- •Часть 1
- •Тема 1.9. Комплексные числа………………………………………………….…61
- •Список использованной и рекомендуемой литературы:
- •Раздел 1. Элементы теории множеств, векторной алгебры и аналитической геометрии. Вещественные числа
- •Тема 1.1. Элементы линейной алгебры
- •Матрицы и определители. Линейные операции над матрицами
- •1.1.2. Ранг матрицы
- •1.1.3. Методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •Для решения произвольных слау применяется метод Гаусса. Сущность метода состоит в том, что расширенная матрица слау приводится к ступенчатому виду. Метод Гаусса решения систем линейных уравнений.
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 1.2. Элементы векторной алгебры
- •1.2.1. Векторы, операции над векторами. Декартов базис
- •1.2.2. Скалярное произведение векторов
- •1.2.3. Векторное произведение векторов
- •1.2.4. Смешанное произведение трех векторов
- •Тема 1.3. Прямая и плоскость
- •1.3.1. Различные виды уравнения плоскости
- •1.3.2. Различные виды уравнения прямой в пространстве
- •1.3.3. Задачи, относящиеся к плоскостям
- •1.3.4. Задачи, относящиеся к прямой в пространстве
- •1.3.5. Взаимное расположение прямой и плоскости
- •1.3.6. Уравнение прямой линии на плоскости
- •Вопросы для самопроверки:
- •Тема 1.4. Преобразование координат на плоскости. Элементарная теория линий второго порядка
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 1.5. Некоторые сведения о линейных векторных пространствах. Собственные числа и собственные векторы
- •1.5.1. Векторные пространства и их преобразования
- •1.5.2. Собственные числа и собственные векторы матрицы линейного преобразования (оператора)
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 1. 6 . Квадратичные формы. Приведение к каноническому виду уравнений линии и поверхности второго порядка
- •1.6.1. Уравнения центральных поверхностей второго порядка
- •1.6.2. Нецентральные поверхности
- •1.6.3. Плоскости
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 1.7. Множества. Вещественные числа
- •1.7.1. Алгебраические свойства вещественных чисел
- •1.7.2. Отношение порядка На множестве вещественных чисел вводится отношение порядка , т.Е. , которое удовлетворяет следующим аксиомам:
- •1.7.3. Представление (модель) вещественного числа
- •1.7.4. Решение простейших неравенств с модулем
- •1.7.5. Открытые и замкнутые множества
- •1.7.6. Принципы существования предельной точки (Вейерштрасс)
- •Тема 1.8. Элементы теории пределов. Бесконечные функции
- •1.8.1. Определение предела в терминах окресностей
- •1.8.2. Общие свойства конечного предела
- •1.8.3. Бесконечно малые функции и их свойства
- •1.8.4. Представление функции, имеющей конечный предел
- •1.8.5. Свойства функций имеющих конечный предел в точке а
- •1.8.6. Бесконечно большие функции и их свойства
- •1.8.7. Числовые последовательности
- •Предел последовательности
- •1.8.9. Критерии существования предела последовательности
- •Тема 1.9. Комплексные числа
- •1.9.1. Понятие комплексного числа
- •1.9.2. Геометрическая интерпретация комплексного числа
- •1.9.3. Модуль комплексного числа
- •1.9.4. Сложение и умножение комплексных чисел
- •1.9.5. Вычитание и деление комплексных чисел
- •1.9.6. Тригонометрическая форма комплексного числа
- •1.9.7. Свойства модуля и аргумента комплексного числа
- •1.9.8. Возведение в степень и извлечение корня
- •1.9.9. Квадратное уравнение с комплексным неизвестным
- •Раздел 2. Дифференциальное и интегральное исчисление
- •Тема 2.1. Понятия о функции одной переменной. Предел и непрерывность функции
- •2.1.1. Свойства предела функции. Односторонние пределы
- •2.1.2. «Замечательные» пределы. Применение пределов в экономике
- •Тема 2.2. Дифференциальное исчисление функции одной переменной. Производная функции
- •Тема 2.3. Дифференциал функции
- •Тема 2.4. Производные высших порядков
- •Тема 2.5. Исследование функции. Формула Лагранжа
- •2.5.1. Необходимые и достаточные условия экстремума функции
- •2.5.2. Выпуклость, вогнутость и точки перегиба функции
- •2.5.3. Функция полезности
- •Раздел 3. Функция нескольких переменных Тема 3.1. Основные понятия функции нескольких переменных
- •Тема 3.2. Частные производные
- •Тема 3.3. Дифференциал функции двух переменных
- •Тема 3.4. Производная по направлению
- •Тема 3.5. Экстремум функции двух переменных
- •Упражнения
- •Раздел 4. Интегральное исчисление функции одной переменной Тема 4.1.Первообразная. Неопределенный интеграл
- •Тема 4.2.Методы интегрирования
- •4.2.1. Замена переменной в неопределенном интеграле
- •4.2.2. Формула интегрирования по частям
- •Интегрированне рациональной дроби
- •Интегрирование простейших дробей
- •Интегрирование выражений содержащих тригонометрические функции
- •4.2.6. Интегрирование иррациональных выражений
- •Тема 4.3. Определенный интеграл
- •4.3.1. Свойства и геометрический смысл определенного интеграла
- •4.3.2. Определенный интеграл как функция верхнего предела. Формула Ньютона-Лейбница
- •4.3.3. Несобственные интегралы с бесконечными пределами
- •Упражнения
- •4.3.4. Вычисление площадей плоских фигур
- •4.3.5. Определение длины кривой. Дифференциал кривой
- •Раздел 5. Обыкновенные дифференциальные уравнения Тема 5.1. Дифференциальные уравнения первого порядка
- •5.1.1. Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными
- •5.1.2. Линейные дифференциальные уравнения
- •5.1.3. Динамическая модель устойчивости рынка Вальраса
- •5.1.4. Линейные дифференциальные уравнения первого порядка с переменными коэффициентами
- •Упражнения
- •Раздел 6. Ряды и интеграл Фурье Основные сведения
- •Тема 6.1. Числовые ряды
- •6.1.1. Условие сходимости положительного числового ряда
- •Тема 6.2. Тригонометрический ряд. Ряд Фурье
- •6.2.1.Достаточные признаки разложимости функции в ряд Фурье
- •6.2.2. Ряды Фурье для четных и нечетных функций
- •6.2.3. Ряд Фурье по любой ортогональной системе функций
- •Тема 6.3. Комплексная форма ряда Фурье. Задача о колебании струны
- •Задача о колебании струны
- •Тема 6.4. Интеграл Фурье
- •6.4.1. Интеграл Фурье для четной и нечетной функции
- •6.4.2. Комплексная форма интеграла Фурье
- •6.4.3. Формулы дискретного преобразования Фурье
- •Раздел 7. Представление функции интегралом Фурье
- •Тема 7.1. Проверка условий представимости
- •7.1.1. Представление функции интегралом Фурье
- •7.1.2. Интеграл Фурье в комплексной форме
- •Тема 7.2. Представление функции полиномом Лежандра
- •7.2.1. Основные сведения
- •7.2.2. Преобразование функции
- •7.2.3. Вычисление коэффициентов ряда
- •Раздел 8. Дискретные преобразования Фурье
- •Тема 8.1. Прямое преобразование
- •Тема 8.2. Обратное преобразование
- •Раздел 9. Элементы теории вероятностей Тема 9.1. Комбинаторные формулы
- •Тема 9.2. Случайный эксперимент, элементарные исходы, события. Диаграммы Венна
- •Тема 9.3. Вероятностное пространство. Случай конечного или счетного числа исходов
- •9.3.1. Классическое определение вероятности
- •9.3.2. Статистическое определение вероятности
- •9.3.3. Непрерывное вероятностное пространство
- •9.3.4. Геометрическая вероятность
- •9.3.5. Формулы сложения вероятностей
- •9.3.6. Условная вероятность. Независимые события. Умножение вероятностей
- •Тема 9.4. Формула полной вероятности
- •9.4.1. Формула Байеса
- •9.4.2. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли
- •Тема 9.5. Законы распределения случайной величины
- •9.5.1. Биноминальное распределение случайной величины
- •9.5.2. Асимптотические формулы Бернулли. Случайная величина, распределенная по закону Пуассона
- •9.5.3. Локальная и интегральная формулы Лапласа
- •Тема 9.6. Дискретные случайные величины
- •9.6.1. Зависимость и независимость двух случайных величин
- •9.6.2. Математическое ожидание случайной величины
- •9.6.3. Дисперсия случайной величины
- •Свойства дисперсии:
- •Тема 9.7. Непрерывные случайные величины. Плотность и функция распределения случаной величины
- •9.7.1. Математическое ожидание случайной величины
- •9.7.2. Дисперсия случайной величины
- •9.7.3. Нормальное распределение
- •Раздел 10. Элементы математической статистики Тема 10.1. Задачи математической статистики
- •10.1.1. Выборочный метод. Генеральная совокупность
- •10.1.2. Вариационный ряд
- •10.1.3. Точечные оценки параметров генеральной совокупности
- •Тема 10.2. Интервальные оценки
- •10.2.1. Понятие интервальной оценки
- •10.2.2. Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при известной дисперсии
- •10.2.3. Доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения при неизвестной дисперсии
- •10.2.4. Доверительный интервал дисперсии нормального распределения
- •Тема 10.3. Задачи статистической проверки гипотез
- •10.3.1. Основные понятия и статистическая проверка гипотез
- •10.3.2. Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии
- •10.3.3. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий
- •10.3.4. Проверка статистической значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Тема 10.4. Сравнительная оценка параметров эмпирического и нормального распределений. Критерий Пирсона «хи» квадрат
- •Данные распределения среднемесячной заработной платы:
9.3.2. Статистическое определение вероятности
Рассмотрим случайный эксперимент, заключающийся в том, что подбрасывается игральная кость, сделанная из неоднородного материала. Ее центр тяжести не находится в геометрическом центре. В этом случае мы не можем считать исходы (выпадение единицы, двойки и т.д.) равновероятными. Из физики известно, что кость более часто будет падать на ту грань, которая ближе к центру тяжести. Как определить вероятность выпадения, например, трех очков? Единственное, что можно сделать, это подбросить эту кость n раз (где n-достаточно большое число, скажем n=1000 или n=5000), подсчитать число выпадений трех очков n3 и считать вероятность исхода, заключающегося в выпадении трех очков, равной n3/n – относительной частоте выпадения трех очков. Аналогичным образом можно определить вероятности остальных элементарных исходов – единицы, двойки, четверки и т.д. Теоретически такой образ действий можно оправдать, если ввести статистическое определение вероятности.
Вероятность P(i) определяется как предел относительной частоты появления исхода i в процессе неограниченного увеличения числа случайных экспериментов n, то есть
,
где mn(i) – число случайных экспериментов (из общего числа n произведенных случайных экспериментов), в которых зарегистрировано появление элементарного исхода i.
Так как здесь не приводится никаких доказательств, мы можем только надеяться, что предел в последней формуле существует, обосновывая надежду жизненным опытом и интуицией.
В практике очень часто возникают задачи, в которых какой-либо другой способ определения вероятности события, кроме статистического определения, найти невозможно или крайне трудно.
9.3.3. Непрерывное вероятностное пространство
Как уже говорилось ранее, множество элементарных исходов может быть более, чем счетным (то есть несчетным). Так несчётное множество исходов имеет эксперимент, состоящий в случайном бросании точки на отрезок [a1; a2]. Можно себе представить, что эксперимент, заключающийся в измерении температуры в заданный момент в заданной точке тоже имеет несчётное число исходов (действительно, температура может принять любое значение из некоторого промежутка, хотя в действительности мы можем измерять её лишь с определённой точностью, и практическая реализация такого эксперимента даст конечное число исходов). В случае эксперимента с несч ётным множеством W элементарных исходов нельзя считать любое подмножество множества W событием. Следует заметить, что подмножества W, не являющиеся событиями, являются математическими абстракциями и не встречаются в практических задачах. Поэтому в нашем курсе данный параграф является необязательным.
Чтобы
ввести определение случайного события,
рассмотрим систему (конечную или счетную)
подмножеств
пространства элементарных исходов W.
В случае выполнения двух условий:
1)
из принадлежности А
этой системе следует принадлежность
этой системе;
2)
из принадлежности
и
этой системе следует принадлежность
Ai
Aj
этой
системе
такая система подмножеств называется алгеброй.
Пусть W — некоторое пространство элементарных исходов. Убедитесь в том, что две системы подмножеств:
1) W, Æ; 2) W, А, , Æ (здесь А— подмножество ) являются алгебрами.
Пусть
A1
и A2
принадлежат некоторой алгебре. Докажите,
что A1
\ A2
и
принадлежат этой алгебре.
Назовём -алгеброй систему подмножеств множества W, удовлетворяющую условию 1) и условию 2):
2)
если подмножества А1,
А2,,
Аn,
принадлежат
,
то их счётное объединение
(по аналогии с суммированием это счётное
объединение кратко записывается формулой
)
тоже принадлежит .
Подмножество А множества элементарных исходов W является событием, если оно принадлежит некоторой -алгебре.
Можно доказать, что если выбрать любую счётную систему событий, принадлежащих некоторой -алгебре и проводить с этими событиями любые принятые в теории множеств операции (объединение, пересечение, взятие разности и дополнения), то результатом будет множество или событие, принадлежащее той же -алгебре.
Сформулируем аксиому, называемую аксиомой А.Н. Колмогорова.
Каждому событию соответствует неотрицательное и не превосходящее единицы число P(А), называемое вероятностью события А, причем функция P(А) обладает следующими свойствами:
1) Р(W)=1
2) если события A1, A2,..., An, несовместны, то
=
Если задано пространство элементарных исходов W, алгебра событий и определенная на ней функция Р, удовлетворяющая условиям приведенной аксиомы, то говорят, что задано вероятностное пространство.
Это определение вероятностного пространства можно перенести на случай конечного пространства элементарных исходов W. Тогда в качестве алгебры можно взять систему всех подмножеств множества W.
