Министерство Цифрового Развития, Связи И Массовых
Коммуникаций Российской Федерации
Ордена Трудового Красного Знамени Федеральное
Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение
Высшего Образования
«Московский Технический Университет Связи и Информатики»
──────────────────────────────────────
Введение в Информационные Технологии
Петров Вячеслав БИН2406 Вариант
№12
Проверил:
Зимин С.И.
Лабораторная работа №2 «Введение
в численные методы на Python: Вычисление
корня функции и определение функции плотности
вероятности»
Цель работы: Знакомство с численными методами для решения задач:
поиск корней функций одного вещественного аргумента
определение функций плотности вероятности случайных величин
Задание 1.1. (№4)
Задание 1.2. (№1)
Задание 1.3. (№4)
Вывод:
В рамках лабораторной работы были изучены численные методы, применяемые для поиска корней функций и определения функций плотности вероятности. Рассматривались методы бисекции (дихотомии) и Ньютона, позволяющие эффективно находить корни функций одного вещественного аргумента.
Метод бисекции основывается на последовательном делении отрезка пополам и сужении интервала, что обеспечивает достижение требуемой точности. В свою очередь, метод Ньютона использует касательные для ускоренного нахождения корня, однако требует вычисления производной функции.
Дополнительно было проведено экспериментальное определение функции плотности вероятности случайной величины путем генерации случайных чисел с заданным распределением. В ходе работы были закреплены навыки программирования на Python и углублены знания в области численных методов для решения математических задач.
Полученные результаты подтверждают эффективность изученных методов и их широкую применимость в математике и инженерных задачах.
Москва 2025