1. 首先,计算E(X),得到期望值向量。2. 然后,将矩阵A与这个期望值向量进行乘法操作,形成AE(X)。这个过程利用了矩阵乘法的线性性质和期望值运算的线性性质,证明了E(AXB)确实等于AE(X)。这是一个重要的结果,因为它允许我们简化某些统计计算,尤其是在涉及随机变量和矩阵运算时。
期望的性质公式e(ax+b)=e(aX)+b=ae(X)+b。
E(aX+b)=E(aX)+b=aE(X)+b 嗯,就这个,望采纳、
矩阵 随机向量 期望性质 证明性质如下:1、E(AX)=AE(X)2、E(AXB)=AE(X)B3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y)注意:X,Y为随机向量 ,A、B都是大小适合运算的常数矩阵,和平常的E(cX+b)=cE(X)+b,不一样,平常
E(aX+b)=E(aX)+b=aE(X)+b EY=E(aX+b)=aE(X)+b DY=a^2 DX
实际上这就和 初等行变换求逆矩阵一个道理 AA^-1=E 于是(A,E)~(E,X)之后,X就等于A的逆矩阵A^-1 那么AX=B的话,即X=A^-1 B X就相当于A求逆之后再乘以B,即(A,B)~(E,X)
矩阵 随机向量 期望性质 证明性质如下:1、E(AX)=AE(X)2、E(AXB)=AE(X)B3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y)注意:X,Y为随机向量 ,A、B都是大小适合运算的常数矩阵,和平常的E(cX+b)=cE(X)+b,不一样,平常
非齐次微分方程中(ax+b)e^x。e^x部分就是非齐次。编辑本段"齐次方程" 在工具书中的解释 1、所含各项关于未知数具有相同次数的方程,例如y/x+x/y+a=1等。它们的右端,都是未知数的齐次函数或齐次多项式。右端为零的方程(组)亦称为齐次方程(组),例如线性齐次(代数)方程组、齐次微分方程*等...
A 可逆时才行。(A,B) = (E,X) 的意思是:对 A 和 B 进行相同的行变换,也就是存在矩阵 P:当 PA = E 时,PB = X 所以当 A 可逆时,P = A^(-1)这时,X = PB = A^(-1) B 是对的。
一般不,因为 e∧(ax)/e∧(bx)=e∧((a-b)x)≠常数 除非a=b