
- •Череповец
- •1. Элементы линейной алгебры
- •1.1. Матрицы и действия с ними
- •1.2. Определители и их вычисление
- •1.3. Решение систем линейных уравнений
- •Матричный способ решения систем линейных уравнений.
- •Применение матриц в электротехнике.
- •2. Элементы векторной алгебры и аналитической геометрии
- •2.1. Векторы. Основные понятия
- •2.2. Скалярное произведение векторов
- •2.3. Векторное произведение векторов
- •2.4. Смешанное произведение векторов
- •2.5. Аналитическая геометрия на плоскости. Прямая на плоскости
- •2.6. Аналитическая геометрия в пространстве
- •3. Комплексные числа
- •3.1. Основные понятия
- •3.2. Действия с комплексными числами
- •Умножение и деление комплексных чисел в тригонометрической и показательных формах
- •Свойства сопряженных чисел и модуля комплексного числа
- •Возведение в степень и извлечение корня n-й степени
- •4. Элементы математического анализа
- •4.1. Кванторы
- •4.2. Определение функций
- •4.3. Предел функции , непрерывность, точки разрыва
- •4.4. Производная функции одной переменной
- •Правила дифференцирования
- •Правило Лопиталя
- •4.5. План полного исследования функции
- •Точки экстремума, интервалы возрастания и убывания.
- •Точки перегиба, интервалы выпуклости и вогнутости.
- •Построение графика.
- •4.6. Частные производные функции нескольких переменных.
- •4.7. Наибольшее и наименьшее значения функции
- •4.8. Неопределенный интеграл
- •Метод замены переменной
- •Метод интегрирования по частям
- •Интегрирование рациональных функций
- •Интегрирование выражений, содержащих тригонометрические функции
- •4.9. Определенный интеграл
- •4.10. Приложения определенных интегралов
- •5. Интегралы римана
- •5.1. Двойной интеграл. Вычисление двойных интегралов в декартовых прямоугольных координатах
- •5.2. Вычисление двойных интегралов в полярных координатах
- •5.3. Вычисление площади плоской фигуры
- •5.4. Приложение двойного интеграла
- •5.5. Криволинейный интеграл по длине дуги (криволинейный интеграл I рода). Вычисление криволинейного интеграла I рода
- •5.6. Криволинейный интеграл по координатам (криволинейный интеграл II рода). Вычисление криволинейных интегралов II рода
- •6. Операционное исчисление
- •6.1. Основные понятия
- •6.2. Основные свойства преобразования Лапласа
- •6.3. Таблица изображений основных элементарных функций
- •6.4. Нахождение оригинала f(t) по данному изображению f(p)
- •I способ
- •II способ
- •6.5. Решение линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами и систем дифференциальных уравнений операционным методом
- •6.6. Расчет электрических контуров
- •7. Ряды
- •7.1. Числовые ряды
- •7.2. Знакопеременные ряды
- •7.3. Степенные ряды
- •7.4. Разложение функции в ряды Фурье
- •7.5. Представление периодических несинусоидальных токов и напряжений рядом Фурье
- •7.6. Одиночный импульс и интеграл Фурье
- •7.7. Свойства периодических функций, обладающих симметрией
- •7.8. Графический (графоаналитический) методы определения гармоник ряда Фурье
- •8. Теория вероятностей
- •8.1. Случайные события и их вероятности
- •8.1.1. Случайные события
- •8.1.2. Определение вероятности случайного события
- •8.1.3. Условная вероятность
- •8.1.4. Независимость случайных событий. Теоремы умножения и сложения
- •8.1.5. Формула полной вероятности
- •8.1.6. Формулы Байеса
- •8.1.7. Формулы Бернулли, Пуассона, локальная и интегральная формулы Муавра – Лапласа
- •8.2. Случайные величины
- •8.2.1. Дискретная случайная величина (дсв)
- •8.2.2. Непрерывная случайная величина (нсв)
- •8.2.3. Числовые характеристики случайной величины
- •8.2.4. Примеры законов распределения
- •9. Математическая статистика
- •9.1. Основные понятия математической статистики
- •9.2. Статические оценки параметров распределения
- •9.3. Доверительные интервалы
- •9.4. Линейная корреляция
- •9.5. Проверка статических гипотез
- •9.6. Критерий Пирсона
- •Библиографический список
- •Применение математических методов в электротехнике
8. Теория вероятностей
8.1. Случайные события и их вероятности
8.1.1. Случайные события
Под
экспериментом следует понимать выполнение
определенного комплекса условий.
Возможный набор исходов эксперимента
будем называть пространством
элементарных событий.
Точки или элементы этого пространства
называются элементарными
исходами
или элементарными
событиями.
Пример
1. Самый
простой эксперимент имеет два исхода.
Бросание монеты, где исходами являются
выпадение «герба» или «решетки», а также
испытание промышленных изделий на
«дефектность» или «годность» относятся
к таким экспериментам. Здесь исходы
обозначаются символами «0» и «1». Обычно
их называют неудачей и успехом
соответственно. Пространство элементарных
событий
состоит из двух точек
.
Пример
2. Бросание
правильной игральной кости один раз,
где исходами является число очков на
выпавшей грани, – пример эксперимента
с большим числом исходов. Здесь возможные
исходы образуют множество
.
Пример
3. Бросание
игральной кости дважды, где исходами
являются пары
– число очков на выпавшей грани,
соответственно, первой и второй кости.
Здесь
.
Пусть
– произвольное подмножество пространства
элементарных событий
для некоторого эксперимента. Проведение
эксперимента сводится к наблюдению
элементарного исхода
,
которое является элементом
.
Если
,
то говорят, что произошло случайное
событие А.
Если же это не так, то говорят, что
случайное
событие
не произошло.
Событие,
отвечающее всему множеству
элементарных исходов, называется
достоверным
(оно происходит всегда, так как
при любом исходе
).
Событие, отвечающее пустому множеству
,
называется невозможным.
События называют несовместными, если никакие два из них не могут появиться вместе. События называют равновозможными, если ни одно из них не является объективно более возможным, чем другие.
Определение.
Суммой двух
событий
и
называют событие
,
состоящее из элементарных событий,
которые входят или в
,
или в
.
.
Определение. Произведением двух событий и называют событие , состоящее из элементарных событий, которые входят и в , и в .
.
Определение. Разностью событий и называют событие , состоящее в том, что событие происходит, а событие не происходит.
.
Событие
называют противоположным
событию
.
8.1.2. Определение вероятности случайного события
1. Статистическое
определение вероятности. Пусть
некоторый эксперимент повторяется
раз (т.е. проводится серия из
одинаковых и независимых друг от друга
экспериментов). Фиксируем случайное
событие
и предполагаем, что это событие появилось
раз. Рассмотрим отношение
,
которое называется частотой
события
в данной серии. С ростом
колебание этого отношения вокруг
некоторого постоянного числа
все меньше и в различных сериях практически
совпадает при больших
,
т.е.
.
Итак, событию сопоставляется численная характеристика , которая и называется вероятностью события . Такую трактовку понятия «вероятность» называют частотным или статистическим определением вероятности.
Частота
обладает следующими свойствами:
2. Классическое определение вероятности.
Определение.
События
образуют полную систему (или группу)
событий, если:
1)
;
2)
,
при
.
Пусть
образуют полную систему событий.
Рассмотрим событие
,
тогда будем говорить, что событию
благоприятствуют
из
событий
.
Теорема. Пусть образуют полную систему событий и равновозможны, и пусть событию благоприятствуют из событий, тогда
.
Пример.
В урне имеется
белых и
красных шаров. Из урны извлекается 1
шар. Какова вероятность того, что этот
шар белый?
Все
исходы равновозможны, их всего
:
.
Событию
благоприятствует
из
исходов, поэтому из теоремы следует
ответ:
.