线性代数和概率论复习提要.doc

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1、线性代数和概率论复习提要1.行列式①行列式定义、性质。②行列式按行(列)展开定理。③计算行列式方法。(斜线法,定义法,三角形法)2.矩阵④矩阵运算、运算性质⑤逆矩阵的定义、性质和求法⑥解矩阵方程⑦矩阵的秩的定义、性质和求法⑧矩阵的初等变换。3.线性方程组⑴线性方程组有解的判别(2)线性方程组的通解的求法4.随机事件及其概率⑴.随机事件的表示及其运算⑵.随机事件的概率及性质⑶.古典概型⑷.乘法公式:P(AB)=P(A)P(B︱A)(可推广到一般情形)特别地若A,B相互独立有:P(AB)=P(A)P(B)加法公式

2、:P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)(可推广到一般情形)特别地若A,B互不相容(互斥)有:P(A+B)=P(A)+P(B)⑸.全概率公试:P(B)=︱贝叶斯公式:P(︱B)=5.随机变量⑴.随机变量,特点和种类⑵.离散型随机变量①.离散型随机变量的分布率和分布函数②.常见的离散型随机变量(两点分布二项分布,泊松分布)两点分布:X~b(1,P),P(0)=0,P(1)=p二项分布:X~b(n,P),P(X=k)=几何分布:X~g(P)P(X=k)=p泊松分布:X~P()P(X=k)=⑶.连型随机变量①

3、.已知密度函数求分布函数②.已知分布函数求密度函数③.用分布函数求概率。④.常见的连续型随机变量均匀分布:X~U(a,b),f(x)={指数分布:X~e(,f(x)=正态分布:X~,f(x)=标准正态分布:X~,f(x)=⑷.数字特征①.数学期望和方差的涵义②.常见的数学期望和方差X~b(1,p),E(X)=,D(X)=X~b(n,p),E(X)=,D(X)=X~U(a,b),E(X)=,D(X)=X~e(),E(X)=,D(X)=X~(,),E(X)=,D(X)=综合练习题1.设=0,则x=()2.Dn=3

4、.解矩阵方程AX=B。其中A=,B=4..设矩阵,求的秩。5.取什么值时,线性方程组----------------------------------------------------------------------------------------------------有解?在有解的情形求一般解6.求下列线性方程组通解。7.求下列齐次线性方程组的通解。8.已知五阶行列式D的第二列元素分别是4,-2,,2,3,-2;且它们的代数余子式是2,5,5,4,0;求D的值9.设A,B,C是三个事件,2试用

5、A,B,C表示下列事件,⑴.至少有一个发生⑵.恰有一个发生⑶.恰有两个发生。10.已知100件产品有4件次品,无放回地从中抽取三次,每次抽取一件,求下列事件的概率⑴第一,二次取到次品,第三次取到正品。⑵三次都取到正品。⑶.恰有一次取到正品11.已知随机变量的密度函数f(x)=求⑴。它的分布函数F(X)。⑵。P(X≤3)P(2≤X≤5)P(.12。设随机变量X的分布函数为:F(X)=试求相应的密度函数,并求P{X≤1},P{X>2},P{1<X≤213.已知X~,P(52≤X≤76),P(X≤40),P(X≥8

6、8)14.两台机器加工同样的零件,第一台出废品的概率是0.03,第二台出废品的概率是0.02加工出来的产品放在一起,并已知第一台加工的零件是第二台加工的零件的两倍,求任意取出一件是合格品的概率;若取出的产品是次品,求它是第二台加工的概率。15.三人同时向一架飞机射击,设三人都击不中的概率为0.09,三中只有一人击中的概率为0.36。三人中恰有两人击中的概率为:0.41,三人同时击中的概率为0.14。又设无人击中飞机不会坠毁只有一人击中飞机坠毁的概率为0.2,两人击中飞机坠毁的概率是0.6,三人同时击中飞机一定

7、坠毁。求:⑴三人同时向飞机射击一次飞机坠毁的概率。⑵若飞被击落是三人中一人击中的概率。参考答案5.(a=0b=2)所以当a=0,b=2方程有解一般解为其中是自由未知量6.。所以一般解为:令,得通解:7.一般解为其中是自由未知量令,得通解:8.D=4×2-2×5+2×5+3×4-2×0=209⑴.A+B+C⑵。/⑶.10.解。用A,B,C分别表示第一次,第二次,第三次取得正品。⑴.第一次,第二次取得次品,第三次取得正品事件为:P(⑵.三次都取正品事件为:ABCP(ABC)=P(A)P(B︱A)P(C︱AB)==

8、0.8836⑶.恰有一次抽得正品的事件为:P()=P()+P()=P(A)P(︱A)P(︱A)+P()P(B︱)P(︱+P(︱P(C︱=11.⑴.F(X)===1_(x≥0)F(x)=0,⑵.P(X≤3)=F(3)=1-P(2≤X≤5)=F(5)-F(2)=1-=P(=1-P(X≤3)+P(X≤-3)=1-F(3)+F(-3)=1-12.⑴.f(x)==⑵.P{X≤1}=F(1)=1-3P{X>2}

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