確率密度関数とは何か簡単に説明していただけますか?
確率密度関数 (p.d.f.、確率密度関数) は、確率変数の確率分布を表し、累積分布関数の導関数です。 [編集] 定義 1 次元の実数確率変数 X の場合、次の条件を満たす任意の関数 をその確率密度関数として定義できます:
粒子のビームは障害物 (x = 0 に位置) によって分散されます。その波動関数は次のとおりです:
Ψ(x, t) = Ae-iEt/h[x
Ψ(x, t) = e-iEt/h( Beikx Ce-ikx) [x> 0 の場合]
E = h2k2/( 2m ) および k > 0 の場合、A、B、および C は複素係数です。
﹝「h」は「h-bar」で、h の上の水平線です﹞
(a) x
(b) x
(c) x > 0 の場合の確率密度 p(x, t) を計算します。
(d) x > 0 の場合の確率流れ密度 j(x, t) を計算します。
(e) 上の波動関数には 3 つの異なる部分、3 つの係数 A、B、C が含まれています。それぞれが右に動くか左に動くかを示します。 3つはそれぞれ入射、反射、出射を表していますが、どれでしょうか?
注: p(x, t) と j(x, t) の答えは実数でなければなりません。
確率関数と確率密度を区別する方法
確率密度の数学的定義
確率変数 X に対して、非負の可積分関数 p(x) (﹣∞
連続確率変数は、確率密度関数によって直観的に記述されることがよくあります。連続確率変数の確率密度関数 f(x) には次の特性があります:
これは 1 次元の連続確率変数を指しますが、多次元の連続変数も同様です。
ランダム データの確率密度関数: 瞬間的な振幅が指定された範囲内に収まる確率を表すため、振幅の関数となります。撮影範囲の大きさによって異なります。
密度関数 f(x) には次の特性があります:
(1)f(x)≧0;
(2) ∫f(x)d(x)=1;
(3) P(a 問題解決プロセスは次のとおりです: 詳細情報 確率密度法: 確率変数を仮定します。このうち、α=min(g(-∞), g(∞))、β=max(g(-∞), g(∞))、h(y)はg(x)の逆関数です。
確率変数 X N0 1 Y |x| Y の確率密度関数を仮定します。
以上が確率密度関数の簡単な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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