- •Оглавление
- •Введение
- •1. Теория функций комплексного переменного
- •Комплексные числа и операции над ними
- •1.1.1. Определение комплексного числа
- •1.1.2. Формы записи комплексных чисел
- •1.1.3. Формула Муавра и извлечение корня n-ой степени из комплексного числа
- •1.2. Функции комплексного переменного
- •1.3. Дифференцирование функций комплексного переменного
- •1.3.1. Определение производной
- •1.3.2. Необходимые и достаточные условия дифференцируемости функции комплексного переменного
- •1.3.3. Производные основных элементарных функций
- •1.3.4. Восстановление аналитической функции по известной действительной или мнимой части
- •Интегрирование функций комплексного переменного
- •1.4.1. Определение интеграла от функции комплексного переменного
- •1.4.2. Теорема Коши. Вычисление интегралов от аналитических функций
- •2. Теория рядов
- •2.1. Числовые ряды
- •2.1.1.Основные понятия Пусть дана последовательность чисел (вещественных или комплексных)
- •Свойства сходящихся рядов
- •Замечание. Условие является необходимым, но не достаточным для сходимости, т.Е. Если , то ряд может сходиться, а может и расходиться.
- •Т. Е. Сходимость ряда равносильна тому, что сумма любого числа членов ряда, следующих за достаточно большим номером, должна быть произвольно мала.
- •2.1.2. Достаточные признаки сходимости положительных рядов
- •Пусть даны два положительных ряда и .
- •2.1.3. Сходимость рядов с произвольными членами
- •2.2. Функциональные ряды
- •2.2.1. Сходимость функционального ряда
- •Функциональные свойства суммы сходящегося ряда
- •2.2.2. Степенные ряды
- •Область сходимости степенных рядов
- •Ряды Тейлора и Маклорена
- •2.3. Ряды Фурье
- •2.3.1. Тригонометрический ряд Фурье. Периодические функции.
- •2.3.2. Сходимость ряда Фурье
- •Разложение в ряд Фурье четных и нечетных функций
- •Разложение в ряд Фурье функций произвольного периода 2l
- •2.3.3. Интеграл Фурье
- •3. Теория вероятностей
- •Случайные события и их вероятности
- •Классификация событий
- •3.1.2. Операции над событиями
- •3.1.3. Аксиоматическое определение вероятности
- •Примеры вероятностных пространств
- •Конечное вероятностное пространство
- •2. Непрерывное вероятностное пространство
- •3.1.4. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей.
- •3.1.5. Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •3.1.6. Последовательность независимых испытаний. Формула Бернулли
- •3.1.7. Статистическое определение вероятности
- •3.2. Случайные величины, их распределения и числовые
- •3.2.1.Дискретные случайные величины
- •3.2.2. Функция распределения. Плотность распределения
- •3.2.3. Математическое ожидание случайной величины
- •3.2.4. Дисперсия случайной величины
- •3.2.5. Примеры законов распределения случайных величин Дискретные случайные величины
- •1. Биномиальное распределение
- •2. Распределение Пуассона
- •3. Геометрическое распределение
- •4. Гипергеометрическое распределение
- •Непрерывные случайные величины
- •5. Равномерное распределение
- •6. Показательное распределение
- •7. Нормальное распределение
- •3.3. Системы случайных величин
- •3.3.1. Закон распределения системы случайных величин
- •Условный закон распределения
- •3.3.2. Числовые характеристики случайного вектора
- •3.3.3. Предельные теоремы теории вероятностей
- •4. Математическая статистика
- •4.1. Методы статистического описания результатов наблюдений
- •4.1.1. Статистическое распределение выборки
- •4.1.2. Эмпирическая функция распределения
- •4.2. Оценки параметров распределения
- •4.2.1.Точечные оценки параметров распределения
- •4.2.2. Интервальные оценки параметров распределения
- •4.3. Проверка статистических гипотез
- •4.4. Статистические оценки параметров линейной корреляционной зависимости (между двумя случайными величинами)
- •5. Контрольная работа № 7. Задания
- •5.1. Пример выполнения контрольной работы № 1. Вариант 0.
- •5.2. Варианты заданий контрольной работы № 7
- •6. Контрольная работа № 8. Задания
- •6.1. Пример выполнения контрольной работы № 2. Вариант № 0.
- •6.2. Варианты заданий контрольной работы № 8
3.1.2. Операции над событиями
Пространство элементарных исходов - есть произвольное множество, а случайные события – его подмножества. Введем операции над событиями и свяжем с ними операции над множествами.
Определение. Если при каждом осуществлении комплекса условий, при котором происходит событие A, происходит и событие B, то говорят, что A влечет за собой B, или A является частным случаем B (обозначается ). В этом случае, множество A является подмножеством множества B.
Определение. Если и , то говорят, что события A и B равны: . В этом случае, множества A и B совпадают.
Определение. Суммой или объединением двух событий A и B называется событие (обозначается или ), состоящее в появлении хотя бы одного из них.
По индукции определяется сумма n событий:
.
Операции сложения событий соответствует операция объединения множеств.
Определение. Произведением или пересечением двух событий A и B называется событие (обозначается или ), состоящее в том, что они произошли одновременно.
По индукции произведение n событий: , означает событие, состоящее в появлении всех событий .
Операции перемножения событий соответствует оперция пересечения множеств.
Понятия суммы и произведения событий распространяются на бесконечные последовательности событий, в этих случаях соответственно применяют обозначения:
, .
Определение. Разностью событий A и B называется событие (обозначается или ), которое означает, что наступает событие A и не происходит событие B. Разность множеств A и B соответствует разности событий.
Определение. Событие называют противоположным событию A; событие означает, что A не произошло. Множество, соответсвующее событию , является дополнением к множеству A.
Определение. События A и B называют несовместными, если в результате эксперимента они не могут произойти одновременно, т.е. . Это соотношение означает, что множества A и B не пересекаются.
Пример. Эксперимент состоит в подбрасывании игральной кости один раз.
Элементарный исход ={на верхней грани выпало к очков}. Пространство элементарных исходов состоит из шести элементов: . Рассмотрим события из примера 1:
А={выпало 5 очков}, B={число выпавших очков четное}.
Эти события рассматривают как подмножества множества , а именно:
.
Опишем следующие события: .
Событие состоит в том, что B не произошло, значит
={выпало нечетное число очков };
Событие состоит в том, что A и B произошли одновременно, значит
- невозможное событие, т.к. число 5 не является четным. Это означает, что события A и B несовместные.
Событие состоит в том, что произошло хотя бы одно из событий A или B, значит ={выпало четное число очков или пятерка} .
Событие состоит в том, что событие произошло, а событие A нет.
Таким образом, ={выпали единица или тройка}.
3.1.3. Аксиоматическое определение вероятности
Пусть - пространство элементарных исходов, - некоторое множество (система ) случайных событий.
Определение. Система случайных событий называется алгеброй событий, если выполнены условия: 1) ; 2) если , то , , .
Из этого определения вытекает, что , .
Определение. Алгебра событий называется - алгеброй, если из того, что , следует .
Определение. Числовая функция , определенная на алгебре событий , называется вероятностью, если выполнены следующие аксиомы.
Аксиома 1. Каждому событию ставится в соответствие неотрицательное число - его вероятность, т.е. для любого .
Аксиома 2. Вероятность достоверного события равна единице: .
Аксиома 3. Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий, т.е. , если .
Аксиома 4. Для любой последовательности событий из такой, что и , справедливо равенство .
Определение. Тройка , в которой является - алгеброй и функция удовлетворяет аксиомам 1-4, называется вероятностным пространством.
Простейшие следствия из аксиом вероятности:
Сумма вероятностей противоположных событий равна единице: . Тогда .
Вероятность невозможного события равна нулю: .
Если событие A влечет событие B , то .
Для любых событий A и B верны соотношения: и (Теорема сложения вероятностей).
Для любых событий выполняется неравенство .
Если события попарно несовместны (т.е. при любых ), то .
Если события - попарно несовместны и , то .
Если и , то .
Если и , то .