- •6. Математика в іт
- •6.1. Застосування методів математичного аналізу, аналітичної геометрії, лінійної алгебри в іт
- •6.1.1. Числова послідовність та її границя. Нескінченно малі та великі величини. Порівняння нескінченно малих і великих величин
- •3.7. Зв’язок між нескінченно малими і нескінченно великими
- •6.1.2. Похідна та її застосування для дослідження функцій однієї змінної
- •1.4.2 Застосування похідних для дослідження функцій
- •6.1.4. Невизначені, визначені інтеграли: поняття та застосування
- •6.1.5. Функції багатьох змінних. Частинні похідні. Необхідні і достатні умови екстремуму, умовного екстремуму
- •6.1.6. Метод найменших квадратів (лінійна залежність)
- •6.1.7. Числові ряди. Поняття їх збіжності
- •6.1.8. Основні означення теорії диференціальних рівнянь: порядок диференціального рівняння, частинний розв’язок, загальний розв'язок, загальний інтеграл, задача Коші
- •6.2. Елементи аналітичної геометрії
- •6.2.1. Пряма і площина в просторі. Поняття гіперплощини
- •6.2.2. Криві другого порядку. Еліпс, гіпербола, парабола та їх властивості
- •Еліпс перетинає кожну із своїх осей координат у двох точках.
- •Еліпс має дві взаємно перпендикулярні осі симетрії.
- •Еліпс має центр симетрії.
- •Еліпс можна дістати рівномірним стисканням кола.
- •Еліпс може бути заданий параметричними рівняннями.
- •6.2.3. Поняття поверхні, її типи
- •6.3. Елементи лінійної алгебри
- •6.3.1. Матриці. Дії з матрицями. Визначники. Обернена матриця
- •6.3.2. Власнi вектори та власнi числа матриці
- •6.3.3. Системи лінійних алгебраїчних рівнянь, умови їх розв’язуваності. Методи їх розв’язання
- •6.3.4. Лінійний векторний простір та його основні властивості. Розмірність і базис простору
- •6.4. Методи оптимізації
- •6.4.1. Основні поняття та цілі в задачах лінійного та нелінійного програмування. Градієнтний метод: ідея та алгоритм
- •6.5. Дискретна математика
- •6.5.1. Множини. Поняття чітких та нечітких множин. Операції над чіткими множинами: об’єднання, перетин, різниця, доповнення, булеан множини, декартів добуток
- •6.5.2. Бінарні вiдношення та їх властивості: рефлексивність, симетричність, транзитивність
- •6.5.3. Комбінаторний аналіз. Правило суми та добутку. Сполуки, перестановки, розміщення: без повторень та з повтореннями. Принцип включень і виключень
- •6. Комбінації без повторень: означення, обчислення, приклади. Властивості числа комбінацій.
- •6.5.4. Елементи математичної логіки. Пропозиційна логіка. Логіка висловлювань. Логічні сполучники. Атомарні формули. Таблиці істинності
- •Основні еквівалентності.
- •6.5.6. Маршрути, ланцюги, цикли та їх різновиди у графах
- •6.5.7. Зв’язність графів, компоненти зв’язності неорієнтованих графів. Відстань між вершинами
- •6.5.8. Дерева, ліси: основні поняття
- •6.6. Основний понятійний апарат теорії ймовірностей та математичної статистики
- •6.6.1. Стохастичний експеримент. Простір елементарних подій. Операції над подіями. Класична, геометрична, статистична, аксіоматична ймовірність. Умовні ймовірності
- •1.3. Класичне визначення ймовірності
- •§ 4. Умовна ймовірність
- •6.6.2. Формула повної ймовірності. Формула Байєса. Схема незалежних випробувань Бернуллі. Закон великих чисел
- •4. Повторні незалежні випробування. Схема Бернуллі.
- •63. Закони великих чисел. Приклади.
- •64. Закони великих чисел та їх застосування в математичній статистиці.
- •6.6.3. Одновимірні дискретні випадкові величини. Числові характеристики дискретних випадкових величин. Моменти дискретних випадкових величин
- •Тема 1. Дискретна випадкова величина та закон її розподілу
- •Способи задання дискретних випадкових величин
- •Тема 2. Числові характеристики дискретних випадкових величин та їх властивості
- •Математичне сподівання та його основні властивості.
- •Основні властивості математичного сподівання
- •1) Математичне сподівання постійної величини дорівнює самій постійній
- •2) Постійний множник можна виносити за знак математичного сподівання
- •3) Математичне сподівання добутку декількох взаємно незалежних дискретних випадкових величин дорівнює добутку їх математичних сподівань, тобто
- •4) Математичне сподівання суми випадкових величин дорівнює сумі їх математичних сподівань, тобто
- •Дисперсія та її властивості.
- •Основні властивості d(X).
- •Середнє квадратичне відхилення дискретної випадкової величини.
- •Тема 3. Уявлення про закон великих чисел
6.1.6. Метод найменших квадратів (лінійна залежність)
Метод найменших квадратів — метод знаходження наближеного розв'язку надлишково-визначеної системи. Часто застосовується в регресійному аналізі. На практиці найчастіше використовується лінійний метод найменших квадратів, що використовується у випадку системи лінійних рівнянь. Зокрема важливим застосуванням у цьому випадку є оцінка параметрів у лінійній регресії, що широко застосовується у математичній статистиці і економетриці.
Сутність даного методу полягає в тому, що є залежність f(x, a0, a1, ..., am), близька до заданої сукупності значень xi , yi у змісті мінімуму квадратичного відхилення
,
(2.1)
де i – відхилення апроксимуючої функції від експериментальних значень
i= f (xi, a0, a1, ..., am) – yi, i=0, 1, 2, ..., n. (2.2)
Тоді задача полягає у виборі такої сукупності параметрів a0, a1, ..., am, при яких значення критерію (2.1) є мінімальним. При цьому завжди n>m, тому що у випадку n=m виходить задача інтерполяції, в якій значення критерію R може бути зведено до нуля. Необхідною умовою мінімуму критерію (2.1) є рівність нулю всіх частинних похідних функції R по a0, a1, ..., am, тобто
. (2.3)
Вирішуючи систему рівнянь (2.3), знаходимо значення a0, a1, ..., am коефіцієнтів шуканої залежності.
6.1.7. Числові ряди. Поняття їх збіжності
Числовий ряд — послідовність чисел, яку розглядають разом з іншою послідовністю, що називається послідовністю часткових сум (ряду). Розглядаються числові ряди двох видів:
Дробові числові ряди — вивчаються в математичному аналізі;
Комплексні числові ряди — вивчаються в комплексному аналізі;
Важливіше питання дослідження числових рядів — це збіжність числових рядів. Числові ряди застосовуються як система наближень до чисел. Узагальненням поняття ряду є поняття подвійного ряду.
Тривалий час, думка про те, що така потенційно нескінченна сума може мати скінченний результат, математиками і філософами розглядалася як парадокс. Цей парадокс було вирішено з виникненням поняття границі під час 19-го століття. Парадокс Зенона про Ахілла та черепаху ілюструє цю контрінтуїтивну властивість скінченних рядів: Ахілл біжить услід за черепахою, але коли він наздоганяє черепаху на початку гонки, вона вже досягає другої позиції; коли він досягає другої позиції черепахи, вона буде вже на третій позиції, і так далі. Зенон розрахував, що Ахілл ніколи не зможе досягнути черепаху, і що таким робом такого моменту не існує. Зенон розділив цю гонку на нескінченно велику кількість частин гонки, кожна з яких займає скінченну частину часу, так, що загальний час, за який Ахілл добіжить до черепахи, заданий рядом. Вирішенням цього парадоксу є те, що, хоча ряд має нескінченно велику кількість елементів, він має скінченну суму, яка і є тим часом, за який Ахілл наздожене та впіймає черепаху.
Ряд з дійсних чисел збігається абсолютно тоді й тільки тоді, коли збігаються обидва ряди: ряд з додатних його членів і ряд з від'ємних членів.
