ps.  1.“\!” 表示其前后字符之间无间隙        2.暂留        3.段落中的数学表达式应该置于( 和), $ 和$ 或者begin{math} 和end{math} 之间.        4.对于较大的数学式子,最好的方法是使用显示式样来排版:将它们放置于[ 和]或begin{displaymath} 和end{displaymath}之间.这样排版出的公式是没有编号的.如果你希望LATEX 对其添加编号的话,可以使用equation环境来达到这一目的. 5.特殊字符:下

Windows下LATEX排版论文攻略—CTeX.JabRef使用介绍 一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序, 用于协调LaTeX的参考文献处理.BibTeX 使用数据库的的方式来管理参考文献,其文献数据库文件的

CTeX 又称 CTeX中文套装,是基于 Windows 下的 MiKTeX 的发行版,集成了编辑器WinEdt 和 PostScript 处理软件 Ghostscript 和 GSview 等主要工具. CTeX 在MiKTeX 的基础上增加了对中文的完整支持. CTeX 支持 CJK, xeCJK, CCT, TY 等多种中文 TeX 处理方式. CTeX的官方网站是 http://www.ctex.org/HomePage 基本约定 分组{......} 注释符:% 西文标点后要加空格 各

笔者刚刚接触到TEX排版,相关知识完全空白,用了两天时间学习并完成了一篇论文的完整排版. 期间遇到不少小问题,着实辛苦,分享至上,现将其解决办法总结归纳,共同学习.     一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序,

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

最近看了些机器学习的书籍, 想写点笔记记录下. 由于需要使用到很多的数学推导, 所以就看了下如何在 Markdown 中插入数学式,发现在 Markdown 中可以直接插入 LaTeX 数学式. 排版数学公式是 \(\TeX\) 系统设计的初衷, 在 \(\LaTeX\) 中占有特殊地位, 是 \(\LaTeX\) 最为人称道的功能之一, 很多人就是冲着 \(\LaTeX\) 的公式输入功能来的:), 如我... 下面简要介绍下 MarkDown 中如何使用 \(\LaTeX\) 输入数学公式.

原文地址:http://blog.csdn.net/hjq376247328/article/details/49718931 LaTeX的数学公式有两种,即行中公式和独立公式.行中公式放在正文中间,独立公式单独成行. (1)行中公式可以用如下这三种方法表示: \begin{math}x^n+y^n=z^n\end{math}\begin{math}x^n+y^n=z^n\end{math} ,或者xn+yn=znxn+yn=zn ,或者$x^n+y^n=z^n$. (2)会自动单独成行的独立公

*默认不支持换行的数学公式 1. \(a+b=c\) $a+b=c$ 2. \[a+b=c\] $$a+b=c$$ 3. $alpha$ $\alpha$ $pi$ $\pi$ 4. $\Gamma$ 5. $a<b<\beta\ll\Psi$ $a\equiv b$ $$\\equiv$$ $$a=b$$ $$a\notin b \ c\in d  $$ 6 $\int$ $\iint$ $\iiint$ 7. $$C_{1} \qquad \int_{x} $$ $$\Sigma_{C_{

http://bbs.chinatex.org/forum.php?mod=viewthread&tid=7423 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e16f1770100lqvb.html from: http://www.binghe.org/2010/03/latex-equation-and-numbering/ https://www.cnblogs.com/suerchen/p/4817711.html 左侧缩进和右侧缩进 \documentclass[

笔者刚刚接触到TEX排版,相关知识完全空白,用了两天时间学习并完成了一篇论文的完整排版. 期间遇到不少小问题,着实辛苦,分享至上,现将其解决办法总结归纳,共同学习. 一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序, 用于协

\[\begin{eqnarray*}&&\sum_{i=0}^{n-1}\left(ki+b-a_i\right)^2\\&=&\sum_{i=0}^{n-1}\left(k^2i^2+b^2+a_i^2+2kbi-2kia_i-2ba_i\right)\\&=&k^2\sum_{i=0}^{n-1}i^2+nb^2+\sum_{i=0}^{n-1}a_i^2+2kb\sum_{i=0}^{n-1}i-2k\sum_{i=0}^{n-1}ia_i-2b\s

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出

Description    求\[\sum_{i = 1}^{n}i^m m^i , m \leq 1000 \] 的值.Solution    From Miskcoo's Space:        设 \begin{eqnarray*} f(i) = \sum_{k=1}^n k^i \cdot m^k \end{eqnarray*} 则我们要求$f(m)$.                所谓的"扰动法":        \[\begin{split}           (

\[\begin{eqnarray*}ans&=&\sum_{i=1}^ng(i)\\&=&\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}\mu^2(d)\\&=&\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}\sum_{k^2|d}\mu(k)\\&=&\sum_{k=1}^n\mu(k)\sum_{k^2|d}\lfloor\frac{n}{d}\rfloor\\&=&\sum_{k=1}^n\mu(k)\sum_{i=1}^

\[\begin{eqnarray*}ans&=&\sum_{i=1}^nf(i)\\&=&\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}\gcd(d,\frac{i}{d})\\&=&\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}\sum_{k|d,k|\frac{i}{d}}\varphi(k)\\&=&\sum_{k=1}^n\varphi(k)\sum_{k^2|i}\sigma_0(\frac{i}{k^2})\\&=&

设 \[f(n)=\sum_{d|n}\mu^2(d)\] 则 \[\begin{eqnarray*}\sigma_0(n^2)&=&\sum_{d|n}f(d)\\ans&=&\sum_{i=1}^n\sigma_0(i^2)\\&=&\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}\sum_{k|d}\mu^2(k)\\&=&\sum_{k=1}^n\mu^2(k)G(\lfloor\frac{n}{k}\rfloor)\end{eqnarr

x和y分开考虑,在(1,1)到(n,m)之间可以选择走i步.就需要选i步对应的行C(n-2,i)及i步对应的列C(m-2,i).相乘起来. 假设$m\leq n$$$\sum_{i=1}^{m-2} C_{n-2}^i\cdot C_{m-2}^i=\sum_{i=1}^{m-2} C_{n-2}^i\cdot C_{m-2}^{m-2-i}=C_{n+m-4}^{m-2}$$然后标程里求i的阶乘的逆是预处理的,主要这句:$$f[i]=(M-M/i)\cdot f[M\%i]\%M$$这里f即i

PDF version PDF & CDF The probability density function is $$f(x; \mu, \sigma) = {1\over\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-{1\over2}{(x-\mu)^2\over\sigma^2}}$$ The cumulative distribution function is defined by $$F(x; \mu, \sigma) = \Phi\left({x-\mu\over\sigma}\ri