- •1.Графики и свойства основных элементарных функций.
- •2.Предел функции
- •3.Основные теоремы о пределах. Асимптоты графика функции
- •4.Непрерывность функции в точке и на интервале.
- •6.Производная и дифференциал.
- •7. Основные теоремы о дифференцируемых функциях: теорема Ферма, Ролля, Лагранжа.
- •8. Функция нескольких переменных и их непрерывность.
- •9 Производные функций нескольких переменных.
- •10. Дифференциалы функции нескольких переменных.
- •11. Поиск экстремума функции одной переменной.
- •12. Поиск экстремума функции нескольких переменных.
- •13 Неопределенный интеграл, основные теоремы.
- •14. Определенный интеграл, основные теоремы.
- •15.Методы интегрирования: Интегрирование методом замены переменных, Интегрирование по частям, Интегрирование рациональных функций.
- •16.Прямая линия на плоскости.
- •17.Эллипс.
- •18.Гипербола.
- •19.Парабола.
- •20.Прямая и плоскость в пространстве
- •21. Системы линейных уравнений.
- •22.Матрицы, классификация.
- •23.Операции над матрицами
- •24.Определители, свойства. Теорема Лапласа.
- •25.Обратная матрица
- •26.N- мерный вектор и векторное пространство
- •27. Системы векторов, операции над ними.
- •28. Ранг матрицы
- •29. Линейные операторы и матрицы
- •30. Собственные векторы линейных операторов
- •31.Решение системы линейных уравнений с помощью определителей. Формулы Крамера.
- •32. Решиение системы матричной формы
- •33. Метод Гаусса.
- •34.Сущность и условия применения теории вероятностей.
- •35. Основные понятия тв.
- •36. Вероятностное пространство
- •37. Элементы комбинаторного анализа
- •38. Непосредственный подсчет вероятностей.
- •39. Теоремы сложения вероятностей.
- •40.Теоремы умножения вероятностей.
- •41.Формула полной вероятности.
- •42. Теорема Байеса
- •43. Формула Бернулли
- •44.Случайные величины. Способы их описания.
- •45.Основные числовые характеристики дискрет. Случ. Величин.
- •46. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •47.Осн. Законы распределения вероятностей случ. Величин.
- •48. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Зависимые и независимые случайные величины
36. Вероятностное пространство
Вероятностное пространство — это математическая модель случайного эксперимента (опыта) в аксиоматике А. Н. Колмогорова. Вероятностное пространство содержит в себе всю информацию о свойствах случайного эксперимента, необходимую для его математического анализа средствами теории вероятностей. Любая задача теории вероятностей решается в рамках некоторого вероятностного пространства, полностью заданного изначально. Задачи, в которых вероятностное пространство задано не полностью, а недостающую информацию следует получить по результатам наблюдений, относятся к области математической статистики.
37. Элементы комбинаторного анализа
Основные задачи комбинаторного анализа – размещение объектов в соответствии со специальными правилами и нахождение числа способов, которыми это можно сделать.
Если правила просты, то основным является подсчет числа возможностей для осуществления искомого размещения. Если правила тонкие или запутанные, то главной проблемой становится вопрос существования таких размещений и нахождения методов их построения.
Пусть дано множество S произвольной природы.
Определение 1. Размещением объема k элементов множества S называется упорядоченная выборка k элементов из множества S.
Определение 2. Сочетанием объема k называется неупорядоченная выборка k элементов множества S.
Определение 3. Размещение (сочетание) называется размещением (сочетанием) с повторением или с возвращением, если элементы в нем могут повторяться.
38. Непосредственный подсчет вероятностей.
39. Теоремы сложения вероятностей.
Теорема сложения. Если А и В несовместны, то Р(А + В) = Р(А) +Р(В)
Если и противоположные события, то
Теорема сложения вероятностей
Теорема (сложения вероятностей). Вероятность суммы двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий.
Следствие 1: Если события образуют полную группу несовместных событий, то сумма их вероятностей равна единице.
Определение. Противоположными называются два несовместных события, образующие полную группу.
Теорема. Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления.
Следствие 2: Сумма вероятностей противоположных событий равна единице.
Определение. Событие А называется независимым от события В, вероятность события А не зависит от того, произошло событие В или нет. Событие А называется зависимым от события В, если вероятность события А меняется в зависимости от того, произошло событие В или нет.
40.Теоремы умножения вероятностей.
Теорема умножения. Если А и В независимые события, то
Р(АВ) = Р(А)Р(В).
Если А и В совместны, то теорема сложения принимает вид:
Р(А+В)=Р(А)+Р(В) Р(АВ) .
Теорема. (Умножения вероятностей) Вероятность произведения двух событий (совместного появления этих событий) равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое событие уже наступило.