简介：证明了相协样本下密度函数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布为多维正态分布．

简介：分析了Г分布密度函数的性质，指出了该密度函数与相应参数之间的关系．主要研究第二个参数对密度的影响，证明了β增大时Г（α，β）分布密度极大值也增大，还指出了β变化时Г（α，β）分布密度与另一特定密度曲线交点的变化规律．

简介：针对目前国际上中子评价核数据库中没有n+12C反应在20MeV以上的第一、第二激发态非弹散射角分布数据的情况,利用最小二乘法给出了数据库中缺失的Legendre系数,并且能很好地符合现有的实验数据,从而使评价数据库的数据更加齐全,给出的信息更加完整。

简介：单位体积某种物质的质量叫做这种物质的密度，它是由某种物质组成的物体的质量与体积的比值，密度反映了物质的一种属性．仅仅了解这些文字，还不能说明你了解了密度．下面请跟我来吧．

简介：

简介：综述了基于改进的量子分子动力学模型对超重核合成中入射道静态势的研究,重点从静态势垒高及其与质量不对称度的关系说明弹靶组合不对称有利于熔合反应的发生,而接触点驱动势最大所对应的弹靶组合为合成超重元素的最佳选择。

简介：本文给出产量与密度函数关系

简介：介绍了密度矩阵的概念、Hilbert-Schmidt内积、由此内积诱导的范数,然后以矩阵及算子理论为基础,借助内积这一数学工具给出了二阶、四阶、八阶密度阵的表示,并对二阶、四阶、八阶密度阵表示进行了分析,得到了相关结论,最后将其结论推广到2~n阶密度阵.

简介：求混合密度的题目常常让同学们一筹莫展，其实求混合密度可用通式：ρ＝m总/V总.解题中往往是先假设m总或是假设V总，再列关系式计算出总密度．请同学们从下面的三道中考题中领悟求解混合密度的秘诀．

简介：

简介：密度反映的是物体在一定状态下单位体积物体所含物质的多少．它是物质的一种本质特征．在一定状态下，物质的密度是固定不变的，密度可以由公式ρ=m／V计算得出．因为体积增大必然会导致质量增大，所以不可以认为密度与质量成正比或密度与体积成反比．如：一滴酒精的质量和体积都很小，但它的密度与一杯酒精的密度是一样的，都是0．8×10^3k／m^3．

简介：

简介：一、启发提问在统计初步中，如果要研究一组数据平均水平或集中趋势，则只需研究这组数据的．如果要研究一组数据的波动大小，则要研究这组数据的或；如果还要研究在哪一个范围内的数据较多，在哪一个范围内的数据较少，这就需要研究这组数据的．二、读书自学　教材Ｐ１８５－Ｐ１８９三、启读指导１．获得一组数据的频率分布的一般步骤是：（１），（２），（３），（４），（５），（６）．２．在Ｐ１８５例中，这组数据的最大值是，最小值是，它们的差是ｃｍ．３．当数据在１００个以内时．按照数据的多少，常分成组．这是分组的经验法则．４．组距是指每个小组的两个端点的．５．实际决定组数时，常有一个尝试的过程；先定，再算出相应的，再看

简介：运用“液体内部压强规律力”，我制作了一个液体密度测量计，现就制作的过程与使用阐述如下：

简介：补充四元数线性变换下四元数正态分布的性质，给出四元数非中心X^2分布、t分布，F分布的定义，导出密度函数及其性质，并研究四元数正态分布条件下样本均值及方差的分布。

简介：物理概念是研究物理现象、揭示物理本质属性时的科学抽象，是对事物的共同特征做出归纳和概括的一种思维形式．物理概念是表达物理规律、建立物理理论的基础，也是学生学好物理的关键．在教学中，我们不能让学生死记硬背物理概念，要引导学生在理解概念的内涵上下功夫．事实上，要形成正确的物理概念，必须经历丰富的认识、理解过程，包括感知、分析、归纳、概括等思维加工过程．本文结合“密度”概念的教学谈谈一些认识和做法．

简介：为提高小样本定量构效关系（QSAR）预测精度，基于支持向量机全局核函数与局部核函数提出了一种新的建模方法：先依不同核函数筛选描述符，再依保留描述符构建支持向量机回归（SVR）子模型．子模型预测活性值与实验值组成混合样本．以均方误差（MSE）最小为原则，对混合样本再次基于SVR实施核函数寻优与子模型筛选，基于最优核函数和保留子模型以留一法完成预测．对2个小样本体系的QSAR研究表明，该方法兼具局部核函数和全局核函数的优点，既有较强的学习能力，又有较好的推广能力，预测精度高，稳定性好．

简介：密度是物理中常见的物理量之一，也是中考必考的内容之一，有关密度的计算却是学生学习的一大难点，难在模型的建立、过程的分析以及数学知识的运用．因此，加强密度问题计算的训练和解法的研究，对于提高学生的综合素质具有十分重要的作用．我们希望通过下列十类问题的讲解，使你掌握密度问题的求解．

简介：本文给出一个推广的含Cauchy核奇异积分的内插值求积公式，并讨论所得求积公式的误差估计和收敛性．

简介：针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀，且评价信息多数为二维信息的情况，本文提出了二维区间密度加权算子（TDIDW算子）的属性信息集结方法．依据密度算子的集结过程特点，文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子，然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法，最后进行了算例验证．验证结果表明，该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而垦砖；平价结橐不准确曲泪靳