- •1. Визначення ф-ції двох незалежних змінних. Геометричне зображення ф-ції двох змінних.
- •2.Повний приріст. Повний диференціал ф-ції 2-х незалежних змінних;його застосування в наближених обчисленнях.
- •3.Частинні похідні вищих порядків.
- •4.Екстремум ф-ї 2х змінних. Необхідна і достатня умови екстремуму.
- •5.Умовний екстремум ф-ї 2х змінних. Метод множників Лагранжа.
- •6. Найбільше і найменше значення функції 2-ох змінних у замкнутій області
- •7.Похідні за напрямками. Градієнт ф-ї декількох змінних.
- •8. Метод найменших квадратів
- •9.Поняття про подвійні інтеграли та методи їх обчислення.
- •10. Диференціальні рівняння. Основні поняття і означення. Задача Коші.
- •13.Лінійні однорідні диф. Р-ня 2-го пор. Зі сталими коефіцієнтами
- •18.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку. Метод варіації довільних сталих.
- •15. Системи диференціальних рівнянь 1-го порядку. Метод виключення змінних.
- •17. Ряди з додатними членами. Достатні умови збіжності рядів: ознаки порівняння збіжності ряду. Приклади
- •29. Степеневі ряди. Інтервал збіжності.
- •20.Ряд Тейлора і Маклорена.
- •21.Предмет теорії ймовірностей. Поняття «випробування» та «подія». Класифікація подій.
- •22. Елементи комбінаторики. Перестановки. Перестановки, розміщення,
- •23.Класичне означення ймовірності. Властивості ймовірностей
- •24.Теорема додавання ймовірностей сумісних подій.
- •25.Залежні і незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення для залежних і незалежних подій.
- •26.Формула повної ймовірності.
- •27.Формула Бернуллі.
- •28. Граничні випадки формули Бернуллі: локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •29.Формула Пуассона .
- •30.Формула обчислення ймовірності відхилення відносної частоти від заданої ймовірності в незалежних випробуваннях.
- •31.Поняття випадкової величини. Класифікація випадкових величин. Функція розподілу ймовірностей випадкових величин, її властивості.
- •Класифікація випадкових величин
- •32. Дискретні випадкові величини. Закони розподілу дискретних випадкових величин.
- •33.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •34. Приклади законів розподілу дискретних випадкових величин: біноміальний розподіл, розподіл Пуассона, геометричний розподіл
- •35. Неперервні випадкові величини. Інтегральна та диференціальна функції розподілу неперервної випадкової величини.
- •36. Числові характеристики неперервної випадкової величини
- •37. Приклади законів розподілу неперервних випадкових величин: рівномірний, показниковий,нормальний розподіл.
- •38. Двовимірні випадкові величини. Функції розподілу. Залежні і незалежні випадкові величини. Умовні закони розподілу.
- •39. Числові характеристики двовимірних випадкових величин. Коефіцієнт кореляції.
- •8.8 Лекция
21.Предмет теорії ймовірностей. Поняття «випробування» та «подія». Класифікація подій.
Предметом теорії імовірності є вивчення імовірних закономірностей масових однорідних випадкових подій.
Експериментом або випробуванням наз. реалізація певної сукупності умов в результаті якої настає або відбувається певний наслідок або подія.
Наслідок випробування-подія
Усі події можна поділити на вірогідні(обов’язково настане),неможливі(ніколи не відбудеться),випадкова(може відбутися а може не відбутися).
Несумісна подія(поява однієї події виключає можливість появи іншої)
Сумісна подія(поява однієї події не виключає можливість появи іншої)
Протилежна подія(подія відбудеться тільки в тому випадку коли не відбудеться інша)
Рівноможлива подія(умови випробування забезпечують однакову можливість появи кожної з цих подій)
22. Елементи комбінаторики. Перестановки. Перестановки, розміщення,
сполучення з повтореннями.
При рішенні задач з т.й. , а також при складанні розкладу занять, розкладу руху автобусів, потягів, літаків і т.д. застосовують елементи комбінаторики. До них відносяться : перестановки, розміщення, сполучення.
Перестановками наз. групи з n елементів по n в кожній, які відрізняються порядком розташування елементів, а їх число визначається за формулою Pn=n!
Розміщеннями наз. групи з n елементів по m в кожній, які відрізняються хоч-би одним елементом або порядком розташування елементів, а їх число .
Сполученнями наз. групи із n елементів по m в кожній, які відрізняються хоч-би одним елементом, а їх число визначається за формулою .
23.Класичне означення ймовірності. Властивості ймовірностей
Класичний спосіб означення ймовірності базується на понятті. Ймовірністю Р(А) наз. відношення числа m елементарних подій, що сприяють появі події А, до загального числа n рівно можливих елементарних подій. Р(А)= .
Властивості :1.Ймовірність достовірної події = 1. тобто Р(u)= 1 2.Ймовірність неможливої події = 0. Тобто Р(v)=0 3.Ймовірність випадкової події є додатне число, що знаходиться між 0 і 1.
Геометрична ймовірність
При класичному визначенні ймовірності допускалося, що число елементарних подій є скінченою множиною. Проте на практиці часто зустрічаються випробування, у яких множина можливих наслідків нескінченність. Щоб уникнути недоліків класичного визначення ймовірності з статистичних експериментів з нескінченним числом наслідків вводять поняття геометричної ймовірності.
Нехай простір елементарних подій ( омега) утворює нескінченну неперервну сукупність, яку можна зобразити точками деякої області Q в n вимірному просторі. А випадкову подію А можна зобразити точками в області.
1) якщо n = 1, то q- відрізок прямої і
2) якщо n= 2 ,то q -є деяка область і
3) якщо n =3. то q- деякий об’єм і , де Vq- об’єм області q, VQ – об’єм області q.
Статистичне означення ймовірності. Стійкість відносних частот
Відношення числа дослідів (m) , в яких подія А з’явилася до загального числа n проведених дослідів наз. частотою події А і позначається W(A) = .
При необмеженому зростанню n замічено стійкість частоти. Цю величину наз. статистичною ймовірністю. Зазначимо, що т.й. має справу тільки з статистично стійкими експериментами.