
- •1.Графики и свойства основных элементарных функций
- •2.Предел функции
- •3.Основные теоремы о пределах.Асимптоды графика функций
- •4 Непрерывность функции в точке и на интервале
- •5 Точки разрыва первого и второго рода.
- •6. Производная и дифференциал
- •7.Основные теоремы дифференциального исчисления.
- •8.Функции нескольких переменных и их непрерывность.
- •9.Производные функций нескольких переменных.
- •10.Дифференциалы функций нескольких переменных.
- •11.Поиск экстремума функции.
- •12.Поиск экстремума функции двух переменных.
- •13.Неопределенный интеграл,основные теоремы
- •Свойства неопределенного интеграла:
- •14.Определенный интеграл,основные теоремы
- •16.Прямая линия на плоскости.
- •17.Эллипс:определение и вывод канонического уравнения.
- •18. Гипербола. Определение. Вывод канонического уравнения
- •19.Парабола. Определение. Вывод канонического уравнения
- •20.Прямая и плоскость в пространстве
- •21.Системы линейных уравнений
- •22.Матрицы и их классификация
- •24. Определители и их свойства. Теорема Лапласа
- •25.Обратная матрица. Определение и алгоритм вычисления
- •1. Находим определитель исходной матрицы.
- •3. Находим аt, транспонированную к а.
- •27.Системы векторов, операции над ними
- •28. Ранг матрицы. Теорема о ранге матрицы
- •29.Линейные операторы и матрицы
- •30.Собственные векторы линейных операторов
- •31.Решение системы линейных уравнений с помощью определителей.Формулы крамера
- •32.Решение системы линейных уравнений в матричной форме
- •33.Решение системы линейных урав-й методом гаусса
- •34.Сущность и условия применения теории вероятности
- •36.Вероятностное пространство.
- •37.Элементы комбинаторного анализа.
- •38. Непосредственный подсчет вероятностей.
- •39. Теорема сложения вероятностей.
- •40. Теорема умножения вероятностей.
- •41.Формула полной вероятности
- •42. Теорема Байеса.
- •42. Формула Бернули.
- •45. Основные числовые характеристики непрерывной случайной дискретной величины.
- •46. Основные числовые характеристики непрерывной случайной величиНы
- •47.Равновероятностный закон распределения вероятностей.
- •48.Числовые характеристикисистемы двух случайных величин.Зависимость между случайными величинами
- •49. Неравенство Чебышева.
- •50. Закон больших чисел и его следствие.
- •Слабый закон больших чисел
- •Усиленный закон больших чисел
21.Системы линейных уравнений
Система m линейных уравнений с n переменными имеет вид:
где aij, bi (i =1..m; j =1..n) – произвольные числа, называемые соответственно коэффициентами при переменных и свободными членами уравнений.
Решением системы (1) называется такая совокупность n чисел (x1=k1, x2=k2, … xn=kn), при подстановке которых в (1) каждое уравнение системы обращается в верное равенство.
Система уравнений называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если она не имеет решений.
Совместная система, называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если она имеет более одного решения.
Например:
Исходная система в матричной форме. Обозначим:
где А – матрица коэффициентов при переменных, или матрица системы, Х – матрица-столбец переменных; В – матрица-столбец свободных членов.
Систему можно записать в виде: АХ=В.
22.Матрицы и их классификация
Матрицей размера mxn называется прямоугольная таблица чисел, содержащая m строк и n столбцов. Числа, составляющие матрицу, называются элементами матрицы.
Матрицы обозначаются прописными (заглавными) буквами латинского алфавита (А, В, С…), а элементы матриц строчными буквами с двойным индексом: аij , где i – номер строки, j – номер столбца. в сокращенной записи А=( аij) i=1.. m; j=1.. n.
Две матрицы А и В одного размера mхn называются равными, если они совпадают поэлементно,т.е. аij =bij для всех i=1.. m; j=1.. n.
Матрица, состоящая из одной строки, называется матрицей (вектором)-строкой, а из одного столбца – матрицей (вектором)-столбцом.
Квадратной матрицей n-го порядка называется матрица, у которой число строк равно числу столбцов и равно n. Элементы матрицы аij, у которых i = j называются диагональными элементами и образуют главную диагональ. Если все недиагональные элементы квадратной матрицы равны нулю, то она называется диагональной. Единичной, называется диагональная матрица, элементы которой равны единице.
Симметрической называется квадратная матрица, у которой элементы, расположенные симметрично относительно главной диагонали, равны, т.е.
Треугольная матрица – квадратная матрица, у которой все элементы, стоящие по одну из сторон главной диагонали, равны нулю.
Обратная матрица:Матрица А-1 называется обратной по отношению к квадратной матрице А, если при умножении этой матрицы на данную как справа, так и слева получается единичная матрица: А-1∙А = А ∙А-1 = Е.
Если определитель матрицы отличен от нуля, то такая матрица называется невырожденной, или неособенной; в противном случае (при │А│=0 ) – вырожденной, или особенной.
Присоединенной матрицей квадратной матрицы А называется матрица , каждый элемент которой есть алгебраическое дополнение элемента транспонированной матрицы. Теорема о существовании обратной матрицы. Обратная матрица А-1 существует и единственна тогда и только тогда, когда исходная матрица невырожденная.
23.операции над матрицами
Умножение матрицы на число. Произведением матрицы А на число λ называется матрица В=λА, элементы которой bij =λ аij для всех i=1… m; j=1… n.
Сложение матриц. Суммой двух матриц А и В одинакового размера mxn называется матрица С=А+В, элементы которой сij =аij+ bij для всех i=1… m; j=1…n.
Вычитание матриц. Разность двух матриц одинакового размера определяется через предыдущие операции: А – В = А + ( −1 )∙В.
Умножение матриц.
Умножение матриц А на матрицу В определено, когда число столбцов первой матрицы равно числу строк второй. Тогда произведением матриц называется такая матрица , каждый элемент которой сij равен сумме произведений элементов i-й строки матрицы А на соответствующие элементы j-го столбца матрицы В.
Целой положительной степенью Аm квадратной матрицы А называется произведение m матриц А, т.е. Аm = А ∙А∙ …∙А
Транспонирование матрицы.
Транспонированием матрицы называется переход от матрицы А к Ат (или А'), в которой строки и столбцы поменялись местами с сохранением порядка. Ат – называется транспонированной относительно матрицы А.