10:56Math変数分離の方法でLaplace方程式を解きます。電磁気学などでよく現れるあれです(あっちは3次元ですけど)。数学的に細かい話は気にしないことをあらかじめ断っておく。Math\(X\)を確率変数とし、その平均を\(\mu=\mathbb{E}[X]\)とする。e^{\sigma^2\lambda^2/2}\]を任意の\(\lambda\)について満たすとき、\(X\)はパラメータ\(\sigma\)のsub-Gaussianであるという。これが確率変数のsub-Gaussian性です。性の付き方おかしい気がしますが、、。日本語で言うと準ガウス性といったところでしょうか。訳しているところ見たことありませんが。t]\le\frac{\mathbb{E}[X]}{t}\]が成立する。これをMarkovの不等式という。A_k\]と定義する。sup}_{n\to\infty}A_n]=0\]が成立。1\)が存在して\(A^n=E\)(単位行列)であれば、\(A\)は正則である。2次実正方行列\(X\)を変数とする以下の方程式に解は存在するか。存在するならば解のひとつを求めよ。\(n\)次正方行列\(A\)の固有値を\(\lambda_1,\lambda_2,\dots,\lambda_n\)で表す。\text{trace}(A)=\lambda_1+\lambda_2+\dots+\lambda_n\]を示せ。Page4NextAbout個人的メモサイト的電子ノート。誰かに見られる可能性のある場所に置いておく事に意味があることもある。実際に誰か見ているかどうかはそんなに気にしないし後から見たら間違ったことも書いている。ノートだし消すこともないかということで置いたまま悪しからず。JsonSitemapXMLContact万が一何か言いたいことがあればコチラまで。