
- •Примеры здания конечных и бесконечных множеств с
- •Привести примеры подмножеств а) множества натуральных чисел; б) множества целых чисел; в) множества рациональных чисел.
- •Привести примеры результатов выполнения над множествами действий объединения, пересечения, вычитания, дополнения.
- •6. Дать определение сочетаний, размещений, перестановок. Вывести формулы для подсчета числа сочетаний, размещений (с повторениями и без повторений).
- •7. Дать определение бинарного отношения, его проекций и сечений. Описать основные способы представления бинарных отношений.
- •1.Точечно-стрелочный (графический)
- •2. Матричный способ
- •3.Способ сечений.
- •4.Способ перечисления элементов(пар) принадлежащих к бинарному отношению
- •8. Охарактеризовать рефлексивные, симметричные, транзитивные бинарные отношения. Привести примеры отношений, обладающих такими свойствами.
- •10. Охарактеризовать отношение частичного порядка. Привести примеры частично упорядоченных и линейно упорядоченных множеств.
- •11. Дать определение векторного (линейного) пространства над полем действительных чисел. Как выполняются действия над векторами арифметического пространства?
- •19 Дать определение обратной матрицы. Описать метод Гаусса-Жордана вычисления обратной матрицы с помощью элементарных преобразований.
- •29. Описать различные способы задания плоскости в пространстве и соответствующие им уравнения. Описать различные способы задания прямой в пространстве и соответствующие им уравнения.
- •32. Дать определение предела функции в точке и в бесконечности, односторонних пределов (слева и справа) функции в конечной точке. Описать связь между ними.
- •33. Каковы основные типы неопределенностей при вычислении пределов функций и способов их раскрытия?
- •36. Характеристика монотонности функции с помощью производной. Определение интервалов монотонности функций.
- •37. Характеристика выпуклости функции с помощью производной 2ого порядка. Определение интервалов выпуклости и точек перегиба графика функции
- •38. Экстремумы функций и их нахождение с помощью производных. Необходимый признак и достаточные признаки существования экстремума.
- •39.Общая схема исследования функции и построения графика.
- •42. Определение производной функции двух переменных по произвольному направлению. Ее выражение через частные производные. Вектор-градиент функции двух переменных и его свойства.
- •43. Сформулировать необходимое условие существования экстремума функции и объеснить его роль для поиска точек экстремума.
- •44. Дать определение неопределенного интеграла. Сформулировать основные свойства неопределенного интеграла.
- •45.В чем состоит сущность метода интегрирования по частям и замены переменной? Описать основные способы их применения.
- •46. Охарактеризовать понятие определенного интеграла как предела интегральных сумм. Сформулировать простейшие свойства определенного интеграла и дать их геометрическую интерпретацию.
- •47. Охарактеризовать свойства определенного интеграла как функции его верхнего предела. Сформулировать и доказать формулу Ньютона-Лейбница.
- •50. Охарактеризовать различные способы определения вероятности случайного события. Каковы основные свойства функции вероятности?
- •Свойства определённого интеграла
- •51. Сформулировать понятие условной вероятности. Охарактеризовать свойство независимости случайных событий. Указать критерий независимости событий.
- •52. Как вычисляется вероятность произведения а) Независимых в совокупности событий б) Произвольных событий?
- •53. Как вычисляется вероятность суммы а) несовместных событий б) Произвольных событий
- •63 Основные числовые характеристики дискретных и непрерывных случайных величин: математическое ожидание, дисперсия и среднее квадратическое отклонение. Их свойства и примеры.
- •Математическое ожидание.
- •65. Задачи математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Вариационные ряды. Выборочные числовые характеристики: их свойства и вычисления.
- •1. Задача определения закона распределения случайной величины (или системы случайных величин) по статистическим данным
- •2. Задача проверки правдоподобия гипотез
- •3. Задача нахождения неизвестных параметров распределения
- •66. Графическое представление выборочных распределений: полигон, гистограмма, кумулятивная кривая. Полигон
- •6.1. Распределение домохозяйств по размеру
- •Статистическая таблица
- •Гистограмма
- •Кумулята
11. Дать определение векторного (линейного) пространства над полем действительных чисел. Как выполняются действия над векторами арифметического пространства?
Линейное пространство — это множество элементов, называемых векторами, над которыми определённым образом определены операции сложения и умножения на число. В любом линейном пространстве можно выделить особую систему векторов, называемых базисом линейного пространства. Количество векторов в базисе равно размерности пространства. Действия над n-мерными векторами Пусть даны векторы и . Определение. Суммой векторов и называется вектор , т.е. при сложении векторов их соответствующие координаты складываются: (2, –4) + (–2, 4) = (0, 0); (3,0,1) + (0,1,4)+(–1, –7,0) = (2, –6,5). Определение. Произведением вектора на число называется вектор т.е. при умножении вектора на число каждая его координата умножается на это число. Можно проверить, что введенные таким образом операции над векторами удовлетворяют всем свойствам операций в линейном пространстве. Следовательно, арифметическое n-мерное пространство Rn является частным случаем введенного ранее линейного пространства. Определение. Скалярным произведением двух векторов и называется число, равное сумме произведений соответствующих координат векторов: Пример: Пусть и . Тогда . Скалярное произведение обладает следующими свойствами: 1. , причем , только при 2. , 3. , 4. . Определение. Два вектора называются ортогональными, если их скалярное произведение равно 0, т.е. . Пример. Пусть Тогда ортогональны. Определение. Линейное пространство с введенным скалярным произведением называется евклидовым n-мерным пространством. Примеры: 1. Множество трехмерных векторов R3. 2. Множество двумерных векторов R2. 3. Множество R1 = R – множество действительных чисел.
18.
Дать определение прямоугольной матрицы,
равенства матриц, транспонированной
матрицы. Как определяются выполняются
действия умножения матрица на число,
умножения, вычитания и умножения
матриц.
Определение
1.
Прямоугольная таблица чисел
вида
называется
прямоугольной матрицей размера
,
где m
- количество строк, а n
- количество столбцов.
Определение
2. Числа,
которые образуют матрицу, - aij,
где
,
,
называются элементами матрицы.
Определение 3.
Числа i
и j
называются индексами элемента aij,
i
показывает, в какой строке расположен
данный элемент, а j
- в каком столбце находится этот
элемент.
Две матрицы считаются равными, если
равны их соответствующие элементы.
Транспонированная
матрица - это матрица, полученная из
исходной путем замены строк на столбцы.
Например,
или
вот так
. Произведением матрицы на число называется матрица того же размера, каждый элемент которой равен произведению соответствующего элемента исходной матрицы на это число..
Умножение матрицы на число.
Пример:
Всё просто, для того чтобы умножить матрицу на число, нужно каждый элемент матрицы умножить на данное число. В данном случае – на тройку.
Еще один полезный пример:
–
умножение
матрицы на дробь
Сначала
рассмотрим то, чего делать НЕ
НАДО:
Вносить
дробь в матрицу НЕ НУЖНО, во-первых, это
только затрудняет дальнейшие действия
с матрицей, во-вторых, затрудняет
проверку решения преподавателем
(особенно, если
–
окончательный ответ задания).
И, тем более, НЕ НАДО делить каждый элемент матрицы на минус семь:
Из статьи Математика для чайников или с чего начать (Маша, ты супер!), мы помним, что десятичных дробей с запятой в высшей математике стараются всячески избегать.
Единственное, что желательно сделать в этом примере – это внести минус в матрицу:
А вот если бы ВСЕ элементы матрицы делились на 7 без остатка, то тогда можно (и нужно!) было бы поделить.
Пример:
В
этом случае можно и НУЖНО
умножить все элементы матрицы на
,
так как все числа матрицы делятся на 2
без
остатка.
Примечание: в теории высшей математики школьного понятия «деление» нет. Вместо фразы «это поделить на это» всегда можно сказать «это умножить на дробь». То есть, деление – это частный случай умножения.
Суммой (разностью) двух матриц одинакового порядка называется матрица того же порядка, каждый элемент которой равен сумме (разности) соответствующих элементов исходных матриц.
Сумма (разность) матриц.
Сумма матриц действие несложное. НЕ ВСЕ МАТРИЦЫ МОЖНО СКЛАДЫВАТЬ. Для выполнения сложения (вычитания) матриц, необходимо, чтобы они были ОДИНАКОВЫМИ ПО РАЗМЕРУ.
Например,
если дана матрица «два на два», то ее
можно складывать только с матрицей
«два на два» и никакой другой!
Пример:
Сложить
матрицы
и
Для того чтобы сложить матрицы, необходимо сложить их соответствующие элементы:
Для разности матриц правило аналогичное, необходимо найти разность соответствующих элементов.
Пример:
Найти
разность матриц
,
А
как решить данный пример проще, чтобы
не запутаться? Целесообразно избавиться
от лишних минусов, для этого внесем
минус в матрицу
:
Примечание: в теории высшей математики школьного понятия «вычитание» нет. Вместо фразы «из этого вычесть это» всегда можно сказать «к этому прибавить отрицательное число». То есть, вычитание – это частный случай сложения.
Произведением двух матриц А и В, размеры которых заданы соотношением: количество столбцов первой матрицы равно количеству строк второй, называется матрица С, у которой количество строк равно количеству строк первой матрицы, а количество столбцов равно количеству столбцов второй. Каждый элемент данной матрицы равен сумме попарных произведений элементов соответствующей строки первой матрицы и элементов соответствующего столбца второй.
Умножение матриц. Какие матрицы можно умножать?
Чтобы
матрицу
можно
было умножить на матрицу
нужно,
чтобы
число столбцов матрицы
равнялось
числу строк матрицы
.
Пример:
Можно
ли умножить матрицу
на
матрицу
?
,
значит, умножать данные матрицы можно.
А вот если матрицы переставить местами, то, в данном случае, умножение уже невозможно!
,
следовательно, выполнить умножение
невозможно:
Не так уж редко встречаются задания с подвохом, когда студенту предлагается умножить матрицы, умножение которых заведомо невозможно.
Следует
отметить, что в ряде случаев можно
умножать матрицы и так, и так.
Например,
для матриц,
и
возможно
как умножение
,
так и умножение
Как умножить матрицы?
Умножение матриц лучше объяснить на конкретных примерах, так как строгое определение введет в замешательство (или помешательство) большинство читателей.
Начнем с самого простого:
Пример:
Умножить
матрицу
на
матрицу
Я
буду сразу приводить формулу для каждого
случая:
–
попытайтесь
сразу уловить закономерность.
Пример сложнее:
Умножить матрицу на матрицу
Формула:
В результате получена так называемая нулевая матрица.
Попробуйте
самостоятельно выполнить умножение
(правильный
ответ
).
Обратите
внимание, что
!
Это почти всегда так!
Таким образом, при умножении переставлять матрицы нельзя!
Если
в задании предложено умножить матрицу
на
матрицу
,
то и умножать нужно именно в таком
порядке. Ни в коем случае не наоборот.
Переходим к матрицам третьего порядка:
Умножить
матрицу
на
матрицу
Формула
очень похожа на предыдущие формулы: