- •Независимые испытания. Формула Бернулли
- •6. Дифференциальная функция распределения для равномерного, показательного, нормального законов (плотность распределения), свойства, график.
- •11. Нормальное распределение (вероятность попадания в интервал, функция Лапласа).
- •13. Основные понятия математической статистики (выборка, объём выборки, варианты, статистический ряд, интервальный ряд).
- •14. Эмпирическая функция распределения, полигон, гистограмма.
- •15. Точечные оценки неизвестных параметров статистического распределения (выборочная средняя, выборочная и исправленная дисперсия).
- •16. Интервальные оценки параметров распределения. Надёжность оценки. Доверительный интервал для оценки мат. Ожидания нормально распределённой св с известными q.
- •18. Преобразование Лапласа: функция оригинал и функция изображение.
- •20. Свёртка функций. Теорема Бореля.
- •19. Свойства преобразования Лапласа: теорема линейности, т. Подобия, т. Смещения, т. Дифференцирования оригинала, т.Интегрирования оригинала.
19. Свойства преобразования Лапласа: теорема линейности, т. Подобия, т. Смещения, т. Дифференцирования оригинала, т.Интегрирования оригинала.
1. Линейность. Для любых комплексных постоянных a и b
2.Теорема подобия. Для любого постоянного a >0
.
3. Дифференцирование оригинала. Если функции f (t), fў (t) , fІ (t),…, f (n)(t) являются функциями-оригиналами и f(t)=F(p), то
,
,
,
где под f (k)(0),
(k=
1, 2,…, n-1) понимается
.
4. Дифференцирование изображения. Дифференцирование изображения сводится к умножению на (-t) оригинала
или вообще
.
5. Интегрирование оригинала. Интегрирование оригинала сводится к делению изображения на р, т. е. если f(t)=F(p), то
.
6.
Интегрирование изображения. Если
интеграл
сходится,
то он служит изображением функции
.
7.Теорема смещения. Если f(t)=F(p), то для любого комплексного р0
.
8.Теорема запаздывания. Если f(t)=F(p), то для любого t >0
.
20. Свёртка функций. Теорема Бореля.
Сверткой
функций f1(t)
и f2(t)
называется функция
.
Теорема Бореля (теорема об умножении изображений). Изображение свёртки двух оригиналов равно произведению изображений свёртываемых оригиналов.
Док-во.
(меняем
порядок интегрирования)=
.
С
помощью этой теоремы легко находить
оригиналы для изображений вида F1(
p)·F2(
p).
