- •Введение
- •Тема 1. Математика в современном мире: основные разделы, теории и методы математики
- •1.1. Объекты исследования математики: абстрактные понятия и абстрактные структуры
- •1.2. Аксиоматический метод
- •1.3. Индуктивный и дедуктивный методы рассуждения. Метод математической индукции
- •Метод математической индукции
- •1.4. Роль математики в современном мире
- •Тема 2. Математические средства представления информации. Понятие математической модели
- •2.1. Числа, переменные величины, выражения. Числовые функции
- •2.2 Понятие об измерении. Виды измерений. Приближенные вычисления
- •2.3. Понятие математической модели. Этапы математического моделирования
- •2.4. Виды математических моделей
- •Тема 3. Основы теории множеств и математической логики
- •3.1. Основные понятия теории множеств
- •Подмножество. Универсальное множество
- •3.2. Основные операции над множествами Равенство множеств
- •Объединение (сумма) множеств
- •Разность двух множеств. Дополнение
- •Законы теории множеств
- •3.3. Отношения и соответствия. Функции как соответствия
- •3.4. Алгебра высказываний. Логические операции и логические функции
- •Простые и составные высказывания
- •Логические операции
- •Порядок старшинства операций
- •Основные законы математической логики
- •Упражнения для самостоятельного выполнения:
- •Тема 4. Структуры на множестве. Элементы комбинаторики
- •4.1. Выборки и подмножества
- •Упорядоченная и неупорядоченная выборки. Кратность элемента
- •4.2. Размещения, перестановки, сочетания
- •Размещения
- •Перестановки
- •Сочетания
- •4.3. Основные правила комбинаторики
- •Упражнения для самостоятельного выполнения:
- •Перестановки
- •Сочетания
- •Выборки с повторениями
- •Тема 5. Случайные события и их вероятности
- •5.1. Основные понятия теории вероятностей
- •Правила действий над событиями
- •Аксиомы теории вероятностей
- •5.2. Классическое определение вероятности
- •5.2. Классическое и статистическое определение вероятности
- •5.3. Операции над вероятностями
- •Вероятность суммы случайных событий Теорема сложения вероятностей.
- •Вероятность произведения событий
- •Формула полной вероятности
- •Формула апостериорной вероятности (формула Бейеса)
- •5.4. Случайные величины. Закон распределения дискретной случайной величины
- •Биномиальное распределение Формула Бернулли
- •Геометрическое распределение
- •Кривая нормального распределения
- •Упражнения для самостоятельного выполнения:
- •Тема 6. Элементы математической статистики
- •6.1. Возникновение математической статистики
- •6.2. Статистический эксперимент, его исходы и события
- •Предмет статистики. Основная задача и основной метод статистики
- •6.4. Статистическая информация и формы ее представления
- •6.5. Числовые характеристики статистических рядов
- •2. Среднее квадратическое (или стандартное) отклонение .
- •Упражнения для самостоятельного выполнения:
- •Список литературы
- •Ресурсы Интернета
Тема 4. Структуры на множестве. Элементы комбинаторики
Область математики, в которой изучаются вопросы о том, сколько различных комбинаций, подчиненных тем или иным условиям, можно составить из заданных объектов, называется комбинаторикой. В комбинаторных задачах необходимо подсчитать, сколькими способами можно сделать тот или иной выбор, выполнить то или иное требование, выполнить какое-либо условие.
Первые комбинаторные задачи были связаны с азартными играми: картами, костями, «орлянкой». Наиболее любопытные игроки интересовались, например, тем, сколькими способами можно выбросить данное количество очков, бросая две или три кости или сколькими способами можно получить двух тузов при раздаче карт. Основы теоретических положений комбинаторики были разработаны французскими учеными Блезом Паскалем и Пьером Ферма в XVII веке. Дальнейшее развитие комбинаторика получила в работах Я. Бернулли, Г. Лейбница и Л. Эйлера.
В наше время комбинаторика получила новый толчок для развития в связи с появлением быстродействующих ЭВМ и широким использованием методов дискретной математики. Комбинаторные методы используются для решения транспортных задач, задач по составлению расписаний, для разработки, кодирования и декодирования шифров, в задачах линейного программирования, статистики, теории информации.
4.1. Выборки и подмножества
Пусть задано произвольное множество А из n объектов, состоящее из элементов аi. Последовательность произвольных элементов
<а1,а2,...,ат
>, аi
А,
i
=
(4.1)
называется выборкой объема т из А, или m-выборкой из множества А, или m-выборкой из n-множества А.
Различие выборки и подмножества состоит в следующем. В выборке каждый элемент из некоторого множества А может встречаться произвольное число раз, т. е. объем выборки может превосходить объем исходного множества. Если же все компоненты m-выборки из n-множества A различны, то и m-выборка будет представлять собой т-подмножество множества А.
Таким образом, выборка подразумевает возможность наличия в ней одинаковых элементов, а подмножество, как известно из определения множества, не допускает повторений элементов.
Для отличия выборок от подмножеств в формулах для выборок вводят подчеркивание сверху (см. 4.1).
Типичный пример выборки — слово в фиксированном алфавите, содержащее одинаковые буквы (например, слово «математика», составленное из букв русского алфавита).
Упорядоченная и неупорядоченная выборки. Кратность элемента
Если свойства выборки изменяются при транспозиции элементов (т. е. при перемене местами двух элементов), то выборка называется упорядоченной, в противном случае — неупорядоченной. Сравните, например, слова «волос» и «слово», составленные из букв русского алфавита. Упорядоченную выборку из множества десятичных цифр представляет собой телефонный номер, например, 5554433, так как номер 5454533 — это уже другой абонент.
Число
появлений в выборке одного и того же
элемента аi
называют
его кратностью
и
обозначают
(аi).
Если
каждый элемент
аi
m-выборки
имеет кратность
(аi)=
1, то выборка представляет собой
m-подмножество
множества A.
