矢印のところについて、どのように式変形しているのかが分からないので教えていただきたいです💧‬

d2u du t+ dt2 dt = 0 左辺を変形すると d²u dtzt+ du d du = dt dt dt () dud d du ・t+ (t) = dt dt dt \dt (1) したがって d du (1) dt\dt du dt t = 0 t = C (C2は任意定数)

(5)がいくら考えてもわかりません。 どなたか解答と解説をご教授ください。

5-B-1. 次の広義積分の値を求めよ. (1) ff e dady, D = {(x,y) | 0 < x≤ 1,0 ≤ y ≤ a) (2) 1₂ V- (3) ₂ X -- dzdy, D = {(x,y) | z+y< 1, z ≥ 0,y log (x² + y²) drdy, D = {(x,y) | 0 < x² + y² ≤ 1} D={(z,g)|0<y<a<1} 1 (4) N₁₂√7²-V dady. drdy, x-y D (5) Je -r²+2ry-5y² drdy, DUST D

この問題が分かりません どなたか教えていただけると助かります

問4 次の連立方程式がただ一つの解を持つような実数aの条件を求めよ。 (2x+y-2z + 4u = 3 3x + 2y - z + 6u = 6 -3 x + y +3z-u=8 2x-2y+4z-au = 0

d|rとd≦d'になることが分からないです、、

定理2 整数a,b,g,r (6≠0) について, a = gb + rならば, 467 (a,b)=(b,r). ? ① ANG (証明) d = (a,b), d' = (b,r) とするda,db,r=a-gb より, dr.aはbとの公約数だ (5), d ≤ d'| d'\b, d'\r, a = qb + r £ 5, ď′|a. ď′ l‡ a & b OTKUD 5, d' ≤ d. LkH³>?; d=d'. 2 7- クリッドの互除法

この問題の解き方を教えて欲しいです、よろしくお願いします

(2) 重積分 数変換して求めよ.(答えが一致していなければ, どこかで計算間違いをしています.) (z-y)e"+y dedy, D:0<α+y< 1,0<a-y<1の値を c+y=u, a-y=ひと置き、 変

チェインルールの問題です。 問の2番で質問です。赤マークのようになるのはなぜですか？教えて下さい。

2B-12] 2変数関数 z=f(x, y) は, 2階皆までのすべての偏導関数が存在して, れらがすべて連続であるとする。x, y が別の 2変数 u, v の関数として, を を用いて表せ。 Ov Ox' Oy Ou 0'2 を用いて表せ。 を udy Ox?' Oxdy' Oy?

重積分の問題です。 なぜ、領域dが赤のマーカーのようになるのか教えてください

の2重積分の値を求めよ。 「J20. v20 e-a-ay-y° dedy a No, yNo

広義重積分の順序交換について 画像の記述で理解できないところがあります。 ちなみに2次元正規分布に関することです。 また-∞<μX,μY<∞ , 0<σX, σY<∞ , -1≦ρ≦1です。 またu = (x-μX)/(σX√(1-ρ^2)),v= (y-μY)/(σY√... Read More

-「 phe]ar g「 [ーpu)]Jan dv 1 のとき、 ELX]= | - exp 2r0x exp 2 do 1 exp 2rOx 公式 1.22(2)より (2元 1 1 exp -exp - 207 V2rOx V2rox これは正規分布 N(, o)であり、EX]=μy、 VLX]=oy? また、共分散を求める準備をしておくと、 (r-)(y-)(ar, y)dxdy 1 =O1-puay1-p'v。 -(0-pu) 2nOxOy/1-pexp| ×oxV1-pduoyT-pn なので、 Cov[X, Y]=E[(X-y) (Y-μy)] = (-)(y-4)(a, y)dady Ladu tn? |8 -oxo (1-p)zuvexp| -(0-pu)?-(1-p)a doda) 3 24 2元 一の1-p 。 3 Oyo (v-pu)*|dw) uexp 2元 vExp S(a)=1 (r-μ)? e 20のとき、 E[X]= | 2元G 1 (x-u)? 20° dx=μとなる(定義2.16 e 2rG のあと参照)。x→、 a41、μ→ pu として用いて 0(1-p)_ pudexp[-1-ウ]au 3 ニ V2元 'udu =のoyp(1-p) u. 1-Pexp 2元 du S(a)=D -e V2no 20のとき、ELXX?]= | 1 (x-p)? da=c°+μ? 1。 e 20 V2元o 1 x→U、0→- V1-p →0として用いて

統計学の質問です。 この画像のF(x,y)が微分可能である時とありますが 全微分可能ということでしょうか。 しかし全微分可能だけではF(x,y)の一回偏微分可能ということしか言えませんよね？ C^2級ということでしょうか。 それとも2回全微分可能ということでしょうか。 2... Read More

または条件付き期待値(conditional expectation)という、 で表し,Y= ykを与えたときのXの条件付き分散 (coná vIXlv VIX A]= V[X]Y=y4] =D {(- ELXlya}}fhka, E[Xl»_ を与 れる。こ を :の条件 VIXIA]= V[X|Y=リx」 = -EX{}Aa EIXI»】 j=1 =L 分散についても同様に定義される。 [C] 同時分布が密度型の場合 同時分布関数 F(x, y) が微分可能であるとき, 共分能 )の関 f(x, y) = F(x,y) 0.z0y を(X, Y)の同時密度関数(joint density function)という.こかイじ P の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ: E (Dnl) f(z, y) > 0. E (Dn2) (x, ) dady = 1. E1) - (Dn3) 分布関数は F(x,y) = | [° f(u, v) dudv. 関数 X, Y の周辺密度関数は,それぞれ X, (x) = (x,w) dy. (w) =D " 1(は,9)) となる。

統計学の質問です。 画像のDn1は証明できるものなのでしょうか。 教科書には「このとき1次元の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ」とかいてあるので証明できるものなのではないのでしょうか。 また証明できるのであれば証明を教えていただけないでしょうか。 ちなみにF... Read More

で表し,Y= ys を与えたときのXの条件付き を VIXla] = VIX|Y =ム]=D(x)- E[Xlva])°{(z;)lux) で表し,Y= ye を与えたときのXの条件付き分散 (conditional vari. ance)という、Xを与えたときの Yに関する条件付き分布や条件付き平均 分散についても同様に定義される。 [C] 同時分布が密度型の場合 同時分布関数 F(z, y) が微分可能であるとき, f(x,9) F(x,y) Oc0y 三 を(X, Y) の同時密度関数(joint density function)という. このとき1次元 の確率変数の密度関数と同じように次の性質が成り立つ: (Dnl) f(x, y) > 0. (Dn2) (x,y) dedy =1. (Dn3)分布関数は F(z,y) = | f(u, 0) dudv. X, Y の周辺密度関数は,それぞれ A(z) = (z,2) dy. Aw)=Dfa,w) de (x, こなる。