Hei, du kan bruke vektorformen av RKF, med vektoren \bf{y}=[y_1(t),y_2(t)]^{T}=[y(t),\frac{d}{dt}y(t)]^T og har da at \frac{d}{dt}y_1(t)=y_1(t) \frac{d}{dt}y_2(t)=A\cdot y_2(t)+B\cdot y_1(t)+C\cdot u(t) som gir \bf{\dot{y}}=\left[ \begin{array}{cc}0 & 1 \\B & A \\ \end{array}\right]\bf{y}+\l...

Sånne ting er egentlig ganske morsomme. For eksempel: Hvis du vet at et par har 2 barn, og du vet at det ene barnet er ei jente. Hva er sannsynligheten for at det andre barnet er en gutt? Sannsynligheten er 1 dersom det andre barnet er en gutt, og 0 dersom det er en jente. Med mindre man tillater k...

har ikke regnet gjennom oppgaven, men frafallet er i hvert fall [tex]x_n/9[/tex]+[tex]y_n/9[/tex], altså 1/9 av befolkningen. De blir flere i hvert fall...

Hei, tror du blander begrepene litt. Friksjonskraften er ikke konstant lik \mu N så lenge legemet ikke sklir, som det jo ikke gjør i dette tilfellet. Den maksimale friksjonskraften før legemet begynner å skli er (omtrent) \mu N . Når legemet sklir modelerer man kanskje i 2FY at friksjonkraften uavhe...

Hei, er det noen som kan anbefale et engelskspråklig forum som har tilsvarende funksjonalitet som matematikk.net? For eksempel kunne jeg tenke meg å poste mitt nyilige innlegg på Spørsmål - høyskole og universitet i et slikt forum. Selv om matematikk.net virker som et genialt tiltak, tenker jeg at s...

Hei igjen, ved å løse problemet numerisk, har jeg funnet at marginalfordelingen ikke nødvendigvis er en bivariabel normalfordeling, bare når \sigma_{1}=\sigma_{2} . Ved numerisk løsning viser det seg at den resulterende fordelingen har kovarians P=\left[\begin{array}(\sigma_{1}^{2}+\sigma_{2}^{2})/2...

Hei, for kontinuerlige stokastiske variable gjelder (ved hjelp av marginalprinsippet og Bayes lov)

[tex]f\left( z\right) =\int f(z,y)dy=\int f\left( z|y\right) f(y)dy[/tex]

Skriv det om på diskret form, sett inn, og du bør være i mål. Sannsynligheten for at X2=k er lik 0 for alle X1<k.

Hei, jeg har en multivariabel normalfordeling som kan skrives formen f\left( z|P,\theta\right) =\frac{1}{2\pi|P|^{1/2}}\exp\left( -\frac{1}{2}z^{T}\left( \Theta P\Theta^{T}\right) ^{-1}z\right) Hvor rotasjonsmatrisen \Theta er definert av \theta som \Theta=\left[\begin{array}\cos\theta & -\sin\t...