- •Потужність множини. Зчисленні та незчисленні множини. Їх властивості.
- •2.Поняття моделі. Поняття інформаційної моделі. Поняття математичної моделі.
- •Приклади лінійних просторів
- •2.Алгоритм. Способи опису алгоритмів. Словесна та графічна форми подання алгоритмів.
- •1. Похідна функції однієї змінної, її геометричний та механічний зміст. Основні правила диференціювання.
- •3. Похідна складної функції.
- •1. Диференційовані функції однієї змінної, критерій диференційованості. Диференціал в точці, його геометричний зміст, застосування до наближених обчислень.
- •2. Програма. Поняття мови програмування. Поняття про середовище програмування
- •1. . Основні теореми диференціального числення. Теорема Лагранжа. Умови сталості та монотонності функції.
- •2. . Трансляція та її види: інтерпретація, компіляція. Їх особливості. Поняття системи програмування.
- •1. Екстремум функції. Необхідні умови екстремуму. Достатні умови екстремуму.
- •1. Максимум і мінімум функції в точці.
- •2. Основні принципи технології структурного програмування. Метод покрокової деталізації.
- •1. Структурне програмування
- •1.1. Принцип модульності
- •1. Первісна функція та неозначений інтеграл. Інтегрування підстановкою та частинами.
- •2. Основні принципи технології об’єктно-орієнтованого програмування. Поняття про об’єкт (клас).
- •1. Означений інтеграл. Необхідна умова інтегровності. Критерій інтегровності. Інтегровність неперервної функції.
- •Стандартні функції мови с
- •Аргументи функції
- •1. Квадровні фігури. Застосування означеного інтеграла до обчислення площ плоских фігур.
- •2. Алгоритми обробки масивів. Алгоритм послідовного пошуку. Пошук максимального (мінімального) елемента. Масиви даних
- •Одновимірні масиви (вектори)
- •1. Спрямлювані криві та їх довжини. Теорема Жордана. Обчислення довжини кривої за допомогою означеного інтеграла.
- •1. Застосування визначеного інтеграла до обчислення об’ємів тіл обертання та площ поверхонь обертання.
- •Задача про перевезення (транспортна задача)
- •1. Додатні числові ряди, властивості збіжних рядів, критерій збіжності. Теореми про порівняння рядів. Ознака Даламбера та інтегральна ознака Коші.
- •2. Метод штучного базису відшукання початкового базисного розв’язку злп. М-метод розв’язування злп.
- •1) Методи відшукання початкового базисного розв’язку
- •2) Описання м-методу розв’язування злп.
- •1Знакозмінні ряди. Ознака Лейбніца. Абсолютно і умовно збіжні ряди.
- •2. Двоїсті злп та їх властивості. Теореми двоїстості. Двоїстий симплекс-метод.
- •1. Функціональні послідовності і ряди. Збіжність, область збіжності. Рівномірна збіжність. Ознака Вейєрштраса.
- •2. Транспортна задача (тз). Властивості тз. Деякі методи відшукання початкового базисного розв’язку тз. Метод потенціалів розв’язування тз.
- •§2. Деякі властивості транспортної задачі.
- •§3. Базисні розв’язки транспортної задачі.
- •§4. Деякі методи відшукання базисного розв’язку транспортної задачі.
- •4.1. Метод північно-західного кута.
- •4.2. Метод мінімального елемента
- •§5. Метод потенціалів розв’язування транспортної задачі.
- •1. Метричні простори. Відкриті та замкнуті множини, їх властивості.
- •2. Потоки та мережі. Постановка задачі. Задача про найкоротший шлях. Метод Мінті. Задача про максимальний потік. Метод Форда-Фалкерсона.
- •3. Задача про максимальний потік. Метод Форда–Фалкерсона
- •1. Векторний добуток двох векторів, його властивості та застосування.
- •2. Поняття границі числової послідовності, її властивості. Теорема про границю монотонної числової послідовності. Теорема Больцано-Вейєрштраса
- •1.Еліпс, означення та канонічне рівняння. Дослідження форми еліпса за канонічним рівнянням.
- •Оптимальні чисті стратегії
- •§ 3. Оптимальні змішані стратегії
- •1. Означення детермінанта n-го порядку. Властивості детермінантів.
- •2. Правила суми і добутку. Розміщення, перестановки, комбінації (без повторень та з повтореннями).
- •2. Алгоритми обробки масивів. Сортування елементів масиву методом "бульбашки". Масиви даних
- •Одновимірні масиви (вектори)
- •1. Площини та прямі в просторі.
- •2. Теорема множення ймовірностей. Незалежність подій.
- •1. Поверхні другого порядку. Еліпсоїди, параболоїди, гіперболоїди, гіперболічний параболоїд.
- •Запишемо рівняння поверхні обертання, утвореної обертанням еліпса
- •Записуючи рівняння параболоїда обертання (6) у вигляді
- •На закінчення розглянемо
- •2. Формула повної ймовірності та формули Байєса.
- •1. Формула повної ймовірності та формули Байєса.
- •49.3. Матриця лінійного оператора. Приклади.
- •2. Опис рядків у мові програмування с. Операції над рядками, функції для обробки рядків Рядки
- •Функції обробки символів та рядків
- •Функції, що стосуються рядків, які розглядаються як послідовність байт.
- •Функції, що обробляють рядки
- •1. Множини та відношення. Основні види бінарних відношень. Розбиття множини на класи.
- •1. Лінійні диференціальні рівняння першого порядку та рівняння Бернуллі.
- •Рівняння в повних диференціалах
- •2. . Канонічні (нормальні) форми булевих функцій. Алгебра Жегалкіна.
- •1. Лінійні однорідні диференціальні рівняння n-го порядку із змінними коефіцієнтами. Фундаментальна система розв’язків. Детермінант Вронського. Загальний розв’язок.
- •2. Комбінаторні конфігурації. Біноміальна та поліноміальна теореми.
- •1. Розв’язування диференціальних рівнянь та їх систем.
- •2. Повнота і замкненість систем булевих функцій. Теорема (критерій) Поста.
- •1. Інтерполювання функцій многочленами Лагранжа.
- •Інтерполювання функцій многочленами Ньютона. Сплайни.
- •Скінченні різниці
- •Перша інтерполяційна формула Ньютона
- •Друга інтерполяційна формула Ньютона
- •1. Лінійна та нелінійна кореляція. Метод найменших квадратів. Побудова емпіричних формул.
- •2. . Опукле програмування. Функція Лагранжа. Теорема Куна-Таккера-1. Теорема Куна-Таккера-2. Задача опуклого квадратичного програмування. Квадратичний симплекс-метод. Задачі опуклого програмування.
- •Функція Лагранжа. Теореми Куна-Таккера.
1.Еліпс, означення та канонічне рівняння. Дослідження форми еліпса за канонічним рівнянням.
Еліпсом називається множина всіх точок площини. Для кожної з яких сума відстаней до двох заданих точок, які називаються фокусами, є величина стала, більша за відстань між фокусами.
Позначимо через F1 і F2 фокуси еліпса. Введемо Декартові систему координат так, щоб вісь х проходила через фокуси, а вісь у ділила відрізок F1F2 навпіл (рис.1). Позначимо відстань між фокусами через 2с. Тоді координати точок F2(-с,0) і F1(с,0).
Нехай М(х, у) – довільна точка еліпса. Довжини відрізків F2M i F1M, позначимо відповідно r2 i r1. Сума цих відстаней дорівнює деякій сталій, що характеризує даний еліпс. Цю сталу позначимо через 2а. З означення еліпса випливає, що а>c.
Маємо:
(1)
.
(2)
.
Використовуючи (1) і (2), одержуємо для координат довільної точки еліпса рівняння
(3)
.
.
.
.
(4)
Покладемо . Це можливо, оскільки a>c. Очевидно, що a>b>0. Рівняння (4) можна записати так: або
(5)
В процесі спрощення рівняння (3) ми двічі підносили його до квадрату і могли одержати рівняння не еквівалентне даному, тобто окрім точок еліпса, рівнянню (5) могли би задовольняти координати точок, які не належать еліпсові. Можна довести, що рівняння (3) і (5) еквівалентні і як наслідок ніяких точок, що не лежать на еліпсові рівняння (5) не визначає. Рівняння (5) називається канонічним рівнянням еліпса. Зауважимо, що канонічне рівняння еліпса одержується в спеціально вибраній Декартові системі координат.
З рівняння (5) випливає і .
2. Матрична гра. Оптимальні чисті стратегії. Критерії існування розв’язку матричної гри у чистих стратегіях. Оптимальні змішані стратегії та їх відшукання за допомогою ЛП. Існування розв’язку матричної гри у змішаних стратегіях (теорема про мінімакс).
Матрична гра.
Матрична гра визначається такими правилами. Грають два гравці P1 та P2. Перший з них вибирає число (стратегію) i (i=1,...,m), другий — число j (j=1,...,n). Вибiр гравці роблять одночасно i незалежно один від одного. Пiсля цього гравець P1 платить P2 суму , що визначається умовами конкретної гри (якщо >0, то P1 платить P2, якщо <0, то P2 платить P1 суму | |). Величини , i=1,...,m, j=1,...,n, відомі кожному з гравців. Потрiбно вказати найкращий вибір для кожного гравця.
Розглянемо матрицю
i назвемо її платіжною матрицею або матрицею виграшів гравця P2. Очевидно, що вибір числа i гравцем P1 можна трактувати, як вибір i-го рядка матриці С, вибір числа j гравцем P2, як вибір j-го стовпця тієї ж матриці.
Зауважимо, що якщо позначити через I та J відповідно множини можливих стратегій гравців P1 та P2, тобто I={1,...,i,...,m}, J={1,...,j,...,n}, то матрична гра повністю визначається трійкою G = (I,J,C).
Оптимальні чисті стратегії
Розглянемо матричну гру G з точки зору гравця . Нагадаємо, що він вибирає j-й стовпець ( ,..., )' матриці C. При цьому він одержує від першого гравця принаймні
Оскiльки гравець прагне зробити свій виграш максимальним i може довільно вибирати стовпець матриці C, то він вибирає j таким, що максимiзує
При цьому гарантований виграш дорівнює величині
(1)
що називається нижньою ціною гри G.
Аналогiчним чином можна розглянути цю ж гру з точки зору гравця . Зрозумiло, що матрицею його виграшів є матриця –C=||– ||, i=1,...,m, j=1,...,n. Мiркуючи аналогічно, робимо висновок, що гарантований виграш гравця складає
При цьому гравець одержить щонайбільше
(2)
Величина називається верхньою ціною гри G.
Отже, гравець може гарантувати собі виграш принаймні , а гравець може перешкодити йому одержати більше . Якщо v = = , тобто
(3)
то гравець має зрозуміти, що він може одержати v, а його супротивник перешкодить йому одержати більше v. Тому числа i*, j* такі, що у співвідношенні (5.3) ci*j*=v, природно назвати оптимальними чистими стратегіями гравців та відповідно. У цьому випадку кажуть, що матрична гра G допускає розв'язок у чистих стратегіях, а величина v називається ціною гри.
Виявляється, що співвідношення (3) виконується далеко не для кожної гри, що визначається платіжною матрицею С. Отже, не кожна гра має розв'язок у чистих стратегіях.
Вияснимо загальні умови, при яких має місце співвідношення (3). Нехай f(x,y) — дійсна функція дійсних змінних x є X, y є Y.
Означення 1. Точка (x*,y*) називається сiдловою точкою функції f(x,y), якщо для будь-яких x є X, y є Y має місце нерівність
f(x*,y) ≤ f(x*,y*) ≤ f(x,y*). (4)
Як частинний випадок маємо: сiдловою точкою матриці C = || ||, i=1,...,m, j=1,...,n, називається пара (i*,j*) така, що
(5)
для всіх i=1,...,m та j=1,...,n.
Кажуть, що матрична гра має сiдлову точку, якщо сiдлову точку має її платіжна матриця.
Теорема 1. Матрична гра G має розв'язок у чистих стратегіях тоді i лише тоді, коли її платіжна матриця С має сiдлову точку. При цьому, якщо (i*,j*) — сiдлова точка матриці C, то ціна гри .
Доведення цієї теореми безпосередньо випливає з двох лем, що розглядаються нижче.
Лема 5.1. Нехай для дійсної функції f(x,y), x є X, y є Y, існують
Тоді має місце нерівність
(6)
Лема 5.2. Нехай виконані умови леми 1. Для того, щоб виконувалось співвідношення
(7)
необхідно i достатньо, щоб функція f(x,y) мала сiдлову точку. При цьому для сiдлової точки (x*,y*)
(8)