- •Матрицы и основные операции над ними. (без умножения) свойства операций?
- •2. Виды матриц. Геометрическая интерпретация векторов.
- •3. Умножение матриц. Свойства умножения матриц
- •4. Определители матриц второго и третьего порядка.
- •6. Свойства определителей.
- •7. Элементарные преобразования строк и столбцов матрицы. Их использование при нахождении определителей.
- •8. Ранг матрицы. Cпособы вычисления ранга матрицы. Геометрический смысл ранга матрицы 2 и 3 порядка?
- •12. Системы линейных однородных уравнений. Свойства. Фундаментальное решение.
- •9. Теорема Кронекера-Капелли о разрешимости системы линейных алгебраических уравнений.
- •11. Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
- •13. Общее решение системы линейных алгебраических уравнений. Свободные неизвестные. Базисные решения.
- •14. Линейное пространство.Определение и пример?
- •15. Линейная зависимость и независимость векторов.?способы определения?
- •16. Базис линейного пространства. Размерность линейного пространства.
- •17. Линейные преобразования. Свойства.
- •19. Скалярное произведение векторов. Угол между векторами.
- •20. Ортонормированный базис. Евклидово пространство.
- •2 Замечат предела:
- •Признаки существования предела
- •26..Производная ф-ии и дифференциал.
- •27.Теоремы Ферма, Ролля, Лагранжа.Без док-ва
- •28.Точки экстремума. Необх и достаточное условия локального экстр-а ф-ии.
- •29.Выпуклость и точки перегиба. Необх и достатусл-я перегиба ф-ии.
- •30.Нахожд-е асимптот ф-ии.
- •Основные свойства неопределённого интеграла
- •34.Понятие определенного интеграла. Св-ва.И геометрическая интепритация пределенного интеграла
- •35.Опр интеграл как ф-я верхнего предела.
- •50. Классическое, статистическое (частное), геометрическое определение вероятности.
- •49. Независимые и зависимые событияУсловная вероятность
- •50 Формула полной вероятноститеорема Байеса
- •52. Дискретные случайные величины
- •54.Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •56. Функция распределения случайной величины
- •59. Равномерное и нормальное распределение.
34.Понятие определенного интеграла. Св-ва.И геометрическая интепритация пределенного интеграла
Интегр сумма.
В каждом частичном промежутке [xi, xi+1] выберем по точке ξi и вычислим f(ξi). Умножим f(ξi) на длину (xi+1 – xi) соответствующего промежутка [xi, xi+1]. Сложим все найденные произведения.
Получилась
интегр сумма
(ξi)∆
xi
.
Пусть
предел интегральной суммы при стремлении
макс приращ-я х к нулю сущ-ет, конечен и
не зависит от способа выбора точек х1,
х2, хn
и точек Е1, Е2, Еn.
Тогда этот предел наз-сяопределенным
интегралом
от ф-ииy=f(x)
на отрезке [a;b],
обозн-ся
(x)dx
(a-нижн
предел, b-верхн),
а сама ф-я y=f(x)
наз-ся интегрируемой на отрезке [a;b].
Неопред-й интеграл есть некое семейство
ф-ий, а опред-й – есть опред число.
Геом смысл: Если ф-я неотрицательна на [a;b], то опринтегр численно равен площади под кривой на этом [a;b].
Св-ва:
1-Пост множ-ль можно выносить за знак интеграла.
2-Интеграл от алг суммы 2-х ф-ийравен сумме интегралов от этих ф-ий.
3-Если отрезок интегр-я разбит на части, то интеграл на всем отрезке равен сумме интегралов для каждой из частей.
4-Если
на отрезке [a;b]
f(x)≤g(x),
то и
(x)dx
≤
(x)dx,
обе части можно почленно интегрировать.
5-Теорема о среднем. Если ф-я y=f(x) непрерывна на отрезке [a;b], то найдется такое значение ξ (принадл [a;b]), что (x)dx =f(ξ)(b-a).
Геом смысл: Найдется такая точка ξ, что площадь под кривой y=f(x) на отрезке [a;b] равна площади прямоугольника со сторонами f(ξ) и (b-a).
35.Опр интеграл как ф-я верхнего предела.
Геом смысл: Если ф-я y=f(x) интегр-ма на отрезке [a;b], то она также интегр-ма на отр-ке [a;х], вложенном в [a;b].
Пусть
по опр-ю Ф(х)=
(x)dx
=
(t)dt,
где х принадл[a;b],
а ф-я Ф(х) наз-сяинтегралом
с переменнверхн пределом.
Пусть f(t)≥0
на отр-ке [a;b],
тогда знач-е ф-ииФ(х) в точке х равно
площади под кривой y=f(t)
на отр-ке [a;х].
Теор. 1: Если ф-я f(x) непрерывна на отр-ке [a;b], то ф-я Ф(х) тоже непр на этом отр-ке.
Теор. 2: Пусть ф-я f(x) непр-на на отр-ке [a;b]. Тогда в кажд точке х отр-ка [a;b] произв-ая ф-ииФ(х) по перемен верхн пределу равна подынтегральной ф-ииf(x): Ф’(х)= (t)dt =f(x).
Следствие: Если ф-я y=f(x) непр-на на отр-ке[a;b], то для этой ф-иисущ-етпервообр-ная на этом отр-ке.
Формула Ньютона-Лейбница.
Пусть ф-я y=f(x) непрерывна(иначе формулу нельзя применять) на отр-ке [a;b] и F(x) – любая первообразная для f(x) на [a;b]. Тогда опред интеграл от ф-ииf(x) на [a;b] равен приращ-ю первообр-й F(x) на этом отр-ке: (x)dx =F(b)-F(a).
Пример:
.
Произвольнпервообр-ая для ф-ииf(x)=
есть F(x)=
+C.
Возьмем такую первообр-ую, у кот С=0.
Тогда
=
=
–
=
.
50. Классическое, статистическое (частное), геометрическое определение вероятности.
Классическое определение вероятности
Событие – это факт, который в результате опыта может произойти или не произойти.
Вероятность - это одно из основных понятий теории вероятности.
Вероятностью события называется численная мера степени объективной возможности этого события. Вероятность события А обозначается Р (А).
Достоверным называется событие В, которое в результате опыта непременно должно произойти:
Р (В) = 1
Невозможным называется событие С, которое в результате опыта не может произойти:
Р (С) = 0
Вероятность любого события А заключена между нулем и единицей:
0 ≤ Р(А) ≤ 1
Полной группой событий называется несколько событий таких, что в результате опыта непременно должно произойти хотя бы одно из них. Сумма вероятностей событий, образующих полную группу, равна 1.
