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17 처지: 립시츠 연속 함수, 반연속성, 거의 어디서나, 분해 가능 공간, 극한, 특성함수 (확률론), 점마다 수렴, 정규 분포, 중심 극한 정리, 집합, 유계 함수, 연속 함수, 열린집합, 실수, 확률 밀도 함수, 확률 공간, 확률 변수.
립시츠 연속 함수
석학에서, 립시츠 연속 함수()는 두 점 사이의 거리를 일정 비 이상으로 증가시키지 않는 함수이.
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반연속성
반연속성(半連續性)은 해석학에서 실변수 함수의 성질 중 하나로, 연속성보다 약한 정의이.
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거의 어디서나
측도론에서, 거의 어디서나(약자 a.e.) 어떤 명제가 성립한다는 것은, 어떤 영집합을 제외한 모든 점에서 명제가 성립한다는 것이.
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분해 가능 공간
일반위상수학에서, 분해 가능 공간(分解可能空間)은 가산 집합이 조밀 집합일 수 있을 정도로 작은 위상 공간이.
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극한
극한(極限)은 수학에서 변수가 일정한 법칙에 따라 어떤 정해진 값에 한없이 가까워질 때의 값이.
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특성함수 (확률론)
확률변수의 특성함수(特性函數)는 각각의 확률 분포와 일대일 대응이 되는 함수로, 특성함수를 이용하여 확률분포의 기댓값이나 분산 등의 값을 알아낼 수 있. 특성함수는 모멘트생성함수와 유사하지만, 모멘트생성함수는 일부 분포에 대해서 존재하지 않을 수 있는 것에 비해 특성함수는 실수값에 대하여 항상 존재.
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점마다 수렴
수학에서 점마다 수렴(), 또는 점별수렴(點別收斂)하는 함수열은, 모든 점에서 각각 수렴하는 함수열이.
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정규 분포
확률론과 통계학에서, 정규 분포(正規 分布) 또는 가우스 분포(Gauß 分布)는 연속 확률 분포의 하나이.
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중심 극한 정리
매우 불규칙한 분포도 충분히 많은 수를 더하면 중심극한정리에 따라 결국 정규분포로 수렴한다. 주사위를 n개 흔들 때 나오는 눈의 합 S n.
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집합
9개의 다각형의 집합을 나타낸 오일러 다이어그램 수학에서, 집합(集合)은 명확한 기준에 의하여 주어진 서로 다른 대상들이 모여 이루는 새로운 대상이.
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유계 함수
붉은색 함수는 유계 함수지만, 푸른색 함수는 유계 함수가 아니다. 실해석학에서, 유계 함수(有界函數)는 그 치역이 유계 집합인 함수이.
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연속 함수
위상수학과 해석학에서, 연속 함수(連續函數)는 정의역의 점의 "작은 변화"에 대하여, 치역의 값 역시 작게 변화하는 함수이.
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열린집합
부, 즉 원의 중심으로부터 반지름 미만의 거리에 위치한 점들의 집합은 열린집합이다. 반대로, 경계를 포함하는 원판, 즉 원의 중심으로부터 반지름 이하의 거리에 위치한 점들의 집합은 닫힌집합이다. 일반위상수학에서, 열린집합(-集合) 또는 개집합(開集合)은 스스로의 경계를 전혀 포함하지 않는, 위상 공간의 부분 집합이.
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실수
실수을 수직선으로 나타낸 것 수학에서, 실수(實數)는 주로 실직선 위의 점 또는 십진법 전개로 표현되는 수 체계이.
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확률 밀도 함수
확률론에서 확률 밀도 함수(確率密度函數, 약자 PDF)는 확률 변수의 분포를 나타내는 함수로, 확률 밀도 함수 f(x)와 구간 에 대해서 확률 변수 X가 구간에 포함될 확률 P(a \leq X \leq b).
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확률 공간
확률론에서, 확률 공간(確率空間)은 전체 측도가 1인 측도 공간이.
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확률 변수
확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.
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