hehu
高斯分布
高斯分布(Gaussian distribution)又名正态分布,被广泛用于表征随机变量的特征。
因为根据中心极限定理,大量独立的随机实验,趋于高斯分布。
而测量误差是独立随机的,所以认为误差的和服从高斯分布。
若随机变量
相应的概率密度函数(PDF)为:
若
在高维空间也可以使用,故许多算法会使用这个基础原理。
一些小补充
累计分布函数:
误差函数:
互补误差函数:
高斯分布的矩母函数(MGF),定义为
高斯分布的特征函数,定义为
JavaScript 笔记
由于 JavaScript 的设计缺陷,不要使用 == 比较,始终坚持使用 === 比较。
唯一能判断 NaN 的方法是通过 isNaN() 函数:
在 strict 模式下运行的 JavaScript 代码,强制通过 var 申明变量,未使用 var 申明变量就使用的,将导致运行错误。
公式测试
行间公式
行内公式
=号定位
注意事项
需要注意 LaTeX 和 Markdown 语法之间的冲突。例如,下划线 (_) 可能被解释为 Markdown 中斜体文本的开始,或 TeX 中的下标标记。必要时使用 \ 转义:
如下所示:
1 | -$ \epsilon_0 $ |
1 | -$\epsilon_0$ |
脚注测试
basic footnote[1]
here is an inline footnote[2]
and another one[3]
and another one[4]
看看情况
- 本文标题:hehu
- 本文作者:TigerHall
- 创建时间:2022-01-05 17:07:09
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