在 n 个逐个出现的随机数据α<sub>1</sub>,α<sub>2</sub>,…,α<sub>n</sub> 中选取某个数据,求该数据为最优值的概率.设计的决策程序是:对前 r<sup>*</sup>-1个数据不认为有最优值...在 n 个逐个出现的随机数据α<sub>1</sub>,α<sub>2</sub>,…,α<sub>n</sub> 中选取某个数据,求该数据为最优值的概率.设计的决策程序是:对前 r<sup>*</sup>-1个数据不认为有最优值,当出现相对最优值α<sub>i</sub>(r<sup>*</sup>≤i≤n)决策取α<sub>i</sub> 为最优值,则求得决策成功(取到最优值)的概率。展开更多
本文求解形为,f(x)=multiply from k=1 to 2(x^2-p_kx-q_k)+k multiply from k=1 to 2(x^2-r(?)x-s_k) (1)(其中 n 为偶数)或 f(x)=multiply from k=1 to n(x-Pk)+K multiply from k=1 to n(x-q_k) (2)的“乘积多项式”的所有二次因式 x...本文求解形为,f(x)=multiply from k=1 to 2(x^2-p_kx-q_k)+k multiply from k=1 to 2(x^2-r(?)x-s_k) (1)(其中 n 为偶数)或 f(x)=multiply from k=1 to n(x-Pk)+K multiply from k=1 to n(x-q_k) (2)的“乘积多项式”的所有二次因式 x^2-u(?)x-v_i.用[1]中方法,得初始近似因子ω(x)=x^2+ux+v.再分两步求ω(x)的修正因子ω(x):1.用ω~2(x)除 f(x),得余式 R_1(x);2.用ω~2(x)除 xR_1(x),得余式 R_2(x).再取 R_1(x)与 R_2(x)的适当线性组合。展开更多
文摘本文求解形为,f(x)=multiply from k=1 to 2(x^2-p_kx-q_k)+k multiply from k=1 to 2(x^2-r(?)x-s_k) (1)(其中 n 为偶数)或 f(x)=multiply from k=1 to n(x-Pk)+K multiply from k=1 to n(x-q_k) (2)的“乘积多项式”的所有二次因式 x^2-u(?)x-v_i.用[1]中方法,得初始近似因子ω(x)=x^2+ux+v.再分两步求ω(x)的修正因子ω(x):1.用ω~2(x)除 f(x),得余式 R_1(x);2.用ω~2(x)除 xR_1(x),得余式 R_2(x).再取 R_1(x)与 R_2(x)的适当线性组合。