
- •1. Означення функції декількох незалежних змінних. Геометричне зображення функції двох змінних.
- •2 У . Границя і неперервність функції 2-х змінних.
- •3.Частинні прирости та частинні похідні функції декількох незалежних змінних.
- •4. Повний приріст. Повний диференціал функції 2-х незалежних змінних,застосування в наближених обчисленнях.
- •5. Частинні похідні вищих порядків
- •6 . Похідна за напрямком. Градієнт функції декількох змінних.
- •7.Екстремум ф-ї 2х змінних. Необхідна і достатня умови екстремуму.
- •8.Умовний екстремум ф-ї 2х змінних. Метод множників Лагранжа.
- •9. Абсолютний екстремум (найбільше і найменше значення функції 2-ох змінних у замкнутій області)
- •10.Побудова емпіричних формул метдом найменших квадратів
- •11. Диференціальні рівняння. Основні поняття і означення. Задача Коші.
- •17. Лінійні однорідні диф.Р-ня 2-го пор.Означення і загальні властивості
- •18.Лінійні однорідні диф. Р-ня 2-го пор. Зі сталими коефіцієнтами
- •19.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку. Метод варіації довільних сталих.
- •20.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку зі сталими коефіцієнтами.
- •21.Числові ряди. Сума ряду. Збіжні і розбіжні ряди. Властивості збіжних рядів. Приклади.
- •23.Ознаки порівняння рядів. Приклади
- •24. Ознака Даламбера збіжності ряду.
- •25. Радикальна ознака Коші збіжності ряду.Приклади.
- •26. Інтегральна ознака Коші.
- •28.Знакозмінні ряди.Достатня ознака збіжності знакозмінного ряду.
- •30Степеневі ряди,інтервал збіжності. Теорема Абеля
- •31Ряд Тейлора і Маклорена. Біноміальний ряд.
- •31.Роскладання в ряди Макларена .
- •33.Наближене обчислення інтегралів за допомогою рядів
- •34. Інтегрування диференціальних рівнянь за допомогою степеневих рядів.
- •35. Обчислення значених функцій за допомогою степеневих рядів.
- •36. Предмет теорії ймовірностей. Види випадкових подій. Операції над подіями.
- •37. Частота і ймовірність події. Статист. І класичне означ. Ймовірності. Геом.. Ймовірність.
- •38. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
- •39. Сума подій. Теорема про ймовірність суми несумісних подій. Теорема про ймовірність суми 2-х сумісних подій.
- •40.Добуток подій. Залежні і незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення для залежних і незалежних подій.
- •41.Формула повної ймовірності.
- •42.Ймовірність гіпотез. Формула Бейєса.
- •43. Повторні незалежні випробування.Формула Бернуллі.
- •44. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
- •45. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •46. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа.
- •48. Поняття випадкової величини.Дискретні і неперервні в.В. Закон розподілу. Функція розподілу в.В.Ймовірність попадання в.В. В заданий проміжок.
- •49. Неперервна випадкова величина .Функція розподілу і щільність розподілу н.В.В., їх властивості .Ймовірність попадання в.В. В заданий інтервал.
- •50.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •51. Числові характеристики неперервної випадкової величини, їх властивості.
- •52.Біноміальний розподіл дискретної випадкової величини і його числові характеристики.
- •53. Розподіл Пуассона дискретної випадкової величини і його числові характеристики .
- •54.Рівномірний розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики m(X), d(X), σ(X).
- •55. Нормальний закон розподілу неперервної випадкової величини. Крива Гаусса
- •57. Математичне сподівання нормально розподіленої неперервної в.В.
- •58. Дисперсія нормально розподіленої неперервної в.В.
- •59. Ймовірність попадання в заданий інтервал нормально розподіленої випадкової величини. Ймовірність її відхилення від математичного сподівання. Правило трьох сигм.
- •60.Поняття про теор. Моменти, поч.. І центральні моменти к-го порядку в.В. Асиметрія і Ексцес.
37. Частота і ймовірність події. Статист. І класичне означ. Ймовірності. Геом.. Ймовірність.
Статистичне:Відношення
числа дослідів (m) , в яких подія А
з”явилася до загального числа n
проведених дослідів наз. частотою події
А і позначається W(A) =
.
При необмеженому зростанню n замічено стійкість частоти. Цю величину наз. статистичною ймовірністю. Зазначимо, що т.й. має справу тільки з статистично стійкими експериментами.
Класичний спосіб означення ймовірності базується на понятті. Ймовірністю Р(А) наз. відношення числа m елементарних подій, що сприяють появі події А, до загального числа n рівно можливих елементарних подій. Р(А)= .
Властивості :1.Ймовірність достовірної події = 1. тобто Р(u)= 1 2.Ймовірність неможливої події = 0. Тобто Р(v)=0 3.Ймовірність випадкової події є додатне число, що знаходиться між 0 і 1.
Геометрична ймовірність
При класичному визначенні ймовірності допускалося, що число елементарних подій є скінченою множиною. Проте на практиці часто зустрічаються випробування, у яких множина можливих наслідків нескінченність. Щоб уникнути недоліків класичного визначення ймовірності з статистичних експериментів з нескінченним числом наслідків вводять поняття геометричної ймовірності.
Нехай
простір елементарних подій
( омега) утворює нескінченну неперервну
сукупність, яку можна зобразити точками
деякої області Q в n вимірному просторі.
А випадкову подію А можна зобразити
точками в області
.
1)
якщо n = 1, то q- відрізок прямої і
2)
якщо n= 2 ,то q -є деяка область і
3)
якщо n =3. то q- деякий об’єм і
,
де Vq- об’єм області q, VQ – об’єм області
q.
38. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
Комбінаторика – це розділ математики який вивчає розташування об’єктів у відповідності із спеціальними правилами і методи підрахунку всіх можливих способів, котрима ці розташування мжуть бути зроблені.
При рішенні задач з т.й. , а також при складанні розкладу занять, розкладу руху автобусів, потягів, літаків і т.д. застосовують елементи комбінаторики. До них відносяться : перестановки, розміщення, сполучення.
Перестановками наз. групи з n елементів по n в кожній, які відрізняються порядком розташування елементів, а їх число визначається за формулою Pn=n!
Розміщеннями
наз.
групи з n елементів по m в кожній, які
відрізняються хоч-би одним елементом
або порядком розташування елементів,
а їх число
.
Сполученнями
наз. групи із n елементів по m в кожній,
які відрізняються хоч-би одним елементом,
а їх число визначається за формулою
.
39. Сума подій. Теорема про ймовірність суми несумісних подій. Теорема про ймовірність суми 2-х сумісних подій.
Сумою-А+В наз. Пдія яка полягає в тому що відбудеться принаймні одна з цих подій
Теорема. Ймовірність суми скінченного числа несумісних подій дорівнює
сумі ймовірностей цих подій, тобто
P(A1+A2+..+An)=P(A1)+P(A2)+…P(An)
Зокрема
P(A+B)=P(A)+P(B)
Доведення. Нехай А і В несумісні події в даному експерименті,
причому із n рівноможливих результатів m1 сприяють появі події А, а
m2 – сприяють появі події В, причому , m1 + m2 ≤ n тоді,
P(A)=
;
P(B)=
;
Розглянемо подію С = А + В, тоді ( m1 + m2 ) результатів сприяють
появі події С
P(C)=P(A+B)=
=
+
=P(A)+P(B).
Наслідок 1. Сума ймовірностей несумісних подій Ai (i =1, n), які
утворюють повну групу, дорівнює одиниці.
Наслідок 2. Сума ймовірностей двох протилежних подій дорів-
нює одиниці P(неA) + P(A) =1.
Теорема додавання ймовірностей сумісних подій.
Означення. Дві події називаються сумісними, якщо поява однієї з них не
виключає появи іншої в одному і тому ж випробуванні.
Наприклад, подія А – поява п’яти очок при підкиданні грального
кубика; подія В – поява непарного числа очок. Події А і В сумісні.
Нехай А і В сумісні, причому відомі ймовірності цих подій і ймо-
вірність їх сумісної появи. Як знайти ймовірність події АВ, яка поля-
гає в тому, що з’явиться хоча б одна з подій або А, або В, дає така
теорема.
Теорема. Ймовірність появи хоча б однієї з двох сумісних подій дорівнює
сумі ймовірностей цих подій без ймовірності їх сумісної появи:
Р(А + В) = Р(А) + Р(В) – Р(А · В).
Доведення. Оскільки події А і В за умовою сумісні, то подія А + В
відбудеться, якщо відбудеться одна з таких трьох незалежних подій:
,
B
або
АВ.
За теоремою додавання ймовірностей
несумісних подій
P(A
+
B)
=
P(A
)
+
P(
B)
+
P(AB).
Подія А відбудеться, якщо відбудеться одна із двох несумісних
подій: A чи АВ. За теоремою додавання ймовірностей несумісних
подій маємо:
P(A) = P( B) + P(AB),
звідси
P(A ) = P(A) − P(AB).
Аналогічно маємо
P(B) = P( B) + P(AB),
звідси
P( B) = P(B) − P(AB).
Тоді
P(A + B) = P(A) + P(B) − P(AB).
Зауваження. При використанні цієї теореми треба мати на увазі,
що події А і В можуть бути як незалежні, так і залежні.
Для незалежних подій:
Р(А + В) = Р(А) + Р(В) – Р(АВ).
Для залежних подій:
Р(А + В) = Р(А) + Р(В) – Р(А) · Р(В / А).
Якщо А і В несумісні, то
Р(АВ)= 0 і Р(А + В) = Р(А) + Р(В).