对迭代矩阵A=,和随机初值，产生迭代序列，观察数列.该数列的极限情况为（）。

设a∈(0，1)，考虑方程f(x)=x+x^1+α=0，证明求解该方程的牛顿法产生的迭代序列()是收敛的．求β使得

  

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计()

A.EM算法

B.维特比算法

C.前向后向算法

D.极大似然估计

证明由迭代格式

  ，k=0，1，2，… (2.7)

  产生的序列对于x₀≥1均收敛于．

设迭代函数ψ(x)=x+c(x²-5)，试问：

  (1)当c为何值时，迭代格式x_k+1=ψ(x_k)(k=0，1，2，…)产生的序列{x_k}收敛于?

  (2)c取何值时收敛最快?

随机接入逻辑根序列的产生与那些参数有关?

A、随机接入循环偏移类型RaNcsType

B、随机接入循环偏移配置NcsPrach

C、前导格式PreambleFormat

D、基于竞争的前导序列个数NumRAPreambles

随机接入前导由()序列产生

对于任意的x⁽¹⁾及f，由格式(2.3)产生的迭代序列{x^(k)}收敛于x^*的充要条件是ρ(B)＜1．

对于任意的x⁽¹⁾及f，由格式(2.3)产生的迭代序列{x^(k)}收敛于x^*的充要条件是ρ(B)＜1．

对下述参数给出用线性同余法产生的伪随机数序列，并指出序列的周期：

PageRank 是 Google 公司提出的计算网页重要度的一种方法。参见下图,简单而言,网页是由“文本”和“链接”构成的,“链接”可使用户从一个网页跳转到另一个网页。因此,所谓“链接”即是某一个网页的地址,通过网页链接的读取,可以建立起各个网页之间的链接关系。对一个网页而言,其链接到其他网页的链接被称为“正向链接”,而所有链接到该网页的链接被称为“反向链接”。关于 PageRank 算法,回答问题。 前述说过 PageRank 网页 i 重要度 可以通过迭代地计算得到,即由 m-1 状态下各个网页的重要度 ,依转移概率矩阵计算 m 状态下网页重要度 ,参见下图。 关于网页重要度的计算过程,下列说法正确的是 _____

A．在得到了转移概率矩阵 M 后，任意给出网页重要度的一组值，记为 ，是一向量，参见下图，继续进行 是将状态序列 断迭代产生后趋于稳定的，或者说收敛的 ，作为最终的 R ，即是已知 M 情况下，求方程 R=MR 的解

D．上述说法都正确