文章目录 一、常见的关系的性质 二、关系的性质示例 三、关系运算性质 一、常见的关系的性质 ---- 在 自然数集 N=\{ 0, 1,2, \cdots \} 上 , 如下关系的性质 : 1....小于等于关系 ： 小于等于关系 : 符号化描述 : \leq = \{ | x \in N \land y \in N \land x \leq y \} 关系性质 : 自反 , 反对称...大于等于关系 ： 大于等于关系 : 符号化描述 : \geq = \{ | x \in N \land y \in N \land x \geq y \} 关系性质 : 自反 , 反对称...小于关系 ： 小于关系 : 符号化描述 : | x \in N \land y \in N \land x < y \} 关系性质 : 反自反 , 反对称 , 传递 4....---- 讨论问题 : 指定性质的关系 之间进行运算 , 其结果的性质 ; 如 自反的两个关系 进行逆序合成运算 , 结果扔是自反的 ; 下图中表格的含义是 : 如 第二列 “自反” 与 第三列 “
文章目录 一、生成函数换元性质 二、生成函数求导性质 三、生成函数积分性质 参考博客 : 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关...| 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 一、生成函数换元性质 ---- 生成函数求和性质..., \alpha 与 x 的幂值是相同的 , 因此可以 将 \alpha x 看作一个变量 , 这样通过换元可以得到 B(x) =A( \alpha x) 公式 ; 二、生成函数求导性质...---- 生成函数求导性质 : b_n = n a_n , 则 B(x) =xA'( x) 数列 a_n 的生成函数是 A(x) , 数列 b_n 的生成函数是 B(x) , 数列...a_nx^n + \cdots 数列 b_n 的生成函数 B(x) = 0a_0x^0 + 1a_1x^1 + 2a_2x^2 + \cdots + na_nx^n + \cdots 证明上述性质
概率的定义 概率的统计学定义: 概率的公理化公式: 概率的性质 加法公式 推广 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
文章目录 一、生成函数线性性质 二、生成函数线性性质2 三、生成函数乘积性质 参考博客 : 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 |...与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 一、生成函数线性性质 ---- 生成函数 线性性质 1 : b_n = \alpha a_n , 则 B(x) = \alpha A(x) 数列 a_n...(x) , 如果 b_n 数列 是 a_n 数列 的 \alpha 倍 , 那么对应的 生成函数也存在对应的关系 ; 证明方法 : 将两边展开 , 根据定义代入即可 ; 二、生成函数线性性质...2 ---- 生成函数 线性性质 2 : c_n = a_n + b_n , 则 C(x) = A(x) + B(x) 数列 a_n 的生成函数是 A(x) , 数列 b_n 的生成函数是...---- 生成函数 乘积性质 : c_n = \sum\limits_{i=0}^n a_i b_{n-i} , 则有 C(x) = A(x) \cdot B(x) 数列 a_n 的生成函数是
说明 如无特别说明都是实对称矩阵 定理 对称矩阵的特征值为实数 证明 设复数 为对称矩阵A的特征值，复向量x为对应的特征向量，即 因为x不同于0...
文章目录 一、对称性质 二、对称性质推导 一、对称性质 ---- 对称性定理 : 原问题 ( LP ) 的 对偶 是 对偶问题 ( DP ) 对偶问题 ( DP ) 的 对偶 是 原问题 (...array}{lcl} minW = b^T Y \\\\ s.t\begin{cases} A^TY \geq C^T \\\\ Y \geq 0 \end{cases}\end{array} 二、对称性质推导
文章目录 一、傅里叶变换线性性质 二、傅里叶变换时移性质 证明过程 一、傅里叶变换线性性质 ---- 傅里叶变换 线性性质 : 两个序列之和 的 傅里叶变换 , 等于 两个序列 的 傅里叶变换 之和...} x(n) e^{-j \omega n} 得到 : SFT[ax_1(n) + bx_2(n)] = aX_1(e^{j\omega}) + bX_2(e^{j\omega}) 二、傅里叶变换时移性质...---- 傅里叶变换时移性质 : 序列信号 在 " 时间 " 上 , 进行一系列 " 平移 " 之后 , 平移 只是影响 序列信号傅里叶变换 的 " 相频特性 " , 平移 没有影响 序列信号傅里叶变换
参考博客：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/44565647 压缩感知测量矩阵之有限等距性质（Restricted Isometry Property...》如何理解RIP性质？ 1.能量说 向量的2范数的平方就是信号的能量，换成常见的公式： ? ...这里将中文定义一中的RIP性质的不等式按刚才规定好的一套符号重新写出： ? Screenshot.png RIP其实可以看成刻画一个矩阵和标准正交阵的相似程度。...），当然这里的变换因为传感矩阵A不可能是正交矩阵（不是方阵），但当极限δ=0时也能保持能量相等（也可以称为等距吧），而RIP要求0<δ<1，所以不可能等距，所以就称为有限等距性质吧。 ...2.唯一映射说 RIP性质（有限等距性质）保证了观测矩阵不会把两个不同的K稀疏信号映射到同一个集合中（保证原空间到稀疏空间的一一映射关系），要求从观测矩阵中抽取的每M个列向量构成的矩阵是非奇异的。
等号成立时当且仅当 。而根据上文对于上凸函数对于 不等式推导过程可知，若上凸函数为严格上凸函数，则第一个 处等号成立当且仅当： ；第二...
——整理于2020.4.29 二叉树的性质及证明 性质1：在二叉树的第i层上至多有2(i-1)个结点 (i>=1) 证明：数学归纳法 (1) i=1时只有一个根节点。...由于二叉树的每个结点的度数至多为2,所以在第i层上的结点数最多为i-1层上的两倍，即2*2(i-2)=2(i-1)，即得出第i层上结点数至多为2(i-1) 性质2：深度为k的二叉树至多有2(k-1)个结点...（k>=1） 证明：等比数列求和（ Sn=a1(1-qn) / 1-q ) 由性质一( 在二叉树的第i层上至多有2(i-1)个结点(i>=1) )可知，深度为k的二叉树的最大结点数为： 性质...性质4： 具有n个结点的完全二叉树的深度为 ⌊log2n⌋+1 注：⌊x⌋表示不大于x的最大整数 证明：假设完全二叉树的深度为k,则根据性质2和完全二叉树的定义有 2(k-1) -1 < n...<= 2k -1 由于n为整数，上式可变为: 2(k-1) <= n < 2k 两边同时取对数得： k-1 <= log2n < k 因k为整数，即得k= ⌊log2n⌋+1 性质5:
文章目录 一、傅里叶变换线时移性质 二、傅里叶变换线时移性质示例 一、傅里叶变换线时移性质 ---- 傅里叶变换时移性质 : 序列信号 在 " 时间 " 上 , 进行一系列 " 平移 " 之后 , 平移...] 乘以 e^{-j \omega n_0} ; 使用公式表示为 : SFT[x(n - n_0)] = e^{-j \omega n_0} X(e^{j \omega}) 二、傅里叶变换线时移性质示例
1 长宽比 边界矩形的宽高比 x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h 2 Exten...
文章目录 一、傅里叶变换时移性质 二、傅里叶变换时移性质示例 一、傅里叶变换时移性质 ---- 傅里叶变换频移性质 : " 序列信号 x(n) " 的 " 傅里叶变换 A " , " 序列信号 x...后, 得到 " 傅里叶变换 C " ; 使用公式表示为 : SFT[e^{j \omega_0 n}x(n)] = X(e^{j ( \omega - \omega_0 )}) 二、傅里叶变换时移性质示例...1(n) 序列 , 其 傅里叶变换 平移了 \cfrac{\pi}{2} ; x_1(n) 和 x_2(n) 幅频特性 相差 \cfrac{\pi}{2} ; 根据 " 傅里叶变换频移性质...1(n) 序列 , 其 傅里叶变换 平移了 \cfrac{\pi}{2} ; x_1(n) 和 x_2(n) 相频特性 相差 \cfrac{\pi}{2} ; 根据 " 傅里叶变换频移性质
信息率失真函数的性质 R(D) 是非负的实数, \mathrm{R}(\mathrm{D}) \geq 0 。...根据上述性质, 可以画出率失真函数的一般形式, 如下图示。 图中 R(0)=H(X) , R\left(D_{\max }\right)=0 , 决定了曲线边缘上的两个点。
给你N个数，输出满足异或和是质数的子集个数（允许有重复元素），答案可能很大，输出模 1e9+7 后的结果。
性质 0^N == N N^N == 0 异或满足交换律和结合律 交换律可以理解，那为什么异或满足结合律呢？...b; b = a^b; a = a^b; 原理： 当执行了第一条代码后，a的值变为a^b， 再执行第二条代码后，b的值变为a^b^b,由异或的结合律得a^b^b = a^(b^b),再由异或的性质
文章目录 一、 非频繁项集超集性质 二、 频繁项集子集性质 三、 项集与超集支持度性质 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction...Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 ) 一、 非频繁项集超集性质...---- 关联规则 性质 1 : 非频繁项集 的 超集 一定是 非频繁的 ; 超集 就是 包含 该集合的集合 ; 项集 \rm X 是 非频繁项集 , 项集 \rm Y 是 项集 \rm X...甜菜 \} 其支持度是 \rm 0.2 , 小于最小支持度 \rm minsup = 0.6 , 是 非频繁项集 那么 \{ 甜菜 , 啤酒 \} 也是 非频繁项集 ; 在具体算法中会使用该性质...n 项集 肯定是 非频繁项集 ; 然后使用 频繁 1 项集 组合成 2 项集 , 然后再计算这些 2 项集是否是频繁项集 ; “剪枝” 操作 减少了不必要的计算量 ; 二、 频繁项集子集性质
文章目录 一、共轭对称序列性质 二、共轭反对称序列性质 三、模偶对称 四、相角奇对称 一、共轭对称序列性质 ---- 共轭对称序列 , x(n) = x^*(-n) , 记做 x_e(n) ,...{er}(n) 是 偶对称 的 , x_{er}(n) = x_{er}(-n) 虚部 x_{er}(n) 是 奇对称 的 ; x_{ei}(n) = -x_{ei}(-n) 二、共轭反对称序列性质
文章目录 一、傅里叶变换时移性质 1、证明过程 2、使用场景 一、傅里叶变换时移性质 ---- 傅里叶变换频移性质 : " 序列信号 x(n) " 的 " 傅里叶变换 A " , " 序列信号...证明完毕 ; 2、使用场景 宽带信号 , 其中有很多信号 , 将信号从一个频率搬移到另一个频率中 , 使用滤波将其它信号过滤 , 然后采样播放出来 ; 频率搬移的过程 , 使用的就是 傅里叶变换频移性质
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