- •Ду: порядок ду, общее и частное решение. Задача Коши и ее геометрический смысл. Определение д.У. Порядок д.У. Общее и частное решение д.У.
- •Ду первого порядка: определение, типы, общее и частное решения.
- •Однородные ду первого порядка
- •Линейные ду первого порядка
- •2. Решение лду 1ого порядка.
- •2.1.Метод вариации произвольной постоянной (метод Лагранжа)
- •2.2. Метод Якова-Бернулли
- •Ду с разделяющимися переменными и его решение.
- •Ду второго порядка, его общее и частное решение. Простейшее ду второго порядка и его решение.
- •Линейные ду второго порядка: определение, виды.
- •Решение лоду второго порядка с пк
- •Предмет и задачи теории вероятностей. Области применения методов теории вероятностей.
- •Области применения методов тв
- •Основные элементы теории вероятностей. Случайные события: понятия, виды случайных событий.
- •2 Раздела Теории вероятностей:
- •Вероятность случайного события: определение, способы вычисления вероятности.
- •Классический
- •Геометрический
- •Статистический
- •Основные элементы комбинаторики: перестановки, размещения, сочетания.
- •Перестановка
- •Размещение
- •Сумма событий. Теорема сложения вероятностей и следствия из нее.
- •Теорема сложения.
- •Теорема 1.Сложение вероятностей 2х несовместных событий
- •Теорема 2. Сложение вероятностей 2 совместных событий.
- •Произведение событий. Теорема умножения вероятностей для независисмых событий и следствия из нее.
- •Условная независимость событий.
- •Формула полной вероятности.
- •Теорема гипотез (формула Байеса)
- •Формула Бернулли и следствие из нее.
- •Дискретные св и законы их распределения.
- •Формы законов распределения св
- •Ряд распределения
- •Законы распределения наиболее часто встречающихся на практике св. Закон распределения дискретных св.
- •Биномиальный закон (я.Бернулли)
- •Закон Пуассона
- •Непрерывная св и ее законы распределения.
- •Формы законов распределения св
- •Числовые характеристики положения св.
- •Характеристики положения св
- •Числовые характеристики рассеивания св.
- •Дисперсия
- •Среднее квадратическое отклонение
- •Решение нлду 2ого порядка с постоянными коэффициентами.
- •Решение yоднор:
Теорема гипотез (формула Байеса)
Формула Байеса исп д/определ вероятности гипотезы после испытания,когда событие А УЖЕ имело место.
Если событие А уже произошло,какие-то гипотезы отпадут,значит уменьшится их кол-во. А след-но каким-то образом изменятся их вероятности.
Теорема. Вероятность гипотезы после испытания собятия А,кот уже произошло опред по формуле:
Р(Нi /А)= (Р(Нi) Р(А/Нi)):((сверху n,снизу i=1) Р(Нi) Р(А/Нi))
Вероятность равна произведению вероятности до испытания на условную вероятность события делить на полную вероятность события.
Пример:
В пирамиде 5 винтовок.3-с оптикой,2-без.Вероятность попад из оптич винт-0,95,без-0,7. После выстрела из наугад взятой винтовки мишень оказалась поражена. Что вероятнее: стреляли из винт с оптикой или без?
Обозн событий и их вероятностей:
А-событие попадания в цель
Н1-гипотеза,из опт винтовки
Н2-без оптики
Расчетн формулы:
Вероятность гипотезы Нi до испытания на условную вероятность события,делить на полн вероятность события:
Р(Н1 /А)= (Р(Н1) Р(А/Н1)):((сверху 2,снизу i=1) Р(Нi) Р(А/Нi))
Р(Н2 /А)= (Р(Н2) Р(А/Н2)):((сверху 2,снизу i=1) Р(Нi) Р(А/Нi))
Расчеты:
Р(Н1)=3/5 *3-винт с оптикой,5-всего винтовок
Р(Н2)=2/5
Р(А/Н1)=95/100
Р(А/Н2)=70/100
Р(Н1 /А)=(3/5*95/100):( 3/5*95/100+2/5*70/100)=57/85
Р(Н2 /А)=( 2/5*70/100):( 3/5*95/100+2/5*70/100)=28/85
Ответ:Вероятнее что стреляли из оптич винтовки.
С 3х конвееров поступ на склад детали в кол-ве 150,300,350 шт. вероятность брака 0,3 0,2 0,2. Наудачу взятая дет НЕбрак. Найти вероятность того,что деталь с третьего конвеера.
А-событие что деталь небрак
Н1-гипотеза,что с первого конвеера
Н2-со второго
Н3-с третьего.
Р(Н3 /А)= (Р(Н3) Р(А/Н3)):((сверху 2,снизу i=1) Р(Нi) Р(А/Нi))
Р(Н1)=m/n=150/(150+300+350)=150/800
Р(Н2)= 300/800
Р(Н3)=350/800
Р(Н1)+Р(Н2)+Р(Н3)=1
Р(А/Н1)=1-0,3=0,7
Р(А/Н2)=1-0,2=0,8
Р(А/Н3)=1-0,2=0,8 *0,7 0,8 0,8-имела место та или иная гипотеза.
Р(Н3 /А)=(7/16*8/10):(3/16*7/10+3/8*8/10+7/16*8/10)=44,8%
Формула Бернулли и следствие из нее.
Пусть производятся n независимых опытов,в кажд из кот событие А может появиться с вероятностью р. Тогда вероятность того,что в серии из n независ опытов событие А появится ровно m раз определиться по формуле.
Pn(m)=СnmPm(1-p)n-m
*???Все из событий А появл ровно n раз
С-число сочетаний из n-опытов по m
Сnm=n!:(m!(n-m)!)
m-число появлений события А
р-вероятность появл событий в одном опыте.
Пример:
По цели пороизв 5 независ выстрелов. Вероятность попад-я при кажд выстреле 0,8. Определить вероятность поражения цели 3 выстрелами.
n=5
h=0,8
P(3)=?
Сост расчет формулу:
Р5(3)=С53р3(1-р)2
С53=5!:(3!(53)!)=10
Р5(3)=100,83(1-0,8)2=0,2048(20%)
Следствие 1
Вероятность появл-я события хотя бы 1 раз в серии из n испытаний определяется по формуле:
Pn(m>=1)=1-(1-p)n
Р-вероятность попадания при 1 выстреле
1-р-вероятность промаха -//-
Следствие 2
Кол-во испытаний, опытов n необходимых д/появления события А хотя бы 1 раз с задан вероятностью опред по формуле:
(1-p)n =1-Pn(m>=1)
Pn(m>=1)-надежность
nlg(1-p)=lg(1-Pn(m>=1))
n=(lg(1-Pn(m>=1)): lg(1-p)
