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。
你好，数学期望E(X)具有以下三个性质：1. 线性性质：对于任意常数a和b，E(aX + b) = aE(X) + b。即数学期望与常数的乘积和常数的加法满足分配律。2. 非负性质：对于任意随机变量X，E(X) ≥ 0。即数学期望始终为非负数。3. 加法性质：对于两个随机变量X和Y，E(X + Y) = 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)B 3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y) 注意:X
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
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)
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...