
- •1.Задачи, приводящие к дифференциальным уравнениям (ду). Основные сведения о ду (обыкновенные ду, оду n-ого порядка, решение ду на интервале).
- •2.Задача Коши для ду 1-ого порядка. Теорема существования и единственности решения задачи Коши для ду 1-ого порядка.
- •3.Геометрическая интерпретация ду 1-ого порядка. Метод изоклин.
- •4.Задача Коши для ду n-ого порядка. Общее решение, частное решение, особое решение ду n-ого порядка.
- •5. Уравн. С разделяющимися переменными
- •6. Однородные ду 1-ого порядка
- •7.Линейные ду 1-ого порядка (метод подстановки Бернулли, метод вариации произвольной постоянной Лагранжа).
- •8.Уравнение Бернулли
- •9. Уравнение в полных дифференциалах.
- •10.Дифференциальные уравнения высших порядков. Теорема о существовании и единственности решения. Задача Коши. Приемы понижения порядка (на примерах ду 2-ого порядка).
- •13.Линейные однородные ду n-ого порядка с постоянными коэффициентами. Теорема о структуре общего решения линейного однородного ду n-ого порядка с постоянными коэффициентами.
- •14.Линейные неоднородные ду 2-ого порядка. Теорема о структуре общего решения неоднородного ду.
- •15.Метод вариации произвольных постоянных (Лагранжа) для отыскания частного решения линейного неоднородного ду 2-ого порядка.
- •16. Линейные неоднородные ду с постоянными коэффициентами и специальной правой частью.
- •17. Системы ду. Нормальные системы. Теорема о существовании и единственности решения нормальной системы ду. Задача Коши для системы ду.
- •19.Системы линейных однородных ду с постоянными коэффициентами. Характеристическое уравнение системы ду.
- •20. Решение системы линейных однородных ду с постоянными коэффициентами. Случай действительных различных корней характеристического уравнения.
- •21. Пространство элементарных событий. Алгебра событий.
- •22. Вероятность события. Классическое, статистическое определение вероятности. Геометрическая вероятность.
- •23. Теоремы сложения вероятностей несовместных и совместных событий.
- •24. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей. Вероятность появления хотя бы одного события.
- •25. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •26. Повторение испытаний. Схема испытаний Бернулли. Биномиальное распределение вероятностей. Наивероятнейшее число появлений события в независимых испытаниях.
- •27. Распределение Пуассона. Локальная предельная теорема Муавра-Лапласа.
- •28. Интегральная предельна теорема Муавра-Лапласа. Отклонение относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях.
- •Понятие случайной величины. Функция распределения случайной величины, ее свойства.
- •Дискретные случайные величины. Построение функции распределения.
- •Непрерывные случайные величины. Плотность вероятности случайной величины, ее свойства.
- •Числовые характеристики случайных величин. Математическое ожидание дискретных и непрерывных случайных величин. Свойства.
- •33.Числовые характеристики случайных величин. Дисперсия дискретных и непрерывных случайных величин. Свойства.
- •34.Числовые характеристики случайных величин. Мода, медиана, начальные и центральные моменты, асимметрия, эксцесс случайных величин.
- •35.Равномерный закон распределения случайных величин.
- •36.Биномиальный закон распределения случайных величин.
- •40.Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева. Теорема Бернулли.
- •46.Линии регрессии. Корреляция.
- •47.Определение характеристик случайных величин на основе опытных данных. Выборка и ее характеристики. Частота и относительная частота.
- •48.Эмпирическая функция распределения. Полигон и гистограмма.
- •51.Проверка статистических гипотез. Критерии согласия Пирсона и Колмогорова.
- •52.Понятие о двумерных выборках и выборочных оценках двумерных св.
- •55. Временные ряды и прогнозирование. Автокорреляционная функция. Авторегрессионная модель.
22. Вероятность события. Классическое, статистическое определение вероятности. Геометрическая вероятность.
При построении вероятностной модели опыта нужно точно определить пространство элементарных событий (исходы опыта и класс всех событий, которые могут произойти в процессе эксперимента). Если пространство элементарных событий состоит из конечного или счётного числа элементарных событий, то оно называется дискретным.
Каждому элементарному событию wi
поставим в соответствие число р(wi)
такое, что
- вероятность элементарного события wi
Если А⊂Ω и является
произв. Событием, то вероятностью события
А называется число Р(А)=
Пусть Ω – пространство с конечным числом n-исходов. Каждому элементарному событию w1, w2, …, wn поставим в соответствие одинак. Вероятности
р(wi)=1/n
Получим пространство с равновероятностными исходами. В таком пространстве вероятностью события А называется число Р(А)=m/n,
где m-число исходов, благоприятных появлению события А в опыте
n-общее число исходов.
Р(А)=m/n --классическое(Лапласовское) определение вероятности
Комплексное условие, при котором может произойти событие А, многократно повторяется в одинаковых условиях. Если при повторении опыта n-раз событие наступает m-раз, то величину wn(A)=m/n называют относительной частотой появления события А в опыте.
При статистическом определении вероятности предполагается, что при неограниченном увеличении n, величина wn(A) колеблется около вероятности события А и неогр. приближается к этой вероятности при неогр.увеличении числа испытаний.
При статистическом определении
вероятности за вероятность события
принимается его частость. Р(А)
wn(А)=m/n
Для вычисления вероятности появления события А в том случае, когда результат опыта определяется случайным положением точек в некоторой области, используется определение геометрической вероятности, при этом любые положения точек в этой области считаются равновесными.
Назовём мерой области её длину, площадь, объём, соответственно в 1-о, 2-у и 3-ёх мерном случае. Обозначим меру области S, а меру части- s. Пусть А-событие, состоящее в попадании точек в указ.часть области, тогда геометрическая вероятность события А определяется равенством: Р(А)=s/S
Пусть l составляет часть
отрезка L. На отрезке L
на удачу поставлена точка. Если
предположить, что вероятность попадания
точки на l пропорциональна
длине этого отрезка и не зависит от его
расположения относительно L,
то вероятность попадания точки на l
определяется: Р=
Аналогично определяется вероятность
попадания точки в плоскую фигуру g,
которая составляет часть G:
Р=
Вероятностное попадание точки в
пространственную фигуру v,
которая является частью V:
Р=
23. Теоремы сложения вероятностей несовместных и совместных событий.
1)Для несовместных событий
Вероятностное появление одного из 2-ух несовместных событий = сумме вероятностей этих событий.
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)
2)Для совместных событий
Вероятностное появление хотя бы одного из 2-ух совместных событий = сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления.
Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(А*В)
Замечание: для 3-ёх совместных событий:
Р(А+В+С)=Р(А)+Р(В)+Р(С)-Р(А*В)-Р(А*С)-Р(В*С)+Р(А*В*С)