这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了高中数学：不等式（初接高）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
最后的例题，是为了说明第三种情况，就是，不等号右边不为0时，要先进行移项操作。
将右边化为0
这样，就转化成1,2两种情况了。
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补充：
不等式解法中，对于根式的转化，要考虑仔细，不能少考虑了情况，否则求出的结果就出错。
这个，也是最难的，最考验答题人的细心程度！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-819878.html
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放缩不等式推导 1 ) a x x + 1 ( 1 a ≤ e , x 0 ; a ≥ e , x 0 ) ; 1) a^xx+1left(1aleq e,x0;ageq e,x0right); 1 ) a x x + 1 ( 1 a ≤ e , x 0 ; a ≥ e , x 0 ) ; p r o o f : proof: p roo f : f 01 ( x ) = a x − ( x + 1 ) ⇒ f 01 ′ ( x ) = a x ln a − 1 f_{01}left(xright)=a^{x}-left(x+1right)Rightarrow f_{01}^{\\\'}left(xright) =
设 X 1 , X 2 , . . . , X N X_1,X_2,...,X_N X 1 , X 2 , ... , X N 是独立随机变量，且 X i ∈ [ a i , b i ] , i = 1 , 2 , . . . , N ; S N = ∑ i = 1 N X i X_iin[a_i,b_i],i=1,2,...,N;S_N=sum_{i=1}^NX_i X i ∈ [ a i , b i ] , i = 1 , 2 , ... , N ; S N = ∑ i = 1 N X i ，则对任意t0，以下不等式成立：
设 p , q p ,q p , q 是大于1的常数，并且 1 p + 1 q = 1 frac{1}{p}+frac{1}{q}=1 p 1 + q 1 = 1 .证明：对于任意的 x 0 x0 x 0 ，有 1 p x p + 1 q ≥ x frac{1}{p}x^p+frac{1}{q}geq x p 1 x p + q 1 ≥ x . 证明 ： 设 f ( x ) = 1 p x p + 1 q − x (1) f(x)=frac{1}{p}x^p+frac{1}{q}- xtag{1} f ( x ) = p 1 x p + q 1
四边形不等式是一种 dp 优化策略。多用于 2D DP。 对于区间 ([l,r]) 带来的贡献 (w(l,r)) ，如果其满足： 对于 (Lleq lleq r leq R) ， (w(L,r)+w(l,R)leq w(L,R)+w(l,r)) 则称 (w) 满足 四边形不等式 。特别地，如果上式符号取等，则称其满足 四边形恒等式 。 注：上面的不等式可以记
设随机变量x具有数学期望 E ( x ) = μ E(x) = mu E ( x ) = μ ，方差 D ( x ) = σ 2 D(x) = sigma^{2} D ( x ) = σ 2 。记 X ∗ = X − μ σ X^{* } =frac{X-mu }{sigma } X ∗ = σ X − μ , 则X*的期望和方差为： E ( X ∗ ) = 1 σ E ( X − μ ) = 1 σ [ E ( X ) − μ ] = 0 E(X^{*})= frac{1}{sigma} E(X-mu)=frac{1}{sigma
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主要从以下三个方面介绍： 什么是线性矩阵不等式(LMI) 为什么要用线性矩阵不等式(LMI) 线性矩阵不等式的发展（控制系统中） 1. 线性矩阵不等式 如名字所示线性矩阵不等式三要素为： 线性 - 注意双线性时，LMI不好求解(非凸问题)；例：在不等式中出现 P A K PAK P A K 形式，其
1.定理 若随机变量X的期望EX和方差DX存在,则对任意ε 0,有 P{ |X - EX| = ε } = DX/ε 2 或 P{ |X - EX| ε } = 1 - DX/ε 2 2.解析定理 ①该定理对 X 服从什么分布不做要求，仅EX DX存在即可。 ②“| |” 由于X某次试验结果可能大于期望值，也可能小于期望值，但总在其旁边波动，所 以加
这个其实很好理解，通过以下两张图片就可以很清晰的明白这句画的意思: 黑色箭头是约束的区域，蓝色五角星是是全局最优点。对于左边的图，最优点在不等式范围之内，但是这个最优点有没有这个约束都可以求出来，所以这个约束可以看成无效的约束，也就是加不加这个
假设 A ∈ S + + n mathbf{A} in {mathbb{S}_{++}^n} A ∈ S + + n ， B ∈ S + + n mathbf{B} in {mathbb{S}_{++}^n} B ∈ S + + n ，其特征值分别为： λ 1 ( A ) ≥ λ 2 ( A ) ≥ ⋯ ≥ λ n ( A ) 0 , λ 1 ( B ) ≥ λ 2 ( B ) ≥ ⋯ ≥ λ n ( B ) 0 lambda_1(mathbf{A}) geq lambda_2(mathbf{A}) geq cdots geq lambda_n(mathbf
