问两个数学题在线解答问题，求解答

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-05-04 11:49 标签： 数学题在线解答
求一下两个数学题答案及过程，关于高一必修一集合问题的_百度知道
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由a+1&=2a,得：a&=1当a&1时，B={x| 2a&x&a+1}, 为A的子集，则有a+1&=-1, 或2a&=1,即a&=-2或a&=1/2, 故有a&=-2符合；当a=1时，B=空集，自然是A的子集，符合；当a&1时，B={x|a+1&x&2a},为A的子集，则有2a&=-1, 或a+1&=1,即a&=-1/2或a&=0,故有a&1符合。综合得a的取值范围是：a&=-2, 或a&=1.
为什么a加1大于等于2a？
a1∈A∩Ba1&a2&a3&a4a1=a1a1=1a1+a4=10a4=9A={1,a2,a3,9}B={1,a2,a3,81}因为a4=9∈B若9=a3==&a3=3则A={1,2,3,9}B={1,4,9,81}A∪B中所有元素和=110，不合题意；若9=a2a2=3A={1,3,a3,9}B={1,9,a3,81}124=a3+a3+104a3+a3-12=0a3=4 , 满足条件；所以a1,a2,a3,a4分别为：1，3，4，9
希望对你有帮助
好，我看一看
子集，你们每学吗？
应该啊错不了 采纳吧
第一题里a加1不是应该小于负1吗，应该没有等于吧，第一种情况？
提问者评价
太给力了，你的回答完美的解决了我的问题！
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提问者采纳
1.230,42;2.24.
有过程吗╯﹏╰
（2342-65）/(10-1/10)=230；.（1/4-1/6）/2=1/241/(1/24)=24
提问者评价
太给力了，你的回答完美地解决了我的问题，非常感谢！
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第一题：第二题：用等差数列做，如果你没有学过的话，就先找规律，再把16个数字都写出来再相加
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有两个数学趣味问题求答案
现象的典故是啥?
另一个是数学家高斯看到树叶落下行成了一定的规律分布,好想成就了著名的高斯分布,想求数学或知道明细的达人以答案!
高斯分布又叫“正态分布”或“常态分布”。正态分布是连续型随机变量概率分布中的一种最重要和应用最广泛的概率分布，存在于自然现象、生产及科学技术的诸多领域之中 。
高斯分布：靠近均数分布的频数最多，离开均数越远，分布的数据越少，左右两侧严格对称，这种中间多、两侧逐渐减少的严格对称的分布，称为正态分布，即高斯分布。
正态分布的实验频率曲线有以下特征：曲线的纵坐标值为非负值；观测值在平均值附近出现的机会最多，所以曲线存在一个高峰；大小相等、符号相反的偏差发生的频率大致相等，所以曲线有一中心对称轴；曲线两端向左、右延伸逐渐趋近于零，这表明特大正偏差和特大负偏差发生的概率极小，一般很少出现；在对称轴两边曲线上，各有一个拐点，具有这五个特征的曲线，并且要求该曲线下的总面积等于1，即符合理论频率曲线的要求。
专业的讲：
如果连续型随机变量X的概率密度函数为
p(x)=[1/(√(2π)σ)]*e^[-(x-μ)^2]/(2σ^2)
则称X服从正态分布N(μ,σ)；
当μ=0,σ=1时，称X服从标准正态分布N(0,1).
以落叶为例来讲比较容易理解。树叶落下，或远或
高斯分布又叫“正态分布”或“常态分布”。正态分布是连续型随机变量概率分布中的一种最重要和应用最广泛的概率分布，存在于自然现象、生产及科学技术的诸多领域之中 。
高斯分布：靠近均数分布的频数最多，离开均数越远，分布的数据越少，左右两侧严格对称，这种中间多、两侧逐渐减少的严格对称的分布，称为正态分布，即高斯分布。
正态分布的实验频率曲线有以下特征：曲线的纵坐标值为非负值；观测值在平均值附近出现的机会最多，所以曲线存在一个高峰；大小相等、符号相反的偏差发生的频率大致相等，所以曲线有一中心对称轴；曲线两端向左、右延伸逐渐趋近于零，这表明特大正偏差和特大负偏差发生的概率极小，一般很少出现；在对称轴两边曲线上，各有一个拐点，具有这五个特征的曲线，并且要求该曲线下的总面积等于1，即符合理论频率曲线的要求。
专业的讲：
如果连续型随机变量X的概率密度函数为
p(x)=[1/(√(2π)σ)]*e^[-(x-μ)^2]/(2σ^2)
则称X服从正态分布N(μ,σ)；
当μ=0,σ=1时，称X服从标准正态分布N(0,1).
以落叶为例来讲比较容易理解。树叶落下，或远或近，或早或迟，但最后结果———落叶数量与其对树心的距离必成“高斯分布”，即中间多，周围少。
科学的测验或调查，结果也是符合“高斯分布”的。即总是处在中间部分的个体数量最多，而在两端的个体数量较少。例如在参加雅思考试的考生中，得5分或6分的人数量最多，而考0分，1分和8分，9分的人数量很少。
在考试中，根据此理论猜答案很有用的。呵呵~~~
每片树叶形状大小各异，离枝早晚不同，落下时的温度、湿度、风力、风向又是千差万别，可见每一片叶子的飘落也完完全全是它自己的事，并不涉及其它叶片状况。因此它根本无须关注整棵树叶如何飘落，更不可能对全树落叶呈何分布负责。但这些看似彼此无干，散漫无定的单个事件，其总和却体现出某种高层有序的整体关联，产生出一种具有决定论意味的确定结果———个体的绝对自由居然导致了整体的绝对服从———真是不可思议！在这些自由随机，偶然无定的背后，竟然深藏着严格确定与必须遵从的奥义玄机。
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