- •1. Означення функції декількох незалежних змінних. Геометричне зображення функції двох змінних.
- •2 У . Границя і неперервність функції 2-х змінних.
- •3.Частинні прирости та частинні похідні функції декількох незалежних змінних.
- •4. Повний приріст. Повний диференціал функції 2-х незалежних змінних,застосування в наближених обчисленнях.
- •5. Частинні похідні вищих порядків
- •6 . Похідна за напрямком. Градієнт функції декількох змінних.
- •7.Екстремум ф-ї 2х змінних. Необхідна і достатня умови екстремуму.
- •8.Умовний екстремум ф-ї 2х змінних. Метод множників Лагранжа.
- •9. Абсолютний екстремум (найбільше і найменше значення функції 2-ох змінних у замкнутій області)
- •10.Побудова емпіричних формул метдом найменших квадратів
- •11. Диференціальні рівняння. Основні поняття і означення. Задача Коші.
- •17. Лінійні однорідні диф.Р-ня 2-го пор.Означення і загальні властивості
- •18.Лінійні однорідні диф. Р-ня 2-го пор. Зі сталими коефіцієнтами
- •19.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку. Метод варіації довільних сталих.
- •20.Неоднорідні лінійні диференціальні рівняння 2-го порядку зі сталими коефіцієнтами.
- •21.Числові ряди. Сума ряду. Збіжні і розбіжні ряди. Властивості збіжних рядів. Приклади.
- •23.Ознаки порівняння рядів. Приклади
- •24. Ознака Даламбера збіжності ряду.
- •25. Радикальна ознака Коші збіжності ряду.Приклади.
- •26. Інтегральна ознака Коші.
- •28.Знакозмінні ряди.Достатня ознака збіжності знакозмінного ряду.
- •30Степеневі ряди,інтервал збіжності. Теорема Абеля
- •31Ряд Тейлора і Маклорена. Біноміальний ряд.
- •31.Роскладання в ряди Макларена .
- •33.Наближене обчислення інтегралів за допомогою рядів
- •34. Інтегрування диференціальних рівнянь за допомогою степеневих рядів.
- •35. Обчислення значених функцій за допомогою степеневих рядів.
- •36. Предмет теорії ймовірностей. Види випадкових подій. Операції над подіями.
- •37. Частота і ймовірність події. Статист. І класичне означ. Ймовірності. Геом.. Ймовірність.
- •38. Елементи комбінаторики. Перестановки. Розміщення і сполуки з n елементів по m.
- •39. Сума подій. Теорема про ймовірність суми несумісних подій. Теорема про ймовірність суми 2-х сумісних подій.
- •40.Добуток подій. Залежні і незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення для залежних і незалежних подій.
- •41.Формула повної ймовірності.
- •42.Ймовірність гіпотез. Формула Бейєса.
- •43. Повторні незалежні випробування.Формула Бернуллі.
- •44. Наймовірніше число появи події в незалежних випробуваннях.
- •45. Локальна теорема Муавра-Лапласа.
- •46. Інтегральна теорема Муавра-Лапласа.
- •48. Поняття випадкової величини.Дискретні і неперервні в.В. Закон розподілу. Функція розподілу в.В.Ймовірність попадання в.В. В заданий проміжок.
- •49. Неперервна випадкова величина .Функція розподілу і щільність розподілу н.В.В., їх властивості .Ймовірність попадання в.В. В заданий інтервал.
- •50.Числові характеристики дискретної випадкової величини m(X),d(X), ∂(X) та їх властивості .
- •51. Числові характеристики неперервної випадкової величини, їх властивості.
- •52.Біноміальний розподіл дискретної випадкової величини і його числові характеристики.
- •53. Розподіл Пуассона дискретної випадкової величини і його числові характеристики .
- •54.Рівномірний розподіл неперервної випадкової величини і його числові характеристики m(X), d(X), σ(X).
- •55. Нормальний закон розподілу неперервної випадкової величини. Крива Гаусса
- •57. Математичне сподівання нормально розподіленої неперервної в.В.
- •58. Дисперсія нормально розподіленої неперервної в.В.
- •59. Ймовірність попадання в заданий інтервал нормально розподіленої випадкової величини. Ймовірність її відхилення від математичного сподівання. Правило трьох сигм.
- •60.Поняття про теор. Моменти, поч.. І центральні моменти к-го порядку в.В. Асиметрія і Ексцес.
4. Повний приріст. Повний диференціал функції 2-х незалежних змінних,застосування в наближених обчисленнях.
Величину Δz = f(x+ Δx,y+Δy) - f(x,y) (1) наз. повним приростом функції в точці (x,y).
Припустимо, що z = f (x; y) має неперервні частинні похідні в точці (x; y). Виразимо Δz через частинні похідні, для цього до рівності (1) додамо і віднімемо величину f(x; y+Δy).
Δz = f(x+ Δx,y+Δy) - f(x,y) + f(x,y+Δy) - f(x,y+Δy) = [f(x+ Δx,y+Δy) - f(x,y+Δy)] + [f(x,y+Δy) - f(x,y)].
До виразів в квадратних дужках застосуємо теорему Лагаранджа: f(b)-f(a)=f '(c)(b-a).
f
(x+
Δx;y+Δy)
-
f(x,y+Δy)
=
x<
ẍ<
x+∆x.
f(x,y+Δy)
- f(x,y)
=
∆y,
y<
ȳ< y+∆y
Т
ак
як частинні похідні за припущенням
неперервні, то
,
а
.
нескінченно
мала функція.
а
.
-
нескінченно мала функція.
z
=
α1
+α2
Диференціалом функції наз. головна частина приросту функції лінійна відносно ∆х і ∆у і позначається:
dz
=
∆z
dz
f(x+
Δx;y+Δy)
f(x;y)+
.
5. Частинні похідні вищих порядків
Частинними похідними другого порядку функції, z = f (x;y) називаються частинні похідні від її частинних похідних першого порядку, якщо вони існують.
Частинні похідні другого порядку позначаються так:
Аналогічно визначаються частинні похідні більш високого порядку.
Частинна похідна другого або більш високого порядку, взята за деякими різними змінними, називається мішаною частинною похідною.
Теорема.
Дві мішані частинні похідні однієї й тієї ж функції, що відрізняються лише порядком диференціювання, дорівнюють одна одній за умови їх неперервності
6 . Похідна за напрямком. Градієнт функції декількох змінних.
Розглянемо
в області D
функцію
z=F(x;y)
і
т
очку
M0(x0;y0).
Проведемо із т.
M0
о
диничний
вектор
під
кутом до осі Ох.
На векторі, на відстані ∆ℓ від т. М0
візьмемо т. М(х;у).
Тоді
ММ0=
,
а повний приріст функції ∆f
= f(M)
– f(M0).
Припустимо, що функція z=f(x;y) має неперервні часткові похідні по своїм аргументам в області D. Тоді повний приріст визначається
∆f
=
α1
+α2
В
ідношення
∆f(x;y)до
∆
ℓ
(
визначає
середню швидкість зміни функції в
напрямі .
П
охідною
функції z
= z(x;y)
в т. М0(x0;y0)
за напрямом вектора ℓ
наз. границя
.
З усіх напрямків ℓ, що виходять із т. М0, потрібно знайти такий напрям, в напрямку якого похідна набувала найбільшого значення - це напрям градієнта.
Градієнтом функції z=f(x;y) в т. М0(x0;y0) наз. вектор з початком в т.М0, який має своїми координатами часткові похідні функції z.
Якщо
U(x;y;z),
то
(1)
В
раховуючи
формулу (1) похідну за напрямком можна
записати у вигляді
= │
│ ∙
cos
ϕ
ϕ
– кут
між
grad i
.
Оскільки
є одиничний вектор, то з останньої
рівності випливає, що похідна за напрямком
набуває найбільшого значення коли ϕ=
00
,
тобто коли напрям вектора
і градієнта збігаються, тобто градієнт
показує напрям найшвидшого зростання
функції в даній точці.
