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一、谈拉普拉斯定理及其应用拉普拉斯定理拉普拉斯(Pierre-Simon Laplace,1749－1827)是法国分析学家、概率论学家和物理学家，法国科学院院士。
他用数学方法证明了行星轨道大小只有周期性变化，此即著名的拉普拉斯定理. 他的著名杰作《天体力学》是经典力学的代表著作，在《宇宙系统论》这部书中，他提出了第一个科学的太阳系起源理论——星云说. 他在数学和物理方面有重要贡献，他是拉普拉斯变换和拉普拉斯方程的发现者。
在了解Laplace 定理之前，首先要了解如下概念在一个 n 级行列式 D 中任意选定 k 行 k 列 (k\leq n) ，位于这些行和列的交叉点上的 k^2 个元素按照原来次序组成一个 k 级行列式 M ，称为行列式 D 的一个 k 级子式；在 D 中划去这 k 行 k 列后，余下的元素按照原来的次序组成 n-k 级行列式 M' ，称为 k 级子式 M 的余子式；若 k 级子式 M 在 D 中所在的行、列指标分别是 i_1,i_2,\cdots,i_k;j_1,j_2,\cdots ,j_k ，则在 M 的余子式 M' 前加上符号 (-1)^{i_1+i_2+\cdots+i_k+j_1+j_2+\cdots +j_k}M' 后称之为 M 的代数余子式，记为 A=(-1)^{i_1+i_2+\cdots+i_k+j_1+j_2+\cdots +j_k}M' .Laplace 定理：设在行列式 D 中任取 k (1\leq k\leq n-1) 行，由这 k 行元素所组成的一切 k 级子式与它们的代数余子式的乘积和等于 D . 即，若 D 中取定 k 行后，由这 k 行得到的 k 级子式为 M_1,M_2,\cdots,M_t ，它们对应的代数余子式分别为 A_1,A_2,\cdots,A_t ，则 D=M_1A_1+M_2A_2+\cdots+M_tA_t为了更好的理解Laplace 定理，下面看个例子：先有行列式 D=\left| \begin{array}{ccc} 1 & 2 & 1 & 4 \\ 0 & -1 & 2 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 3 \\ 0 & 1 & 3 & 1 \\ \end{array} \right| ，取定其第一、三行，求其子式和代数余子式，并计算其值解：去定其第一、三行，其子式为：M_1=\left| \begin{array}{ccc} 1 & 2 \\ 1 & 0 \\ \end{array}\right|=-2,\quad M_2=\left| \begin{array}{ccc} 1 & 1 \\ 1 & 1 \\ \end{array} \right|=0,\quad M_3=\left| \begin{array}{ccc} 1 & 4 \\ 1 & 3 \\ \end{array} \right|=-1 \\M_4=\left| \begin{array}{ccc} 2 & 1 \\ 0 & 1 \\ \end{array}\right|=2,\quad M_5=\left| \begin{array}{ccc} 2 & 4 \\ 0 & 3 \\\end{array} \right|=6,\quad M_6=\left| \begin{array}{ccc} 1 & 4 \\ 1 & 3 \\ \end{array} \right|=-1 \\它们的代数余子式为：A_1=(-1)^{1+3+1+2}\left| \begin{array}{ccc} 2 & 1 \\ 3 & 1 \\\end{array} \right|=1,\quad A_2=(-1)^{1+3+1+3}\left|\begin{array}{ccc} -1 & 1 \\ 1 & 1 \\ \end{array} \right|=-2,\quad A_3=(-1)^{1+3+1+4}\left| \begin{array}{ccc} -1 & 2 \\ 1 & 3 \\ \end{array} \right|=5 \\A_4=(-1)^{1+3+2+3}\left| \begin{array}{ccc} 0 & 1 \\ 0 & 1 \\\end{array} \right|=0,\quad A_5=(-1)^{1+3+2+4}\left|\begin{array}{ccc} 0 & 2 \\ 0 & 3 \\ \end{array} \right|=0,\quad A_6=(-1)^{1+3+3+4}\left| \begin{array}{ccc} 0 & -1 \\ 0 & 1 \\ \end{array} \right|=0 \\所以其行列式为D=M_1A_1+M_2A_2+\cdots+M_6A_6=-7 \\经Matalb验证如下：M=[1,2,1,4;0,-1,2,1;1,0,1,3;0,1,3,1];det(M)___________-7二、证明如何证明行列式的拉普拉斯定理？首先回顾一下行列式的计算方法一个 n 阶矩阵的行列式等于其按第 i 行展开，对应元素与其代数余子式乘积的代数和，用符号表示为D=a_{i1}A_{i1}+a_{i2}A_{i2}+\cdots+a_{in}A_{in}=\sum_{j=1}^{n}{ a_{ij}A_{ij}}\quad (i=1,2,\cdots ,n) \\上式在很多教科书上被用作行列式的定义，现通常被称为“（行列式的）拉普拉斯展开式（Laplace expansion）/（行列式的）余因子展开式（cofactor expansion）”；然而，此式首先由范德蒙（Vandermonde）给出。
拉普拉斯中心极限定理公式(一)拉普拉斯中心极限定理公式什么是拉普拉斯中心极限定理拉普拉斯中心极限定理（Laplace’s Central Limit Theorem）是概率论中的一个重要定理，它表明当独立随机变量的数量趋向于无穷大时，它们的和近似服从一个高斯分布（即正态分布）。
这个定理在统计学和概率论的应用非常广泛，它的公式可以用于研究和解释各种随机现象。
拉普拉斯中心极限定理公式根据拉普拉斯中心极限定理，当独立随机变量的数量趋向于无穷大时，这些独立随机变量的和的分布可以用以下公式来近似表示：[公式](这里，[公式]( 是标准正态分布的累积概率函数。
示例解释假设有一个硬币，抛掷一次正面的概率为，反面的概率也为。
我们现在抛掷这个硬币1000次，正面出现的次数记作随机变量X。
根据二项分布的性质，我们知道当n足够大时，X近似服从一个均值为n p，方差为n p*(1-p) 的正态分布。
根据拉普拉斯中心极限定理，当n足够大时，X也近似服从一个均值为n p，方差为n p*(1-p) 的正态分布。
我们可以利用这个定理来计算在这1000次抛掷中正面出现的次数在一个特定区间的概率。
假设我们想要计算正面出现次数在480到520之间的概率。
根据拉普拉斯中心极限定理的公式，我们可以将问题转化为计算正态分布的累积概率。
具体计算步骤如下：1.计算标准差（方差的平方根）：[公式](2.将上下限值转化为标准差单位的形式：[公式]( 和 [公式](3.利用正态分布的累积概率函数计算区间概率：[公式](所以，在1000次抛掷中，正面出现次数在480到520之间的概率约为。
通过以上的示例，我们可以看到拉普拉斯中心极限定理对于大量独立随机变量和的分布近似为正态分布的重要性，以及其在实际问题中的应用。
拉普拉斯变换公式总结拉普拉斯变换、连续时间系统的S 域分析基本要求通过本章的学习，学生应深刻理解拉普拉斯变换的定义、收敛域的概念：熟练掌握拉普拉斯变换的性质、卷积定理的意义及它们的运用。
能根据时域电路模型画出S 域等效电路模型，并求其冲激响应、零输入响应、零状态响应和全响应。
能根据系统函数的零、极点分布情况分析、判断系统的时域与频域特性。
理解全通网络、最小相移网络的概念以及拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系。
会判定系统的稳定性。
知识要点1. 拉普拉斯变换的定义及定义域 ( 1) 定义单边拉普拉斯变换：正变换[f(t)] F(s) 0 f(t)e st dt 逆变换[F(s)] f(t) 21j j F (s)e st ds 双边拉普拉斯变换：正变换 F B(s) f (t)e st dt 逆变换f(t) 21j j F B(s)e ds ( 2) 定义域若时， l tim f (t)e0则 f (t)e在 0的全部范围内收敛，积分 0f (t)estdt 存在，即 f (t)的拉普拉斯变换 存在。
就是 f (t)的单边拉普拉斯变换的收敛 域。
0与函数 f (t )的性质有关。
2. 拉普拉斯变换的性质( 1) 线性性若 [ f 1(t)] F 1(S) , [ f 2(t)] F 2(S) , 1, 2为 常 数 时 ， 则 [ 1 f 1(t) 2 f 2(t)] 1F 1(s) 2F 2(s)( 2) 原函数微分 若 [ f (t)] F (s)则 [df(t)] sF(s) f (0 )dt式中 f (r)(0 )是 r 阶导数 dr f r(t)在 0 时刻的取值。
dt( 3) 原函数积分 若 [ f (t)] F (s) ， 则 [ tf(t)dt]F(s) f( 1)(0 )式 中 ssf ( 1) (0 )f (t)dt( 4) 延时性若 [ f (t)] F (s)，则 [ f (t t 0)u(t t 0)] est 0F (s)(5) s 域平移若 [ f (t)] F (s)，则 [ f (t)e at] F(s a)( 6) 尺度变换d n f (t)] dt n ]s nF(s) n1 nr1sr0(r)(0 )若 [ f (t)] F (s)，则 [f(at)] 1F(s)(a 0)aa(7) 初值定理 lim f (t) f (0 ) lim sF(s)t o s( 8) 终值定理 lim f(t) lim sF(s) ts( 9) 卷积定理若 [ f 1(t)] F 1(s)， [ f 2(t)] F 2(s) ，则有 [ f 1(t) f 2(t)] F 1(s)F 2(s)1 1 j[ f 1(t)f 2(t)] 2 j [F 1(s) F 2(s)]=2 j jF 1(p)F 2(s p)dp3. 拉普拉斯逆变换( 1) 部分分式展开法 首先应用 海维赛展开定理将 F (s) 展开成部分分 式，然后将各部分分式逐项进行逆变换， 最后叠 加起来即得到原函数 f (t)。
