极限

  • 注意要求的极限值的正负性,区分:
    • lim⁡x→∞f(x)\displaystyle \lim_{x \to \infty} f(x)
    • lim⁡x→−∞f(x)\displaystyle \lim_{x \to -\infty} f(x)
  • 注意要求的极限方向,区分:
    • lim⁡x→∞−f(x)\displaystyle \lim_{x \to \infty-} f(x)
    • lim⁡x→∞+f(x)\displaystyle \lim_{x \to \infty+} f(x)
      求解时乘xx注意变化符号

反函数

  • 反函数的存在性验证通过“1-1”验证进行。
    • arctan⁡(x)=tan⁡−1(x)\arctan(x) = \tan^{-1}(x)
    • arccos⁡(x)=cos⁡−1(x)\arccos(x) = \cos^{-1}(x)
    • arcsin⁡(x)=sin⁡−1(x)\arcsin(x) = \sin^{-1}(x)
    • sinh⁡(x)=ex−e−x2\sinh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{2}
    • cosh⁡(x)=ex+e−x2\cosh(x) = \frac{e^x + e^{-x}}{2}
    • tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x=sinh⁡(x)cosh⁡(x)\tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} = \frac{\sinh(x)}{\cosh(x)}

排列组合

英文用词

含义 英文表述
包含性“或”(A 或 B 或两者) A or B, A or B or both, either A or B(默认)
互斥“或”(仅一个成立) either A or B but not both, exactly one of A and B

扑克牌

基本牌面术语

  1. Card:一张牌。
  2. Deck:一副标准扑克牌,通常指52张(不含大小王)。
  3. Suit(花色):共4种:Spades(黑桃♠)、Hearts(红心♥)、Diamonds(方块♦)、Clubs(梅花♣)。
  4. Rank / Face value(点数/牌面值):A(Ace)、2–10、J(Jack)、Q(Queen)、K(King),共13种点数。

组合术语(常见于概率题)

  1. Pair:一对,指两张点数相同的牌(如两张7)。
  2. Two pairs:两对,如一对5加一对K。
  3. Three of a kind:三条,三张点数相同的牌。
  4. Four of a kind:四条,四张同点数的牌(如四个A)。
  5. Full house:葫芦(三带二),如三个Q加一对7。
  6. Straight:顺子,五张连续点数的牌(如5-6-7-8-9),A可作1或14(如A-2-3-4-5 或 10-J-Q-K-A)。
  7. Flush:同花,五张同一花色的牌(不需连续)。

其他常用表述

  1. Face cards / Picture cards:人头牌,通常指J、Q、K(共12张)。
  2. Honor cards:有时包括A和人头牌(A, K, Q, J)。
  3. Red / Black cards:红牌(Hearts, Diamonds)和黑牌(Spades, Clubs),各26张。
  4. Draw / Deal:抽牌或发牌。
  5. Hand:一手牌,通常指5张(在经典概率题中)。
  6. Wild card:百搭牌(如 Joker),但在标准52张牌问题中通常不包括。

导数

  • 微分第一原理(导数的定义):

    f′(x)=lim⁡h→0f(x+h)−f(x)hf'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}

  • 给出f′(x)f'(x)的结论时,需要将a、b的值代入。

概率分布

使用泊松分布估计二项分布的条件

  • nn非常大
  • pp非常小
  • np≤7np≤7

使用正态分布估计二项分布的条件

  • np>5np>5
  • n(1−p)>5n(1-p)>5

均匀分布

f(x)=1b−a(a<x<b)f(x)=\dfrac{1}{b-a}\quad (a<x<b)

  • 均值:a+b2\dfrac{a+b}{2}
  • 方差:(b−a)212\dfrac{(b-a)^2}{12}

指数分布

f(x)=λe−λx(x≥0)f(x)=\lambda e^{-\lambda x}\quad (x\geq 0)

  • 均值:1λ\dfrac{1}{\lambda}
  • 方差:1λ2\dfrac{1}{\lambda^2}

正态分布

f(x)=12π σexp⁡ ⁣[−12(x−μσ)2](−∞<x<∞)f(x)=\dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\,\sigma}\exp\!\left[-\dfrac{1}{2}\left(\dfrac{x-\mu}{\sigma}\right)^2\right]\quad(-\infty<x<\infty)


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