Negative exponential binomial expansion
负指数二项式展开
前言
今日在学习陈希孺先生的《概率论与数理统计》一书时,看到了一个之前未闻的负二项分布,于是上溯到负指数的二项式展开,这方面从前未知,照例学习一番,写篇博客,即入即出。
今日在学习陈希孺先生的《概率论与数理统计》一书时,看到了一个之前未闻的负二项分布,于是上溯到负指数的二项式展开,这方面从前未知,照例学习一番,写篇博客,即入即出。
我们通常讨论正态分布都是在一元(univariate)的情况下,相信下面的定义大家都很熟悉了:假设随机变量\(X\)服从正态分布,则\(X\)具有概率密度函数: \[ f(x)=(\sqrt{2\pi}\sigma)^{-1}\text{exp}(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] 其中\(\mu\)表示\(X\)的均值,\(\sigma^2\)表示其方差。
近日在看线代的书时,正好看到了奇异值(singular value)在计算条件数的应用,于是找了几份资料,似有所悟,在此现学现卖,分享与同道中人。
需要指出的是,条件数是个宽泛的概念,这里讨论的,用[1]的话说是“the condition number for inversion”。