- •Лекция № 1. Вводная лекция
- •1.1Материя и формы движения материи. Физика, ее предмет и методы исследования.
- •Диаграмма иерархической организации материи
- •1.2. Биофизика. Значение физики и биофизики для биологии и медицины.
- •1.3. Связь физики с другими естественными науками. Содержание медицинской и биологической физики.
- •Лекция № 2. Системный подход и системный анализ в физике и биофизике
- •2.1. Понятие системы. Элементы системы и виды связи между ними
- •2.2. Кибернетические системы.
- •2.3.Системный анализ.
- •Система: законы поведения, свойства
- •Лекция № 3 методы численного анализа причинно-следственных связей.
- •Элементарный метод.
- •Метод регрессии
- •3.3 Метод корреляции.
- •Анализ с использованием показателей эластичности.
- •Лекция № 4. Моделирование.
- •Модели и их назначение.
- •Виды моделей.
- •4.3.Основные этапы математического моделирования.
- •Высшая математика. Занятие № 1. Теория пределов.
- •§ 1.1 Бесконечно малая и бесконечно большая величины.
- •§ 1.2. Предел переменной величины.
- •§ 1.3. Понятие о пределе функции. Некоторые приемы нахождения пределов функций.
- •Упражнения
- •Занятие №2. Производная функции
- •§ 2.1 Производная функции и метод ее нахождения
- •§ 2.2 Физический смысл производной функции.
- •2.3 Геометрический смысл производной.
- •§ 2.4 Производные второго и высших порядков. Механический смысл второй производной.
- •§ 2.5 Правило нахождения максимума и минимума функции.
- •§ 2.6 Построений графиков функций
- •Упражнения.
- •Занятие №3. Дифференциал функции.
- •§3.1 Дифференциал функции как главная часть приращения функции.
- •§ 3.2 Геометрический смысл дифференциала функции.
- •§ 3.3 Дифференциал второго порядка.
- •§ 3.4 Приложения дифференциала функции к приближенным вычислениям.
- •§ 3.5 Функции многих переменных. Предел функции.
- •§ 3.6 Частные производные. Полный дифференциал функции нескольких переменных.
- •Упражнения
- •Занятие №4. Неопределенный интервал.
- •§ 4.1 Понятие о неопределенном интеграле.
- •§ 4.2 Геометрический смысл неопределенного интеграла.
- •§ 4.3 Основные свойства неопределенного интеграла.
- •§ 4.4 Непосредственное интегрирование.
- •§ 4.5 Основные методы интегрирования.
- •Интегрирование методом разложения с использованием элементарных математических операций.
- •Интегрирование методом замены переменной.
- •Интегрирование по частям.
- •Упражнения.
- •2)Найти интегралы методом подстановки:
- •3.Найти интегралы методом интегрирования по частям:
- •§ 5.1 Определенный интеграл и его геометрический смысл.
- •Простейшие свойства определенного интеграла.
- •§ 5.2 Формула ньютона-лейбница.
- •§5.3. Замена переменной и интегрирование по частям в определенном интеграле.
- •Интегрирование по частям.
- •§5.4 Некоторые сведения о рядах и их использование в процессе интегрирования.
- •Признак Даламбера.
- •Разложение в степенной ряд функции.
- •Понятие об интегралах, не берущихся в элементарных функциях.
- •Приближенное вычисление интегралов методом разложения функции в ряд.
- •§5.5 Несобственные интегралы.
- •§ 5.6 Приближенные методы вычисления определенных интегралов.
- •Метод средних прямоугольников.
- •Метод трапеций.
- •Метод параболических трапеций (метод Симпсона).
- •§5.7 Приложения определенного интеграла Вычисление площади в декартовых координатах.
- •Объем тела вращения.
- •Длина дуги кривой.
- •Площадь поверхности тела вращения.
- •Упражнения.
- •Занятие № 6. Основные сведения о дифференциальных уравнениях.
- •§ 6.1 Общие понятия о дифференциальных уравнениях и их определение.
- •§6.2 Дифференциальные уравнения первого порядка с разделенными и разделяющимимся переменными.
- •§6.3 Однородные дифференциальные уравенния первого порядка.
- •§6.4 Линейные дифференциальные уравнения первого порядка.
- •§ 6.5 Дифференциальные уравнения второго порядка уравнения вида
- •§ 6.6 Комплексные числа и их алгебраическая форма.
- •§ 6. 7 Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами.
- •Рассмотрим эти случаи по порядку.
- •Упражнения.
- •Задачи.
- •Математическая статистика. Занятие № 1. Элементы комбинаторики. Бином ньютона.
- •§ 1.1. Множества
- •§ 1.2 Размещения
- •§ 1.3. Перестановки.
- •§1.4. Сочетания
- •1.5. Бином ньютона
- •Свойства разложения степени бинома.
- •Упражнения.
- •Занятие №2. Элементы теории вероятностей.
- •§ 2.1. Событие. Вероятность события.
- •§ 2.2. Основные теоремы теории вероятностей.
- •Теорема сложения вероятностей.
- •Теорема умножения вероятностей.
- •Условная вероятность.
- •Формула полной вероятности.
- •§ 2.3. Формула байеса (теорема гипотез)
- •§ 2.4. Формула бернулли.
- •§2.5. Теория вероятностей в генетике.
- •Примеры решения задач.
- •Упражнения
- •Занятие № 3 случайные величины и их основные характеристики.
- •§ 3.1. Случайная величина. Функция распределения.
- •Свойства интегральной функции распределения.
- •§ 3.2. Числовые характеристики случайных величин.
- •Характеристики разброса.
- •Моменты. Характеристики формы.
- •Упражнения.
- •Занятие № 4. Законы распределения случайных величин.
- •§ 4.1. Основные задачи математической статистики.
- •§ 4.2. Генеральная совокупность и выборка.
- •§ 4.3. Ряды распределения.
- •§ 4.4. Закон нормального распределения (закон гаусса)
- •§ 4.5 Распределение стьюдента.
- •§4.6. Оценка точности прямых равноточных измерений при малом числе опытов
- •Упражнения
- •Занятие № 5. Временные ряды
- •§ 5.1. Временные ряды и их виды.
- •§5.2. Характеристики динамики как единицы абсолютного и относительного измерения.
- •§5.3. Сущность и формы тренда и приемы выявления тенденции развития.
- •§5.4. Интерполяция и экстраполяция рядов динамики.
- •Контрольные вопросы.
- •Упражнения.
- •Используемая литература.
- •Оглавление
- •Высшая математика
- •Математическая статистика
- •Основы высшей математики и математической статистики
Анализ с использованием показателей эластичности.
Эластичность – это мера изменения следствия при изменениях причины, которая показывает (абсолютно или относительно) как изменяется следствие, если причина изменяется на единицу или на 1% . Эластичность можно характеризовать с помощью абсолютных и относительных показателей, исходя как из эмпирических, так и из теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии, величин.
Абсолютную величину эластичности по эмпирическим данным рассчитывают следующим выражением:
(3.20)
с помощью которого можно дать первую ориентировку о связи. Поэтому его используют, чтобы получить сведения для выбора уравнения регрессии.
Показатель относительной эластичности рассчитывается по формуле:
(3.21)
Если определены
параметры уравнения регрессии, то
отношение изменения следствия к изменению
причины лучше всего выразить функцией
эластичности. Ее получают как первую
производную функции регрессии и называют
абсолютной функцией эластичности
(3.22)
При линейной связи, которая характеризуется уравнением регрессии
Y= a+bx
абсолютная функция
эластичности
.
Так как коэффициент регрессии b постоянная величина, эластичность для всех х будет одинаковой. При линейной связи абсолютная эластичность и коэффициент регрессии совпадают.
При нелинейных связях эластичность для различных хi различна. Поэтому ее нужно определить отдельно для всех хi или значения xi, представляющих интерес.
Относительную функцию эластичности можно определить следующим выражением:
(3.23)
из которого следует, что
(3.24)
При линейной регрессии относительная эластичность
(3.25)
Таким образом, показатель относительной эластичности (коэффициент эластичности) показывает, на сколько процентов изменяется следствие y, если причина х изменяется на 1%. Можно сказать, что показатель эластичности характеризует податливость следствия к изменению причины.
Лекция № 4. Моделирование.
МОДЕЛИ И ИХ НАЗНАЧЕНИЕ
ВИДЫ МОДЕЛЕЙ
ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Модели и их назначение.
Законы физики, химии, биологии и других наук, которые используются в практической деятельности человека, нельзя получить с использованием только одних фундаментальных законов без использования дополнительных частных предположений. Например, законы, определяющие взаимодействие электронов со всеми частицами, из которых состоит проводник, хорошо известны, но получить закон Ома для рассматриваемого случая на основании фундаментальных законов не удается. Хотя такую задачу математически можно сформулировать, а вычисление этой задачи окажется не под силу всем существующим ЭВМ, вместе взятым. В подобных случаях используются физические модели, которые упрощают получение исследуемой закономерности. При этом должны быть сохранены наиболее существенные связи и отброшены второстепенные с целью упрощения решаемой задачи. Модель – это абстрактная или материально реализованная система, являющаяся упрощенной копией исследуемой реальной системы.
При этом модель должна обеспечивать достаточно простое математическое описание и иметь область применимости, в которой свойства модели с заданной точностью совпадают со свойствами реальной системы. Модель тем лучше, чем шире ее область применения и чем проще ее описание. Метод исследования явлений и процессов их протекания в различных системах, основанный на построении и изучении их моделей, называют моделированием.
В настоящее время моделирование является научным методом глубокого исследования и познания сущности явления и объектов. Например, с использованием модели материальной точки и модели абсолютно твердого тела описана почти вся теоретическая механика. Основные квантово- механические системы, состоящие из протонов и нейтронов, которые в ядре связываются внутренними силами ядерного взаимодействия. Между протонами существуют так же силы электромагнитного взаимодействия. Над выяснением устройства ядра и законов ядерного взаимодействия упорно работают физики всего мирра, начиная с 1932г. В настоящее время существует семь моделей атомного ядра: капельная, частичная, обобщенная, оптическая, протонно- нейтронная, Ферми – газовая и ядерных оболочек. Каждая из этих моделей объясняет вполне определенные экспериментальные факты. Но так как никакая простая модель не может передать всех свойств столь сложной квантово – механической системы, какой является ядро, поэтому ни одну модель нельзя канонизировать. Тот факт, что вместо единой последовательной теории атомного ядра существуют различные модели ядер, каждая из которых применима к органическому кругу явлений, показывает, какой объем исследований еще остается впереди в этой области. Конкретно с соответствующими физическими и другими видами моделей нам предстоит познакомиться в процессе изучения медицинской и биологической физики.
