利用网微分法,给出了离散型随机变量序列加权和的一个极限定理。
在固定补偿情形下,证明了目标函数的连续性和可微性。
最终讲明白连续性和可微性之间的区别的例子是由他给出的。
甚至能在进入接口上依赖这个标记以实现更高的可辨性。
二阶矩过程为n阶均方可导的一个充要条件
函数的逼近及其在下半连续函数可微性中的应用
模糊数值函数的可测性、近似连续性及积分原函数的可导性
关于含参量广义积分的可积性与可微性定理的等价性
讨论可行域的凸性,目标函数的凸性、连续性和可微性;
基于区分度的智能组卷难度正态分布算法
岩土工程问题参数反演的可辨识性研究