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5、第五讲 ...

  •   1、空间直角坐标系及有关概念
      (1)空间直角坐标系:以空间一点O为原点,建立三条两两垂直的数轴:x轴,y轴,z轴.这时建立了空间直角坐标系Oxyz,其中点O叫做原点.x轴,y轴,z轴统称 坐标轴 .由坐标轴确定的平面叫做坐标平面.
      (2)空间一点M的坐标为有序实数组(x,y,z),记作M(x,y,z),其中x叫做点M的横坐标 ,y叫做点M的纵坐标,z叫做点M的竖坐标.
      2、空间向量的有关定理
      (1)共线向量定理:对空间任意两个向量a,b(b≠0),a∥b的充要条件是存在实数λ,使得a=λb.
      (2)共面向量定理:如果两个向量a,b不共线,那么向量c与向量a,b共面的充要条件是存在唯一的有序实数对(x,y),使c=xa+yb.
      3.空间向量的数量积及运算律
      (1)数量积及相关概念
      ①两向量的夹角

      ②两向量的数量积
      已知空间两个非零向量a,b,则|a||b|cos〈a,b〉叫做a,b的数量积,记作a·b,即a·b=|a||b|cos〈a,b〉.
      (2)数量积的运算律
      ①结合律:(λa)·b=λ(a·b);
      ②交换律:a·b=b·a;
      ③分配律:a·(b+c)=a·b+a·c.
      4.空间向量坐标表示及应用
      (1)数量积的坐标运算
      若a=(a1,a2,a3),b=(b1,b2,b3),则a·b= a1b1+a2b2+a3b3
      (2)共线与垂直的坐标表示
      设a=(a1,a2,a3),b=(b1,b2,b3),则a∥b??a=λb??a1=λb1,a2=λb2,a3=λb3,a⊥b??a·b=0??a1b1+a2b2+a3b3=0(a,b均为非零向量).

      5、两平面的相关位置
      定义两平面法向量之间的夹角称为两平面的夹角.(通常取锐角)

      按照两向量夹角余弦公式有

      (两平面夹角余弦公式)
      两平面位置特征:

      6、直线与平面的关系
      定义:直线和它在平面上的投影直线的夹角 称为直线与平面的夹角.

      设

      直线与平面的夹角公式

      7、空间两直线的相关位置
      定义:两直线的方向向量的夹角称之为该两直线的夹角.(锐角)
      设:L1: L2:

      两直线的位置关系:

      两直线的夹角公式:

      第四章概率论与数理统计
      1、随机事件
      定义:一个随机试验E中可能发生也可能不发生的事件称为该试验的随机事件(简称事件)通常用字母A、B、C等表示。
      事件的运算规律:(1)交换律:A∪B=B∪A,AB=BA
      (2)结合律:(A∪B)∪C=A∪(B∪C), (AB)C=A(BC)
      (3)分配律:(AB)∪C=(A∪C)·(B∪C) (A∪B)C=(AC)∪(BC) (4)德摩根公式:

      概率的公理化定义:设E是随机试验,Ω是E的样本空间,对于E的每一个事件A对应唯一的实数值,记为P(A),称为事件A的概率,如果集合函数P(A)满足下列条件:
      (1)非负性:
      (2)规范性:
      (3)可列可加性:是任意无穷多个互不相容的事件,有
      则称P(A)为事件A的概率。
      随机事件的独立性定义:设事件A、B是某一随机试验的任意两个事件,若满足 ,则称事件A、B互相独立
      2、随机变量的数字特征
      随机变量函数的数学期望定理:设 X 为随机变量,y=g(x)为实函数,
      (1)设 x为离散型随机变量,概率分布为

      若 绝对收敛,则存在,且

      (2)设x为连续型随机变量,密度函数为 f(x),若 绝对收敛,则 存在,且

      注:为求y=g(x)的数学期望,可以不必通过求y的概率分布(离散)或密度函数(连续),而只需直接利用x的概率分布或密度函数。
      3、随机变量的方差的计算
      (1)定义法 离散情形
      若x为离散型随机变量,概率分布为 则

      连续情形:若x为连续型随机变量,概率密度函数为 f(x),则

      公式法

      4、常用离散型分布的数学期望和方差
      分布名称 概率分布 数学期望 方差
      0-1分布 p(x=1)=p,p(x=0)=q p pq
      二项分布 np npq
      泊松分布
      几何分布
      退化分布 p(x=c)=1 C 0
      指数分布

      正态分布

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