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디리클레 에타 함수 Dirichlet eta function, 狄利克雷η函数변형되고, 0의 극점을 나타낸다는 것을 보여준다. 동일하게, \eta(s) = \frac{1}{\Gamma(s)}\int_0^\infty \frac{x^{s-1}}{e^x+1}{dx} \qquad, \Gamma(s) 감마 함수 또한 양의 실수 부분은 멜린 변환 (Mellin transform) 으로서 \eta 함수를 제공한다. 하디는 에타 함수에 대한 함수 방정식의 중요한 증명을 제시했다...도서 위키백과
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초등적이지 않은 원시함수 Nonelementary integralx} = \operatorname{sinc}(x) (사인 적분, 디리클레 적분) \frac{e^{-x}}{x} (지수 적분) e^{e^x} \, \ln(\ln x) \, {x^{c-1}}e^{-x} (불완전 감마 함수); c = 0이면 원시함수는 로그 적분으로 표현할 수 있다. c = \tfrac{1}{2}이면 오차 함수로 표현 할 수 있다; c\in \Z^+ 이면 원시함수는 초등적이다. 일부 일반적인...도서 위키백과
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후르비츠 제타 함수 Hurwitz zeta function, フルヴィッツのゼ..제타 함수는 유수가 1인 단순극을 가지며, 상수항은 다음과 같다. \zeta(s,q)=\frac1{s-1}-\psi(q)+O(s-1) 여기서 \psi(q)는 디감마함수이다. 후르비츠 제타 함수는 다음과 같은 함수 방정식을 만족시킨다. 모든 정수 1\le m\le n에 대하여, 다음이 성립한다. \zeta \left(1-s,\frac{m}{n} \right) = \frac{2\Gamma(s...도서 위키백과
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그레이스케일 표준 디스플레이 함수함수(Grayscale Standard Display Function, GSDF)는 의료용 디지털 영상 및 통신 표준에서 정의되었으며, 디지털 이미지 값들을 휘도와 대응시키는 함수다. 감마 보정이 인간의 시각적 인지 능력과 정확히 일치하지 않기 때문에 따로 정의되었다. JND 인덱스 j에 대해, 휘도 L(j)의 근사식은 다음과 같이 주어진다...도서 위키백과
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모멘트 생성 함수 Moment-generating function, 積率母関数특성함수 이항 분포 B(n, p) \, (1-p+pe^t)^n \, (1-p+pe^{it})^n 푸아송 분포 Pois(λ) \, e^{\lambda(e^t-1)} \, e^{\lambda(e^{it}-1)} 연속균등분포 U(a, b) \, \frac{e^{tb} - e^{ta}}{t(b-a)} \, \frac{e^{itb} - e^{ita}}{it(b-a)} 정규분포 N(μ, σ2) \, e^{t\mu + \frac{1}{2}\sigma^2t^2} \, e^{it\mu...도서 위키백과
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특성함수 (확률론) Characteristic function (probab..특성함수 이항 분포 B(n, p) \, (1-p+pe^t)^n \, (1-p+pe^{it})^n 푸아송 분포 Pois(λ) \, e^{\lambda(e^t-1)} \, e^{\lambda(e^{it}-1)} 연속균등분포 U(a, b) \, \frac{e^{tb} - e^{ta}}{t(b-a)} \, \frac{e^{itb} - e^{ita}}{it(b-a)} 정규분포 N(μ, σ2) \, e^{t\mu + \frac{1}{2}\sigma^2t^2} \, e^{it\mu...도서 위키백과
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피어슨 Karl Pearsonand Labours of Francis Galton〉(1914, 1930)·〈통계학자와 생물통계학자를 위한 도표 Tables for Statisticians and Biometricians〉(1914, 1931)·〈불완전 감마 함수 도표 Tables of the Incomplete Gamma Function〉(1922)·〈불완전 베타 함수 도표 Tables of the Incomplete Beta Function〉(1934) 등이 있다...
- 출생 :
- 1857. 3. 27, 런던
- 사망 :
- 1936. 4. 27, 런던
- 국적 :
- 영국
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계승 factorial자연수 1에서 n까지의 곱 1×2×……×n을 n의 계승이라 하고, n!으로 나타낸다. 편의상 0!=1로 정하고, 점화식 n!=n×(n-1)!로 정의할 수도 있다. 감마 함수(감마분포 참고) Γ(x)와의 사이에 Γ(n+1)=n!이라는 관계가 성립하며, 거기에서 다음의 스틸링의 공식 가 유도된다. 〈참조어〉 단일 계승
- 분야 :
- 프로그래밍
