
- •1.Задачи ,приводящие к понятию производной:
- •2.Производная функции.Геометрический и механический смыслы производной.Производные основных элементарных функций.Производная сложной функции.
- •3.Дифференциал функции.Аналитический и геометрический смысл дифференциала
- •4.Первообразная функции. Неопределенный интеграл, его свойства. Таблица основных неопределенных интегралов.
- •5. Определенный интеграл. Формула Ньютона-Лейбница. Свойства определенного интеграла. Геометрический смысл определенного интеграла. Определенный интеграл.
- •7.Случайные события. Классическое и статистическое определения вероятности случайного события. Виды случайных событий
- •8.Основные теоремы теории вероятностей.Повторные независимые испытания. Формула Бернулли.Формула Пуассона.
- •9.Дискретные случайные величины.Закон распределения дискретной случайной величины.Основные числовые характеристики дискретнойслучайной величины и ее свойства.
- •10.Непрерывные случайные величины.Функция распределениянепрерывной случайной величины и ее свойства.
- •11.Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины и ее свойства. Основные числовые характеристики непрерывной случайной величины.
- •12. Нормальный закон распределения. Вероятность попадения нормально распределенной случайнойвеличиныв заданный интервал.Правило трех сигм.
- •13. Статистическая совокупность .Генеральная и выборочная статистические совокупности. Статистический дискретный ряд распределения .Полигоны частот и относительных частот.
- •14.Статистический интервальный ряд распределения.Гистограммы частоти относительных частот.
- •15.Выборочные характеристики распределения.Точечные оценки основныхчисловых характеристик генеральной совокупности
- •16.Интервалтьные оценки числовых характеристик генеральной совокупности.Доверительный интервал,доверительная вероятность. Распределение Стьюдента.
- •17. Основные понятия и определения колебательных процессов. Механические колебания. Гармонические колебания. Незатухающие колебания.
- •18. Затухающие колебания. Вынужденные колебания. Резонанс. Автоколебания.
- •19. Механические (упругие) волны. Основные характеристики волн. Уравнение плоской волны. Поток энергии и интенсивность волны. Вектор Умова.
- •20. Внутреннее трение (вязкость жидкости). Формула Ньютона. Ньютоновские и неньютоновские жидкости. Ламинарное и турбулентное течение жидкости. Формула Гагена-Пуазейля.
- •21. Звук. Виды звуков. Физические характеристики звука. Характеристики слухового ощущения и их связь с физическими характеристиками звука. Шкала уровней интенсивности звука.
- •22. Закон Вебера-Фехнера. Шкала уровней громкости звука. Кривые равной громкости.
- •23. Ультразвук. Источники и приемники ультразвука, его основные свойства. Ультразвуковая эхолокация.
- •4. Действие ультразвука на вещество, клетки и ткани организма. Применение ультразвука в медицине.
- •25. Эффект Доплера и его использование в медико-биологических исследованиях
- •26. Законы отражения и преломления света. Явление полного внутреннего отражения. Предельный угол преломления. Предельный угол полного отражения.
- •27. Принцип действия рефрактометра. Ход лучей рефрактометра в проходящем и отраженном свете.
- •28. Биологические мембраны, их структура и функции. Модели мембран.
- •29. Перенос частиц через мембраны. Уравнение Фика. Применение уравнения Фика к биологической мембране. Уравнение Нернста-Планка.
- •30. Пассивный транспорт и его основные виды. Понятие об активном транспорте.
- •31. Биоэлектрические потенциалы. Потенциал покоя. Механизм генерации потенциала действия.
- •1Состояние покоя 2 началась деполяризация
- •3Участок полностью деполяризован 4началась реполяризация
- •32. Переменный ток. Полное сопротивление в цепи переменного тока. Импеданс тканей организма. Дисперсия импеданса.
- •33. Устройство простейшего оптического микроскопа. Разрешающая способность и предел разрешения микроскопа. Способы увеличения разрешающей способности микроскопа. Иммерсионные системы.
- •34. Полное и полезное увеличения микроскопа. Ход лучей в микроскопе. Апертурная диафрагма и апертурный угол.
- •35.Поглощение света. Закон Бугера. Закон Бугера-Ламберта-Бера. Конценрационная колориметрия.Нефелометрия.
- •36.Рассеяние света.Явление Тиндаля.Молекулярное рассеяние,Закон Рэлея.Комбинационное рассеяние.
- •37.Свет естественный и поляризованный.Поляризатор и анализатор. Закон Малюса
- •38.Поляризация света при отражении и преломлении на границе двух диэлектриков. Закон Брюстера.
- •39.Поляризация света при двойном лучепреломлении. Призма Николя. Вращение плоскости поляризации. Закон Био.
- •40.Тепловое Законы теплового излучения. Формула Планка.
- •1.Закон Кирхгофа: отношение излучательной способности тела к его поглощательной способности не зависит от природы тела и для всех тел является одной и той же функцией длины волны и температуры:
- •2. 2. Закон Стефана – Больцмана: полная (по всему спектру) излучательная способность абсолютно черного тела пропорциональна четвертой степени абсолютной температуры:
- •3. Закон Вина (закон смещения): длина волны на которую приходится максимум энергии излучения абсолютно черного тела обратно пропорциональна абсолютной температуре:
- •41.Излучение Солнца .Инфракрасное и ультрафиолетовое излучения и их применение в медицине.
- •42.Теплоотдача организма.Физические основы термографии.
- •43.Люминесценция, ее виды. Механизм и свойства люминесценции. Правило Стокса.
- •44.Применение люминофоров и люминесцентного анализа в медицине и фармации.
- •45.Вынужденное излучение. Инверсная заселенность уровней. Основные элементы лазера.
- •1.Устройство,поставляющее энергнию для переработки ее в когерентное излучение
- •2.Активная среда,которая вбирает в себя эту энергию и переизлучает ее в виде когерентного излучения
- •3.Устройство ,осуществляющее обратную связь
- •49.Первичные процессы взаимодействия рентгеновского излучения веществом: когерентное рассеяние, комптон-эффект, фотоэффект.
- •50.Физические основы применения рентгеновского излучение в медицине. Рентгенодиагностика. Современные рентгеновские компьютерные томографы.
- •51.Явление радиоактивности. Виды радиоактивного распада. Основной закон радиоактивного распада.
- •52. Альфа-распад ядер и его особенности. Бета-распад, его виды, особенности и спектр. Гамма излучение ядер.
- •53.Взаимодействие ионизирующего излучения с веществом
- •54.Методы радиационной медицины. Радионуклидная диагностика.
- •55.Методы радиоизотопной терапии.
- •56.Ускорители заряженных частиц и их использование в медицине.
- •57. Дозиметрия ионизирующего излучения. Поглощенная и экспозиционная дозы. Мощность дозы.
- •58. Количественная оценка биологического действия ионизирующего излучения. Коэффициент качества излучения. Эквивалентная доза.
- •59. Первичное действие ионизирующих излучений на организм. Защита от ионизирующих излучений.
- •60. Лучевая болезнь, ее виды. Периоды и симптомы острой лучевой болезни.
10.Непрерывные случайные величины.Функция распределениянепрерывной случайной величины и ее свойства.
Случайная величина называется непрерывной, если множество ее возможных значений представляет собой некоторый конечный или бесконечный промежуток числовой оси. Например: температура больного в фиксированное время суток, масса наугад выбранной таблетки некоторого препарата, рост наугад выбранного студента и т.д.
Одним из возможных способов задания непрерывной случайной величины является использование с этой целью соотв. функции распределения. Функция F(x), равная вероятности того, что случайная величина Х в результате испытания примет значение , меньше х, называется функцией распределения данной случайной величины :F(x)=P(X<x)
Свойства
функции распределения:
1) Функция распределения удовлетворяет
неравенству: 0≤F(x)≤1
; 2) Функция распределения является
неубывающей функцией, т.е. из х2>х1
следует
F(x2)≥F(x1).
3)Функция распределения стремится к
0 при неограниченном убывании еаргумента
и стремится к 1 при его неограниченном
возрастании.
График функции распределения
11.Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины и ее свойства. Основные числовые характеристики непрерывной случайной величины.
Плотностью распределения вероятностей (плотностью вероятности) f(x) непрерывной случайной величины Х называется производная функции распределения F(x) этой величины: f(x)=F’(x)
Свойства
плотности распределения вероятностей:
1)
Плотность вероятности является
неотрицательной функцией: f(x)≥0;
2)
Вероятность того, что в результате
испытания непрерывная случайная величина
примет какие либо значения из интервала
(a,b)
равна:
3)
Определенный интеграл в пределах от
–бесконечности до + бесконечности от
плотности вероятности непрерывной
случайной величины равен единице :
4)Определенный
интеграл в пределах от минус бесконечности
до х от плотности вероятности непрерывной
случайной величины равен функции
распределения этой величины:
Под основными числовыми характеристиками непрерывной случайной величины понимают, математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратическое отклонение.
Математическое
ожидание непрерывной случайной величины:
Дисперсия непрерывной случайной величины D(X) = M[X – M(X)]2. (добавить)
Среднее квадратическое отклонение: σ(х)= √D(X)
12. Нормальный закон распределения. Вероятность попадения нормально распределенной случайнойвеличиныв заданный интервал.Правило трех сигм.
Из
всех видов распределения непрерывных
случайных величин наиболее часто
используют нормальное
распределение,
которое задается законом
Гаусса. Так,
если мы имеем сумму большого числа
независимых величин, подчиненных каким
угодно законам распределения, то при
некоторых общих условиях она будет
приближенно подчиняться нормальному
закону. Непрерывная случайная величина
называется
распределенной по нормальному закону,
если ее
плотность вероятности имеет вид :
(увеличить,дописать), где М-математическое
ожидание,
σ
в квадрате – дисперсия,
σ-среднее
квадратическое отклонение этой
величины.это кривая Гаусса:
Подставив
выражение
для плотности вероятности нормально
распределенной случайной величины в
выражение
,
получим вероятность того, что в результате
испытания нормально распределенная
случайная величина
примет значение из заданного интервала : P(a<X<b)=____________________
Правило трех сигм: отклонения значений нормального распределения случайной величины от ее математического ожидания по абсолютной величине практически не превышает ее утроенного среднего квадратического отклонения.