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# 数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|CS208 Generating Functions; A Glimpse

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## 数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Generating Functions; A Glimpse

If a random variable $X$ on some discrete probability space $(\Omega, \mathrm{Pr})$ takes nonnegative integer values, then we can define a very useful function, the probability generating function.

Definition 8.14. Let $X$ be a random variable on some discrete probability space $(\Omega, P r)$. If $X$ takes nonnegative integer values, then its probability generating function (for short pgf) $G_{X}(z)$ is defined by
$$G_{X}(z)=\sum_{k \geq 0} \operatorname{Pr}(X=k) z^{k}$$
The function $G_{X}(z)$ can also be expressed as
$$G_{X}(z)=\sum_{\omega \in \Omega} \operatorname{Pr}(\omega) z^{X(\omega)}=\mathrm{E}\left(z^{X}\right)$$
that is,
$$G_{X}(z)=\mathrm{E}\left(z^{X}\right)$$

## 数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Limit Theorems; A Glimpse

The behavior of the average sum of $n$ independent samples described at the end of Section $8.6$ is an example of a weak law of large numbers. A precise formulation of such a result is shown below. A version of this result was first shown by Jacob Bernoulli and was published by his nephew Nicholas in 1713. Bernoulli did not have Chebyshev’s inequality at this disposal (since Chebyshev inequality was proven in 1867), and he had to resort to a very ingenious proof.

Theorem 8.2. (Weak Law of Large Numbers (“Bernoulli’s Theorem”)) Let $X_{1}, X_{2}$, $\ldots, X_{n}, \ldots$ be a sequence of random variables. Assume that they are independent, that they all have the same distribution, and let $\mu$ be their common mean and $\sigma^{2}$ be their common variance (we assume that both exist). Then for every $\varepsilon>0$,
$$\lim {n \rightarrow \infty} \operatorname{Pr}\left(\left|\frac{X{1}+\cdots+X_{n}}{n}-\mu\right| \geq \varepsilon\right)=0$$

# 离散数学代写

## 数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Generating Functions; A Glimpse

$$G_{X}(z)=\sum_{k \geq 0} \operatorname{Pr}(X=k) z^{k}$$

$$G_{X}(z)=\sum_{\omega \in \Omega} \operatorname{Pr}(\omega) z^{X(\omega)}=\mathrm{E}\left(z^{X}\right)$$

$$G_{X}(z)=\mathrm{E}\left(z^{X}\right)$$

## 数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Limit Theorems; A Glimpse

Jacob Bernoulli 首次展示，并由他的侄子 Nicholas 于 1713 年发表。Bernoulli 没有 Chebyshev 不等式可供使用(因为
Chebyshev 不等式在 1867 年被证明），他不得不求助于一个非常巧妙的证明.

$$\lim n \rightarrow \infty \operatorname{Pr}\left(\left|\frac{X 1+\cdots+X_{n}}{n}-\mu\right| \geq \varepsilon\right)=0$$

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。