1楼：西域牛仔王
第一个等式
：(10*9) / (2*1) = 45 。
第二个等式：(4*3*2) / (3*2*1) = 4 。
最后一个：[a*(a-1)*(a-2)*...*(a-b+1) ] / [b*(b-1)*(b-2)*...*2*1] 。
2楼：匿名用户
你是问他是什么类型的是吧，这是属于高中的数学组合，你有兴趣了解吗，有的话我解释给你听
比如说有甲乙丙三个人，让其中两个人去搬书，这时候可以选择的方法有三种，甲乙，甲丙和乙丙，也就是c(3，2)=3。四个人选三个人的话就是有四种选法，甲乙丙，甲乙丁，甲丙丁，还有乙丙丁，也就是c(4，3)=4
3楼：冰霜飞雪
【a*(a-1)*(a-2)*……*（a-b+1）】/【1*2*…*b】
4楼：匿名用户
= a! /[b! (a-b)!]
数学营销里面的换算方式叫什么？
5楼：双子滴滴答答地
就是利用相同的面积进行转换，求出未知量。
例：一个
锐角三角形和一个直角三角形面积相等，已知锐角三角形的底边为3，直角三角形的直角边为3,5，求锐角三角形的高。
由面积相等可得：
0.5× 3×h=0.5×3×5h=5
求解数学题，（这个是什么类型的数学题呢？有什么公式吗？简单易懂的解释）
6楼：小喇叭
解：设除数为x，按题意被除数为6乘以x+14，因为：被除数、除数、商与余数的和是167
所以：(6乘以x分+14)+x+6+14=167x=19，被除数=128
祝你进步。
在数学中**分割点的及计算公式是什么？
7楼：咪浠w眯兮
**分割点是指把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是一个无理数，用分数表示为(√5-1)/2，取其前三位数字的近似值是0.618。
由于按此比例设计的造型十分美丽，因此称为**分割，也称为中外比。
这个分割点就叫做**分割点（golden section ratio），通常用φ表示。这是一个十分有趣的数字，以0.618来近似表示，通过简单的计算就可以发现：
(1-0.618)/0.618≈0.
618，即一条线段上有两个**分割点。
**分割点美学价值：
因为它在造型艺术中具有美学价值，在工艺美术和日用品的长宽设计中，采用这一比值能够引起人们的美感，在实际生活中的应用也非常广泛，建筑物中某些线段的比就科学采用了**分割，舞台上的报幕员并不是站在舞台的正**，而是偏在台上一侧，以站在舞台长度的**分割点的位置最美观，声音传播的最好。
就连植物界也有采用**分割的地方，如果从一棵嫩枝的顶端向下看，就会看到叶子是按照**分割的规律排列着的。在很多科学实验中，选取方案常用一种0.618法，即优选法，它可以使我们合理地安排较少的试验次数找到合理的西方和合适的工艺条件。
正因为它在建筑、文艺、工农业生产和科学实验中有着广泛而重要的应用，所以人们才珍贵地称它为"**分割"。**分割具有严格的比例性、艺术性、和谐性，蕴藏着丰富的美学价值。应用时一般取0.
618 ，就像圆周率在应用时取3.14一样。
并且人们认为如果符合这一比例的话，就会显得更美、更好看、更协调。在生活中，对“**分割”有着很多的应用。如：
最完美的人体：肚脐到脚底的距离/头顶到脚底的距离=0.618；最漂亮的脸庞：
眉毛到脖子的距离/头顶到脖子的距离=0.618。
8楼：匿名用户
**分割律，又名**率，即把已知线段分成两部分，使其中一部分对于全部的比等于其余一部分对于这部分的比。最基本的公式就是把1分割成0.618与0.
382，尔后再依据实际情况变化，再演变成其他的计算公式。
**分割律是公元前六世纪，希腊的大数学家毕达哥拉斯发现的。它的基本内容可以这样解释：如果把一条线段分成两部分，长段和短段的长度之比是1:
0.618，整条线段和长段的比也是1:0.
618时，才是和**一样最完美的分割，进行分割的这个点就叫**分割点。
计算公式(5^0.5-1)/2＝(2.236-1)/2=0.618
9楼：匿名用户
**分割点将线段分为较长和较短的两段，短：长=长：整条线段
如何在word中输入复杂的数学公式？ 复杂的数学公式的数据求解又可以用什么软件进行计算？
10楼：匿名用户
在word,有插入－＞对象－＞公式，编辑就可以了。
mathtype编辑数学公式也很不错
11楼：匿名用户
复杂的数学公式可以用“插入”——“对象”中的equation3来输入。
至于计算，那不是word所能做到的。需要用别的软件。数值计算用可以用c语言。
12楼：琴闾丘以荷
某个数的平方中的2或者立方中的3称为上标。操作时有个简便的方法是使用快捷键：
输入数字后接着要输入上标时先按一下“shift+ctrl+=”组合键就进入上标输入状态，再输入2或者3即可（其他数字甚至中文字都行），再按一下“shift+ctrl+=”组合键又回到正常输入状态。另外说一下如果按“ctrl+=”组合键就进入下标输入状态，回复到正常状态再按一次“ctrl+=”组合键即可。
若要输入分数，只有使用“公式编辑器”，一般公式编辑器是以工具按钮的形式出现，可以使用“工具”/“选项”/“插入”菜单下的“公式编辑器”然后按住左键将此工具按钮拖动至任意一工具栏松开鼠标，然后打开“公式编辑器”进入公式编辑状态即可……
13楼：匿名用户
最好用excel，比较容易计算数学算试。如三角函数、log、统计函数等等。
14楼：匿名用户
体积和表面积
三角形的面积＝底×高÷2。 公式 s= a×h÷2正方形的面积＝边长×边长 公式 s= a2长方形的面积＝长×宽 公式 s= a×b
平行四边形的面积＝底×高 公式 s= a×h梯形的面积＝（上底+下底）×高÷2 公式 s=(a+b)h÷2内角和：三角形的内角和＝180度。
长方体的表面积＝（长×宽＋长×高＋宽×高 ） ×2 公式：s=（a×b+a×c+b×c）×2
正方体的表面积＝棱长×棱长×6 公式： s=6a2长方体的体积＝长×宽×高 公式：v = abh长方体（或正方体）的体积＝底面积×高 公式：
v = abh正方体的体积＝棱长×棱长×棱长 公式：v = a3圆的周长＝直径×π 公式：l＝πd＝2πr圆的面积＝半径×半径×π 公式：
s＝πr2圆柱的表（侧）面积：圆柱的表（侧）面积等于底面的周长乘高。公式：
s=ch=πdh＝2πrh
圆柱的表面积：圆柱的表面积等于底面的周长乘高再加上两头的圆的面积。 公式：s=ch+2s=ch+2πr2
圆柱的体积：圆柱的体积等于底面积乘高。公式：v=sh圆锥的体积＝1/3底面×积高。公式：v=1/3sh
什么是数学期望？如何计算？
15楼：晚夏落飞霜
数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
计算公式：
1、离散型：
离散型随机变量x的取值为x1、x2、x3……xn，p(x1)、p(x2)、p(x3)……p(xn)、为x对应取值的概率，可理解为数据x1、x2、x3……xn出现的频率高f(xi)，则：
2、连续型：
设连续性随机变量x的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值
例题：在10件产品中，有3件一等品，4件二等品，3件三等品。从这10件产品中任取3件,求：
（1）取出的3件产品中一等品件数x的分布列和数学期望；
（2）取出的3件产品中一等品件数多于二等品件数的概率。
解：x的数学期望e(x)=0*7/24+1*21/40+2*7/40+3*1/120=9/10
16楼：匿名用户
在概率论和统计，数学期望（或预期值,或平均，或一个随机变量的第一时刻）是随机变量就其概率测度的积分。
对于离散随机变量，这是等同于可能的值的概率加权总和。
数学期望 :
e(x) = x1*p(x1) + x2*p(x2) + …… + xn*p(xn)
x1,x2,x3,……,xn为数据，p(x1),p(x2),p(x3),……p(xn)为这几个数据的概率函数.
对于连续随机变量, 这是等同于概率密度函数的加权积分.
数学期望 :
e(x) = 积分 x p(x)dx
术语“期望值”可能会引起误解。我们绝不能混淆“最可能的价值。”预期值一般不是一个典型值随机变量可以承担。
它通常有助于解释为长期运行的变量的平均值超过许多独立的重复实验的一个随机变量的期望值。
预期值可直观地理解了大量数据法则：预期值，当它存在，几乎是肯定的样本限额平均为样本大小增长到无穷大。该值可能不是一般意义上的预期 - “预期价值”本身可能有2.5个儿童，
预期值可以通过采取兴建的一个指标功能，是一个预期的预期值等于一事件的概率，如果事件发生，否则为0。这种关系可以用来转化成概率性质的预期值的属性，如利用大量数据定律证明的频率估计概率。
17楼：妈妈说打
数学期望的定义
定义1：
按照定义,离散随机变量的一切可能值工与对应的概率p(若二龙)的乘积之和称为数学期望,记为咐.如果随机变量只取得有限个值:x,、瓜、兀
源自: 挡土墙优化设计与风险决策研究——兼述黄... 《南水北调与水利科技》 2004年 劳道邦,李荣义
**文章摘要：挡土墙作为一般土建工程的拦土建筑物常用在闸坝翼墙和渡槽、倒虹吸的进出口过渡段,它的优化设计问题常被忽视。实际上各类挡土墙间的技术和经济效益差别是相当大的。
而一些工程的现实条件又使一些常用挡土墙呈现出诸多方面局限性。黄壁庄水库除险加固工程的混凝土生产系统的挡土墙建设在优化设计方面向前迈进了一步,在技术和经济效益方面取得明显效果,其经验可供同类工程建设参考。
定义2：
1 决定可靠性的因素常规的安全系数是根据经验而选取的,即取材料的强度极限均值(概率理论中称为数学期望)与工作应力均值(数学期望)之比
随机变量的数学期望值
在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。
（换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。）
单独数据的数学期望值算法
对于数学期望的定义是这样的。数学期望
e(x) = x1*p(x1) + x2*p(x2) + …… + xn*p(xn)
x1,x2,x3,……,xn为这几个数据，p(x1),p(x2),p(x3),……p(xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(x1),p(x2),p(x3),……p(xn)概率函数就理解为数据x1,x2,x3,……,xn出现的频率f(xi).则：
e(x) = x1*p(x1) + x2*p(x2) + …… + xn*p(xn) = x1*f1(x1) + x2*f2(x2) + …… + xn*fn(xn)
很容易证明e(x)对于这几个数据来说就是他们的算术平均值。
我们举个例子，比如说有这么几个数：
1，1，2，5，2，6，5，8，9，4，8，1
1出现的次数为3次，占所有数据出现次数的3/12,这个3/12就是1所对应的频率。同理，可以计算出f(2) = 2/12,f(5) = 2/12 , f(6) = 1/12 , f(8) = 2/12 , f(9) = 1/12 , f(4) = 1/12 根据数学期望的定义：
e(x) = 1*f(1) + 2*f(2) + 5*f(5) + 6*f(6) + 8*f(8) + 9*f(9) + 4*f(4) = 13/3
所以 e(x) = 13/3,
现在算这些数的算术平均值：
xa = (1+1+2+5+2+6+5+8+9+4+8+1)/12 = 13/3
所以e(x) = xa = 13/3
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