zoukankan
html css js c++ java
广义逆高斯分布(Generalized Inverse Gaussian Distribution)及修正贝塞尔函数
1. PDF
generalized inverse Gaussian distribution (GIG) 是一个三参数的连续型概率分布:
f
(
x
)
=
(
a
/
b
)
p
/
2
2
K
p
(
a
b
−
−
√
)
x
p
−
1
e
−
(
a
x
+
b
/
x
)
/
2
,
x
>
0
K
p
(
⋅
)
:表示二阶(second kind)的修正的贝塞尔函数(modified Bessel functions),
p
表示索引,其两个参数
a
,
b
≥
0
3. 修正的贝塞尔函数的性质
对称性:
K
r
(
μ
)
=
K
−
r
(
μ
)
递推关系:
K
r
+
1
(
μ
)
=
2
r
μ
K
r
(
μ
)
+
K
r
−
1
(
μ
)
K
1
2
(
μ
)
=
K
−
1
2
(
μ
)
=
π
2
μ
−
−
√
exp
(
−
μ
)
查看全文
相关阅读:
注意安全 保重身体
抽象和接口的区别
哪些设计模式最值得学习
超级扫盲什么是设计模式?
简单工厂、工厂方法和抽象工厂模式
通过领域模型设计物流系统
json过滤特殊字符
数据库性能优化JOIN方法说明[转]
策略模式
观察者模式
原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422286.html
最新文章
PAT 1097 Deduplication on a Linked List[比较]
PAT 1070 Mooncake[一般]
PAT 1101 Quick Sort[一般上]
PAT 1064 Complete Binary Search Tree[二叉树][难]
Andrew NgML第十九章应用举例:照片OCR(光学字符识别)
PAT 1066 Root of AVL Tree[AVL树][难]
WinDbg查看函数参数(zz)
windbg常用断点 (zz)
Ado ext for ddl and security (zz)
曾经我们的想象力如此丰富
热门文章
每一步都是自我设计
十年
客户来袭
我的回答
基金细则071112
看看邮件
幸福人寿
我行我素
儿童不宜
冬天快乐
Copyright © 2011-2022 走看看