- •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.
3. Задача про максимальний потік. Метод Форда–Фалкерсона
Розглянемо мережу, що визначається графом g, яка має єдине джерело s, єдиний стік t та означену на множині U функцію пропускної спроможності rij. Нехай інтенсивність джерела ds=d. За теоремою існування потоку на мережі інтенсивність стоку має бути рівною dt=–d. Допустимий потік для розглядуваної мережі визначається співвідношеннями:
(3.1)
Задача про максимальний потік полягає у знаходженні максимального значення інтенсивності d, при якому в розглядуваній мережі існує потік.
Алгоритм Форда-Фалкерсона
Крок 1 (процес розставлення позначок). На цьому кроцi кожна з вершин належить до одного з трьох типів:
• непозначена,
• позначена i непроглянута,
• позначена i проглянута.
Спочатку всі вершини непозначенi.
Позначимо вершину s позначкою µ(s)=(+s,θs=∞), що означає: можна послати потік з вершини s у саму себе необмеженої величини.
Тепер вершина s позначена i непроглянута.
Взагалі, нехай j — позначена i непроглянута вершина, µ(j)=(+i,θj) або µ(j)=(−i,θj) — її позначка. Розглядаємо ще непозначенi вершини k: (j,k)∈U i xjk < rjk. Кожнiй з таких вершин приписуємо позначку µ(k)=(+j,θk), де θk = min{θj, rjk – xjk}. Розглядаємо ще непозначенi вершини k: (k,j)∈U, i xkj > 0. Кожна з таких вершин одержує позначку µ(k)=(–j,θk), де θk = =min{θj, xkj}.
Всі вершини k, які одержали позначки, тепер позначені i непроглянутi, а вершина j — позначена i проглянута.
Продовжуємо приписувати позначки непозначеним вершинам до тих пір, поки або вершина t виявиться позначеною, або не можна буде позначити жодної вершини i вершина t виявиться непозначеною.
У другому випадку існуючий потік x — максимальний, а множина позначених вершин C* визначає мінімальний розріз мережі.
У першому випадку існуючий потік x на кроцi 2 можна збільшити.
Крок 2 (збільшення потоку). Нехай µ(t)=(+k,θt), або µ(t)=(–k,θt) — позначка вершини t. Це означає, що існуючий потік з s в t можна збільшити на величину θt. Для цього в першому випадку замінюємо xkt на xkt+θt, у другому — xtk замінюємо на xtk–θt.
Переходимо до вершини k i виконуємо аналогічні операції, змінюючи величину потоку на ту ж величину θt. Продовжуємо ці дії, поки не досягнемо вершини s. Пiсля цього ліквідовуємо позначки всіх вершин i переходимо до кроку 1
Білет16
1. Векторний добуток двох векторів, його властивості та застосування.
Нехай задано два вектори і з кутом φ між ними.
Векторним добутком вектора на вектор називається вектор , який визначається такими умовами:
А
2) вектор перпендикулярний до площини векторів і (тобто до кожного з цих векторів);
3) вектори , , утворюють праву трійку .
Позначають векторний добуток або . Відповідно до означення,
(1)
Характерні властивості векторного добутку.
1)Векторний добуток дорівнює коли вектори – множники колінеарні.
а) якщо , то φ=180˚, або sinφ=0
б) то
2.) Модуль векторного добутку дорівнює площі паралелограма, побудованого на цих векторах.
Справді
На підставі властивостей 1, 2, векторний добуток можна означити так:
(2)
де S – площа паралелограма побудованого на векторах і , - орт, причому:
1) 2) , , - утворюють праву трійку.
Векторний добуток має такі властивості:
1)
-
асоціативність відносно скалярного
множника;
2)
скаляр можна виносити за знак векторного добутку.
-
Розподільні
властивості