定理3.5.1(线性方程组有解的判别定理): 线性方程组(3.5.1)有解的充要条件是它的 系数矩阵A与增广矩阵A有相同的秩

上一节我们定义了向量组的秩,如果把矩阵的每一行看成 一个向量,那么矩阵就是由这些行向量组成的。同样,如果把 矩阵的每一列看成一个向量,则矩阵也可以看作是由这些列向 量组成的。 定义3.4.1所谓矩阵的行秩是指矩阵的行向量所组成的 向量组的秩,矩阵的列秩是由矩阵列向量所称向量组的秩

向量空间有两种运算:加法和数量乘法,合起来成为线性 运算。因此向量空间也可称为线性空间。向量空间元素之间的最基本的关系就体现在运算上即所谓线性关系上。因此讨论向量之间的线性关系在研究向量空间时起着极为重要的作用。本节仅限于在F中进行讨论

一、两事件的独立性 先看一个例子: 将一颗均匀骰子连掷两次, 设A={第二次掷出6点}, B={第一次掷出6点}, 显然P(AB)=P(A) 这就是说:已知事件B发生,并不影响 事件A发生的概率,这时称事件A、B独立

一、条件概率 1.条件概率的概念 在解决许多概率问题时,往往需要求 在有某些附加信息(条件)下事件发生的概率。 通常记事件B发生的条件下,事件A发生的概 率为P(AB) 一般情况下,P(AB)≠P(A)

I.什么是古典概率模型 如果试验E满足 (1)试验结果只有有限种, (2)每种结果发生的可能性相同。 则称这样的试验模型为等可能概率模型或 古典概率模型,简称为等可能概型或古典 概型

一、频率与频率稳定性 频率 设A是一个事件在相同的条件下进 行n次试验,在这n次试验中事件A发生 了m次。则称m为事件A在n次试验中 发生的频数或频次,称m与n的比值m/n 为事件A在n次试验中发生的频率,记 为fn(A)

一、随机试验与事件 I.随机试验 1.随机试验把对某种随机现象的一次 观察、观测或测量等称为一个试验。如果 这个试验在相同的条件下可以重复进行, 且每次试验的结果事前不可预知,则称此 试验为随机试验,也简称为试验,记为E 注:以后所提到的试验均指随机试验

认识新药发现、开发的风险淘汰过程的残酷性

一、前言 二、基本概念 三、药物的理化性质与药代动力学 四、药代动力学与新药设计