2024年04月11日
    浏览(14)
  • 概率论公式

    概率论公式

    方差D(x+y)=D(x)+D(y)+2Cov(x,y)=D(x)+D(y) 协方差Cov(x,y)=E(xy)-E(x)E(y),相互独立的随机变量x,y满足E(xy)=E(x)E(y) 所以随机变量xy相互对立 时,D(x+y)=D(x)+D(y) 转自:多个随机变量运算后的均值与方差计算_爱吃酸菜鱼的汉堡的博客-CSDN博客_多个随机变量的和的方差  

    2024年02月12日
    浏览(11)
  • 高等数学:概率论(二)

    设随机实验E的样本空间为 Ω Omega Ω ,X为定义于样本空间 Ω Omega Ω 上的函数,对任意的 w ∈ Ω win Omega w ∈ Ω ,总存在唯一确定的的 X ( w ) X(w) X ( w ) 与之对应,称 X ( w ) X(w) X ( w ) 为随机变量。 随机变量的分布函数 设 X 为随机变量, 对任意的实数 x, 称函数 F ( x ) = P { X ⩽

    2024年02月09日
    浏览(24)
  • 考研复试——概率论

    因为初试考的数二,没有学概率论,要从头学习时间也不够,只能先整理一些重要的概念,希望能应对面试的问答。 1. 大数定律 大数定律(Law of Large Numbers)是概率论中的一组定理,它描述了 随机事件重复试验的平均结果将趋近于事件的期望值 。 简单来说,当试验次数无限

    2023年04月09日
    浏览(9)
  • 【概率论】大数定律

    【概率论】大数定律

    概要:首先介绍了切比雪夫不等式,然后介绍大数定律概念和3种大数定律及证明。 切比雪夫不等式 已知随机变量X的期望EX和方差DX,对 ,可得 的一个上界。 解释: 不论X服从什么分布,X在E(x)的 ε 邻域内取值的概率不小于 1- D x ε2 。 证明: 本质: 随机变量X偏离E(X)越大,则

    2024年02月04日
    浏览(9)
  • 概率论发展简史

    概率论发展简史

            概率论这门学科可以说起源于赌博。在古希腊和古罗马时期,机会主义十分盛行.但是这个时期关于游戏的理论还没有发展起来.究其原因,那时候希腊的数字系统不能提供代数运算发展的机会.在科学分析基础上的概率论一直等到印度和阿拉伯发明了现代算术系统(

    2024年02月07日
    浏览(10)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包