- •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.
Інтерполювання функцій многочленами Ньютона. Сплайни.
Досить часто інтерполювання ведеться для функцій з рівновіддаленими вузлами. Наприклад, при знаходженні похідних чи інтегралів потрібно мати аналітичний вираз для функцій заданих таблицями з рівновіддаленими значеннями аргументу. У цьому випадку крок таблиці h = xi+1–xi (і=0,1,2,...) є величиною постійною. Для таких таблиць побудова інтерполяційних формул (як і обчислення по цих формулах) помітно спрощується.
Скінченні різниці
Нехай функція задана таблицею з постійним кроком. Різниці між значеннями функції в сусідніх вузлах інтерполяції називаються скінченими різницями першого порядку: yi= yi+1–yi.
З конечних різниць першого порядку утворяться скінченні різниці другого порядку: 2yi =yi+1–yi, (i = 0, 1, 2, ...).
Продовжуючи цей процес, можна по заданій таблиці функції скласти таблицю скінчених різниць.
Скінченні різниці будь-якого порядку можуть бити представлені через значення функції. Дійсно, для різниць першого порядку це випливає з означення. Для різниць другого порядку маємо: 2yi =yi+1–yi=(yi+2–yi+1)–(yi+1–yi)=yi+2–2yi+1+yi.
Аналогічно для різниць третього порядку:
3yi =2yi+1–2yi=(yi+3–2yi+2+yi+1)–(yi+2–2yi+1+yi)=yi+3–3yi+2+3yi+1–yi
і т.д.
Перша інтерполяційна формула Ньютона
Інтерполювання поліномами Лагранжа є універсальним методом. При рівновіддалених вузлах математичну модель будують дещо іншим методом. Нехай для функції, заданою таблицею з постійним кроком, складена таблиця конечних різниць. Будемо шукати інтерполяційний многочлен у вигляді:
P(x)=a0+a1(x–x0)+ a2(x–x0)(x–x1)+…+an(x–x0)(x–x1)…(x–xn–1).
Це многочлен п-го ступеня. Значення коефіцієнтів a0, a1, a2, …, an знайдемо з умови співпадання значень вихідної функції і многочлена у вузлах інтерполювання. Поклавши х= х0, знаходимо у0=Р(х0)= a0, звідки а0 = у0.
Далі, надаючи х значення x1 й х2, послідовно одержуємо:
у1=Р(х1)=a0+a1(x1–x0), звідки a1= ;
у2=Р(х2)=a0+a1(x2–x0)+a2(x2–x0)(x2–x1),
тобто у2–2y0–у0=2h2a2 , або у2–2y1+у0=2h2a2. Звідки a2= .
Далі, провівши аналогічні міркування у загальному випадку вираження для ak буде мати вигляд: ak= .
Підставимо тепер одержані значення коефіцієнтів у вираз для многочлена:
P(x)= у0+ (x–x0)+ (x–x0)(x–x1)+…+ (x–x0)(x–x1)…(x–xn–1).
На практиці ця формула застосовується в дещо іншому вигляді.
Покладемо =t, тобто х=x0+ht. Тоді: = =t–1, = =t–2 і т.д.
Остаточно маємо: P(x)=P(x0+ht)=у0+tу0+ 2у0+…+ nу0.
Ця формула називається першою інтерполяційною формулою Ньютона. Вона застосовується для інтерполяції на початку відрізка інтерполяції, коли t мале по абсолютній величині. Першу інтерполяційну формулу Ньютона називають по цій причині формулою для інтерполяції вперед. За початкове значення x0 можна приймати будь-яке табличне значення аргументу х.
Друга інтерполяційна формула Ньютона
Коли значення аргументу знаходиться ближче до кінця відрізка інтерполяції, застосовувати першу інтерполяційну формулу стає не вигідно. У цьому випадку застосовується формула для інтерполювання назад – друга інтерполяційна формула Ньютона, що відшукується у вигляді:
P(x)=a0+a1(x–xn)+ a2(x–xn)(x–xn–1)+…+an(x– xn)(x– xn–1)…(x–x1).
Як і для першої формули Ньютона, коефіцієнти знаходяться з умови співпадання значень функції і многочлена у вузлах інтерполювання. Підставляючи їх (ak= ) в попередню формулу і перейшовши до змінної t = , одержимо остаточний вигляд другої інтерполяційної формули Ньютона:
P(x)=P(xn+ht)=уn+tуn–1+ 2уn–2+…+ nу0.
Білет 30