- •1. Промежутки возрастания и убывания дифференцируемой функции. Экстремумы функции. Необходимое условие экстремума.
- •2. Достаточные условия существования максимума или минимума функции.
- •3. Наибольшие и наименьшие значения непрерывной функции на отрезке.
- •4. Исследование функции на выпуклость. Точки перегиба.
- •5. Асимптоты графика функции. Отыскание вертикальной и наклонной асимптот.
- •6. Общая схема исследования функции и построение ее графика.
- •7. Понятие о числовых рядах. Сходимость и сумма ряда. Необходимый признак сходимости.
- •8. Знакоположительные ряды. Достаточные признаки сходимости.
- •9. Свойства сходящихся рядов.
- •10. Знакочередующиеся ряды. Признак Лейбница. Абсолютная и условная сходимость ряда.
- •11. Понятие о функциональных рядах. Степенные ряды. Радиус сходимости степенного ряда.
- •12. Ряды Тейлора и Маклорена.
- •1 3. Понятие о ряде Фурье. Разложение в ряд Фурье четных и нечетных периодических функций.
- •14. Первообразная функции на промежутке. Неопределенный интеграл и его свойства.
- •15. Интегрирование по частям, замена переменных. Таблица интегралов основных элементарных функций.
- •17. Основные свойства определенного интеграла. Теорема о среднем.
- •18. Определенный интеграл как функция верхнего предела. Формула Ньютона-Лейбница для вычисления определенного интеграла. Замена переменных в определенном интеграле.
- •19. Несобственный интеграл с неограниченной областью интегрирования. Несобственный интеграл от функции, неограниченной на отрезке интегрирования. Понятие сходимости несобственных интегралов.
- •20. Понятие о дифференциальном уравнении и его решении. Порядок дифференциального уравнения. Понятие общего и частного решения.
- •21. Задача Коши для дифференциальных уравнений первого порядка. Теорема существования и единственности решения.
- •22. Линейные дифференциальные уравнения первого порядка. Метод разделения переменных.
- •23. Комплексные числа, алгебраическая и тригонометрическая форма записи. Формула Эйлера.
- •24. Линейные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами (однородные и неоднородные). Структура общего решения.
- •26. Непрерывность функции двух независимых переменных.
- •27. Частные производные и вектор градиента функции двух независимых переменных. Производная по направлению. Понятие о линиях уровня.
- •28. Полный дифференциал функции нескольких переменных. Дифференциал второго порядка функции нескольких переменных.
- •29. Частные производные и дифференциалы высших порядков.
- •30. Максимумы и минимумы функции нескольких (двух) переменных. Необходимые условия экстремума.
- •31. Наибольшее и наименьшее значения функции двух независимых переменных на замкнутом ограниченном множестве.
- •32. Достаточные условия максимума или минимума функции нескольких независимых переменных.
- •33. Предмет теории вероятностей. Виды случайных событий. Классическое определение вероятности события. Свойства вероятности.
- •34. Относительная частота события. Статистическое определение вероятности события.
- •35. Аксиоматическое определение вероятности.
- •36. Алгебра событий.
- •37. Теорема сложения вероятностей для совместных и несовместных событий.
- •38. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей для зависимых и независимых и событий.
- •40. Формула Бейеса (формула переоценки вероятностей гипотез).
- •41. Схема повторных независимых испытаний (схема Бернулли). Формула Бернулли.
- •42. Локальная и интегральная теоремы Лапласа.
- •43. Дискретные и непрерывные случайные величины, их законы распределения.
- •44. Числовые характеристики дискретных случайных величин.
- •46. Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины, ее свойства.
- •47. Числовые характеристики непрерывных случайных величин.
35. Аксиоматическое определение вероятности.
Аксиоматическое определение вероятности. Пусть задано пространство элементарных событий Е и каждому событию А Е поставлено в соответствие единственное число Р ( А ) такое, что:
1)P(A)>0,
2)для каждой пары несовместных событий A,B,cE имеет место равенство P(AﮞB)=P(A)+P(B),
3)P(E)=1. Тогда говорят, что на событиях в множестве Е задана вероятность, а число Р(А) называется вероятностью события А .
36. Алгебра событий.
Определение. Суммой А+В двух событий А и В называют событие, состоящее в том, что произошло хотя бы одно из событий А и В. Суммой нескольких событий, соответственно, называется событие, заключающееся в том, что произошло хотя бы одно из этих событий.
Пример 1. Два стрелка делают по одному выстрелу по мишени. Если событие А – попадание первого стрелка, а событие В – второго, то сумма А+В – это хотя бы одно попадание при двух выстрелах.
Назовем все возможные результаты данного опыта его исходами и предположим, что множество этих исходов, при которых происходит событие А (исходов, благоприятных событию А), можно представить в виде некоторой области на плоскости. Тогда множество исходов, при которых произойдет событие А+В, является объединением множеств исходов, благоприятных событиям А или В.
Определение2. Произведением АВ событий А и В называется событие, состоящее в том, что произошло и событие А, и событие В. Аналогично произведением нескольких событий называется событие, заключающееся в том, что произошли все эти события.
Пример 4. Если событие А состоит в том, что из колоды карт извлечена карта пиковой масти, а событие В – в том, что из колоды вынута дама, то событием АВ будет извлечение из колоды дамы пик.
Определение 1.3. Разностью А\B событий А и В называется событие, состоящее в том, что А произошло, а В – нет.
Пример 5. Вернемся к примеру 1, где А\ В – попадание первого стрелка при промахе второго.
Пример 6. В примере 4 А\В – извлечение из колоды любой карты пиковой масти, кроме дамы. И наоборот, В \А – извлечение дамы любой масти, кроме пик.
37. Теорема сложения вероятностей для совместных и несовместных событий.
Теорема1: Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий: Р(А+В)=Р(А)+Р(В). Доказательство: Число всех исходов N, число исходов благоприятствующих событию А-К, событию В-L. Так как А и В несовместны, то ни один из этих исходов не может благоприятствовать А и В одновременно, т.е. А и В взаимно исключающие, следовательно число благоприятствующих исходов для события А+В равно К+L. Тогда вероятность равна
Теорема2: Вероятность суммы двух совместных событий А и В равна сумме их вероятностей без вероятности их совместного появления, т.е. Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ). Доказательство: Всего исходов N, благоприятствующих событию А- К, событию В- L, совместному появлению А и В- М. Следовательно, благоприятных исходов для события А+В : K+L-M. Откуда вероятность события А+В: