Markdown(Latex)公式编辑参考及查询手册

文章目录

  • Markdown(Latex)公式编辑及查询手册
    • 1. 基本语法
      • 1.1. 示例
      • 1.2 小工具——mathpix snipping tool
    • 2. 常用参考手册汇集
    • 3. 公式编辑练手
      • 3.1效果
      • 3.2对应的md源码

Markdown(Latex)公式编辑及查询手册

在书写文档时尤其是数学笔记时,避免不了书写公式,通过markdown可以写出正确又舒适的公式,这语法在很多编辑器是通用的,通过多写很快就能够熟系,过程中免不了多查,为便于查阅,将其归总于此

1. 基本语法

  • 通过$公式$或$$公式$$的格式表示行内公式或单独成行的公式
  • \abc.斜杠+字母的方式代表各种字符和运算符等等
  • { }对内容进行分块

1.1. 示例

$P(B) = \sum_{i=1}^n p(A_i )*p(B|A_i)$表示:

P ( B ) = ∑ i = 1 n p ( A i ) ∗ p ( B ∣ A i ) P(B) = \sum_{i=1}^n p(A_i )*p(B|A_i) P(B)=i=1np(Ai)p(BAi)

  • \sum代表求和,^代表指数,_代表底数,更多的参见相关手册及博客即可

1.2 小工具——mathpix snipping tool

可以通过手动截图获取图片或文档中的公式并识别转成md公式格式,这在之前的工具推荐也有写,示范如下:
Markdown(Latex)公式编辑参考及查询手册_第1张图片

2. 常用参考手册汇集

  • 公式编辑手册
    • 简易整洁版:https://www.jianshu.com/p/25f0139637b7
    • 全面易查带目录版:https://www.zybuluo.com/codeep/note/163962
  • Latex论文写作:
    • https://liam.page/2014/09/08/latex-introduction/
    • https://blog.csdn.net/shujuelin/article/details/79340373
    • https://www.jianshu.com/p/97ec921e215e

3. 公式编辑练手

以下为个人在typora中记笔记时写,可见还是很清晰易读的

3.1效果

  • 相互独立

P ( ∏ i = 1 n A i ) = ∑ i = 1 n P ( A i ) , n > 3 ​ P(\prod_{i=1}^n{A_i}) = \sum_{i = 1}^{n}{P(A_i)},n>3​ P(i=1nAi)=i=1nP(Ai)n>3

  • P ( A ) = 1 − P ( A ‾ ) P(A) = 1-P(\overline A) P(A)=1P(A)
  • P ( A B ‾ ) = P ( A − B ) = P ( A ) − P ( A B ) P(A\overline B) = P(A-B) = P(A)-P(AB) P(AB)=P(AB)=P(A)P(AB)
  • P ( A + B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A B ) P(A+B) = P(A) + P(B) -P(AB) P(A+B)=P(A)+P(B)P(AB)
  • P ( A + B + C ) = P ( A ) + P ( B ) + P ( C ) − P ( A B ) − P ( B C ) − P ( A C ) + P ( A B C ) P(A+B+C) = P(A) + P(B) +P(C) -P(AB)-P(BC)-P(AC)+P(ABC) P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)P(AB)P(BC)P(AC)+P(ABC)
  • n个事件相互独立,事件的对立事件与其他事件均独立
  • A ⋃ B ‾ = A ‾ ⋂ B ‾ ​ \overline{A\bigcup B} = \overline{A} \bigcap \overline{B}​ AB=AB
  • A ⋂ B ‾ = A ‾ ⋃ B ‾ \overline{A\bigcap B} = \overline{A} \bigcup \overline{B} AB=AB
  • 条件概率
    • P ( A ∣ B ) = P ( A B ) P ( B ) , P ( B ) > 0 P(A|B) = \frac {P(AB)}{P(B)},P(B)>0 P(AB)=P(B)P(AB)P(B)>0
    • P ( A B ) = { P ( B ) ∗ P ( A ∣ B ) , P ( B ) > 0 P ( A ) ∗ P ( B ∣ A ) , P ( A ) > 0 P(AB) =\begin{cases} P(B)*P(A|B), &P(B)>0 \\ P(A)*P(B|A), & P(A)>0 \end{cases} P(AB)={P(B)P(AB),P(A)P(BA),P(B)>0P(A)>0
    • P ( A B C ) = P ( A ) P ( B ∣ A ) P ( C ∣ A B ) P(ABC) = P(A)P(B|A)P(C|AB) P(ABC)=P(A)P(BA)P(CAB)
  • 全概率和逆概率(贝叶斯)公式
    • P ( B ) = ∑ i = 1 n p ( A i ) ∗ p ( B ∣ A i ) P(B) = \sum_{i=1}^n p(A_i )*p(B|A_i) P(B)=i=1np(Ai)p(BAi)
    • 贝叶斯公式,若已知B发生:
      • P ( A j ∣ B ) = P ( A j B ) P ( B ) = P ( A j ) P ( B ∣ A j ) P ( B ) = ∑ i = 1 n p ( A i ) ∗ p ( B ∣ A i ) = P ( A j ) ∗ P ( B ∣ A j ) P ( B ) P(A_j|B) = \frac {P(A_jB)} {P(B)} =\frac {P(A_j)P(B|A_j)} {P(B) = \sum_{i=1}^n p(A_i )*p(B|A_i)} = P(A_j)*\frac {P(B|A_j)}{P(B)} P(AjB)=P(B)P(AjB)=P(B)=i=1np(Ai)p(BAi)P(Aj)P(BAj)=P(Aj)P(B)P(BAj)

3.2对应的md源码

不同编辑器可能略有差别
Markdown(Latex)公式编辑参考及查询手册_第2张图片

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