中考英語動詞時態(tài)規(guī)則

山體大體上可以有幾種分類方式：

1、以山體的相對高度劃分：有丘陵、低山、中山、高山等；

2、以山體的基本形態(tài)劃分：有陡坡、緩坡、單面山、方山、峭壁、懸崖等；

3、以山體的組成成分劃分：有石山、土山等。

動態(tài)規(guī)劃是一種思維方法，整個學(xué)科的基本思想就是一條，動態(tài)規(guī)劃之父Bellman的Principle of Optimality (翻譯成“最優(yōu)化原理”)：設(shè)想你想要采用最優(yōu)的策略解決某件事，而且這件事可以分成好多步；假設(shè)你已經(jīng)知道了做這件事的整體上最優(yōu)的策略；再假設(shè)你根據(jù)這個整體最優(yōu)策略走了幾步，接下來剩下的幾步的你重新算了一個最優(yōu)子策略，如果和整體最優(yōu)策略在接下來這幾步的子策略相符合，那么這件事符合最優(yōu)化原理；然后就可以使用動態(tài)規(guī)劃的算法解決，解決思路就是一步步找出這些最優(yōu)的子策略，最后得到整體最優(yōu)策略。

正態(tài)分布的規(guī)律,均值X服從N（u,（σ^2）/n）

因為X1,X2,X3,...,Xn都服從N（u,σ^2) ,正太分布可加性X1+X2...Xn服從N（nu,nσ^2).

均值X=（X1+X2...Xn）/n,所以X期望為u,方差D(X)=D（X1+X2...Xn）/n^2=σ^2/n

（1）正態(tài)分布圖像關(guān)于x=μ對稱，其中μ為正態(tài)分布的期望值；

（2）正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差越小，圖像在x=μ處曲率半徑越小，圖像越高聳，也就是意味著取值在x=μ附近的幾率越大。反之亦然；

（3）正態(tài)分布曲線與x軸之間的面積為1；

（4）圖像的拐點在x=μ+σ和x=μ-σ處；

（5）正態(tài)分布為中心極限定理的大樣本統(tǒng)計分布。

正態(tài)曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。

若隨機變量X服從一個數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ^2的正態(tài)分布，記為N(μ，σ^2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置，其標(biāo)準(zhǔn)差σ決定了分布的幅度。當(dāng)μ = 0,σ = 1時的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

由于一般的正態(tài)總體其圖像不一定關(guān)于y軸對稱，對于任一正態(tài)總體，其取值小于x的概率。只要會用它求正態(tài)總體在某個特定區(qū)間的概率即可。