设球在动点P(x,y,z)的密度与该点到球心距离成正比,求质量为m的非均匀球体x2+y2+z2≤R2对于直径的
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工件零点偏移量设定程序格式:G10P~X~Y~Z~;P=1~6时,相应于G54~G59。X、Y、Z为各轴的零点偏移值,即工件坐标系相对于()的偏移值。
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已知椭圆C的中心在坐标原点,焦点在x轴上,椭圆C上的点到焦点距离的最大值为3,最小值为1。 (1)求椭圆C的标准方程; (2)若直线Z:y=kx+m与椭圆C相交于A,B两点(A,B不是左右顶点),且以AB为直径的圆过椭圆C的右顶点。求证:直线l过定点,并求出该定点的坐标。
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一个空间点到X,Y,Z3个坐标轴的距离相等,侧这个点到3个投影面的距离等距
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均匀带电球体内部的场强分布为()。(Q为带电量,R为球体半径,r为某点到球心距离)
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一个空间点到x、y、z3个坐标轴的距离相等,则这个点到3个投影面的距离等距。()
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执行下列赋值语句后 X="123.45” Y=123.45 Z=.T. P={^2002-10-2809:30:25} Q=$123.45 内存变量X,Y,Z,P,Q的数据类型分别是()。
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如图6-5所示,垂直放置的矩形平板挡水,水深3m,静水总压力p的作用点到水面的距离y为()m。https://assets.asklib.com/psource/2015110109092291105.jpg
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曲线可以看作是动点安照某种规律运动的轨迹,引入坐标系后,曲线上的动点可以用它的坐标X和Y来表示。而曲线上动点所遵循的规律就可以用动点P的坐标X和Y之间的约束关系反映出来。
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一动点与 M 0 (1,1,1) 连成的向量与向量 n =(2,3 ,- 4) 垂直, 2 x +3 y - 4 z - 1=0即为动点 M 的轨迹方程.
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设X与Y是相互独立的随机变量,其分布函数分别为和,则Z=min(X,Y)的分布函数是( )/ananas/latex/p/89866/ananas/latex/p/114531
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抛物面x2+y2=z被平面x+y+z=1截成一个椭圆,这个椭圆到原点的最长距离为。()<img src="http://p.ananas.chaoxing.com/star3/origin/5727c9521867e395cd149fcc589f113b.png"/>
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设论述域是自然数,P(r,y,z)表示“x+y=z”,L(x,y)表示“x< y”,用逻辑符表示下述断言: (a)对每一x和y,有一个z,使x十y=z。 (b)对所有x,x+0=x。 (c)没有z小于0。 (d)0并非小于一切x。 (e)4加3得7。
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动点P到定点F(2.0)的距离比它到直线X+Y=0的距离大一,求:1,点P的轨迹E的方程2,过点F的直线交曲线E... 动点P到定点F(2.0)的距离比它到直线X+Y=0的距离大一, 求:1,点P的轨迹E的方程2,过点F的直线交曲线E于AB两点,求向量OA乘以向量OB(0为坐标原点
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公式∀x∀y(P(x,y)∨Q(y,z))∧∃xP(x,y)换名()。
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(1)一半径为R的带电球,其上电荷分布的体密度p为一常量,试求此带电体内、外的场强分布(2)若上题中带电球上电荷分布的体密度为ρ=ρ(1-r/R)ρ为常数,r为球上一点到球心的距离,试求此带电体内外的场强分布
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设随机变量X,Y相互独立,若X服从(0,2)上的均匀分布,Y服从参数为2的指数分布,求随机变量Z=X+Y的概率密度。
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设有一物质曲线Γ,在点(x,y,z)处它的线密度为μ(x,y,z),用第一类曲线积分分别表示: (1)该物质曲线
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设球面方程为(x-1)2+(y+2)2+(z-3)2=4,则该球的球心坐标与半径分别为()A.(-1,2,-3);2B.(-1,2
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求下列球面的球心与半径。(1)x<sup>2</sup>+y<sup>2</sup>+z<sup>2</sup>-2x-4y-6z=0;(2)x<sup>2</sup>+y<sup>2</sup>+z<sup>2</sup>-2x+4y-6z-22=0。
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证明:若两曲面F<sub>1</sub>(x,y,z)=0,F<sub>2</sub>(x,y,z)=0在点P(x<sub>0</sub>,y<sub>0</sub>,z<sub>0</sub>)正交(两曲面在点P
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半径为R的球面上均匀分布着电荷q,当球面以角速度ω绕它的直径旋转,求转轴上球内和球外任一点(该点到球心的距离为z)的磁感应强度,并求这个系统的磁矩.
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设二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为:(1)分别求X和Y的边缘密度函数。(2)求Z=2X-Y的密度函数
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设随机变量X与Y相互独立,X的概率分布为P{X=i}=1/3(i=-1,0,1),Y的概率密度为记2=X+Y.(I)求P{Z≤
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设二维随机变量(X,Y)的联合概率密度为求随机变量Z=X<sup>2</sup>+Y<sup>2</sup>的概率密度。
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