- •Лекция № 45. Тема 1 : Числовой ряд. Необходимый признак сходимости
- •1.2. Необходимый признак сходимости. Гармонический ряд
- •Тема 2 : Достаточные признаки сходимости рядов с положительными членами
- •2.1. Признаки сравнения
- •Лекция № 46
- •2.2. Признак Даламбера
- •2.3. Радикальный признак Коши
- •2.4. Интегральный признак Коши
- •Тема 3 : Знакопеременные ряды
- •3.1. Знакочередующиеся ряды. Теорема Лейбница
- •3.2. Абсолютная и условная сходимость
- •Лекция № 47. Тема 4 : Функциональные ряды
- •4.1. Определение функционального ряда
- •4.2. Равномерная сходимость функциональных рядов
- •Тема 5 : Степенные ряды
- •5.1. Определение степенного ряда. Теорема Абеля
- •Лекция № 48
- •5.2. Разложение функций в степенные ряды
- •5.3. Применение рядов Тейлора
- •Лекция № 49. Тема 6 : Ряды Фурье
- •6.1. Определение ряда Фурье
- •6.2. Условия разложения функции в ряд Фурье
- •Лекция № 50
- •6.4. Ряды Фурье для четных и нечетных функций
- •6.5. Разложение непериодических функций в ряд Фурье
- •6.6. Интеграл Фурье
- •Уравнения математической физики Лекция № 51.
- •1. Основные типы уравнений математической физики
- •2. Решение волнового уравнения методом Фурье
- •Кратные интегралы Лекция № 52. Тема 1: Определение кратного интеграла
- •1.1. Задачи, приводящие к понятию кратного интеграла
- •1.2. Определение кратного интеграла и его основные свойства
- •Тема 2: Двойной интеграл
- •2.1. Определение двойного интеграла (ди)
- •2.2. Вычисление двойного интеграла.
- •Лекция № 53
- •2.3. Замена переменных в двойном интеграле.
- •2.4. Ди в полярной системе координат
- •2.5. Приложения двойного интеграла
- •Лекция № 54
- •Лекция № 55. Тема 3 : Тройной интеграл
- •3.1. Определение и вычисление тройного интеграла
- •3.2. Замена переменных в тройном интеграле
- •3.3. Приложения тройного интеграла
- •Лекция № 56. Тема 4 : Криволинейные интегралы
- •4.1. Криволинейные интегралы первого рода или по длине дуги
- •4.2. Криволинейные интегралы второго рода или по координатам
- •Лекция № 58.
- •4.3. Формула Грина
- •4.4. Условие независимости криволинейного интеграла второго рода от пути интегрирования
- •Тема 5 : Поверхностные интегралы
- •5.1. Поверхностные интегралы первого рода
- •5.2. Поверхностные интегралы второго рода
- •5.3. Приложения поверхностных интегралов
- •Лекция № 58. Тема 6 : Элементы теории поля
- •6.1. Понятие поля
- •6.2. Формула Гаусса Остроградского
- •6.3. Формула Стокса
- •Теория вероятностей Лекция № 59. Тема 1 : Общие понятия
- •1.1. Предмет теории вероятностей
- •1.2. Пространство элементарных событий
- •1.3. Операции над событиями
- •1.4. Статистический подход к понятию вероятности
- •Лекция № 60
- •1.5. Элементы комбинаторики
- •1. Перестановки.
- •2. Сочетания.
- •3. Размещения.
- •1.6. Классическое определение вероятности
- •1.7. Аксиоматическое определение вероятности
- •Лекция № 61. Тема 2 : Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1. Теорема умножения вероятностей
- •2.2. Теорема сложения вероятностей
- •2.3. Формула полной вероятности
- •2.4. Формула Бейеса
- •Лекция № 62. Тема 3 : Повторение испытаний
- •3.1. Независимые испытания. Формула Бернулли
- •3.2. Локальная теорема Муавра – Лапласа
- •3.3. Интегральная теорема Лапласа
- •3.4. Теорема Пуассона
- •3.5. Вероятность отклонения частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях
- •Лекция № 63.
- •Тема 4 : Случайные величины и функции распределения
- •4.1. Случайные величины
- •4.2. Функция распределения вероятностей для дискретной св
- •4.3. Непрерывная св. Функция распределения
- •Лекция № 64. Тема 5 : Числовые характеристики св
- •5.1. Математическое ожидание св
- •5.2. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение св
- •5.3. Понятие о моментах св
- •Лекция № 65. Тема 6 : Основные законы распределения св
- •6.1. Законы распределения дискретных случайных величин
- •6.1.1. Биномиальное распределение
- •6.1.2. Распределение Пуассона
- •6.1.3. Геометрическое распределение
- •6.2. Законы распределения непрерывных случайных величин
- •6.2.1. Равномерное распределение
- •6.2.2. Показательное распределение
- •Лекция 66
- •6.2.3. Нормальное распределение
- •Тема 7 : Закон больших чисел
- •7.1. Неравенство Чебышева
- •7.2. Теорема Чебышева
- •Лекция № 67. Тема 8 : Многомерные случайные величины
- •8.1. Многомерные св и их функции распределения
- •8.2. Числовые характеристики двумерной св
- •Элементы математической статистики Лекция № 68. Введение
- •1. Предмет математической статистики
- •Тема 1: Статистические законы распределения выборки
- •1.1. Полигон и гистограмма
- •1.2. Эмпирическая функция распределения
- •Тема 2 : Статистические оценки параметров распределения
- •2.1. Точечные оценки
- •2.2. Интервальные оценки
- •Лекция № 69
- •Тема 3 : Проверка статистических гипотез. Критерий согласия Пирсона
- •Тема 4 : Элементы теории корреляции
- •4.1. Статистические зависимости
- •4.2. Линейная регрессия
- •4.3. Корреляционная таблица
- •4.4. Выборочный коэффициент корреляции
Теория вероятностей Лекция № 59. Тема 1 : Общие понятия
1.1. Предмет теории вероятностей
До возникновения теории вероятностей объектом исследования науки были явления и опыты, в которых условия практически однозначно определяли исход. Однако для многих задач практики это обстоит несколько иначе.
Рассмотрим пример из механики. Полёт снаряда – это движение материальной точки под действием двух сил: силы тяжести снаряда и сопротивления воздуха. В действительности же на полёт снаряда влияют: его размеры, метеорологические условия, ошибка в наведении, разный вес и т.д. Этих факторов много и учесть их полное влияние невозможно. За счет чего получается пучок траекторий, называемый “рассеивание снарядов”.
Данное случайное событие (траектория полёта снаряда), рассмотренное в этом примере, есть следствие действия многих случайных причин. Практически невозможно учесть их влияние на результат события, так как их число велико и законы действия не всегда известны.
Однако, если рассматриваются случайные события, которые могут многократно наблюдаться при осуществлении одних и тех же условий, то практика показывает, что в массе таких случайных событий обнаруживаются вполне определённые закономерности. Например, если много раз бросать монету, то частота появления герба (отношение числа появившихся гербов к общему числу бросаний) приближается к числу 0,5.
Предметом теории вероятностей является изучение закономерностей случайных событий.
1.2. Пространство элементарных событий
Теория вероятностей, также как и другие разделы математики, изучает не явления окружающего мира, а их математические модели. В математических моделях случайных событий вероятность рассматривается как функция случайного события. Поэтому в начале определим понятие случайного события.
Определение 1. Множество Е назовём пространством элементарных событий, определяемых результатами данного опыта. Элементы этого множества назовём элементарными событиями.
Эти понятия являются первоначальными. Ввиду большого разнообразия случайных событий нельзя дать более конкретного определения. Рассмотрим ряд примеров, поясняющих выбор множества Е.
Пример 1. Опыт состоит в бросании монеты один раз. Возможными исходами при этом будут – выпадение герба или цифры. Тогда , где выпал герб, выпала цифра.
Пример 2. Брошена игральная кость. Здесь - выпало “i” очков.
Пример 3. Работа телефонной станции. Нас интересует число поступивших вызовов в течение суток. Тогда событие, состоящее в “i 1” вызовах в течение суток.
Пример 4. Нас интересуют траектории частиц при броуновском движении. Здесь , где непрерывные функции времени t.
Определение 2. Случайным событием или просто событием называется любое подмножество множества Е.
Введём операции над событиями, совпадающие с операциями над множествами.
1.3. Операции над событиями
Определение 3. Если всякий раз, когда происходит событие А в данном опыте происходит и событие В, то говорят, что А влечет за собой событие В и пишут .
Проиллюстрируем это понятие на схематичном рисунке.
Пример 5. При бросании игральной
кости рассмотрим два события:
1. А выпадение четырёх очков; А В
2. В выпадение четного числа очков.
Тогда , т.е. событиеА влечет E
за собой событие В.
Если же и, то.
Определение 4. Суммой двух событий
А и В называется событие А B
или , состоящее
в появлении по крайней мере A + B
одного из событий А или В. E
Определение 5. Произведением двух событий А и В называется со-бытие или , состоящее в одновременном появлении событийА и В.
Пример 6. Опыт состоит в подбрасы-
вании двух монет:
А выпадение герба на первой монете; А В
В выпадение герба на второй монете.
Тогда выпадение хотя бы E
одного герба, выпадение двух гербов одновременно.
Определение 6. Разностью двух событий А и В называется событие или, состоящее в появлении событияА без события В.
Пример 7. Брошена игральная кость.
Рассмотрим два события:А В
А выпадение четного числа очков;
В выпадение двух очков.
Тогда событие выпадение E
четырёх или шести очков.
Определение 7. Событие Е называется достоверным событием, т.е. это такое событие, которое в результате опыта непременно произойдёт.
Определение 8. Пустое множество называется невозможным собы-тием, т.е. это событие, которое в данном опыте не может произойти.
Определение 9. Событие
называется событием, противоположным
событию А. Событие означает,А
что событие А не произошло.
E
Определение 10. События А и В называются несовместными событиями, если . Это означает, что наступлениеА исключает появление В.
При этом.
Пример 8. Брошена монета.
Рассмотрим два события: А В
А появление герба;
В появление цифры. E
Очевидно, что А и В несовместные события.
Определение 11. События образуют полную группу событий, если:
1. Они попарно несовместны, т.е. ;
2. .
Пример 9. Брошена игральная кость. Тогда события появление “i” очков образуют полную группу событий.
Пример 10. .