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期望定义式
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g(Y)= E(XIY)．
期望在Y取随机变量而非某个值时，也变成了随机变量
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非负定矩阵
非负定矩阵也称半正定矩阵，positive semi-definite matrix，缩写 PSD 即一个对称矩阵A，对于任意向量有\(\mathbf{x}^T A \mathbf{x} \geq 0\)
其中严格大于0即为正定矩阵PD 严格定义中写为A是n×n实对称矩阵
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*P
这里不是乘号，是卷积运算符
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- May 2026
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随机变量X是样本点o的一个实值函数
可以理解为样本点是表现，如骰子的3点面朝上，然后映射为了实值3 也可定义为复杂事件，如点数之和，则映射值为2、3...
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measure
测度 是对大小的度量，F → R将事件输入映射到实数域数值 输入是事件A，输出为非负值，可以为正无穷
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σ-field (or σ-algebra)
σ代数 需要对并集封闭，即任意个事件的并集要在集合F中，进一步引出全集Ω 也要作为F的元素之一 需要对补集封闭 空集也要为F的元素之一
需要封闭因为需要能进行可数无限次交并运算 不能是不可数无限是因为每一个事件的概率会直接为0，因为有不可数个
σ代数最终是为了能够做极限、积分等操作
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(ii)
并集封闭
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(i)
补集封闭
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