- •Экзаменационный билет № 01
- •Экзаменационный билет № 02
- •Экзаменационный билет № 03
- •Экзаменационный билет № 04
- •Экзаменационный билет № 05
- •Экзаменационный билет № 06
- •Экзаменационный билет № 07
- •Экзаменационный билет № 08
- •Экзаменационный билет № 09
- •Экзаменационный билет № 10
- •Экзаменационный билет № 11
- •Экзаменационный билет № 12
- •Экзаменационный билет № 13
- •Экзаменационный билет № 14
- •Экзаменационный билет № 15
- •Экзаменационный билет № 16
- •Экзаменационный билет № 17
- •Экзаменационный билет № 18
- •Экзаменационный билет № 19
- •Экзаменационный билет № 20
Экзаменационный билет № 03
1. Смешанная задача для однородного волнового уравнения на полупрямой.
2. Теорема умножения вероятностей (с доказательством).
3. Найти решение смешанной задачи
,
,
ГУ:
;
НУ:
.
4.
Случайная величина
принимает
только 2 значения: 1 и (–1), каждое с
вероятностью 0,5. Найти дисперсию и
среднее квадратическое отклонение этой
случайной величины.
1. Задача Коши для одномерного волнового уравнения на полупрямой имеет вид:
,
,
,
начальные
условия:
,
краевое
условие:
.
Рассмотрим
сначала задачу на всей прямой и
предположим, что функции
и
в начальных условиях нечетные, т.е.
и
.
Решение задачи Коши для одномерного
волнового уравнения на всей прямой
дается формулой Даламбера
.
Найдем
:

(интеграл равен нулю как интеграл от нечетной функции по симметричному относительно нуля промежутку интегрирования).
Итак,
если в задаче Коши на прямой начальные
данные – нечетные функции, то в любой
момент времени будет выполнено
.
Тогда решение задачи Коши для одномерного волнового уравнения на полупрямой записывается по формуле Даламбера
,
где
,
продолженные нечётным образом на
отрицательную часть оси
функции
и
соответственно, то есть


2.
Обозначим условную вероятность
– вероятность события
при условии, что событие
произошло.
Теорема.
Для любых событий
и
,
,
.
Доказательство.
Пусть
– числе всех равновозможных исходов
испытания, в результате которого могут
появиться события
и
.
Пусть
– число тех исходов, которые благоприятствуют
событию
,
– число тех исходов, которые благоприятствуют
событию
,
– число тех исходов, которые благоприятствуют
произведению событий
.
Тогда по формуле классической вероятности
.
Аналогично получаем
.
Из этих формул следует теорема умножения вероятностей:
.
События
и
называются независимыми, если вероятность
появления одного из них не меняется в
зависимости от того, появилось другое
событие или нет.
В этом случае:
.
Для
трех событий
,
и
теорема умножения имеет вид
,
а для независимых событий
.
3.
Уравнение задачи является неоднородным.
Для решения задачи воспользуемся методом
Фурье (разделения переменных). Рассмотрим
соответствующее однородное уравнение
.
Его нетривиальные решения будем искать
в виде
.
Подставляем в уравнение и разделяем
переменные:
,
,
:
,
,
,
.
Тогда
функции
и
являются соответственно решениями
уравнений
,
.
Из
граничных условий
,
получаем краевые условия для функции
:
,
,
значит,
,
.
Таким образом, для определения
и
получаем задачу Штурма-Лиувилля

:
,
,
.
Поскольку
(при
задача имеет только тривиальные решения),
то общее решение уравнения
имеет вид
.
Из
краевого условия
получаем:
,
т.е.
.
Из
краевого условия
получаем:
.
Поскольку
и
,
то
и равенство
возможно тогда и только тогда, когда
,
откуда получаем
,
,
т.е.
,
.
Тогда получим
,
.
Таким образом, получили решение задачи
Штурма-Лиувилля:
собственные
значения
,
;
собственные
функции
,
.
Тогда решение смешанной задачи для неоднородного уравнения будем искать в виде
,
где
функции
,
,
подберем так, чтобы удовлетворить
неоднородному уравнению и начальному
условию. Заметим, что функция
при любом выборе функций
,
,
точно удовлетворяет однородным граничным
условиям
,
.
Находим производные
,
,
и
подставляем их в неоднородное уравнение
:
,
.
Тогда
функции
,
,
удовлетворяют уравнениям
,
,
.
Начальные
условия для этих уравнений получим,
подставив
в начальное условие
:
,
откуда
получим начальные условия для
:
,
,
Тогда
для
,
,
получим задачи Коши
,
,
,
,
,
,
.
Решаем эти задачи:
,
,
,
.
Тогда
.
4. Ряд распределения по условию имеет вид
|
|
–1 |
1 |
|
|
0,5 |
0,5 |
Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины находятся соответственно по формулам
,
.
Тогда
математическое ожидание:
,
дисперсия:
,
среднее квадратическое отклонение:
.


