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update 概统笔记 0913
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ZhaoCake committed Sep 13, 2023
1 parent 3c922ae commit c8af303
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Showing 7 changed files with 67 additions and 4 deletions.
17 changes: 17 additions & 0 deletions docs/README.md
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期待能够与你们一同进步,共同成长!

> **文字的颜色****背景图片**都是随机的,如果出现看不清楚的情况,可以刷新页面。
## 230913阶段心得体会总结

写这个也写了有一段时间了,感觉怎么样呢?
说实在话。你说这些知识真有哪个是不能理解的吗?都是可以理解的吧,咱们是工科,弯弯绕绕的东西没有理科那么多。

那么学不好的原因又在哪里呢?

就是记不住。概念记不清、结论记不住、连上课上到哪里了都记不住。特别是我上学期翘课情况严重,实际上我都不知道上了啥。

我一直都认为记忆不是什么难事,但是如果不去记也还是记不住的。我想如果说所有的结论方法都烂熟于心,真有什么东西是不能够理解的吗?可是做不到,时间成本太高了。

但是不进行记忆也同样是不可能的。

还需从长计议。至少在写笔记的过程中,我知道讲到哪里了,讲了写什么东西,将笔记和课堂内容可以模糊地对应起来。

这就需要继续了。
1 change: 0 additions & 1 deletion docs/analog_ET/_sidebar.md
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* [1.3 模拟信号和数字信号](analog_ET/introduction/mo_and_shu_3.md)
* [1.4 放大电路模型](analog_ET/introduction/bigger_4.md)
* [1.5 放大电路的主要性能指标](analog_ET/introduction/xingneng_5.md)

5 changes: 4 additions & 1 deletion docs/analog_ET/introduction/xingneng_5.md
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放大电路的性能指标是衡量它品质优劣的标准,并决定其适用范围。这里主要讨论放大电路的输入电阻、输出电阻、增益、频率相应、和非线性失真等及喜爱那个主要性能指标。

>这几页很多,我觉得需要找个视频补一下了。
>这几页很多,我觉得需要找个视频补一下了。这一段很难自学,一方面内容量挺大,另一方面理解上的难度也不小。我怀疑老师还没有讲到这里来(为什么是怀疑,太不认真了!),等晚上上了课再写这部分。
## 输入电阻

输入电阻衡量放大电路对信号源的影响程度。
一般通过外接一个测试电压来做这个事儿。

## 输出电阻

输出电阻衡量放大电压的带负载能力。

2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/index.html
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Expand Up @@ -87,7 +87,7 @@
repo: 'https://github.com/ZhaoCake/zhaocake.github.io',
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countable:true,
Expand Down
3 changes: 2 additions & 1 deletion docs/probability_statistics/_sidebar.md
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Expand Up @@ -3,4 +3,5 @@
* 概率论与数理统计
* 第一章 概率论基础知识
* [1.1 样本空间与随机事件](probability_statistics/sample_0905.md)
* [1.2 事件发生的概率](probability_statistics/eventp_0909.md)
* [1.2 事件发生的概率](probability_statistics/eventp_0909.md)
* [1.3 等可能事件](probability_statistics/equalprob_0913.md)
42 changes: 42 additions & 0 deletions docs/probability_statistics/equalprob_0913.md
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@@ -0,0 +1,42 @@
# 等可能概型

?> 非常惭愧地说,这次上课我睡得相当的好。不是半睡半醒的挣扎状态,是完全睡着了。
>我也记不到讲到哪里了,大约的确还没有讲到贝耶斯,那么应该是仅仅讲完了等可能概型和一部分条件概率吧。那么今天先把等可能概型写了,然后写电路原理的笔记,最后写模拟电路的(模拟电路依靠星期一下午把笔记写全,上课效率果然还是不错的。)
## 古典概型

随机试验具有两个特点,那么这样的随机试验概率模型就是古典概率模型:

- 试验只有有限个可能结果
- 每个可能结果在试验中出现的可能性相等。

*我这里应该出现了一个认识误区。我之前一直认为基本事件都是等可能的,但是仔细回顾基本事件的定义,可以发现基本事件的定义并没有这样的意思。并且还有“等可能基本事件的说法,这些都说明基本事件不见得是等可能的。”*


下面这个概率就叫做古典概率
$$
P(A) = \frac{k}{n} = \frac{\Alpha中的样本点数}{\Omega中的样本点数}
$$

古典概率的计算方法是计数,较为复杂的计数基本方法是排列与组合,有对应了两个基本的摸球模型:
1. 每次取一个球,取出来的球是有序的。
1. 有放回抽取,总的样本点数是$N^\gamma$
2. 不放回抽取,总样本点数是$P^{\gamma}_{N} = N(N-1)...(N-r+1)$
2. 一次取$N$个球,取出来的球是无序的。用组合数表示。于是有超几何概率,表示的是取出的球中恰有$k$个某个颜色的球的概率。
$$
p_k = \frac{C^k_mC^{n-k}_{N-m}}{C^n_N}, k = 0,1,...,m.
$$

>然后书上有一些例题,我的评价是我现在没精神做题。后面对本章做总结时必须专门写习题篇。
## 几何概型

>其实说起来都是高中学过的对不?
**一个随机试验,若所有可能结果“等可能”地出现在一个有界的欧氏区域$\Omega$内,则称这个试验的概率模型为几何概型。**

>注意到谈及概型都是针对随机试验来讲的,是“随机试验的概率模型”。
这一部分没有过多的什么。能有什么呢?很多都是高中的知识,难搞的都在后面。

!>作业做了吗?或者说课后习题做了吗?没有做快去做,我都这么懒了还是打算先把概统这两节的习题做了再开始写《电路原理》的课堂笔记。
1 change: 1 addition & 0 deletions docs/probability_statistics/essthree_0913.md
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@@ -0,0 +1 @@
# 条件概率及派生的三个公式

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