x^2~x^2(10) 计算x^2的数学期望
时间: 2023-06-10 17:07:53 浏览: 97
根据离散随机变量的定义,数学期望可以通过每个可能取值的概率乘以该取值的方式计算。在这个问题中,随机变量为x^2,它的可能取值是1^2, 2^2, 3^2, ..., 10^2,每个取值的概率都是1/10。
因此,x^2的数学期望可以计算为:
E(x^2) = (1^2 * 1/10) + (2^2 * 1/10) + ... + (10^2 * 1/10)
= (1 + 4 + 9 + ... + 100) / 10
= 385 / 10
= 38.5
因此,x^2的数学期望为38.5。
相关问题
matlab计算数学期望
在 Matlab 中,可以使用 `mean` 函数来计算向量或矩阵的数学期望。例如,要计算向量 `x` 的数学期望,可以使用以下代码:
```
x = [1 2 3 4 5]; % 定义向量x
mean_x = mean(x); % 计算x的数学期望
disp(mean_x); % 显示数学期望
```
如果要计算矩阵 `A` 的每列的数学期望,可以使用以下代码:
```
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 定义矩阵A
mean_A = mean(A); % 计算A的每列的数学期望
disp(mean_A); % 显示每列的数学期望
```
如果要计算矩阵 `A` 的所有元素的数学期望,可以使用 `mean` 函数的另一个用法:
```
mean_A_all = mean(A(:)); % 计算A的所有元素的数学期望
disp(mean_A_all); % 显示所有元素的数学期望
```
在这里,我们使用 `A(:)` 将矩阵 `A` 转化为向量,然后计算向量的数学期望。
如果期望轨迹使椭圆,怎样修改u1u2
如果期望轨迹是椭圆形状,那么需要修改控制器的输出信号 u1 和 u2,使得机器人能够沿着椭圆轨迹运动。一种可能的做法是,根据椭圆轨迹的数学表达式,设计一个适当的控制器模型,将椭圆形状的期望轨迹作为控制器的输入信号,然后通过调节控制器的输出信号 u1 和 u2,使得机器人能够沿着期望轨迹移动。
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