
- •Потужність множини. Зчисленні та незчисленні множини. Їх властивості.
- •2.Поняття моделі. Поняття інформаційної моделі. Поняття математичної моделі.
- •Приклади лінійних просторів
- •2.Алгоритм. Способи опису алгоритмів. Словесна та графічна форми подання алгоритмів.
- •1. Похідна функції однієї змінної, її геометричний та механічний зміст. Основні правила диференціювання.
- •3. Похідна складної функції.
- •1. Диференційовані функції однієї змінної, критерій диференційованості. Диференціал в точці, його геометричний зміст, застосування до наближених обчислень.
- •2. Програма. Поняття мови програмування. Поняття про середовище програмування
- •1. . Основні теореми диференціального числення. Теорема Лагранжа. Умови сталості та монотонності функції.
- •2. . Трансляція та її види: інтерпретація, компіляція. Їх особливості. Поняття системи програмування.
- •1. Екстремум функції. Необхідні умови екстремуму. Достатні умови екстремуму.
- •1. Максимум і мінімум функції в точці.
- •2. Основні принципи технології структурного програмування. Метод покрокової деталізації.
- •1. Структурне програмування
- •1.1. Принцип модульності
- •1. Первісна функція та неозначений інтеграл. Інтегрування підстановкою та частинами.
- •2. Основні принципи технології об’єктно-орієнтованого програмування. Поняття про об’єкт (клас).
- •1. Означений інтеграл. Необхідна умова інтегровності. Критерій інтегровності. Інтегровність неперервної функції.
- •Стандартні функції мови с
- •Аргументи функції
- •1. Квадровні фігури. Застосування означеного інтеграла до обчислення площ плоских фігур.
- •2. Алгоритми обробки масивів. Алгоритм послідовного пошуку. Пошук максимального (мінімального) елемента. Масиви даних
- •Одновимірні масиви (вектори)
- •1. Спрямлювані криві та їх довжини. Теорема Жордана. Обчислення довжини кривої за допомогою означеного інтеграла.
- •1. Застосування визначеного інтеграла до обчислення об’ємів тіл обертання та площ поверхонь обертання.
- •Задача про перевезення (транспортна задача)
- •1. Додатні числові ряди, властивості збіжних рядів, критерій збіжності. Теореми про порівняння рядів. Ознака Даламбера та інтегральна ознака Коші.
- •2. Метод штучного базису відшукання початкового базисного розв’язку злп. М-метод розв’язування злп.
- •1) Методи відшукання початкового базисного розв’язку
- •2) Описання м-методу розв’язування злп.
- •1Знакозмінні ряди. Ознака Лейбніца. Абсолютно і умовно збіжні ряди.
- •2. Двоїсті злп та їх властивості. Теореми двоїстості. Двоїстий симплекс-метод.
- •1. Функціональні послідовності і ряди. Збіжність, область збіжності. Рівномірна збіжність. Ознака Вейєрштраса.
- •2. Транспортна задача (тз). Властивості тз. Деякі методи відшукання початкового базисного розв’язку тз. Метод потенціалів розв’язування тз.
- •§2. Деякі властивості транспортної задачі.
- •§3. Базисні розв’язки транспортної задачі.
- •§4. Деякі методи відшукання базисного розв’язку транспортної задачі.
- •4.1. Метод північно-західного кута.
- •4.2. Метод мінімального елемента
- •§5. Метод потенціалів розв’язування транспортної задачі.
- •1. Метричні простори. Відкриті та замкнуті множини, їх властивості.
- •2. Потоки та мережі. Постановка задачі. Задача про найкоротший шлях. Метод Мінті. Задача про максимальний потік. Метод Форда-Фалкерсона.
- •3. Задача про максимальний потік. Метод Форда–Фалкерсона
- •1. Векторний добуток двох векторів, його властивості та застосування.
- •2. Поняття границі числової послідовності, її властивості. Теорема про границю монотонної числової послідовності. Теорема Больцано-Вейєрштраса
- •1.Еліпс, означення та канонічне рівняння. Дослідження форми еліпса за канонічним рівнянням.
- •Оптимальні чисті стратегії
- •§ 3. Оптимальні змішані стратегії
- •1. Означення детермінанта n-го порядку. Властивості детермінантів.
- •2. Правила суми і добутку. Розміщення, перестановки, комбінації (без повторень та з повтореннями).
- •2. Алгоритми обробки масивів. Сортування елементів масиву методом "бульбашки". Масиви даних
- •Одновимірні масиви (вектори)
- •1. Площини та прямі в просторі.
- •2. Теорема множення ймовірностей. Незалежність подій.
- •1. Поверхні другого порядку. Еліпсоїди, параболоїди, гіперболоїди, гіперболічний параболоїд.
- •Запишемо рівняння поверхні обертання, утвореної обертанням еліпса
- •Записуючи рівняння параболоїда обертання (6) у вигляді
- •На закінчення розглянемо
- •2. Формула повної ймовірності та формули Байєса.
- •1. Формула повної ймовірності та формули Байєса.
- •49.3. Матриця лінійного оператора. Приклади.
- •2. Опис рядків у мові програмування с. Операції над рядками, функції для обробки рядків Рядки
- •Функції обробки символів та рядків
- •Функції, що стосуються рядків, які розглядаються як послідовність байт.
- •Функції, що обробляють рядки
- •1. Множини та відношення. Основні види бінарних відношень. Розбиття множини на класи.
- •1. Лінійні диференціальні рівняння першого порядку та рівняння Бернуллі.
- •Рівняння в повних диференціалах
- •2. . Канонічні (нормальні) форми булевих функцій. Алгебра Жегалкіна.
- •1. Лінійні однорідні диференціальні рівняння n-го порядку із змінними коефіцієнтами. Фундаментальна система розв’язків. Детермінант Вронського. Загальний розв’язок.
- •2. Комбінаторні конфігурації. Біноміальна та поліноміальна теореми.
- •1. Розв’язування диференціальних рівнянь та їх систем.
- •2. Повнота і замкненість систем булевих функцій. Теорема (критерій) Поста.
- •1. Інтерполювання функцій многочленами Лагранжа.
- •Інтерполювання функцій многочленами Ньютона. Сплайни.
- •Скінченні різниці
- •Перша інтерполяційна формула Ньютона
- •Друга інтерполяційна формула Ньютона
- •1. Лінійна та нелінійна кореляція. Метод найменших квадратів. Побудова емпіричних формул.
- •2. . Опукле програмування. Функція Лагранжа. Теорема Куна-Таккера-1. Теорема Куна-Таккера-2. Задача опуклого квадратичного програмування. Квадратичний симплекс-метод. Задачі опуклого програмування.
- •Функція Лагранжа. Теореми Куна-Таккера.
2.Поняття моделі. Поняття інформаційної моделі. Поняття математичної моделі.
Модель — це штучно створений людиною абстрактний або матеріальний образ реального об’єкта,
що зберігає типові властивості оригіналу, важливі для розв’язання певної задачі.
Моделювання — процес створення, аналізу та уточнення моделі для подальшого дослідження
об’єкта моделювання.
Моделі створюють для того, щоб краще розуміти структуру, основні властивості, закони взаємодії
складових обєкта дослідження, навчитися керувати цим об’єктом та прогнозувати наслідки керування.
Розв’язання прикладної задачі вимагає створення моделі, яка описує реальні об’єкти та відносини між ними в межах даної задачі. Для досліджень об’єкта (явища, процесу) не обов’язково створювати матеріальну модель, часто досить надати необхідну інформацію про об’єкт у потрібній формі, тобто створити інформаційну модель.
Інформаційна модель — це абстрактний об’єкт, який замінює об’єкт оригінальний із метою його дослідження, зберігаючи при цьому типові риси та властивості оригіналу, важливі для дослідження. При створенні моделі треба визначити основні характеристики об’єкта та допустиму погрішність цих характеристик, вхідні характеристики, взаємовідносини характеристик.
Створення інформаційної моделі важливе, щоб зрозуміти структуру, основні властивості, закони взаємодії складових об’єкта, який аналізується, навчитися керувати цим об’єктом та прогнозувати наслідки реалізації керування.
Від поставленої задачі залежить повнота розробки та аналізу моделі.
Інформаційна модель може бути описана різними засобами: природною мовою, мовою математики, хімії, біології, мовою графічних структур тощо.
Білет2
1.Лінійні простори, означення та властивості. Приклади лінійних просторів.
Означення 1. Нехай P – деяке числове поле, V – не порожня множина елементів довільної природи, і
а) в V введена операція додавання, причому множина V замкнена відносно неї;
б)
означена операція множення числа
на елемент
,
результат якої позначатимемо λа.
Множина V називається лінійним (векторним) простором над полем P, а її елементи векторами, якщо операції задовольняють аксіомам:
I. 1º. a+b=b+a (комутативність додавання),
2º. (a+b)+c=a+(b+c) (асоціативність додавання),
3º.
,
такий, що а+
θ=а,
.
(θ називають нулем простору),
4º.
такий, що а+(-а)=θ.
Вектор (-а)
називають протилежним для а.
II. 5º. 1a=a, де 1 – одиниця поля P,
6º. α(βа)=(αβ)а (асоціативність множення на число з поля P),
III. 7º. (α+β)а=αа+βа (дистрибутивність множення відносно додавання чисел з поля Р),
8º. α(а+b)=αa+αb (дистрибутивність множення відносно додавання в множині V).
Якщо Р – поле комплексних чисел, то простір називається комплексним лінійним простором.
Якщо Р – поле дійсних чисел, то простір називається дійсним лінійним простором.
Поле дійсних чисел позначатимемо надалі через R.
Приклади лінійних просторів
1. Множина всіх вільних векторів звичайного тривимірного простору – дійсний лінійний простір.
2.
Простір Tn.
Елемент х
–
вектор так званого арифметичного
лінійного простору, - довільна впорядкована
сукупність n
дійсних чисел ξ1,
ξ2,
..., ξn
(n
– фіксоване
натуральне число):
Числа
ξі
називаються компонентами вектора х.
Сумою векторів
і
називається вектор
Добутком вектора х
на дійсне число λ називається вектор
3. Простір С[a, b]. Елемент цього простору – довільна функція x=x(t) визначена і неперервна на [a, b].
4. Простір розв’язків однорідної системи лінійних рівнянь.
5.
Простір многочленів. Множина всіх
многочленів вигляду
з комплексними коефіцієнтами
при фіксованому n,
очевидно, є комплексним лінійним
простором відносно звичайних операцій
додавання многочленів і множення
многочлена на число. Цей простір
називатимемо комплексним простором
многочленів степеня не вище n.
6. Простір квадратних матриць. Додавання матриць і множення їх на числа виконуються за звичайними правилами означеними в розділі 5. Аксіоми 1º-8º виконуються.
7. Простір V, вектори якого додатні дійсні числа, основне поле – поле дійсних чисел.
Властивості лінійних просторів
1.
В лінійному просторі існує єдиний нуль.
2. В лінійному
просторі для кожного елемента існує
єдиний протилежний елемент.3. Рівняння
a+x=b
(a,b
V)
розв’язне
в V
і має єдиний
розв’язок.
4. αθ=θ.
5. 0а=θ, де 0 – нуль поля Р.