- •Глава I 11
- •§1. Формирование числовых систем 11
- •§2. Аксиоматическое обоснование евклидовой геометрии. 27
- •Вводная глава.
- •Назначение знаковых языковых систем
- •1. Язык как инструмент интеллекта
- •2. Функциональные свойства языковых систем
- •3. Определение и примеры языковых систем
- •Рассмотрим некоторые примеры языковых систем. Пример 1
- •Пример 2
- •Пример 5. Система знаков представляющих музыкальные звуки называется нотами и формирует язык музыки.
- •4. Основные языковые понятия
- •5. Предметное назначение языковых систем
- •6. Цели краткого курса математики для гуманитариев
- •7. Вопросы и задания к теме «Назначение знаковых языковых систем»
- •Построение множества рациональных чисел.
- •Вывод 1.
- •Замечание 1.
- •Аксиомы операции умножения.
- •Задача 2.
- •Вывод 2.
- •Аксиоматическое построение множества действительных чисел.
- •Аксиома непрерывности Кантора.
- •Определение 2.
- •О представлении действительных чисел.
- •Задача 3.
- •Языковые свойствах числовых систем.
- •3. Десятичная (и вообще, любая k-ичная) знаковая реализация действительных чисел изоморфна геометрической реализации действительных чисел в виде отрезков прямой.
- •Вопросы и задания к теме «числовые системы».
- •§2. Аксиоматическое обоснование евклидовой геометрии.
- •2.1. О “Началах” Евклида.
- •2.1.1. Структура «Начал» Евклида
- •2.1.2 Историческое значение «Начал» Евклида
- •2.1.3 Историческое развитие дедуктивной схемы «Начал» Евклида
- •2.2 Аксиоматика д. Гильберта(1862-1943)
- •2.2.1 Группа 1. Аксиомы соединения.
- •2.2.3 Группа 3. Аксиомы конгруэнтности.
- •Вывод 2.
- •2.2.4 Группа 4. Аксиомы непрерывности.
- •Замечание 2.
- •Замечание 3.
- •Вывод 3.
- •2.2.5 Группа 5. Аксиома параллельности (евклидовой геометрии).
- •Замечание 4.
- •2.3 Два недостатка аксиоматики д. Гильберта.
- •2.4 Структурный характер аксиоматики д.Гильберта
- •2.5. Вопросы и задания к теме «Аксиоматическое обоснование евклидовой геометрии».
- •§3. Структура векторного пространства.
- •3.1 Модель направленных отрезков.
- •Сложение обладает свойствами:
- •Свойства операции умножения:
- •Определение.
- •3.2 Построение арифметической модели векторного пространства направленных отрезков
- •Теорема размерности.
- •Вывод 1.
- •Вывод 3.
- •Вывод 4.
- •3.3 Определение и примеры абстрактного векторного пространства.
- •Пример 1.
- •Пример 2.
- •Определение абстрактного векторного пространства.
- •Следствие.
- •3.4 Аксиомы скалярного произведения векторов.
- •Следствие.
- •Следствие.
- •Определение n – мерного евклидова векторного пространства.
- •3.5 Вопросы и задания к теме «Структура векторного пространства»
- •§4 Модель Вейля евклидовой геометрии.
- •4.1 Арифметическая модель трехмерного евклидова пространства.
- •Определение.
- •Вывод 1.
- •Вывод 2.
- •4.2 Арифметическая модель многомерного евклидова пространства
- •Вывод 3.
- •Замечание о схеме г.Вейля.
- •4.3. Вопросы и задания к теме «Модель Вейля евклидовой геометрии»
- •§ 5. Модель а. Пуанкаре плоскости Лобачевского.
- •5.1 Основные понятие модели а. Пуанкаре плоскости Лобачевского.
- •V’. Аксиома параллельности Лобачевского.
- •Определение плоскости Лобачевского.
- •С ледствие 2.
- •2. Взаимное расположение прямых в плоскости l2.
- •3. Перпендикуляр к стороне угла.
- •5. Четвертый признак конгруэнтности треугольников.
- •Вывод 2.
- •5.3 Научная значимость открытия геометрии Лобачевского.
- •Вывод 3.
- •5.4 Вопросы и задания к теме «Модель Пуанкаре плоскости Лобачевского»
- •Следствие 2. Задание отношения эквивалентности на некотором множестве равносильно разбиению этого множеств на непересекающиеся подмножества.
- •6.2 Понятие математической структуры.
- •Замечание 1.
- •6.4 Формальная и содержательная аксиоматики, аксиоматические теории и математические структуры.
- •Вывод 1.
- •Вывод 2.
- •Определение.
- •6.5 Изоморфизм.
- •Пример 1.
- •Определение изоморфизма.
- •6.6 Вопросы и задания к теме «Математические структуры и аксиоматические теории».
- •§7 Требования, предъявляемые к системам аксиом.
- •7.1 Непротиворечивость системы аксиом.
- •Вывод 1.
- •7.2 Независимость аксиоматической системы.
- •7.3 Независимость аксиомы параллельности.
- •Замечание 1.
- •7.4 Дедуктивная полнота и категоричность системы аксиом.
- •Определение (дедуктивной полноты).
- •Определение (категоричности).
- •7.5 Историческая роль V постулата Евклида в развитии оснований математики.
- •7.6 Вопросы и задания к теме «Требования, предъявляемые к системе аксиом»
- •§8 Смысловой анализ текстовых продуктов.
- •8.1 Понятие смыслового анализа текстового продукта.
- •8.2 Языковые свойства имен объектов.
- •8.4 Понятие искусственного языка.
- •8.5 Понятие и анализ парадоксов.
- •8.6 “Ахиллес и черепаха”.
- •8.7 Парадокс пустого множества.
- •8.8 Парадокс конечной достижимости в очереди.
- •8.9 Противоречивость в дедуктивных схемах
- •Пример .
- •8.10 Вопросы и задания к теме «Смысловой анализ текстовых продуктов»
- •9.2 Относительная частота и вероятность случайного события.
- •9.3 Классическое определение вероятности.
- •9.4 Вопросы и задания к теме «Понятие вероятности случайного события»
- •Моделирование случайных событий случайными величинами.
- •10.1 Понятие случайной величины.
- •10.2 Геометрические вероятности.
- •1. Игра « Мексиканский ковёр».
- •2. Задача о встрече.
- •10.3 Парадокс Бертрана.
- •10.4 Условия корректного моделирования случайного события
- •10.5 Вопросы и задания к теме «Моделирование случайных событий случайными величинами»
- •Заключение
- •Обозначения.
- •Литература
9.2 Относительная частота и вероятность случайного события.
Если событие неизбежно произойдёт, его называют достоверным, если событие в данных условиях не реализуется, его называют невозможным событием. Событие, которое при данных обстоятельствах может реализоваться или не реализоваться называют случайным событием.
Мерой
реализации случайного события является
его вероятность, как мера объективной
возможности. Существование меры
объективной возможности реализации
случайного события объясняется следующим
образом. Будем многократно повторять
испытания, при которых возможна реализация
случайного события А.
Пусть n
– общее
число таких испытаний, и пусть
- число
реализации события А
в этих n
испытаниях. Отношение
=
/ n
называется
относительной частотой случайного
события А.
Если при многократном повторении
испытания относительная частота имеет
тенденцию группироваться около некоторого
числа
, то это число объективно является мерой
реализации случайного события
А и называется
вероятностью этого случайного события.
В первом примере п. 9.1 при бросании монеты случайное событие – выпадение орла имеет вероятность 1/2. В этом примере относительная частота имеет тенденцию группироваться около значения 1/2. Во втором примере относительная частота - показатель трагических происшествий на дороге, меняется из года в год, зависит от города, от дисциплинированности пешеходов и водителей и так далее, и не имеет тенденции группироваться около некоторой величины. Поэтому случайное событие этого примера не имеет точного измерения в виде относительной частоты, поэтому не имеет и фиксированной вероятности.
Свойство относительных частот группироваться около некоторой числовой величины называют статистической устойчивостью.
Вывод 1. Случайные события, которые при многократно повторяющихся испытаниях не проявляют свойство статистической устойчивости, не обладают такой характеристикой как вероятность.
Замечание. Вероятность достоверного события равна единице, вероятность невозможного события равна нулю
Пример . Бросается кубик с шестью гранями, помеченными цифрами 1, 2, 3, 4, 5, 6. Вероятность того, что при бросании кубика реализуется одно конкретное из этих чисел, равна 1/6. Реализация любого другого числа при однократном бросании есть невозможное событие и его вероятность ноль. Реализация хотя бы одного из указанных чисел при одном бросании, например, пяти есть событие достоверное и его вероятность единица.
9.3 Классическое определение вероятности.
Нахождение вероятности посредством подсчёта относительных частот в серии испытаний дело хлопотное. Существует равнозначное или эквивалентное определение основанное на некоторых дополнительных понятиях.
Случайные
события
и
несовместны, если реализация одного
из них исключает возможность реализации
другого. Например, реализация грани
кубика с цифрой 1 исключает при одном
испытании реализацию грани с другой
цифрой.
Попарно
несовместные случайные события
,
,
…,
составляют полную
группу элементарных событий,
если при каждом испытании реализуется
какое - либо одно из них.
Случайные события , , …, называются равновозможными, если теоретические рассуждения о нахождении их относительных частот показывают, что их относительные частоты равны. Например, реализации граней кубика при его бросании можно считать равновозможными случайными событиями, реализации двух сторон монеты также равновозможные случайные события. Заметим, что если монета прогнута, то две её стороны не являются равновозможными событиями при бросании. Если центр тяжести кубика находится ближе к какой – либо грани, то реализация этой грани при бросании более вероятна, чем реализация других граней при бросании кубика.
Будем
говорить, что случайное событие
благоприятствует случайному событию
А, если реализация
влечёт реализацию события А. Например,
случайному событию « при бросании кубика
выпадет число равное или меньшее трёх»
благоприятствуют реализации граней с
номерами 1, 2 и 3.
Определение. Пусть n попарно несовместных случайных событий образует полную группу элементарных событий и пусть случайному событию А благоприятствуют случайных событий из этой полной группы, тогда вероятностью события А называется число, равное отношению
=
/ n
Пример 1. Какова вероятность того, что при двух бросаниях кубика в сумме выпадет число больше, чем 10?
Решение. При двух испытаниях полная группа элементарных равновозможных исходов состоит из 6х6 = 36 исходов: (1,1), (1,2), …, (1,6); (2,1), …, (2,6); …; (6,1),…, (6,6). Сумме больше десяти благоприятствуют три исхода (5,6), (6,5), (6,6). Поэтому искомая вероятность есть 3/36 = 1/12.
Пример 2. Вероятность того, что при семи бросаниях кубика выпадет сумма большая семи, равна единице, так как это событие достоверное.
