一个分布列需要满足正则性是什么意思?高悬赏

如题,注意,不是非负性,是正则性。
2025-03-11 01:24:06
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回答1:

1、正则性英文是regularity,正则性一般用来刻画函数的光滑程度,正则性越高,函数的光滑性越好。通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。Lipschitz指数刻画了函数f与局部多项式的逼近程度,而函数与局部多项式的逼近程度又与函数的可微性相联系。如果函数在时刻t有奇异性则说明函数在t点不可微,因而在t点的Lipschitz指数刻画了该函数的奇异性行为。当然,还可以定义函数在区间上的正则性。小波基的正则性主要影响着小波系数重构的稳定性,通常对小波要求一定的正则性(光滑性)是为了获得更好的重构信号。小波函数与尺度函数具有相同的正则性,因为小波函数是由相应的尺度函数平移的线性组合构成的,因此,我们说尺度函数的正则性,也就是说小波函数的正则性。另外,消失矩和正则性之间还有很大关系,对很多重要的小波(比如,样条小波,Daubechies小波等)来说,随着消失矩的增加,小波的正则性变大,但是,并不能说随着小波消失矩的增加,小波的正则性一定增加,有的反而变小。

2、若自变量x1=…=xm,此时函数f(x1,…,xm)=x1,则说函数f(x1,…,xm)满足正则性。

回答2:

若自变量x1=…=xm,此时函数f(x1,…,xm)=x1,则说函数f(x1,…,xm)满足正则性。

知识点延伸:
  正则性一般用来刻画函数的光滑程度,正则性越高,函数的光滑性越好。通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。Lipschitz指数刻画了函数f与局部多项式的逼近程度,而函数与局部多项式的逼近程度又与函数的可微性相联系。如果函数在时刻t有奇异性则说明函数在t点不可微,因而在t点的Lipschitz指数刻画了该函数的奇异性行为。当然,还可以定义函数在区间上的正则性。小波基的正则性主要影响着小波系数重构的稳定性,通常对小波要求一定的正则性(光滑性)是为了获得更好的重构信号。小波函数与尺度函数具有相同的正则性,因为小波函数是由相应的尺度函数平移的线性组合构成的,因此,我们说尺度函数的正则性,也就是说小波函数的正则性。另外,消失矩和正则性之间还有很大关系,对很多重要的小波(比如,样条小波,Daubechies小波等)来说,随着消失矩的增加,小波的正则性变大,但是,并不能说随着小波消失矩的增加,小波的正则性一定增加,有的反而变小。
  分布列表示概率在所有的可能发生的情况中的分布。

回答3:

就是求和等于1的意思