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集合的自由群与生成元的关系自由群的定义设S是一个非空集合，自由群F(S)是由S中的元素生成的群，其元素是有限个S 中元素的乘积，乘法运算与字符串的连接运算相同。
自由群是群论中最重要的群之一，它具有许多重要的性质，例如：•自由群是唯一的。
也就是说，任何两个由S生成的群同构。
•自由群是无扭的。
也就是说，自由群中没有非单位元的元素的有限次幂等于单位元。
•自由群是无限的。
也就是说，自由群中没有有限个元素的子群等于自由群本身。
生成元与基的关系自由群的生成元是生成自由群的元素集合。
自由群的基是生成自由群的极小生成元集。
也就是说，基是生成自由群的生成元集中不包含任何其他生成元子集。
自由群的阶数与生成元的个数的关系自由群的阶数是自由群中元素的个数。
自由群的生成元的个数是生成自由群的生成元集中的元素的个数。
自由群的阶数与生成元的个数之间存在着以下关系：•如果自由群的生成元的个数是有限的，那么自由群的阶数是无限的。
•如果自由群的生成元的个数是无限的，那么自由群的阶数也是无限的。
自由群的子群与生成元的关系自由群的子群是自由群的非空子集，其自身也是一个群。
自由群的子群与生成元之间存在着以下关系：•自由群的子群是由自由群的生成元生成的。
•自由群的子群的生成元的个数不小于自由群的生成元的个数。
•自由群的子群的阶数不小于自由群的阶数。
自由群的同态与生成元的关系自由群的同态是自由群之间的映射，它保持群的运算。
自由群的同态与生成元之间存在着以下关系：•自由群的同态保持生成元的生成关系。
•自由群的同态保持生成元的个数。
•自由群的同态保持生成元的阶数。
自由群的表示与生成元的关系自由群的表示是自由群的生成元和生成关系的集合。
自由群的表示与生成元之间存在着以下关系：•自由群的表示唯一地确定自由群。
•自由群的表示中的生成元的个数等于自由群的生成元的个数。
•自由群的表示中的生成关系的个数等于自由群的生成关系的个数。
自由群的应用自由群在数学的许多领域都有应用，例如：•群论•代数拓扑学•几何学•组合学•计算机科学。
1.在群论中，如果一个群G的运算满足结合律，那么对于所有a,b,c∈G，下列哪个等式总是成立的？o A. (a⋅b)⋅c=a⋅(b+c)o B. (a⋅b)⋅c=a⋅(b⋅c)o C. a⋅(b⋅c)=(a+b)⋅co D. a⋅(b+c)=(a⋅b)+(a⋅c)参考答案：B解析：群论中的结合律保证了(a⋅b)⋅c=a⋅(b⋅c)对于群G中的所有元素a,b,c都成立。
2.设R是一个环，如果R中存在一个元素e，对于所有a∈R，都有e⋅a=a⋅e=a，那么e被称为R的什么？o A. 零元o B. 逆元o C. 单位元o D. 生成元参考答案：C解析：在环R中，满足e⋅a=a⋅e=a的元素e被称为单位元。
3.在域F中，如果a,b∈F且a≠0，那么下列哪个选项总是成立的？o A. a⋅b=b⋅ao B. a+b=b+ao C. 存在c∈F使得a⋅c=1o D. 所有选项都成立参考答案：D解析：域F的定义包含了交换律、结合律、分配律以及每个非零元素都有乘法逆元的性质。
4.设G是一个群，如果G中所有元素的阶都是有限的，那么G被称为？o A. 无限群o B. 有限群o C. 循环群o D. 阿贝尔群解析：如果群G中所有元素的阶都是有限的，那么G被称为有限群。
5.在群G中，如果对于所有a,b∈G，都有a⋅b=b⋅a，那么G被称为？o A. 非交换群o B. 交换群o C. 循环群o D. 阿贝尔群参考答案：B 或 D解析：满足a⋅b=b⋅a的群被称为交换群或阿贝尔群。
6.设R是一个环，如果R中存在一个元素a，对于所有b∈R，都有a⋅b=b⋅a=0，那么a被称为R的什么？o A. 单位元o B. 零元o C. 逆元o D. 零因子参考答案：B解析：在环R中，满足a⋅b=b⋅a=0的元素a被称为零元。
7.在域F中，如果a∈F且a≠0，那么下列哪个选项描述了a的性质？o A. a没有乘法逆元o B. a有唯一的乘法逆元o C. a有多个乘法逆元o D. a的乘法逆元是a本身参考答案：B解析：域F中每个非零元素都有唯一的乘法逆元。
马尔科夫链1.(2024·高三·广东·开学考试)马尔科夫链因俄国数学家安德烈・马尔科夫得名，其过程具备“无记忆”的性质，即第n +1次状态的概率分布只跟第n 次的状态有关，与第n -1,n -2,n -3,⋯次状态无关.马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测等方面都有着极其广泛的应用.现有A ,B 两个盒子，各装有2个黑球和1个红球，现从A ,B 两个盒子中各任取一个球交换放入另一个盒子，重复进行n n ∈N * 次这样的操作后，记A 盒子中红球的个数为X n ，恰有1个红球的概率为p n .(1)求p 1,p 2的值；(2)求p n 的值(用n 表示)；(3)求证：X n 的数学期望E X n 为定值.【解析】(1)设第n n ∈N * 次操作后A 盒子中恰有2个红球的概率为q n ，则没有红球的概率为1-p n -q n .由题意知p 1=C 12C 12+C 11C 11C 13C 13=59，q 1=C 12C 11C 13C 13=29,p 2=p 1⋅C 12C 12+C 11C 11C 13C 13+q 1⋅C 12C 13C 13C 13+1-p 1-q 1 ⋅C 13C 12C 13C 13=4981．(2)因为p n =p n -1⋅C 12C 12+C 11C 11C 13C 13+q n -1⋅C 12C 13C 13C 13+1-p n -1-q n -1 ⋅C 13C 12C 13C 13=-19p n -1+23.所以p n -35=-19p n -1-35 .又因为p 1-35=-245≠0，所以p n -35 是以-245为首项，-19为公比的等比数列.所以p n -35=-245×-19 n -1，p n =-245×-19 n -1+35．(3)因为q n =C 12C 11C 13C 13p n -1+C 11C 13C 13C 13q n -1=29p n -1+13q n -1，①1-q n -p n =C 11C 12C 13C 13p n -1+C 13C 11C 13C 131-q n -1-p n -1 =29p n -1+131-q n -1-p n -1 ,②．所以①一②，得2q n +p n -1=132q n -1+p n -1-1 .又因为2q 1+p 1-1=0，所以2q n +p n -1=0，所以q n =1-p n2.X n 的可能取值是0,1,2，P X n =0 =1-p n -q n =1-p n2,P X n =1 =p n ,P X n =2 =q n =1-p n2．所以X n 的概率分布列为X n 012p1-p n2p n1-p n2所以E X n =0×1-p n 2+1×p n +2×1-p n2=1.2.马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测等方面都有着极其广泛的应用．其数学定义为：假设我们的序列状态是⋯⋯X t -2,X t -1,X t ,X t +1，⋯，那么X t +1时刻的状态的条件概率仅依赖前一状态X t ，即P X t +1⋯,X t -2,X t -1,X t =P X t +1X t ．现实生活中也存在着许多马尔科夫链，例如著名的赌徒模型．假如一名赌徒进入赌场参与一个赌博游戏，每一局赌徒赌赢的概率为50%，且每局赌赢可以赢得1元，每一局赌徒赌输的概率为50%，且赌输就要输掉1元．赌徒会一直玩下去，直到遇到如下两种情况才会结束赌博游戏：记赌徒的本金为A A ∈N *,A <B 一种是赌金达到预期的B 元，赌徒停止赌博；另一种是赌徒输光本金后，赌徒可以向赌场借钱，最多借A 元，再次输光后赌场不再借钱给赌徒．赌博过程如图的数轴所示．当赌徒手中有n 元-A ≤n ≤B ,n ∈Z 时，最终欠债A 元(可以记为该赌徒手中有-A 元)概率为P (n )，请回答下列问题：(1)请直接写出P (-A )与P (B )的数值．(2)证明{P (n )}是一个等差数列，并写出公差d ．(3)当A =100时，分别计算B =300,B =1500时，P (A )的数值，论述当B 持续增大时，P (A )的统计含义．【解析】(1)当n =-A 时，赌徒已经欠债-A 元，因此P (-A )=1．当n =B 时，赌徒到了终止赌博的条件，不再赌了，因此输光的概率P (B )=0；(2)记M :赌徒有n 元最后输光的事件，N :赌徒有n 元上一场赢的事件，P M =P N P M N +P N P M N ，即P (n )=12P (n -1)+12P (n +1)，所以P (n )-P (n -1)=P (n +1)-P (n )，所以{P (n )}是一个等差数列，设P (n )-P (n -1)=d ，则P (n -1)-P (n -2)=d ,⋯,P (-A +1)-P (-A )=d ，累加得P (n )-P (-A )=(n +A )d ，故P (B )-P (-A )=(A +B )d ，得d =-1A +B；(3)A =100，由(2)P (n )-P (-A )=(n +A )d =-n +AA +B，代入n =A 可得P (A )-P (-A )=-2A A +B ，即P (A )=1-2AA +B，当B =300时，P A =12，当B =1500时，P (A )=78，当B 增大时，P (A )也会增大，即输光欠债的可能性越大，因此可知久赌无赢家，即便是一个这样看似公平的游戏，只要赌徒一直玩下去就会100%的概率输光并负债．3.马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程．该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关．甲、乙两口袋中各装有1个黑球和2个白球，现从甲、乙两口袋中各任取一个球交换放入另一口袋，重复进行n n∈N*次这样的操作，记口袋甲中黑球的个数为X n，恰有1个黑球的概率为p n．(1)求p1,p2的值；(2)求p n的值(用n表示)；(3)求证：X n的数学期望E X n为定值．【解析】(1)设恰有2个黑球的概率为q n，则恰有0个黑球的概率为1-p n-q n．由题意知p1=C12C12+C11C11C13C13=59，q1=C12C11C13C13=29，所以p2=C12C12+C11C11C13C13p1+C12C13C13C13q1+C13C12C13C131-p1-q1=4981．(2)因为p n=C12C12+C11C11C13C13p n-1+C12C13C13C13q n-1+C13C12C13C131-p n-1-q n-1=-19p n-1+23，所以p n-35=-19p n-1-35．又因为p1-35=-245≠0，所以p n-35是以-245为首项，-19为公比的等比数列．所以p n-35=-245×-19n-1，p n=-245×-19n-1+35．(3)因为q n=C12C11C13C13p n-1+C11C13C13C13q n-1=29p n-1+13q n-1①，1-q n-p n=C11C12C13C13p n-1+C13C11C13C131-q n-1-p n-1=29p n-1+131-q n-1-p n-1②．所以①-②，得2q n+p n-1=132q n-1+p n-1-1．又因为2q1+p1-1=0，所以2q n+p n-1=0．所以q n=1-p n 2．所以X n的概率分布列为：X n012p1-p n-1-p n2p n1-p n2所以E X n=0×1-p n-1-p n 2+1×p n+2×1-p n2=1．所以X n的数学期望E X n为定值1．4.(2024·高三·江西·开学考试)马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，其过程具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，即第n+1次状态的概率分布只与第n次的状态有关，与第n -1,n-2,n-3，⋯次的状态无关，即P(X n+1|X1,X2,⋯,X n-1,X n)=P(X n+1|X n)．已知甲盒中装有1个白球和2个黑球，乙盒中装有2个白球，现从甲、乙两个盒中各任取1个球交换放入对方的盒中，重复n 次(n∈N∗)这样的操作，记此时甲盒中白球的个数为X n，甲盒中恰有2个白球的概率为a n，恰有1个白球的概率为bn．(1)求a1,b1和a2,b2．(2)证明：a n+2b n-65为等比数列．(3)求X n的数学期望(用n表示)．【解析】(1)若甲盒取黑球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球变为2白1黑，乙盒中的球变为1白1黑，概率a1 =23；若甲盒取白球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球仍为1白2黑，乙盒中的球仍为2白，概率b1=1 3，研究第2次交换球时的概率，根据第1次交换球的结果讨论如下：①当甲盒中的球为2白1黑，乙盒中的球为1白1黑时，对应概率为a1=2 3，此时，若甲盒取黑球、乙盒取黑球，互换，则甲盒中的球仍为2白1黑，乙盒中的球仍为1白1黑，概率为a1×13×12=16a1；若甲盒取黑球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球变为3白，乙盒中的球变为2黑，概率为a1×13×12=16a1；若甲盒取白球、乙盒取黑球，互换，则甲盒中的球变为1白2黑，乙盒中的球变为2白，概率为a1×23×12=13a1；若甲盒取白球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球仍为2白1黑，乙盒中的球仍为1白1黑，概率为a1×23×12=13a1，②当甲盒中的球为1白2黑，乙盒中的球为2白时，对应概率为b1=1 3，此时，若甲盒取黑球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球变为2白1黑，乙盒中的球变为1白1黑，概率为b1×23=23b1若甲盒取白球，乙盒取白球，互换，则甲盒中的球仍为1白2黑，乙盒中的球仍为2白，概率为b1×13=13b1，综上，a2=16a1+13a1+23b1=59,b2=13a1+13b1=13.(2)依题意，经过n次这样的操作，甲盒中恰有2个白球的概率为a n，恰有1个白球的概率为b n，则甲盒中恰有3个白球的概率为1-a n-b n，研究第n+1次交换球时的概率，根据第n次交换球的结果讨论如下：①当甲盒中的球为2白1黑，乙盒中的球为1白1黑时，对应概率为a n，此时，若甲盒取黑球、乙盒取黑球，互换，则甲盒中的球仍为2白1黑，乙盒中的球仍为1白1黑，概率为a n×13×12=16a n；若甲盒取黑球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球变为3白，乙盒中的球变为2黑，概率为a n×13×12=16a n；若甲盒取白球、乙盒取黑球，互换，则甲盒中的球变为1白2黑，乙盒中的球变为2白，概率为a n×23×12=13a n；若甲盒取白球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球仍为2白1黑，乙盒中的球仍为1白1黑，概率为a n×23×12=13a n，②当甲盒中的球为1白2黑，乙盒中的球为2白时，对应概率为b n，此时，若甲盒取黑球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球变为2白1黑，乙盒中的球变为1白1黑，概率为b n×2 3=23b n；若甲盒取白球、乙盒取白球，互换，则甲盒中的球仍为1白2黑，乙盒中的球仍为2白，概率为b n ×13=13b n ，③当甲盒中的球为3白，乙盒中的球为2黑时，对应概率为1-a n -b n ，此时，甲盒只能取白球、乙盒只能取黑球，互换，则甲盒中的球变为2白1黑，乙盒中的球变为1白1黑，概率为1-a n -b n ，综上，a n +1=13a n +16a n +23b n +1-a n -b n =1-12a n -13b n ,b n +1=13a n +13b n则a n +1+2b n +1-65=1-12a n -13b n +23a n +23b n -65=16a n +13b n -15，整理得a n +1+2b n +1-65=16a n +2b n -65 ，又a 1+2b 1-65=215>0，所以数列a n +2b n -65 是公比为16的等比数列.(3)由(2)知a n +2b n -65=215×16 n -1，则a n +2b n =65+215×16n -1，随机变量X n 的分布列为X n123Pb n a n 1-a n -b n所以E (X n )=b n +2a n +3-3b n -3a n =3-(a n +2b n )=95-215×16n -1.5.在概率论中，马尔可夫不等式给出了随机变量的函数不小于某正数的概率的上界，它以俄国数学家安德雷·马尔可夫命名，由马尔可夫不等式知，若ξ是只取非负值的随机变量，则对∀a >0，都有P ξ≥a ≤E ξa.某市去年的人均年收入为10万元，记“从该市任意选取3名市民，则恰有1名市民去年的年收入超过100万元”为事件A ，其概率为P A .则P A 的最大值为()A.271000B.2431000C.427D.49【答案】B【解析】记该市去年人均收入为X 万元，从该市任意选取3名市民，年收入超过100万元的人数为Y .设从该市任选1名市民，年收入超过100万元的概率为p ，则根据马尔可夫不等式可得p =P X ≥100 ≤E X 100=10100=110，∴0≤p ≤110，因为Y ~B (3,p )，所以P A =P Y =1 =C 13p 1-p 2=3p 1-p 2=3p 3-6p 2+3p ，令f (p )=3p 3-6p 2+3p ，则f (p )=9p 2-12p +3=3(3p -1)(p -1)，∵0≤p ≤110,∴3p -1<0,p -1<0，即f (p )>0，∴f (p )在0,110上单调递增.∴f (p )max =f 110 =3×110×1-110 2=2431000，即P (A )max =2431000.故选：B6.(2024·广东肇庆·模拟预测)马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关.甲口袋中各装有1个黑球和2个白球，乙口袋中装有2个黑球和1个白球，现从甲、乙两口袋中各任取一个球交换放入另一口袋，重复进行n (n ∈N *)次这样的操作，记口袋甲中黑球的个数为X n ，恰有1个黑球的概率为p n ，则p 1的值是；X n 的数学期望E X n 是.【答案】4932-1213n【解析】考虑到乙袋中拿出的球可能是黑的也可能是白的，由全概率公式可得p 1=13×23+23×13=49；记X n -1取0，1，2，3的概率分别为p 0，p 1，p 2，p 3，推导X n 的分布列：P X n =1 =p 0+49p 1+49p 2，P X n =2 =49p 1+49p 2+p 3，P X n =3 =19p 2，则E X n =0⋅P X n =0 +1⋅P X n =1 +2⋅P X n =2 +3⋅P X n =3 =p 0+43p 1+53p 2+2p 3=1+13p 1+2p 2+3p 3 =1+13E X n -1 ，则E X n -32=13E X n -1 -32，故E X n -32=E X 1 -32 ×13n -1给合E X 1 =43，可知E X n =32-1213 n.故答案为：49;32-1213n.7.马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程.该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关.甲乙两个口袋中各装有1个黑球和2个白球，现从甲、乙两口袋中各任取一个球交换放入另一口袋，重复进行n n ∈N ∗ 次这样的操作，记甲口袋中黑球个数为X n ，恰有1个黑球的概率为p n ，则p 1=；p n =．【答案】5925⋅-19 n +35【解析】由题意，p 1=C 12C 12+C 11C 11C 13C 13=59；当n ≥2n ∈N ∗时，p n =C 12C 12+C 11C 11C 13C 13p n -1+C 12C 13C 13C 13P X n -1=0 +C 13C 12C 13C 13P X n -1=2 =59p n -1+23P X n -1=0 +P X n -1=2 =59p n -1+231-p n -1 =-19p n -1+23，整理得p n -35=-19p n -1-35 ，p 1-35=59-35=-245，故可知p n -35 是以-245为首项，以-19为公比的等比数列，所以p n =25⋅-19 n +35.故答案为：59；25⋅-19 n +358.马尔科夫链是机器学习和人工智能的基石，其数学定义为:假设序列状态是...，X t -2,X t -1,X t ,X t +1,⋯，那么X t +1时刻的状态的条件概率仅依赖前一状态X t ，即P X t +1∣⋯,X t -2,X t -1,X t =P X t +1∣X t .著名的赌徒模型就应用了马尔科夫链：假如一名赌徒进入赌场参与一个赌博游戏，每一局赌徒赌赢的概率都为50%，每局赌赢可以赢得1金币，赌输就要输掉1金币.赌徒自以为理智地决定，遇到如下两种情况就会结束赌博游戏：一是输光了手中金币;二是手中金币达到预期的1000金币，出现这两种情况赌徒都会停止赌博.记赌徒的本金为70金币，求赌徒输光所有金币的概率.【答案】93100/0.93【解析】设当赌徒手中有n 元0≤n ≤1000,n ∈N 时，最终输光的概率为P (n )，当n =0时，赌徒已经输光了，所以P (0)=1，当n =1000时，赌徒到了终止赌博的条件，不再赌了，因此输光的概率为P (1000)=0，记M ：赌徒有n 元最后输光的事件，N ：赌徒有n 元下一次赢的事件，所以P M =P N P (M |N )+P N P (M |N)，即P (n )=12P (n -1)+12P (n +1)，所以P (n +1)-P (n )=P (n )-P (n -1)，所以P (n ) 为等差数列，设P (n )-P (n -1)=d ，由于P (1000)=P (0)+1000d =1+1000d =0，所以d =-11000，所以P (n )=P (0)+nd =1-n1000，故P (70)=1-701000=93100故答案为：931009.(2024·广东茂名·二模)马尔可夫链是因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，其过程具备“无记忆”的性质，即第n +1次状态的概率分布只跟第n 次的状态有关，与第n -1,n -2,n -3,⋅⋅⋅次状态是“没有任何关系的”.现有甲、乙两个盒子，盒子中都有大小、形状、质地相同的2个红球和1个黑球.从两个盒子中各任取一个球交换，重复进行n n ∈N * 次操作后，记甲盒子中黑球个数为X n ，甲盒中恰有1个黑球的概率为a n ，恰有2个黑球的概率为b n .(1)求X 1的分布列；(2)求数列a n 的通项公式；(3)求X n 的期望.【解析】(1)(1)由题可知，X 1的可能取值为0，1，2.由相互独立事件概率乘法公式可知：P X 1=0 =13×23=29；P X 1=1 =13×13+23×23=59；P X 1=2 =23×13=29，故X 1的分布列如下表：X 1012P295929(2)由全概率公式可知：P X n +1=1=P X n =1 ⋅P X n +1=1X n =1 +P X n =2 ⋅P X n +1=1X n =2 +P X n =0 ⋅P X n +1=1X n =0=13×13+23×23 P X n =1 +23×1 P X n =2 +1×23 P X n =0=59P X n =1 +23P X n =2 +23P X n =0 ，即：a n +1=59a n +23b n +231-a n -b n ，所以a n +1=-19a n +23，所以a n +1-35=-19a n -35，又a 1=P X 1=1 =59，所以，数列a n -35 为以a 1-35=-245为首项，以-19为公比的等比数列，所以a n -35=-245⋅-19 n -1=25⋅-19 n，即：a n =35+25⋅-19n.(3)由全概率公式可得：P X n +1=2 =P X n =1 ⋅P X n +1=2X n =1 +P X n =2 ⋅P X n +1=2X n =2 +P X n =0 ⋅P X n +1=2X n =0=23×13 ⋅P X n =1 +13×1 ⋅P X n =2 +0⋅P X n =0 ,即：b n +1=29a n +13b n ,又a n =35+25⋅-19n,所以b n +1=13b n +2935+25-19 n,所以b n +1-15+15-19 n +1=13b n -15+15-19 n,又b 1=P X 1=2 =29,所以b 1-15+15×-19 =29-15-145=0,所以b n -15+15-19 n=0,所以b n =15-15-19n,所以E X n =a n +2b n +01-a n -b n =a n +2b n =1.10.马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程.该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关.甲、乙两口袋中各装有1个黑球和2个白球，现从甲、乙两口袋中各任取一个球交换放入另一口袋，重复进行n n ∈N * 次这样的操作，记口袋甲中黑球的个数为X n ，恰有1个黑球的概率为p n ，恰有2个黑球的概率为q n ，恰有0个黑球的概率为r n .(1)求p 1,p 2的值；(2)根据马尔科夫链的知识知道p n =a ⋅p n -1+b ⋅q n -1+c ⋅r n -1，其中a ,b ,c ∈0,1 为常数，同时p n +q n +r n =1，请求出p n ；(3)求证：X n 的数学期望E X n 为定值.【解析】(1)由题意恰有0个黑球的概率为1-p n -q n .由题意知p 1=C 12C 12+C 11C 11C 13C 13=59,q 1=C 12C 11C 13C 13=29，所以p2=C12C12+C11C11C13C13p1+C12C13C13C13q1+C13C12C13C131-p1-q1=4981.(2)因为p n=C12C12+C11C11C13C13p n-1+C12C13C13C13q n-1+C13C12C13C131-p n-1-q n-1=-19p n-1+23，所以p n-35=-19p n-1-35.又因为p1-35=-245≠0，所以p n-35是以-245为首项，-19为公比的等比数列.所以p n-35=-245×-19n-1,p n=-245×-19n-1+35.(3)因为q n=C12C11C13C13p n-1+C11C13C13C13q n-1=29p n-1+13q n-1①，1-q n-p n=C11C12C13C13p n-1+C13C11C13C131-q n-1-p n-1=29p n-1+131-q n-1-p n-1②所以①-②，得2q n+p n-1=132q n-1+p n-1-1 .又因为2q1+p1-1=0，所以2q n+p n-1=0.所以q n=1-p n 2.所以X n的概率分布列为：X n012p1-p n-1-p n2p n1-p n2所以E X n=0×1-p n-1-p n 2+1×p n+2×1-p n2=1.所以X n的数学期望E X n为定值1.11.(2024·云南·模拟预测)材料一：英国数学家贝叶斯1701∼1763在概率论研究方面成就显著，创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断等做出了重要贡献.贝叶斯公式就是他的重大发现，它用来描述两个条件概率之间的关系.该公式为：设A1,A2,⋯,A n是一组两两互斥的事件，A1∪A2∪⋯∪A n=Ω，且P A i>0,i=1，2,⋯,n，则对任意的事件B⊆Ω,P B >0，有P A i∣B=P A iP B∣A iP(B)=P A iP B∣A i∑n k=1P A kP B∣A k,i=1，2,⋯,n.材料二：马尔科夫链是概率统计中的一个重要模型，也是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测等方面都有着极其广泛的应用.其数学定义为：假设我们的序列状态是⋯，X t-2,X t-1,X t,X t+1,⋯，那么X t+1时刻的状态的条件概率仅依赖前一状态X t，即P X t+1∣⋯,X t-2,X t-1,X t=P X t+1∣X t.请根据以上材料，回答下列问题.(1)已知德国电车市场中，有10%的车电池性能很好.W公司出口的电动汽车，在德国汽车市场中占比3%，其中有25%的汽车电池性能很好.现有一名顾客在德国购买一辆电动汽车，已知他购买的汽车不是W公司的，求该汽车电池性能很好的概率；(结果精确到0.001)(2)为迅速抢占市场，W公司计划进行电动汽车推广活动.活动规则如下：有11个排成一行的格子，编号从左至右为0,1,⋯,10，有一个小球在格子中运动，每次小球有34的概率向左移动一格；有14的概率向右移动一格，规定小球移动到编号为0或者10的格子时，小球不再移动，一轮游戏结束.若小球最终停在10号格子，则赢得6百欧元的购车代金券；若小球最终停留在0号格子，则客户获得一个纪念品.记P i 为以下事件发生的概率：小球开始位于第i 个格子，且最终停留在第10个格子.一名顾客在一次游戏中，小球开始位于第5个格子，求他获得代金券的概率.【解析】(1)记事件A 为一辆德国市场的电车性能很好，事件B 为一辆德国市场的车来自W 公司.由全概率公式知：P A =P A |B P B +P A |B P B,故：P A |B =P A -P A |B ⋅P B P B=10%-0.25×3%97%≈0.095.(2)记事件A i i =0,1,⋯,10 表示小球开始位于第i 个格子，且最终停留在第10个格子，事件C 表示小球向右走一格.小球开始于第i 格，此时的概率为P i ，则下一步小球向左或向右移动，当小球向右移动，即可理解为小球始于P i +1，当小球向左移动，即可理解为小球始于P i -1，即P i =14P i +1+34P i -1.由题知P 0=0,P 10=1，又4P i =3P i -1+P i +1，故P i +1-P i =3P i -P i -1 ，所以P i -P i -1 是以P 1-P 0为首项，3为公比的等比数列，即：P i -P i -1=3i -1P 1-P 0 ，即：P 10-P 9=39P 1-P 0 ，P 9-P 8=38P 1-P 0 ，⋯P 1-P 0=30P 1-P 0 ，故P 10=39+38+⋯+30P 1-P 0 =310-12P 1，P 5=34+33+⋯+30P 1-P 0 =35-12P 1，则P 5=P 5P 10=35-1310-1=135+1=1244，故这名顾客获得代金券的概率为1244.。
纽结理论纽结理论是数学学科代数拓扑的一个分支，按照数学上的术语来说，是研究如何把若干个圆环嵌入到三维实欧氏空间中去的数学分支。
纽结理论的特别之处是它研究的对象必须是三维空间中的曲线。
在两维空间中，由于没有足够的维数，我们不可能把让一根曲线自己和自己缠绕在一起打成结；而在四维或以上的空间中，由于维数太多，无论怎么样的纽结都能够很方便地被解开成没有结的曲线。
基本问题绳结是人人熟悉的，史前时期就有结绳记事。
试一试就会相信，图1中的两个结不一样：没法把一个变形成另一个，除非把绳头抽回重穿。
绳子的粗细、长短、曲直允许改变，单单不许绳头重穿。
由于这条规矩不易精确描述，那么索性规定绳的两端要捻合起来（于是刚才的两个结要改画成图2）。
这样就可以得到了数学上的定义：纽结是三维空间中的不与自己相交的封闭曲线，或者说，三维空间中的与圆周同胚的图形。
两个纽结等价是指存在三维空间本身的一个变形，把一个变成另一个。
与平面上的圆周等价的纽结称为平凡纽结（因为把未打结的绳子两头捻合得到的圈可以放在平面上）。
如果不是考虑一条闭曲线,而是同时考虑h条闭曲线，要求它们既不自交也不互交,那么就得到h圈链环的概念。
等价性的定义也与纽结的相仿。
图3中是两个非平凡的（即不等价于互相分离的圆周的）双圈链环，它们彼此也不等价。
纽结理论的基本问题是:怎样区分不等价的纽结(或链环)？它是三维拓扑学的一部分, 因为曲线打结与链锁是三维空间所特有的现象（平面上、四维以上的空间里曲线都不会打结），而且它所研究的是闭曲线在三维空间中安放方式的差异，并不是闭曲线本身（它们都与圆周同胚，因而彼此都同胚）。
纠结投影每个纽结,选取适当的投影方向,总可以使它在平面上的投影的自交点都只是二重交叉点；以线的虚实表现交叉的情况，就得到纽结的投影图。
纽结的等价类被它的投影图所完全确定，但是等价的纽结可以有不同的投影图。
图4的两个纽结是分别与图2的两个纽结等价的,它们通常称为三叶结与8字结。
模2的剩余类群的生成元【原创版】目录1.模 2 的剩余类群的生成元概述2.模 2 的剩余类群的生成元的例子3.如何找到模 2 的剩余类群的生成元正文一、模 2 的剩余类群的生成元概述在数学领域，模 2 的剩余类群的生成元是一个重要的概念。
在模 2 的剩余类群中，生成元指的是一个元素，通过这个元素自身或者这个元素与其他元素的乘积，可以生成该类群中的所有元素。
换句话说，生成元是构建该类群的基本单元。
二、模 2 的剩余类群的生成元的例子为了更好地理解模 2 的剩余类群的生成元，我们可以通过一个例子来说明。
假设我们有一个模 2 的剩余类群，其中的元素为{1, 2, 3, 4,...}，其中每个元素模 2 后都等于 1。
在这个类群中，我们可以找到一个生成元，例如 2。
因为 2 乘以任何元素，模 2 后都会得到该元素本身。
例如，2 乘以 1 等于 2，2 乘以 2 等于 4，2 乘以 3 等于 6，2 乘以 4 等于 8，以此类推。
因此，2 是这个模 2 的剩余类群的一个生成元。
三、如何找到模 2 的剩余类群的生成元要找到模 2 的剩余类群的生成元，通常需要使用一些专门的算法或者工具。
一种常见的方法是利用拉格朗日定理。
拉格朗日定理指出，如果一个元素 a 满足 a^k ≡ 1 (mod n)，其中 k 是模数 n 的欧拉函数值，那么 a 就是模 n 的剩余类群的生成元。
以模 2 为例，欧拉函数值为 1，因为 2^1 ≡ 2 (mod 2)，2^2 ≡ 4 (mod 2)，2^3 ≡ 8 (mod 2)，2^4 ≡ 1 (mod 2)。
因此，2 是模 2 的剩余类群的生成元。
总结一下，模 2 的剩余类群的生成元是一个重要的数学概念，它可以帮助我们更好地理解和分析模 2 的剩余类群。
2018-2019年高中生物湖南高二期末考试精品试卷【3】含答案考点及解析班级:___________ 姓名：___________ 分数：___________1．答题前填写好自己的姓名、班级、考号等信息 2．请将答案正确填写在答题卡上一、选择题1.纸层析时用到的层析液是( ) A ．水 B ．石油醚C ．70%的乙醇D ．盐酸【答案】B 【解析】试题分析：层析液中的成分有石油醚、丙酮和苯，故B 正确。
考点：本题主要考查实验中试剂的成分，意在考查考生能理解所学知识的要点的能力。
2.甲、乙、丙是三种微生物，下表I 、Ⅱ、Ⅲ是用来培养微生物的三种培养基。
甲、乙、丙都能在Ⅲ中正常生长繁殖；甲能在I 中正常生长繁殖，而乙和丙都不能；乙能在Ⅱ中正常生长繁殖，甲、丙都不能。
下列说法正确的是（ ）A.甲、乙、丙都是异养微生物B.甲、乙都是自养微生物、丙是异养微生物C.甲是异养微生物、乙是固氮微生物、丙足自养微生物D.甲是固氮微生物、乙是自养微生物、丙是异养微生物 【答案】D 【解析】试题分析：由培养基可知I号培养基无氮源，故甲是能固氮的微生物，乙中无碳源故应是自养型的微生物，丙用的是有机碳是异养的微生物，故D正确。
其余错误。
考点：本题考查微生物培养相关知识，意在考察考生对知识点的理解掌握程度。
3.下列有关生物体遗传物质的叙述，正确的是A．豌豆的遗传物质主要是DNAB．HIV的遗传物质水解产物是4种脱氧核糖核苷酸C．大肠杆菌的遗传物质分布在染色体上D．基因和DNA都是描述遗传物质的概念【答案】D【解析】试题分析：豌豆的遗传物质只有DNA, A错误；HIV是RNA病毒，所以水解产物是四种核糖核苷酸，B错误；大肠杆菌是原核细胞，没有染色体，C错误；基因是DNA上具有特定遗传效应的片段，和DNA都是描述遗传物质的概念，D正确。
考点：本题考查遗传物质的知识。
意在考查能理解所学知识的要点，把握知识间的内在联系的能力。
人工智能模拟卷(A)一、选择题1、被认为是人工智能“元年”的时间应为:(C )A)1948年B)1946年C)1956年D)1961年2、下列搜索方法中不属于盲目搜索的是:(D )A)等代价搜索B)宽度优先搜索C)深度优先搜索D)有序搜索3、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中的是(D)。
A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系4、要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。
因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫( B )。
A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别5、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是( C )。
A)明斯基B) 扎德C)图灵D)冯.诺依曼6、语义网络的组成部分为:( C )A)框架和弧线B)状态和算符C)节点和链D)槽和值7、产生式系统的推理不包括( D )A)正向推理B)逆向推理C)双向推理D)简单推理8、如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,( A )必然可以得到该最优解。
A)广度优先搜索B)深度优先搜索C)有界深度优先搜索D)启发式搜索9、消解原理是一种用于(D )A)表达式变换的推理规则B)变量运算的推理规则C)一定的子句公式的推理规则D)规则演绎的推理规则10、语义网络是对知识的有向图表示方法。
一个语义网络是由一些以有向图表示的( A )连接而成。
A)三元组(结点1,弧,结点2)B)四元组(对象,属性,值,不确定度量值)C)树状图D)规则公式二、填空题1、一个人工智能产生式系统的基本要素是:一个综合数据库,一批产生式规则(规则库)和一个控制系统。
2、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中,常用到的一种人工智能的核心技术称为图搜索技术,解这类问题时,常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表,这种图称为状态空间图。
3、在删除策略归结的过程中,需要删除以下子句:含有纯文字的子句;含有永真的子句;子句集中被别的子句类含的子句。
