当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

L函数论文前沿信息_免费生成论文的网站(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

L函数论文

深圳大学经济学院讲座：噪声修正与预测方法 𐟓… 时间：2024年11月8日星期五 𐟓 地点：深圳大学经济学院明德楼1101 𐟎䠤𘻩☯𜚥Ÿ𚤺Ž噪声修正和信息识别的预测方法及其应用 𐟑袀𐟏려𘻨˜‰宾：上海交通大学吴冲锋教授 𐟓 笔记摘要：讲座主要探讨了如何利用噪声修正和信息识别技术来改进预测方法。吴冲锋教授介绍了基于噪声修正和信号识别的预测方法，以及其在实践中的应用。 𐟔 噪声修正与信息识别：噪声修正是指如何利用更多的有效信息，去除随机性干扰。信息识别则是如何去除噪声的同时，不损失过多的信息。 𐟓Š 历史均值模型：讲座中提到了一种L乘子修正的历史均值模型。假设股票收益率满足某种分布，用历史平均来预测未来收益率，可以明显改进平均平方误差。当历史平均作为未来预测时，误差可能小于用0作为预测带来的误差。 𐟔砦œ‰效指标函数求解：讲座还讨论了有效指标函数的求解方法，包括上下截断处理和使用滚动样本的数据。这些方法在实证研究中表现出色，但不一定能打败历史平均。 𐟓ˆ 加权模型：在历史均值模型的基础上，讲座还介绍了一种加权模型。这种模型克服了去掉噪声、减少信息的问题，实证结果表示较OLS回归有改进，但不一定能打败历史平均。讲座的最后，吴冲锋教授总结了各种模型的优缺点，并指出了未来研究方向。

1840年，法国一个18岁学生，连续四次高考都没及格，十足的学渣。但谁能想到，仅用3年，他竟然逆袭成了世界级数学家，比肩拉格朗日。他甚至被尊为法国数学界的传奇人物，誉为“第二个伽罗瓦”。他横跨N个数学领域，几何学、数学分析、高等代数、微分方程和复变函数论等。只要是数学，就没有他不会的！他更是凭一己之力破解了一个世纪难题——超越数e。就连庞加莱、哈达玛和达布这些数学大神，都敬他如师。他就是大名鼎鼎的数学大师埃尔米特，一个从学渣逆袭执掌天下的传奇宗师。埃尔米特出生于1822年的法国，从小就很惨，天生右腿残疾，这让他一生都得拄着手杖，像个总是需要拐点的数学函数。有人说，上天给你关上一扇门，就一定会为你打开一扇窗。但偏偏的，埃尔米特人生的门和窗都被焊得死死的——这个天生残疾的小朋友，竟然还是个学渣，18岁才勉强从中学毕业，老爹硬生生靠“钞能力”给他砸进了著名的路易大帝学院预科班。这所学院老牛B了，抽象代数鼻祖伽罗瓦就是从这儿毕业的。而埃尔米特的运气也非常好，居然跟伽罗瓦师从同一个名师理查德，正儿八经伽罗瓦的小师弟。但问题是，你见过哪个小师弟是勤奋上进的主儿？埃尔米特也不例外，这货根本不去准备大学考试，而是热衷于阅读各种书籍。他读的书还贼高大上，比如拉格朗日的《代数方程的代数解法》，又比如的《算术研究》。尤其是高斯的这本神作，无论当时还是现在，都只有极少数人能够真正看懂这部著作。偏偏的，年仅18岁的埃尔米特看懂了，而且还自学精通了高深的代数，此时的埃尔米特数学已经无敌了，以至于教授都称赞他是“下一个拉格朗日”。但问题是，他依然学学渣，连续四次高考未能及格，好不容易第五次勉强考上。这一年，埃尔米特已经20岁了—— 20岁，对一个大一学生来说，有点大；但20岁，对一个数学家来说，就很牛B了！这一年，大一学生埃尔米特，迎来了自己的高光时刻，居然一鸣惊人的在法国的权威学术刊物上，连续发表了两篇重量级论文，一篇是关予圆锥曲线的解析几何，第二篇则是题为《对五次方程代数解法》的论文。这第二篇论文虽然只有6页半的内容，但却在数学界惊起滔天波澜，无数数学大佬都为之侧目，称他是“第二个伽罗瓦”。因为在这篇论文中，埃尔米特以一己之力，利用椭圆函数首次解决了5次方程的求解问题，开创了代数的先河。可惜的是，数学大神鲁菲尼和阿贝尔在之前已经证明了这一点，埃尔米特亏就亏在生得太晚了。即便如此，埃尔米特在数学界照样闯出了名声，甚至被数学大佬贝特朗和亚历山大青睐，就连著名数学家达布都称赞说“此时的埃尔米特已是世界一流的数学家了！” 既然已经一流，自然要惊天动地—— 1873年，埃尔米特再次出手，狂傲的破解了一个世纪难题，即超越数。早在之前数学家刘维尔就证明了超越数的存在，即不是代数数的数。只不过，刘维尔无法找到哪怕一个天然的超越数，只能无奈的去构造了一个数，大概长这样L = 0.1100010000000000000000010…… 这个数，一看就没什么意义，但这已经是刘维尔的极限了。继他之后，再也无人能够找到和证明超越数。直到1873年，埃尔米特横空出世，他发明了一种巧妙的技术，来证明自然对数的底e是超越数。这是第一个非人为设计的超越数，而且e这个数本身就是神圣之数，在数学上的意义远不是刘维尔的L数可比的，埃尔米特一战封神。直到今天，我们几乎能在每个数学领域，都看到埃尔米特的名字，比如埃尔米特簇、埃尔米特定理、埃尔米特张量、埃尔米特空间、埃尔米特矩阵、埃尔米特插值、埃尔米特曲线、埃尔米特内积、埃尔米特变换、埃尔米特算子、埃尔米特函数、埃尔米特恒等式等，就是这么强！

今天我们给出来数学中新的简单的正确的拉普拉斯变换的反转公式，以及对这个反转公式的正确性的严格的数学证明。设s=a+ib为复数，a，b为实数，t≥0为非负实数，如果不特别指明，我们总假定t≥0，设f（t）是关于变量t的复函数，则关于函数f（t）的拉普拉斯变换是：F（s）=F（a，b）=函数e的负st次方函数乘以f（t）关于变量t的从0到正无穷大的半直线上的勒贝格积分！设g（a）是关于变量a的非负实函数，关于变量a从负无穷大到正无穷大的整个直线上的勒贝格积分值为1，设F（s）是关于s的复函数，则关于F（s）=F（a，b）的新的拉普拉斯变换的反转公式为：L（F（s））=函数e的st次方函数乘以g（a）乘以F（s）关于变量a和b在整个a，b平面上面的二重积分！关于这个新的拉普拉斯变换的反转公式的正确性的严格的数学证明如下：设f（t）的拉普拉斯变换后得到的函数为F（s）=F（a，b），这里我们补充定义当t<0时，f（t）=0，则F（s）=函数e的负ibt次方函数乘以e的负at次方函数乘以f（t）关于变量t在0到正无穷大的半直线上的勒贝格积分=函数e的负ibt次方函数乘以e的负at次方函数乘以f（t）关于变量t在负无穷大到正无穷大的整条直线上的勒贝格积分=函数e的负at次方函数乘以f（t）的富里埃变换！此时关于上面的这个F（s）的新的拉普拉斯变换的反转公式变换为：L（F（s））=函数e的st次方函数乘以g（a）乘以F（s）关于变量a和b在整个a，b平面上面的二重积分=函数e的at次方函数乘以g（a）乘以e的ibt次方函数乘以F（s）先关于变量b积分后关于变量a积分，而函数e的ibt次方函数乘以F（s）关于变量b积分，其实就是对F（s）进行富里埃逆变换，又F（s）是函数e的负at次方函数乘以f（t）的关于t的富里埃变换，故函数e的ibt次方函数乘以F（s）关于变量b积分=函数e的负at次方函数乘以f（t），这样一来我们就得到L（F（s））=函数e的at次方函数乘以g（a）乘以e的负at次方函数乘以f（t）关于变量a积分=函数f（t）乘以g（a）关于变量a积分=函数f（t）！即f（t）经过拉普拉斯变换后得到函数F（s），而F（s）经过新的拉普拉斯变换的反转公式又变换回到原来的函数f（t）！故得到了新的简单的拉普拉斯变换的反转公式是正确的！证毕。

𐟓š拉格朗日乘数法解方程的奥秘𐟧œ襤š元微分学的世界里，拉格朗日乘数法就像是一把神奇的钥匙𐟔‘，它能帮助我们解开那些看似无解的方程组。𐟤” 𐟔首先，我们来看看如何利用拉格朗日乘数法来解方程。假设我们有一个目标函数F(x, y, z)，以及一些约束条件。我们的任务是找到在满足这些约束条件下，目标函数取得极值时的x, y, z的值。 𐟒ᦋ‰格朗日乘数法的基本思想是通过引入一个新的变量𜌥𐆧𚦦Ÿ条件与目标函数联系起来，从而将原问题转化为一个无约束的优化问题。这样，我们就可以利用已知的优化方法来求解。 𐟓具体来说，我们构造一个新的函数L(x, y, z, ，这个函数是目标函数与约束条件的乘积之和。然后，我们对这个新的函数求偏导数，并令偏导数为零，从而得到一组方程。解这组方程，我们就能找到目标函数在约束条件下的极值点。 𐟒᦭䥤–，如果目标函数和约束条件具有轮换对称性，那么我们可以利用这个特性来简化计算。因为轮换对称性意味着某些项可以相互抵消，从而减少计算量。 𐟧€后，需要注意的是，拉格朗日乘数法并不总是能给出全局最优解，但它确实能帮助我们找到局部最优解。因此，在使用该方法时，我们需要谨慎地检查解的有效性。 𐟚€总的来说，拉格朗日乘数法是一种非常强大的数学工具，它能够有效地解决许多复杂的优化问题。只要我们正确应用它，就能在多元微分学的世界里畅游无阻。𐟌Ÿ

𐟓– C语言scanf()函数详解在C语言中，`scanf()`函数是输入数据的利器哦！𐟘Ž 它能从标准输入（比如键盘）读取格式化的数据。 𐟔 函数的一般形式是这样的： ```c scanf("格式控制串", 地址列表); ``` 𐟓 格式控制串由几部分组成： 1️⃣ `%`：开始格式说明。 2️⃣ `*`（可选）：表示跳过这个输入值，不赋给变量。 3️⃣ `宽度`（可选）：指定最大字段宽度，比如`scanf()`最多读`宽度`个字符。 4️⃣ `长度`（可选）：指定输入数据长度，如`h`代表短整型，`l`代表长整型。 5️⃣ `类型`（必需）：指定输入数据类型，比如`d`代表十进制整数。 𐟓Œ 地址列表是你要读取的变量地址哦！记得用`&`运算符获取地址。现在，你掌握了`scanf()`函数，是不是觉得C语言更有趣了呢？✨

经济学中的TVC和短期成本计算详解 𐟓ˆ 在经济学中，生产函数和成本函数是理解企业行为和经济效益的关键工具。生产函数描述了企业将投入转化为产出的能力，而成本函数则揭示了企业生产这些产出所需的成本。生产函数：短期与长期 ⏳ 生产函数可以分为短期和长期两种。短期生产函数假设某些生产要素（如劳动L）是可变的，而其他要素（如资本K）是固定的。这种情况下，总产量（TP）、平均产量（AP）和边际产量（MP）是重要的概念。边际产量递减规律指出，当边际产量为零时，继续增加劳动投入会导致总产量下降。规模报酬：适度最佳规模 𐟏튨焦衦Š婅쯼ˆ规模收益）研究企业的长期生产决策。大多数行业存在一个适度最佳规模，此时企业的单位生产成本最小。这意味着企业可以通过扩大规模来提高效率，但超过这个点，规模扩大可能不再带来经济效益。成本函数：显成本与隐成本 𐟒𐊦ˆ本是企业购买各种生产要素的货币支出，包括显成本和隐成本。显成本是实际支付的货币支出，而隐成本是企业本身拥有且用于生产的生产要素的总价格（机会成本）。短期成本分为固定成本（TFC）和可变成本（TVC），而长期来看，所有成本都是可变的。短期成本与总成本 𐟓Š 短期总成本（TC）等于固定成本加上可变成本。边际成本（MC）是总成本的增量与产量的增量之比。短期总成本曲线开始时以递减的增长率上升，达到一定产量水平后，增长率开始递增。影响短期成本的因素 𐟏𗯸 决定短期成本变动的主要因素包括劳动、资本等生产要素的价格。这些价格的变化会直接影响企业的生产成本和利润。生产率：劳动与全要素生产率 𐟓ˆ 生产率是总产出对综合投入的比率。劳动生产率是指每单位劳动的产出，而全要素生产率则是每单位总投入（包括劳动和资本）的产出。一般来说，生产率的提高会导致生产成本的下降，反之亦然。通过这些概念和公式，我们可以更深入地理解企业的经济行为和决策，以及如何通过优化生产函数和成本函数来提高经济效益。

𐟓š考前必知的函数图象结论𐟓ˆ 𐟎“ 考前冲刺，你准备好迎接挑战了吗？这里为你总结了12个关键的函数图象结论，助你考场无惧！ 1️⃣ 函数f(x)=xlnx，在(0,1)上单调递减，(1,e)上单调递增，e处取得极小值e。 2️⃣ 函数f(x)=e^x，在(0,1)上单调递增，(1,+)上单调递减，e处取得极大值。 3️⃣ 函数f(x)=x/lnx，在(0,1)上单调递减，(1,+)上单调递增。 4️⃣ 函数f(x)=xe^x，在(-1,0)上单调递减，(0,+)上单调递增，-1处取得极小值。 5️⃣ 函数f(x)=x/(x+1)，在(-1,0)上单调递增，(0,+)上单调递减。 6️⃣ 切线不等式l fix)=x-1 x-1≥lnx(x>0)，等号在x=1时成立。 7️⃣ 函数f(x)=x+1/e^x，在(0,+)上单调递增，无极值。 8️⃣ 函数f(x)=In (x+1)，在(-1,0)上单调递减，(0,+)上单调递增。 9️⃣ 函数f(x)=2x-1/x+1，在(-1,0)上单调递减，(0,+)上单调递增。 𐟔Ÿ 函数f(x)=sinx，在[0,上单调递增，在[2上单调递减。 1️⃣1️⃣ 函数f(x)=cosx，在[0,上单调递减，在[2上单调递增。 1️⃣2️⃣ 函数f(x)=tanx，在[0,2]上单调递增，在[2,上单调递减。 𐟒꠨🙤𚛧𛓨˜切ƒ前的重点复习内容，掌握它们将助你在数学科目中脱颖而出！加油哦！𐟚€

初二数学上册一次函数重点难点解析 𐟓š 巩固训练： 1️⃣ 已知一次函数 y = (2m + 3)x + m = 1，求： (1) 若函数图象在 y 轴上的截距为 -3，求 m 的值； (2) 若函数图象平行于直线 y = x + 1，求 m 的值； (3) 该函数图象不经过第二象限，求 m 的取值范围。 2️⃣ 已知 x 的一次函数，且当 x = 0 时，y = 2；当 x = -3 时，y = 8。求： (1) 这个一次函数的表达式； (2) 当 -1 ≤ x ≤ 2 时，函数的取值范围。 3️⃣ 已知直线 l 经过点 A(2,0) 和 (0,2/5)，第一象限内的一点 P 在直线 l 上，点 P 的横坐标为 1。求： (1) 直线 l 的解析式； (2) 点 P 绕着点 A 顺时针旋转 90Ⱐ得到的点 P' 的坐标。 4️⃣ 如图，函数 y = -2x + 3 与 y = x + m 的图象交于点 P(M - 2。求： (1) m 和 n 的值； (2) x + m ≤ -2x + 3 的解集； (3) 三角形 ABP 的面积。 5️⃣ 小明从 A 地出发向 B 地行走，同时晓阳从 B 地出发向 A 地行走，小明和晓阳离 A 地的距离 y（千米）与已用时间 x（分钟）之间的函数关系分别如图中所示。求： (1) 小明与晓阳出发几分钟时相遇； (2) 晓阳到达 A 地的时间。 6️⃣ 如下图，在平面直角坐标系 xOy 中，直线 y = x + 4 与 x 轴、y 轴分别交于点 A、点 B，点 D 在 y 轴的负半轴上。若将 ADAB 沿直线 AD 折叠，点 B 恰好落在 x 轴正半轴上的点 C 处。求： (1) AB 的长； (2) 点 C 和点 D 的坐标； (3) y 轴上是否存在一点 P，使得 S△PAB = S△ABC？若存在，直接写出点 P 的坐标；若不存在，请说明理由。

拉格朗日乘数法：极值与最值的区别拉格朗日乘数法主要用于求解极值点，但求出的解并不一定是最值点。例如，在例二中，虽然求得的是极值点，但极值并不一定是最值。这是因为函数在某些条件下可能有最大值和最小值，也可能没有。具体来说，拉格朗日乘数法是通过构造一个拉格朗日函数L(x, y, ，其中˜曆‰格朗日乘数。然后对这个函数求偏导数，并令偏导数等于0，从而得到方程组。解这个方程组可以得到极值点。在例二中，求抛物面被平面截成的椭圆到原点的最长与最短距离。这个问题实质上是求函数在给定条件下的最大和最小值。应用拉格朗日乘数法，求得方程组的解为x = 1, y = 2, z = 3。这个解就是椭圆的极值点，但不一定是最值点。同样，在例三中，求函数xys在给定条件下的极小值并证明不等式。设拉格朗日函数为L(x, y, z,  = xys + x + y + z - 1)。对这个函数求偏导数并令偏导数等于0，得到方程组的解为x = 1, y = 2, z = 3。这个解就是函数的极小值点，但不一定是最小值点。总结来说，拉格朗日乘数法主要用于求解极值点，但求出的解并不一定是最值点。在实际应用中，需要根据具体情况来判断。

stata怎么得出某一年的最高值 𐟎“ 在数据处理中，有些补充函数可以帮助我们更精确地进行统计。以下是几个常用的补充函数，它们可以与基本的Stata命令结合使用，提高数据处理效率。 ✅ inrange 与 inlist：判断是否符合条件返回逻辑值这两个函数用于判断变量是否在指定范围内。例如，输入 `gen ir = inrange(price, 5000, 10000)`，然后进行排序。如果车的价格在5000到10000之间（闭区间），则返回1，否则为0。注意，缺失值不会参与运算。 ✅ cond 函数：根据条件返回指定值这个函数类似于Excel中的if嵌套。例如，输入 `gen cond_a = cond(rep78 > 2, 1, 0)`，然后进行排序。如果rep78的值大于2，则返回1，否则为0。需要注意的是，缺失值会被视为无穷大的数字，因此会返回1。 ✅ inlist2：升级版的inlist函数 inlist2是inlist的升级版，可以通过ssc install inlist2进行安装。它有两个升级点：输入字符时不需要加引号，并且会自动生成新的变量存储结果，默认名字为inlist2。 ✅ clip 函数：根据条件裁剪数值例如，输入 `gen clip_rep = clip(rep78, 2, 4)`，然后进行排序。如果rep78的值小于等于2，则裁剪为2；如果rep78的值大于等于4，则裁剪为4；其他值保持不变。 ✅ L. F. D.：滞后项、提前项、差分项这些函数用于生成滞后项、提前项和差分项。例如，输入 `bysort county: gen gdp_L = L.gdp` 可以生成gdp的滞后项；输入 `bysort county: gen gdp_F = F.gdp` 可以生成gdp的提前项；输入 `bysort county: gen gdp_D = D.gdp` 可以生成gdp的差分项。通过这些补充函数，我们可以更精确地进行数据处理和统计分析，提高研究结果的准确性。

专栏内容推荐

1428 x 966 · jpeg
读懂黎曼猜想（8）——L函数与等差数列上的素数定理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
2560 x 1440 · png
读懂黎曼猜想（8）——L函数与等差数列上的素数定理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

800 x 159 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 143 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

920 x 1302 · png
数学教育毕业论文设计二次函数在实际生活中的应用
素材来自:zhuangpeitu.com
917 x 304 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 1332 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1031 x 913 · jpeg
“对数函数的概念”教学设计与反思_参考网
素材来自:fx361.cc

600 x 342 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 640 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 205 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

801 x 146 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

581 x 262 · png
数值计算之函数逼近_拉格朗日差值与拉盖尔函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 306 · jpeg
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 811 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 395 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 179 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 133 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

965 x 153 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1888 x 696 · png
数值计算之函数逼近_拉格朗日差值与拉盖尔函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

800 x 1132 · gif
数学毕业论文-求函数极限的若干方法_蚂蚁文库
素材来自:mayiwenku.com
850 x 1021 · png
类似损失函数符号L的字母怎么在mathtype打出来？_损失函数像l的希腊字母-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 100 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

775 x 564 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
483 x 252 · png
[论文笔记] 损失函数整理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

780 x 1102 · jpeg
三角函数论文Word模板下载_编号qpdyzmag_熊猫办公
素材来自:tukuppt.com
749 x 6000 · jpeg
Riemann函数论文 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
481 x 348 · png
[论文笔记] 损失函数整理 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 595 · jpeg
Li函数的定义是什么？除了Li函数，其它的特殊函数还有哪些？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
720 x 470 · jpeg
ln函数的基本性质
素材来自:gaoxiao88.net

939 x 352 · png
第7章函数 — LQLab
素材来自:lqpybook.readthedocs.io

600 x 195 · png
分析笔记-L1、L2以及Lp函数的Fourier变换 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

606 x 418 · png
R语言学习笔记之lm函数详解 / 张生荣
素材来自:zhangshengrong.com
600 x 308 · png
LN函数教程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 119 · png
这才是真正最顶尖的数学—L函数与朗兰兹计划，黎曼ζ函数只是其最简单的示例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:See more

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)