- •Дифференциальные уравнения первого порядка. Теорема существования и единственности решения. Основные понятия и определения – общее и частное решение, начальные условия, задача Коши.
- •Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными . Алгоритм решения.
- •Однородные дифференциальные уравнения первого порядка . Решение однородных уравнений.
- •Линейные дифференциальные уравнения первого порядка . Метод Бернулли решения линейных дифференциальных уравнений первого порядка.
- •5. Дифференциальные уравнения второго порядка, основные понятия. Уравнения второго порядка, допускающие понижение порядка вида .
- •Решение дифференциальных уравнений второго порядка, допускающих понижение порядка вида .
- •Решение дифференциальных уравнений второго порядка, допускающих понижение порядка вида .
- •Правая часть
- •Правая часть
- •Определение 1
- •Определение 2
- •Определение 3 Если для ряда существует конечный предел , то такие ряды называют сходящимися, а s – сумма ряда.
- •Ряд, образованный из членов бесконечной геометрической прогрессии, условия его сходимости и расходимости.
- •Необходимый признак сходимости числовых рядов. Свойства сходящихся рядов.
- •Признаки сравнения знакоположительных числовых рядов. Первый и второй признак сравнения.
- •Интегральный признак Коши.
- •Признак Даламбера.
- •Знакочередующиеся числовые ряды (определение, примеры). Признак Лейбница.
- •Абсолютная и условная сходимость знакочередующихся числовых рядов.
- •Степенные ряды. Теорема Абеля. Понятие области сходимости степенных рядов.
- •Алгоритм исследования степенных рядов на сходимость.
- •Ряд Маклорена. Разложение в ряд Маклорена функции .
- •Теория вероятностей
- •22. Классификация событий. Пространство элементарных событий, случайное событие. Сумма и произведение событий. Противоположное событие. Несовместные события.
- •2 События: а и в называют несовместными, если
- •23. Классическое и статистическое определение вероятности случайного события. Непосредственный подсчет вероятности событий для простейших опытов.
- •Если - конечномерное пространство элем.Событий, каждое из которых равновозможное, то вероятностью события а называется отношение числа исходов, благопрепятствующих событию а к общему числу исходов.
- •25. Теоремы сложения вероятностей для несовместных и совместных событий.
- •27. Формула полной вероятности (формула Байеса).
2 События: а и в называют несовместными, если
23. Классическое и статистическое определение вероятности случайного события. Непосредственный подсчет вероятности событий для простейших опытов.
Определение классической вероятности:
Если - конечномерное пространство элем.Событий, каждое из которых равновозможное, то вероятностью события а называется отношение числа исходов, благопрепятствующих событию а к общему числу исходов.
, где m – число исходов, благоп.А, n – общее число исходов.
Ex: Опыт – бросание кубика. , ,
m=2, n=6
1.Вероятность достоверного события:
2.Вероятность невозможного события:
3.Вероятность случайного события:
Непосредственный подсчет вероятностей:
Вычислить вероятность по классической формуле можно в тех случаях, когда удается подсчитать как общее число исходов, так и число исходов, благопрепятствующих нужному событию (т.е. найти m и n). Для этого применяют формулы комбинаторики (подсчет комбинации).
24. Вычисление вероятности случайных событий на основе формул комбинаторики. Правило умножения, перестановки, сочетания.
Правило умножения:
Если элемент А можно выбрать K способами, элемент В – Р способами, то пару АВ можно выбрать при соблюдении порядка следования.
Ex1: 20 мальчиков, 40 девочек – сколько пар можно составить для танцев?
N=20*40=800 ПАР
Ex2: кодовый замок сейфа содержит [][][], в каждой из которых можно набрать от 0 до 9. Какова вероятность открыть сейф с 1й попытки?
Общее число комбинаций N=10*10*10=1000
.
Правило перестановки:
Перестановками из N-элементов называются комбинации из N-элементов, которые отличаются друг от друга только порядком следования.
Число перестановок вычисляется по формуле
Ex: Сколькими способами можно расставить 5 книжек?
Правило сочетания из n-элементов по m.
[из n по m]
Сочетанием из n-элементов по m штук называют комбинации, сост. из m-элементов каждая, отличающиеся друг от друга хотя бы одним элементов.
Число таких сочетаний вычисляется по формуле:
Ex: в группе 20 человек, для поездки в Голландию выбрали 3 чел. Какова вероятность того, что поедет конкретная тройка? Выбор троек производится случайно.
Решение: число различных троек:
m=1, - вероятность «никакая».
25. Теоремы сложения вероятностей для несовместных и совместных событий.
Теорема 1: вероятность суммы 2х несовместных событий вычисляется по формуле:
P(A+B) = P(A) + P(B)
Теорема 2: Если события A и B совместны, то формула такова:
P(A+B) = P(A) + P(B) – P(AB)
Сумму событий можно представить следующим образом:
A + B = A* + A*B + *B
Тогда, учитывая, что события A, AB, B несовместны, получим вероятность: P(A+B) = P(A) + P(AB) + P(B) (*). Представим событие A следующим образом:
A = A + AB (несовместны), тогда P(A) = P(A) + P(AB)
P(A) = P(A) – P(AB) (**)
Событие B можно представить в виде:
B = AB + B (несовместны), тогда P(B) = P(AB) + P(B)
P(B) = P(B) – P(AB) (***)
Подставляем (**) и (***) в (*), получаем:
P(A+B) = P(A) - P(AB) + P(AB) + P(B) – P(AB) = P(A) + P(B) –P(AB)
P(A+B) = P(A) +P(B) –P(AB)
Как вычислять P(AB), будет показано ниже. Т.о. для суммы событий справедливы формулы:
P(A+B) = P(A) + P(B), если A,B – несовместны
P(A+B) = P(A) + P(B) – P(AB), для несовместных событий.
Следствия из теорем:
-
Формула суммы несовместных событий может быть применена для любого числа слагаемых.
-
Вероятность противоположного события вычисляется по формуле: P() = 1 – P(A)
26. Правила умножения вероятностей для зависимых и независимых событий. Понятие условной вероятности события.
A и B независимые, если вероятность появления A не зависит, произошло B или нет.
A и B зависимые события, если вероятность появления A зависит, произошло ли B или нет.
Для зависимых событий вводится понятие условной вероятности ( P(A/B) )
P(A/B) – вероятность A при условии, что B произошло.
P(B/A) – вероятность B при условии, что A произошло.
Теорема 3: если A и B независимые события, то P(A*B) = P(A)*P(B)
Пример: 2 стрелка стреляют по мишени. P попадания 1ого – 0,7, вероятность попадания 2ого – 0,6.
A – попал 1й, B – попал 2й, P(A) = 0,7, P(B) = 0,6.
Какова P того, что попадут оба? C – попали оба – C = A*B
P(C) = P(AB) = P(A)*P(B) = 0,7*0,6 = 0,42
Теорема 4: если A и B зависимые события, то справедлива формула:
P(A*B) = P(B)*P(A/B)
P(A*B) = P(A)*P(B/A)