考试周菊花宝典
告诉你个好消息
敬爱的大神 我等弱鸡WHAT？？期末就要到了呢╰(~▽~)
敬爱的大神 我等弱鸡大神你好...
告诉你个好消息
敬爱的大神
我等弱鸡
WHAT？？
期末就要到了呢╰(~▽~)
敬爱的大神
我等弱鸡
大神你好，大神再见
但是意味着放假也就要到了呢！
敬爱的大神
我等弱鸡
然而。。。
别怕别怕，看看下面这些题，帮你轻松度过考试周
敬爱的大神
大学物理
1、关于薛定谔方程：求在一维势U(x)=0.5mω2x2+αx下粒子的能量
带入薛定谔方程后，乍看之下似乎这是一个十分复杂的变系数常微分方程，但仔细观察其形式，与所学一维谐振子的方程式极为相近，因此我们可以从分利用已知知识来考虑这个问题。
首先就是配方，然后U（x）的表达式便成为了一个常数以及一个中心不在原点的一维谐振子的势能函数之和，然后，显而易见地便可以得到能量的表达式就是那个常数与（n+0.5）hν之和了～
2、如何用哲学方法便捷快速的猜出复杂选择题答案（捂脸）
从概率上讲因为这一点实际不存在，我们可以看做取到左右的概率均为0.5，从而有了这一个结论，应用：均匀带电球壳产生的电场等
概率论
1、关于区间估计与假设检验
其实这两个部分是完全一致的，两者之间存在有难以割裂的等价关系，不难看出，从方法以及公式上，置信系数为1-α的区间估计与显著水平为α的假设检验就极其类似。而这并不是一个偶然，我们可以将假设检验看作是一种非常规的区间估计，对于我们想要检验的假设，不是直接去检验，而是先通过估计所需检验的参数不同置信系数的区间估计的范围再用这一个范围去和要做的假设检验相比较，从而即可得出类似的拒绝域。
2、关于协方差
对于两个一般情况下的正态分布变量，该如何计算两者之间的协方差呢？在这里有一个简单化的思想，就是猜想两个正态分布变量标准化后协方差与未标准化之前的两个变量的协方差是一致的，而通过推导，这是非常显然的，于是可以通过这一个小结论来得到更多的东西以及简化做题的过程，比方说可以用来证明正态联合分布的相关系数与协方差是一致的。从而证明正态联合分布的不相关与独立是等价的
用一种宏观把握的方法来确定其期望，由于是均匀分布，可以想到，最为可能（所有分布的平均）的分布就是n个值将（0，θ）的区间n+1等分（类似栽树问题），此时n个中的最大值即为nθ/（n+1），这个猜测的确是正确的，具体可用概率分布函数求解。
今天的雾山学习就到这了～如果对上述到内容有什么不懂的欢迎找张定余大神讨论～～～
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