定义：如果先验分布和似然函数可以使得先验分布和后验分布有相同的形式，那么就称先验分布与似然函数是共轭的。 读数理统计学导论时，遇到过共轭先验的概念。 贝叶斯判别准则中，分别假设了先验分布 p(θ) p(\theta)，后验分布 p(θ|X) p(\theta|X)，以及 p(X),p(X|θ) p(X), p(X|\theta)似然函数。 贝叶斯定理可以写作： P(θ|X)=P(θ)P(

1. 线性共轭梯度法 共轭梯度法（英语：Conjugate gradient method），是求解系数矩阵为对称正定矩阵的线性方程组的数值解的方法。 共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于 1. 求解线性方程组， 2. 共轭梯度法也可以用于求解无约束的最优化问题。 我们想最小化目标函数f(x)，假设其拥有二次形式： 最优化问题表示如下： 上式可以等价于求解线性方程组 Ax

e^{ix} 的 conjugate value 正文实数的复共轭 e i x e^{ix} eix 的复共轭推导 正文 这里简单说明一下 e i x e^{ix} eix 的复共轭。 实数的复共轭 首先，我们知道，所谓复共轭是针对复数而言的。对于实数，我们知道，实数集被复数集包含。因此，实数也可以看作是一个复数，比如，对于实数 x x x，其复数形式为： x +

产品名称    聚赖氨酸-聚乙二醇-羟基，PLL-PEG-OH, Polylysine PEG Conjugate 中文名称    羟基聚乙二醇聚赖氨酸 英文名称    Polylysine PEG Conjugate 分子量    PEG: 2000 PLL根据要求定制 CAS    N/A 溶解度    溶解于水，DMSO等溶剂 存储条件    -20°冷冻，干燥保存 保存时间    1年

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39891197 共轭梯度法（Conjugate Gradient） 共轭梯度法（英语：Conjugate gradient method），是求解数学特定线性方程组的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于稀疏矩阵线性方程组，因为这些系统对于像Cholesky分解