已知向量是与单位向量夹角为的任意向量,则对任意的正实数,的最小值是( )
信息熵是信息论中的一个重要概念.设随机变量 X所有可能的取值为 1 , 2 , ⋯ , n ,且 P ( X = i ) = p i > 0 ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) , ∑ i = 1 n p i = 1 ,定义 X的信息熵 H ( X ) = - ∑ i = 1 n p i log 2 p i .( )
A 若n=1,则H(X)=0
若n=2,则H(X)随着 p 1 的增大而增大
若 p i = 1 n ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) ,则H(X)随着n的增大而增大
若n=2m,随机变量Y所有可能的取值为 1 , 2 , ⋯ , m ,且 P ( Y = j ) = p j + p 2 m + 1 - j ( j = 1 , 2 , ⋯ , m ) ,则H(X)≤H(Y)
已知 a>0, b>0,且 a+ b=1,则( )
a 2 + b 2 ≥ 1 2
2 a - b > 1 2
log 2 a + log 2 b ≥ - 2
a + b ≤ 2
下图是函数 y= sin( ωx+ φ)的部分图像,则sin( ωx+ φ)= ( )
sin ( x + π 3 )
sin ( π 3 - 2 x )
cos ( 2 x + π 6 )
cos ( 5 π 6 - 2 x )
已知曲线 C : m x 2 + n y 2 = 1 .( )
若m>n>0,则C是椭圆,其焦点在y轴上
若m=n>0,则C是圆,其半径为 n
若mn<0,则C是双曲线,其渐近线方程为 y = ± - m n x
若m=0,n>0,则C是两条直线
若定义在 R 的奇函数 f( x)在 ( - ∞ , 0 ) 单调递减,且 f(2)=0,则满足 xf ( x - 1 ) ≥ 0 的 x的取值范围是( )
[ - 1 , 1 ] ∪ [ 3 , + ∞ )
[ - 3 , - 1 ] ∪ [ 0 , 1 ]
[ - 1 , 0 ] ∪ [ 1 , + ∞ )
[ - 1 , 0 ] ∪ [ 1 , 3 ]