- •Пояснительная записка
- •Примерный тематический план
- •15.02.07 Автоматизация технологических процессов (по отраслям)
- •15.02.01 Монтаж и техническая эксплуатация промышленного оборудования (по отраслям)
- •Краткие теоретические сведения и образцы решения задач
- •Раздел 1. Математический анализ
- •Тема 1.1 Дифференциальное исчисление функции одной переменной и его приложение Функции одной переменной. Пределы
- •Виды неопределенностей и способы их раскрытия. Первый и второй замечательные пределы
- •Примеры решения задач
- •Определение производной функции
- •Правила дифференцирования:
- •Формулы дифференцирования (таблица производных):
- •Примеры решения задач
- •Физический смысл производной
- •Примеры решения задач
- •Тема 1.2
- •Неопределенный интеграл
- •Основные свойства неопределенного интеграла
- •Основные методы интегрирования: непосредственное интегрирование, метод подстановки, интегрирование по частям
- •Правило интегрирования подстановкой:
- •Определенный интеграл. Формула Ньютона-Лейбница
- •Свойства определенного интеграла
- •Вычисление определенного интеграла
- •Непосредственное интегрирование.
- •Приложения определенного интеграла
- •Примеры решения задач
- •Численные методы интегрирования, приближенное вычисление определенного интеграла
- •Тема 1.3 Обыкновенные дифференциальные уравнения Определение дифференциальных уравнений, их геометрическая интерпретация. Задача Коши
- •Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными
- •Примеры решения задач
- •Линейные дифференциальные уравнения первого порядка
- •Линейные однородные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
- •Примеры решения задач
- •Тема 1.4 Последовательности и ряды Числовые ряды. Сходимость и расходимость числовых рядов
- •Необходимый признак сходимости рядов
- •Достаточные признаки сходимости рядов с положительными членами
- •Признак сходимости знакочередующихся рядов
- •Функциональные ряды. Степенные ряды
- •Примеры решения задач
- •Раздел 2. Основы теории вероятностей и математической статистики
- •Тема 2.1
- •Элементы комбинаторики
- •- Размещения без повторений - размещения с повторениями
- •Основные понятия и теоремы теории вероятностей
- •Классическое определение вероятности
- •Сложение вероятностей
- •Умножение вероятностей
- •Формула полной вероятности
- •Формула Бернулли
- •Примеры решения задач
- •Законы распределения. Основные характеристики случайных величин
- •Примеры решения задач
- •Раздел 3. Элементы линейной алгебры
- •Тема 3.1 Элементы линейной алгебры Матрицы линейные операции над ними
- •Определители матриц и их свойства Определители второго порядка
- •Определители третьего порядка
- •Основные свойства определителей
- •Примеры решения задач
- •Формулы Крамера
- •Примеры решения задач
- •Тема 4.1
- •Мнимые и комплексные числа
- •Геометрическое представление комплексных чисел
- •Действия над комплексными числами в алгебраической форме
- •Примеры решения задач
- •Тригонометрическая форма комплексного числа
- •Правило перехода от алгебраической формы комплексного числа к тригонометрической
- •Действия над комплексными числами, заданными в тригонометрической форме
- •Примеры решения задач
- •Показательная форма комплексного числа
- •Требования к выполнению и оформлению контрольной работы
- •Критерии оценки выполнения контрольной работы
- •Задание 9. Составить закон распределения дискретной случайной величины х, найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение случайной величины
- •Задания для промежуточного контроля
- •2. Вычислите определитель, разложив его по элементам третьей строки:
- •Перечень рекомендуемой литературы
Сложение вероятностей
Суммой
конечного числа событий называется
событие, состоящее в наступлении хотя
бы одного из них.
Обозначается
.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий: Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:
Следствие
1:
Если события
образуют полную систему, то сумма
вероятностей этих событий равна единице.
Следствие 2: Сумма вероятностей противоположных событий равна единице.
Теорема сложения вероятностей совместных событий: Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:
Умножение вероятностей
Вероятность
наступления события А,
вычисленная при условии наступления
другого события В,
называется условной
вероятностью
события А
по отношению к событию В.
Обозначается
.
Событие А называется независимым от события В, если наступление события В не оказывает никакого влияния на вероятность наступления события А.
Произведением
конечного
числа событий называется событие,
состоящее в том, что каждое из них
произойдет. Обозначается
.
Теорема умножения вероятностей независимых событий: Вероятность произведения независимых событий равна произведению вероятностей этих событий:
Теорема умножения вероятностей зависимых событий: Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого при условии, что первое событие произошло:
Формула полной вероятности
Пусть
события (гипотезы)
образуют полную группу событий и при
наступлении каждого из них событие
может наступить с некоторой условной
вероятностью
.
Тогда вероятность наступления события
равна сумме произведений вероятностей
каждой из гипотез на соответствующую
условную вероятность события
:
Формула Бернулли
Пусть
проводится серия одинаковых независимых
испытаний, в результате каждого из
которых некое интересующее нас событие
может появиться с определенной вероятность
(одной и той же во всех испытаниях).
Вероятность того, что в n
независимых испытаниях событие
наступит ровно
раз (безразлично, в какой последовательности),
находится по формуле Бернулли:
Примеры решения задач
Пример 1. Из слова "математика" выбирается наугад одна буква. Какова вероятность того, что это будет буква "а"?
Решение: Событие - наугад выбирается буква «а»
-
количество всех исходов
-
количество благоприятствующих исходов
(выбирается буква «а»)
Ответ: 0,3.
Во многих задачах на определение вероятности большее затруднение вызывает подсчёт числа вариантов возможных благоприятных исходов. Здесь на помощь приходят знания комбинаторики.
Пример 2. В ящике лежат одинаковые на ощупь 20 шаров. Из них 12 белых и 8 чёрных. Наугад вынимают два шара. Какова вероятность того, что они оба белые?
Решение: Событие - вынули два белых шара.
Число
всех возможных событий равно числу
сочетаний из 20 по 2:
.
Число
благоприятных исходов равно числу
сочетаний из 12 по 2:
Ответ: 0,35.
Пример 3. В урне 4 белых и 6 черных шаров. Случайным образом вынули 1 шар. Какова вероятность того, что он белый?
Решение: Событие - вынули белый шар
-
количество всех исходов
-
количество благоприятствующих исходов
Ответ: 0,4.
Пример 4. В первой урне находятся 6 черных и 4 белых шара, во второй – 5 черных и 7 белых шаров. Из каждой урны извлекают по одному шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся белыми?
Решение:
Событие
вынутый из первой урны шар белый, событие
вынутый из второй урны шар белый. События
независимы, поэтому
Ответ:
.
Пример 5. Часы одной марки изготавливаются на трех заводах и поступают в магазин. Первый завод производит 20% всей продукции, второй - 30%, третий - 50%. В продукции первого завода спешат 5% всех часов, второго - 3%, третьего - 2%. Какова вероятность того, что купленные в магазине часы спешат?
Решение:
Обозначим событие
купленные часы спешат. Возможны гипотезы:
часы изготовлены на первом заводе,
;
часы
изготовлены на втором заводе,
;
часы изготовлены на третьем заводе,
.
Найдем условные вероятности наступления
события
при осуществлении каждой из гипотез:
вероятность
того, что купленные часы спешат, при
условии, что они изготовлены на первом
заводе;
вероятность
того, что купленные часы спешат, при
условии, что они изготовлены на втором
заводе;
вероятность
того, что купленные часы спешат, при
условии, что они изготовлены на третьем
заводе.
По формуле полной вероятности получаем:
Ответ: 0,029.
Пример
6.
Вероятность попадания в цель при одном
выстреле составляет
.
Найти вероятность четырех попаданий
при шести выстрелах.
Решение:
По условию задачи
.
По формуле Бернулли находим:
Ответ: 0,246.
