- •1.Комплексные числа: основные понятия. Геометрическое изображение. Алгебраическая и тригонометрическая формы записи комплексных чисел.
- •2.Арифметические действия над комплексными числами. (сложение-вычитание, умножение, деление.
- •4.Предел функции, основные теоремы о пределах. Два замечательных предела. Бесконечно малые и бесконечно большие функции.
- •5.Непрерывность функции: непрерывность функции в точке, в интервале и на отрезке, точки разрыва функции и их классификация, основные теоремы о непрерывных функциях, непрерывность элементарных функций.
- •6.Производная функции, ее физический и геометрический смысл. Уравнение касательной.
- •7.Производная сложной функции. Логарифмическое дифференцирование. Производная неявной функции. Дифференцирование параметрической функции.
- •Логарифмическое дифференцирование. Для функций вида для упрощения нахождения производной рациональнее использовать логарифмическое дифференцирование.
- •8.Дифференциал функции, его аналитический и геометрический смысл. Применение дифференциала для приближенных вычислений.
- •9.Дифференциальные теоремы о среднем (теоремы Ролля, Лагранжа).
- •10. Теорема лопиталя.
- •Теоремы о выпуклости функции и точках перегиба
- •1 3. Первообразная функции:
- •1 4. Алгебраические многочлены и рациональные дроби
- •1 5. Интегрирование иррациональных функций. Интегрирование некоторых тригонометрических выражений.
- •16. Определенный интеграл
- •Б) , если - нечетная функция. Эти утверждения наглядно иллюстрируются геометрически (рис. 3).
- •17.Несобственный интеграл.
- •19.Матрицы. Основные понятия . Действия над матрицами.
- •20.Определители: основные понятия. Свойства определителей. Вычисление определителей.
- •21. Невырожденные матрицы: основные понятия. Ранг матрицы.
- •22. Обратная матрица. Матричные уравнения.
- •23 Системы линейных уравнений: основные понятия, решение систем линейных уравнений.
- •24.Решение невырожденных линейных систем. Формулы Крамера.
- •2 5.Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •26. Системы однородных линейных уравнений. Фундаментальная система решений.
- •27.Линейные операции над векторами. Проекция вектора на ось, разложение вектора по ортам координатных осей. Модуль вектора. Направляющие косинусы. Действия над векторами.
- •Формула вычисления направляющих косинусов вектора для плоских задач
- •28.Скалярное произведение векторов и его свойства.
- •Формула скалярного произведения векторов для плоских задач
- •29. Векторное произведение векторов и его свойства.
- •Свойства векторного произведения векторов
- •30. Система координат на плоскости, основные понятия. Полярные координаты.
- •Полярная система координат.
- •31.Расстояние между двумя точками на плоскости. Деление отрезка в данном отношении.
- •Деление отрезка в данном отношении
- •33.Уравнение прямой в отрезках, нормальное уравнение прямой. Расстояние от заданной точки до прямой.
- •34.Угол между прямыми на плоскости. Условия параллельности и перпендикулярности прямых.
- •35.Общее уравнение алоскости.
- •Уравнение плоскости в отрезках
- •Уравнение плоскости, проходящей через точку, перпендикулярно вектору нормали
- •Уравнение плоскости, проходящей через три заданные точки, не лежащие на одной прямой
- •3 6. Каноническое уравнение прямой в пространстве.
- •37.Общее уравнение линии второго порядка. Каноническое уравнение окружности.
- •38.Эллипс, каноническое уравнение эллипса. Эксцентриситет эллипса.
- •39.Гипербола, каноническое уравнение гиперболы. Эксцентриситет гиперболы. Асимптоты гиперболы.
- •40.Парабола, каноническое уравнение параболы. Исследование форм параболы по ее уравнению - практика.
- •41.Основные понятия, предел функции двух переменных, непрерывность функции двух переменных.
- •42.Производные и дифференциалы функции нескольких переменных.
- •43.Необходимое и достаточное условие экстремума функции двух переменных
- •44.Касательная плоскость и нормаль к поверхности
- •4 5.Знакопостоянные числовые ряды. Необходимый признак сходимости числового ряда. Признаки сравнения. Признаки сходимости: Даламбера, радикальный признак Коши, интегральный признак Коши.
- •46. Знакопеременные числовые ряды Условная сходимость. Признак Лейбница.
- •47.Степенные ряды. Радиус сходимости. Дифференцирование и интегрирование степенных рядов.
- •48.Разложение функции в степенные ряды. Ряды Тейлора и Маклорена.
- •51.Общие сведения о дифференциальных уравнениях. Решение дифференциальных уравнений первого порядка: с разделяющимися переменными, однородных.
- •52.Уравнения в полных дифференциалах.
- •53.Решение линейных уравнений первого порядка, метод вариации постоянной, метод Бернулли.
- •54. Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка.
- •55. Решение линейных неоднородных дифференциальных уравнений второго порядка.
- •56. Решение нормальных систем дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами матричным способом. (Решение систем дифференциальных уравнений –практика).
- •57.Основные понятия теории вероятностей: испытания и события, виды случайных событий.
- •59.Теорема сложения вероятностей несовместных событий. Теорема умножения вероятностей для независимых и зависимых событий.
- •60.Формула полной вероятности. Вероятность гипотез. Формула Байеса.
- •61. Повторные испытания. Формула Бернулли. Теоремы Лапласа. Формула Пуассона.
- •Теоремы Муавра-Лапласа
- •Формула Пуассона
- •62.Случайные величины: основные понятия, дискретные и непрерывные случайные величины. Закон распределения дискретной случайной величины.
- •65.Нормальное распределение. Кривая Гаусса. Влияние параметров µ и σ на форму кривой Гаусса. Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в заданный интервал Правило «трех сигм».
59.Теорема сложения вероятностей несовместных событий. Теорема умножения вероятностей для независимых и зависимых событий.
Событие А называется частным
случаем события В,
если при наступлении А наступает
и В.
То, что А является
частным случаем В,
записываем
.
События А и В называются равными, если каждое из них является частным случаем другого. Равенство событий А и В записываем А = В.
Суммой событий А и В называется событие А + В, которое наступает тогда и только тогда, когда наступает хотя бы одно из событий: А или В.
Теорема
о сложении вероятностей. Вероятность
появления одного из двух несовместных
событий
равна сумме вероятностей этих событий.
Заметим,
что сформулированная теорема справедлива
для любого числа несовместных событий:
Если
случайные события
образуют
полную группу несовместных событий, то
имеет место равенство
Произведением событий А и В называется событие АВ, которое наступает тогда и только тогда, когда наступают оба события: А и В одновременно. Случайные события А и B называются совместными, если при данном испытании могут произойти оба эти события.
Теорема
о сложении вероятностей 2. Вероятность
суммы совместных событий
вычисляется по формуле
События событий А и В называются независимыми, если появление одного из них не меняет вероятности появления другого. Событие А называется зависимым от события В, если вероятность события А меняется в зависимости от того, произошло событие В или нет.
Теорема
об умножении вероятностей. Вероятность
произведения независимых событий А и В
вычисляется
по формуле:
Вероятность произведения зависимых событий вычисляется по формуле условной вероятности (см. следующий раздел).
Пусть в результате испытания могут появиться n событий, независимых в совокупности, либо некоторые из них, причем вероятности появления каждого из событий известны. Как найти вероятность того, что наступит хотя бы одно из этих событий? Например, если в результате испытания могут появиться три события, то появление хотя бы одного из этих событий означает наступление либо одного, либо двух, либо трех событий. Ответ на поставленный вопрос дает следующая теорема.
Теорема. Вероятность появления
хотя бы одного из событий
,
независимых в совокупности, равна
разности между единицей и произведением
вероятностей противоположных событий
Если
события
имеют
одинаковую вероятность
,
то формула принимает простой вид:
.
60.Формула полной вероятности. Вероятность гипотез. Формула Байеса.
Если
событие А может
произойти только при выполнении одного
из событий
,
которые образуют полную
группу несовместных событий,
то вероятность события А
вычисляется
по формуле
.
Эта формула называется формулой полной вероятности.
Вновь
рассмотрим полную группу несовместных
событий
,
вероятности появления которых
.
Событие А может
произойти только вместе с каким-либо
из событий
,
которые будем называть гипотезами.
Тогда по формуле полной вероятности
Если событие А произошло, то это может изменить вероятности гипотез .
По
теореме умножения вероятностей
,
Откуда
.
Аналогично,
для остальных гипотез
Полученная
формула называется формулой
Байеса (формулой
Бейеса).
Вероятности гипотез
называются апостериорными
вероятностями,
тогда как
- априорными
вероятностями.
