中心极限定理 - 厦门大学物理学系Department of …_第1页
中心极限定理 - 厦门大学物理学系Department of …_第2页
中心极限定理 - 厦门大学物理学系Department of …_第3页
中心极限定理 - 厦门大学物理学系Department of …_第4页
中心极限定理 - 厦门大学物理学系Department of …_第5页
已阅读5页,还剩15页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、标准正态分布 均值为0;方差为122()221( )2x mGP xe221( )2xSGPxe(0,1)N任意正态分布:任意正态分布:(0,1)mN-4-3-2-101234-0.10.00.10.20.30.40.5P(x)x中心极限定理正态分布无处不在 正态分布的“正态”性 处于热平衡下的分子速度分布 N次实验的测量值 某些时间尺度下的商品价格收益率 .中心极限定理的数值验证 双峰分布 均匀分布 正态分布-0.20.00.20.40.60.81.01.21.41.60.00.10.20.30.40.50.6 p(x)x0.00.20.40.60.81.00.000.010.02 p(x)

2、x0.600.650.700.750.800.850.900.951.001.050100200300400500Y Axis TitleX Axis Title Count-0.20.00.20.40.60.81.01.21.41.60.00.10.20.30.40.5 p(x)x-0.20.00.20.40.60.81.01.21.41.60.00.10.20.30.40.50.6 p(x)x-0.20.00.20.40.60.81.01.21.41.60.00.10.20.30.40.5 P(x)x0.40.50.60.70.80.91.0-50005001000150020002500

3、30003500Y Axis TitleX Axis Title Count0.800.850.900.951.000200400600800Y Axis TitleX Axis Title Count0.820.840.860.880.900.920.940.960.981.001.020100200300400500600700Y Axis TitleX Axis Title Count1002000.850.860.870.880.890.900.910.920.930.940.950.960.970.980.991.001.011.02-100010020030040050060070

4、0800Y Axis TitleX Axis Title Count5000.00.20.40.60.81.00.000.010.02 p(x)x0.00.20.40.60.81.00.000.010.02 p(x)x0.00.51.01.52.00.0000.0050.0100.0150.0200.025p(x)X Axis Title-1.5-1.0-0.50.00.51.0050100150200250300350Y Axis TitleX Axis Title Count0.800.850.900.951.00-50050100150200250300350400Y Axis Titl

5、eX Axis Title Count0.600.650.700.750.800.850.900.951.001.050100200300400500Y Axis TitleX Axis Title Count100500-4-20240.000.010.020.030.040.05 p(x)x-4-3-2-10123450.000.010.020.030.04 p(x)x-6-4-202460.0000.0050.0100.0150.0200.0250.030P(x)x0.00591.005040.010861.016530.016761.43525-10-8-6-4-20246810-50

6、050100150200250300350400Y Axis TitleX Axis Title Count0.0192.24306-100-500501000100200300400Y Axis TitleX Axis Title Count50022.56141-40-30-20-10010203040050100150200250Y Axis TitleX Axis Title Count1009.96683结论 表述1 independent identitcally distribution,iid,iNiiixa xN 随机变量 是独立同分布变量(),则当时, 或的概率密度分布函数为正态分布iid如果一个随机事件 能被分解成(无穷)多个事件的和,则 的行为是高斯的。非常复杂的多变量系统的输出是高斯的。重标度关系(rescaling)( )( )xxnP xnP x随机变量之和: 卷积结论 证明(自己找) 条件 无穷多项之和(有限和的分布中心部分由正态分布描述,尾巴呢?) 独立同分布 分布为有限2次矩Students t distribution结业课题 刻画不同分布的随机过程趋向正态分布的速度和标度关系 验证非线性映射的中心极限定理(混沌区和近混沌区)

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论