- •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.
1. Формула повної ймовірності та формули Байєса.
Нехай подія А відбувається, якщо відбувається яка-небудь з подій . Події називатимемо гіпотезами або припущеннями. Вважатимемо, що гіпотези утворюють повну групу подій, тобто .
Для події А можемо написати рівності: .
Оскільки події Н і А попарно несумісні, то, застосувавши аксіому зчисленної адитивності і теорему множення ймовірностей, дістаємо: – формула повної ймовірності і є однією з найважливіших формул теорії ймовірностей та суміжних з нею дисциплін.
Теорема гіпотез (формули Байєса)
Припустимо, що виконуються умови описані вище, і розглянемо події . Застосувавши теорему множення ймовірностей, дістанемо рівності
.
Якщо , то звідси випливає, що
.
Враховуючи формулу повної ймовірності (8), можемо написати:
Ці формули називаються теоремою гіпотез або формулами Байєса. Формулам Байєса можна дати таку інтерпретацію. Нехай подія А може відбуватись за різних умов, щодо характеру яких можна висловити п припущень (гіпотез) які утворюють повну групу подій. Ймовірності цих гіпотез відомі. Ці ймовірності називають апріорними. Відомі також умовні ймовірності події А при різних гіпотезах. Здійснюється випробування, в результаті якого може відбутися або ні подія А. Якщо подія А відбулась, то ми можемо переоцінити ймовірність кожної гіпотези , обчисливши їх за формулами Байєса.
Ймовірності називаються апостеріорними ймовірностями гіпотез.
Задання лінійного оператора за допомогою відображення базису
Перейдемо тепер до більш глибокого вивчення лінійних операторів (Л.О.) у скінченновимірних просторах. З’ясуємо, насамперед, якими елементами можна задати Л.О. у просторі Vn . Задати Л.О. А в просторі Vn – це означає задати образи всіх векторів простору Vn при дії оператора А. Виявляється, однак, що при дії оператора А. Тоді можна визначити і образи всіх векторів простору Vn, тобто справедлива теорема.
Теорема 1. Всякий Л.О. А у просторі Vn однозначно визначається заданням образів усіх векторів будь-якого фіксованого базису цього простору.
Доведення.
Припустимо, що в просторі Vn задано деякий базис цього простору і відомо, що - образи векторів базису при дії оператора А, тобто , і=1,2,…,n.
Візьмемо довільний вектор Він, як відомо, єдиним способом зображається у вигляді лінійної комбінації векторів базису : , де х1, х2,...,хn – цілком визначені числа.
Тоді,
Отже образ довільного вектора визначається і притому одночасно. Теорему доведено.
Постає природно питання про те, яким повинен бути оператор А, щоб довільний набір упорядкованих векторів був образом векторів базису простору Vn.
Відповідь на це питання дає така теорема.
Теорема 2. Яка б не була впорядкована система із n векторів
(3)
простору Vn існує притому тільки один, Л.О. А такий, що вектори системи (3) є образами векторів базису , тобто , і=1,2,…,n.
Доведення.
Нехай - довільний вектор простору Vn. Тоді (розклад за базисними векторами). Поставимо у відповідність вектору вектор .
Оскільки вектор виражається через вектори однозначно, то йому ставиться у відповідність тільки один вектор , а отже, задана відповідність буде оператором у просторі Vn. Позначимо цей оператор символом А, а образ вектора при дії цього оператора через А . Маємо:
,; (4)
Оператор А – лінійний. Справді, нехай та - довільно вибрані вектори простору Vn і λ – довільне число із поля Р. Тоді,
Оператор А відображає вектори у вектори (оскільки і-та координата вектора в базисі дорівнює 1, а всі інші координати дорівнюють нулю . Тоді за формулою (4) , (і= 1,2,...,n).
Отже, заданий оператор А задовольняє вимоги теореми 2. За теоремою 1 такий оператор існує і тільки один. Теорему доведено.