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1)  change of variable
换元;变量的换
2)  transformation on variables
变量的变换
3)  change of metrics
度量的变换
4)  transformation of the variable
变量的更换
5)  transformation of matter element
物元变换
1.
This article makes use of extensive nature of matter element and transformation of matter element, gives a new formal method of new product conception Third Way of Greation.
利用物元的可拓性及物元变换,给出了新产品构思的一个新的形式化方法———第三创造法,为利用计算机设计新产品提供了可行的物元模型。
6)  basis element change
基元变换
1.
It is known as the method of basis element change.
给出在射影变换下以原象元素所建立的齐次射影坐标系化为自然坐标系的方法 ,不妨称作基元变换法 。
补充资料:随机变量变换


随机变量变换
random variables

厂。使随机变量v。=z。+f。(z。)比Z。“更正态”的问题 划2.设XI,…,X。,一为独立随机变量,每一个都有{一1,11上的均匀分布(训jl又)rln distribu、tion),并置 _X,+…十X Z·二二古言~.由中心极限定理(ceni司l俪t the~), 尸、z。<二,一。(·卜。(:).如果令 V。一Z。一去(32。一Z力,则有 尸不。.、二,一。二)一。子典、. 、”一/ 咧3.随机变量对,习厂五万与(x扮”)’/3当。一,的时都是渐近正态的(见X’分布(‘chi一sq珑lred’distribution)).其对应分布函数与其正态逼近间的一致偏差对于对要n)3义时才小于0.01;对于、厅不(Fisher孪攀(Fisher‘Iansfon班ltjon)),则当n)23时就小于0.02;而对于(x三/n)”,(侧七on-Hilferty变换(WIIson·Hilferty transfornlltion))更只需。)3其偏差就不超过O仪幻7, 随机变量的变换长期以来被用于数理统计间题中,作为构造简单的高精度渐近公式的基础.随机变量的变换在随机过程论中也是有用的(例如“单一概率空间”方法).【补注】与上述变换有关的是玫吵哪”山展开(例如见[Al];亦见侧geworth级数(创罗明rth series)).随机变量变换【r出司佣1 variables,transfonllati佣sof;c几y,葫“以Be月It叹H”即e06P出oBan”el 确定任意给定的随机变量的函数,使其概率分布具有所要求的性质 例1设X为一有连续且.严格增的分布函数F的随机变量.那么随机变量Y=F(X)就有区间10,1]上的均匀分布,而随机变量Z二中一’(F(X”(其中中为标准正态分布函数)则有参数为O与1的正态分布(normal distribution).反之,公式X=F一‘(小(Z))使人们能从一有标准正态分布的随机变量Z得到有给定分布函数F的随机变量X. 随机变量的变换常用来联系概率论的极限定理.例如,设随机变量Z。的序列是渐近正态的,参数为(O,1).那么可以提出构造简单(月简单可逆)函数
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