分布函数课程讲解ppt，分布函数解题步骤
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPt与视频资料】
分布鲁棒优化问题是当前优化领域一个很重要的研究问题，在金融的投资组合理论，库存管理等问题以及机器学习中回归问题，分类问题中都有广泛的应用。
总结：基于数据的分布式鲁棒优化算法通过构建不确定集来处理参数和分布的不确定性，进而优化问题以获得鲁棒解。该方法在金融、机器学习等多个领域有广泛应用，并且可以通过转化为有限维凸优化问题进行求解。相关的学习资料可以通过指定的微信公众号获取。
鲁棒优化：C&CG算法详解与代码实现：全面入门指南在这个深入解析的教程中，我们将探索Column and Constraint Generation （C&CG）算法，它专为解决两阶段鲁棒优化问题而设计。这种算法由Zeng Bo和Zhao Long于2013年提出，旨在处理参数不确定性，旨在找到在最坏情况下的最优解。
基于二阶锥的列与约束生成算法是一种在电力系统中广泛应用的优化算法，尤其在处理鲁棒优化问题时表现出显著优势。以下是对该算法的详细解释：算法原理：C&CG算法将复杂问题分解为两层优化问题，即主问题与子问题。通过主问题与子问题的交替迭代求解，逐步逼近最优解，以解决包含多个不确定因素的优化任务。
分布鲁棒优化结合了随机规划的建模能力和鲁棒优化的保守性，能够处理大量分布解释可用统计数据的情况，减轻基于单个分布的经典随机程序的过拟合效应。这种方法在大型电力系统中特别有用，因为训练样本数量通常较少。
此外，案例分析还包括对算法性能的评估，展现了在不同场景下算法的适应性和优化效果。总的来说，本文基于Zeng Bo的理论基础，通过实例详细讲解了C&CG算法在两阶段鲁棒优化问题中的应用。借助AMPL与CPLEX，提供了从建模到求解的完整流程，以及具体案例分析，为读者提供了全面理解与实践指导。
6、连续概率分布的卡片(正式)
连续概率分布的卡片如下：均匀分布 定义：在相同长度间隔的分布概率是等可能的，由参数a和b定义，表示为U。应用场景：在一段时间内，某事件在任意时间点的发生概率是同等的，如等公交的时间。指数分布 定义：具有失忆性的概率分布。
---“Uniform 分布”-- 均匀分布 --- ID：Uniform 分布 均匀分布 在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）应用场景：对于连续的Uniform，在一段时间内，X事件在任意时间点的发生的概率是同等的。
在大多数游戏中，稀有卡片的出卡概率通常低于普通卡片。哪吒灵焰包作为特定图鉴或卡包，其内部卡片的出卡概率也会遵循这一规律。一般来说，普通卡片的出卡概率较高，而稀有、史诗或传说级别的卡片出卡概率则相对较低。
硬币抛掷问题：连续抛掷一枚硬币三次，求得到两次正面一次反面的概率。抽卡片问题：从一副52张的扑克牌中随机抽取一张，求抽到红桃牌的概率。投骰子游戏：两个人轮流投掷一个六面骰子，每次投掷的点数之和大于10的人获胜，求先手胜的概率。
无效卡（在此语境下指与指数分布无记忆性不直接相关的概念）与指数分布无记忆性的含义如下：无效卡：通常指在各种交易、系统或应用中无法正常使用或识别的卡，如银行卡、会员卡、门禁卡等。无效卡可能由于多种原因造成，如卡片损坏、过期、密码错误、账户余额不足、被注销或未激活等。
相加是10的组合有127 136 145 235 合计4种 7张抽3张有7C3=7×6×5/3/2/1=35种。
最概然速率的推导过程(依据麦克斯韦速率定理)
1、速率分布曲线从坐标原点出发，经过一极大值后，随速率的增大而趋近于横坐标轴。这说明气体分子的速率可以取0到∞之间的一切数值；速率很大和很小的分子所占的比率都很小，而具有中等速率的分子所占的比率却很大。由速率分布函数的定义式f（v）=dN/Ndv。
2、麦克斯韦速率分布函数 f（v） 对v 求导，并令其为零，d f（v） / dv = 0 得到。麦克斯韦速度分布律 任何（宏观）物理系统的温度都是组成该系统的分子和原子的运动的结果。这些粒子有一个不同速度的范围，而任何单个粒子的速度都因与其它粒子的碰撞而不断变化。
3、最概然速率：Vp=√（2RT）/M =√（2kT/m）R为常数31 J/K ，m代表质量，M为摩尔质量，化学元素周期表上有。指的是各点速度的的平均差异，描述的是速率分布的均匀性。分子速率分布有一个麦克斯韦速率分布函数，它可以用一个曲线表示，方均根是其中横轴上一点，横轴表示速度。
4、方均根速率：√v^2=√（3RT）/M =√（3kT/m）最概然速率：Vp=√（2RT）/M =√（2kT/m）R为常数31 J/K m代表质量 M为摩尔质量，化学元素周期表上有。指的是各点速度的的平均差异，描述的是速率分布的均匀性。分子速率分布有一个麦克斯韦速率分布函数。
箱子魔法之箱型图竟有这么多花样!
箱形图的应用实战 基础箱形图：地理信息与箱形图的融合，通过颜色映射呈现统计区域的差异，R语言ggplot2的geom_boxplot函数便是实现这一魔法的秘籍。 分组箱形图：当需要对比不同组别的数据分布时，只需在R中的geom_boxplot（）函数上稍加调整，即可清晰展示组间差异。
简单箱形图 在地理信息图中融入箱形图，通过颜色映射展现不同地理区域的统计信息，实现数据可视化。使用R语言的`ggplot2`包中的`geom_boxplot`函数即可实现。2 分组箱形图 通过展示样本组间的差异，分组箱形图能直观比较不同组别数据分布情况。
箱型图直观展示数据分布，包括中位数、四分位数和异常值。四分位数揭示数据的集中趋势和离散程度。四分位距界定数据中心50%的区间，用于识别异常值。箱型图的构成：下四分位数：代表数据中的最小25%。中位数：数据的中心位置。上四分位数：代表数据中的最大75%。上限和下限：用5IQR界定异常值。
今年经典的老花竟然华丽丽变身，白色、橘色、黄色、枚红色的和银色的全新horizon Soft系列拉杆箱纷纷闪亮登场，关键是它抛弃了硬壳设计，用了软箱和针织设计，同时做到了好看，轻盈，实用，估计会刷爆这个夏天！如果你是LV的资深粉，那么你一定会拥有一个LV的硬箱。
万花筒是利用平面镜的成像原理制作，通过光的反射而产生影像。万花筒诞生于19世纪的苏格兰，由一名研究光学的物理学家发明。2～3年后，几乎同一时期传到了中国和日本。19世纪初叶，中国的很多玩具进入日本时、其中也包括了万花筒。当时，作为利用光学的游戏，新鲜而有趣，万花筒成为糖果店吸引孩子的招牌玩具。
