- •Теоретические вопросы
- •Раздел 1. Линейная алгебра. Векторная алгебра.
- •Раздел 2. Введение в анализ
- •Раздел 3. Элементы теории вероятностей.
- •Раздел 1. Линейная алгебра. Векторная алгебра.
- •Понятие матрицы, типы матриц
- •2.Операции с матрицами (сложение, умножение на число, умножение матрицы на матрицу, транспортирование матриц). Свойства операций.
- •3.Определители матриц, их свойства.
- •4.Разложение определителя по элементам любой строки, столбца.
- •Свойства линейных операций: Везде далее матрицы , и - матрицы одного размера.
- •Свойства транспонирования матриц:
- •5.Обратная матрица. Критерий ее существования и формула для вычисления.
- •Методы вычисления обратной матрицы Вычисление обратной матрицы с помощью присоединённой матрицы
- •6.Системы линейных алгебраических уравнений (слау).
- •7.Совместные, несовместные, определенные, неопределенные слау.
- •8. Формулы Крамера для решения слау.
- •Примеры решения систем уравнений
- •9. Матричный метод решения слау.
- •Матричный метод решения
- •Минор матрицы, ранг матрицы. Минор
- •Алгебраическое дополнение
- •Ранг матрицы Ранг системы строк и столбцов матрицы
- •Ранг матрицы
- •Метод окаймления миноров
- •Элементарные преобразования матриц, эквивалентные матрицы и их ранги.
- •Примеры элементарных преобразований
- •Линейно зависимые, линейно независимые строки матрицы. Критерий линейной зависимости.
- •Линейно зависимые и независимые строки
- •Критерий линейной зависимости (теорема).
- •Критерий совместности слау Кронекера-Капелли.
- •Метод Гаусса решения слау. Базисный минор, базисные и свободные переменные слау.
- •Формулировка теоремы о базисном миноре
- •Линейные операции над векторами, их свойства, проекция вектора на ось.
- •Операция сложения векторов обладает следующими свойствами:
- •Свойства умножения вектора на число:
- •Проекция вектора на ось
- •Свойства проекции векторов
- •Системы координат на плоскости.
- •Базис на плоскости и в пространстве: определения и теоремы; координаты вектора в данном базисе, разложение вектора по ортам, направляющие косинусы вектора.
- •Раздел 2. Введение в анализ
- •Множества и операции над ними.
- •2.Предел числовой последовательности: определение, свойства.
- •3.Определение предела функции, основные свойства пределов.
- •4. Первый и второй замечательный пределы.
- •5. Бесконечно-малые и бесконечно-большие функции. Сравнение бесконечно малых функций.
- •6. Определение производной функции, ее физический и геометрический смысл.
- •7. Уравнения касательной и нормали к кривой
- •8. Правила дифференцирования, производные основных элементарных функций; показательно-степенной функции; функций, заданных неявно и параметрически.
- •9. Определение неопределенного интеграла, его свойства, таблица простейших интегралов. Замена переменной в неопределенном интеграле.
- •10.Определение определенного интеграла, его физический и геометрический смысл
- •11. Свойства определенного интеграла.
- •12. Формула Ньютона-Лейбница
- •13. Приложения определенного интеграла.
- •Раздел 3. Элементы теории вероятностей
- •1. Комбинаторные правила суммы и умножения, перестановки. Размещения. Сочетания.
- •2. Классическое и геометрическое определение вероятности.
- •3. Операции над случайными событиями. Теоремы сложения вероятностей.
- •4. Зависимые и независимые события. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей.
- •5. Формула полной вероятности.
- •6. Формула Бернулли.
- •7. Дискретные случайные величины, ряд распределения, числовые характеристики..
- •Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •8. Непрерывные случайные величины, дифференциальный и интегральный законы распределения, числовые характеристики.
- •9. Статастическиое распределение выборки. Определение статистической и конкурирующей гипотезы, критерии согласия
- •10. Определения точечных и интервальной оценок параметров распределения, несмещенная оценка математического ожидания, доверительный интервал
Раздел 1. Линейная алгебра. Векторная алгебра.
Понятие матрицы, типы матриц
Матрицей размера m ? n называется прямоугольная таблица чисел, содержащих m строк и n столбцов. Числа, составляющие матрицу, называются элементами матрицы.
Матрицы обозначаются прописными буквами латинского алфавита (A,B,C…) , а для обозначения элементов матрицы используются строчные буквы с двойной индексацией:
, где i - номер строки, j - номер столбца.
Например, матрица
Или в сокращённой записи, A=(); i =1,2…, m; j=1,2, …, n.
Используются другие обозначения матрицы например: [ ], ? ?.
Две матрицы А и В одного размера называются равными, если они совпадают поэлементно,т.е. = , где i= 1, 2, 3, …, m, а j = 1, 2, 3, …, n.
Рассмотрим основные типы матриц:
1. Пусть m = n, тогда матрица А - квадратная матрица, которая имеет порядок n:
Элементы образуют главную диагональ, элементы образуют побочную диагональ.
Квадратная матрица называется диагональной, если все ее элементы, кроме, возможно, элементов главной диагонали, равны нулю:
Диагональная, а значит квадратная, матрица называется единичной, если все элементы главной диагонали равны 1:
Заметим, что единичная матрица является матричным аналогом единицы во множестве действительных чисел, а также подчеркнем, что единичная матрица определяется только для квадратных матриц.
Приведем примеры единичных матриц:
Квадратные матрицы
называются верхней и нижней треугольными соответственно.
2. Пусть m = 1, тогда матрица А - матрица-строка, которая имеет вид:
3. Пусть n=1, тогда матрица А - матрица-столбец, которая имеет вид:
4.Нулевой матрицей называется матрица порядка mn, все элементы которой равны 0:
Заметим, что нулевая матрица может быть квадратной, матрицей-строкой или матрицей-столбцом. Нулевая матрица есть матричный аналог нуля во множестве действительных чисел.
5. Матрица называется транспонированной к матрице и обозначается , если ее столбцы являются соответствующими по номеру строками матрицы .
Заметим, если матрица А имеет порядок mn, то транспонированная матрица имеет порядок nm.
6. Матрица А называется симметричной, если А=, и кососимметричной, если А = .
Пример. Исследовать на симметричность матрицы А и В.тогда следовательно, матрица А - симметричная, так как А =.
тогда следовательно, матрица В - кососимметричная, так как В = - .
Заметим, что симметричная и кососимметричная матрицы всегда квадратные. На главной диагонали симметричной матрицы могут стоять любые элементы, а симметрично относительно главной диагонали должны стоять одинаковые элементы, то есть На главной диагонали кососимметричной матрицы всегда стоят нули, а симметрично относительно главной диагонали
2.Операции с матрицами (сложение, умножение на число, умножение матрицы на матрицу, транспортирование матриц). Свойства операций.
Некоторые операции над матрицами, такие как сложение и вычитание, допускаются только для матриц одинакового размера.
Равные матрицы
Две матрицы называются равными, если
они имеют одинаковые размеры и их
соответствующие элементы равны:
Произведение матрицы на число
Произведением матрицы на число называется матрица, полученная из исходной умножением каждого ее элемента на заданное число.
Сумма матриц
Суммой матриц
и
одного размера называется матрица
такого же размера, получаемая из исходных
путем сложения соответствующих элементов.
Операции умножение матрицы на число и сумма матриц называются линейными.
