Cos 0 в квадрате: Cos в квадрате x-cosx=0 — Школьные Знания.com

Таблица косинусов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений косинусов.

Совершая первый шаг жордановых исключений, в качестве разрешающего элемента можно выбрать любой элемент таблицы 1.3, расположенный в столбцах x 1 ,…, x 5 (все указанные элементы не равны нулю). Не следует только выбирать разрешающий элемент в последнем столбце, т.к. требуется находить независимые переменные x 1 ,…, x 5 . Выбираем, например, коэффициент 1 при переменной x 3 в третьей строке таблицы 1.3 (разрешающий элемент показан жирным шрифтом). При переходе к таблице 1.4 переменная x 3 из верхней заглавной строки меняется местами с константой 0 левого заглавного столбца (третья строка). При этом переменная x 3 выражается через остальные переменные.

Строку x 3 (табл.1.4) можно, предварительно запомнив, исключить из таблицы 1.4. Из таблицы 1.4 исключается так же третий столбец с нулем в верхней заглавной строке. Дело в том, что независимо от коэффициентов данного столбца b i 3 все соответствующие ему слагаемые каждого уравнения 0·b i 3 системы будут равны нулю. Поэтому указанные коэффициенты можно не вычислять. Исключив одну переменную x 3 и запомнив одно из уравнений, мы приходим к системе, соответствующей таблице 1.4 (с вычеркнутой строкой x 3). Выбирая в таблице 1.4 в качестве разрешающего элемента b 14 = -5, переходим к таблице 1.5. В таблице 1.5 запоминаем первую строку и исключаем ее из таблицы вместе с четвертым столбцом (с нулем наверху).

Таблица 1.5 Таблица 1.6

Из последней таблицы 1.7 находим: x 1 = — 3 + 2x 5 .

Последовательно подставляя уже найденные переменные в запомненные строки, находим остальные переменные:

Таким образом, система имеет бесчисленное множество решений. Переменной x 5 , можно придавать произвольные значения. Данная переменная выступает в роли параметра x 5 = t. Мы доказали совместность системы и нашли ее общее решение:

x 1 = — 3 + 2t

x 2 = — 1 — 3t

x 3 = — 2 + 4t . (1.27)
x 4 = 4 + 5t

x 5 = t

Придавая параметру t различные значения, мы получим бесчисленное множество решений исходной системы. Так, например, решением системы является следующий набор переменных (- 3; — 1; — 2; 4; 0).

Решение системы уравнений методом Крамера

Метод применим только в том случае, если число переменных совпадает с числом уравнений в этой системе линейных уравнений.

Необходимым условием является, чтобы определитель матрицы системы не равнялся нулю, то есть

D = det A≠0

Система из n уравнений с n неизвестными

Если определитель матрицы линейной системы не равен нулю, то система имеет единственное решение.

Решение находится по формулам:

i=0,1,2…n

D — главный определитель, составленный из числовых коэффициентов при неизвестных,

Diвспомогательный определитель, получаемый из главного заменой i -го столбца столбцом свободных членов bi.


Допустим, дана система трех линейных уравнений с тремя неизвестными, вида

главный определитель находится по формуле:

а вспомогательные по формулам:

Далее по формулам Крамера находим корни искомой системы линейных уравнений:


Пример 1

Решить систему линейных уравнений с двумя неизвестными с помощью метода Крамера

$\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{2{x_1}}& + &{3{x_2}}& = &{ — 1} \\ {3{x_1}}& + &{4{x_2}}& = &{ — 1} \end{array}} \right.$

Решение

$\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{2{x_1}}& + &{3{x_2}}& = &{ — 1} \\ {3{x_1}}& + &{4{x_2}}& = &{ — 1} \end{array}} \right.$

Находим определитель матрицы второго порядка системы

$\Delta  = \left| {\begin{array}{*{20}{c}}2&3 \\ 3&4 \end{array}} \right| = 8 — 9 =  — 1 \ne 0$

Имеем:

${\Delta _{\,1}} = \left| {\begin{array}{*{20}{c}} { — 1}&3 \\ { — 1}&4 \end{array}} \right|=$

$=  — 1 \cdot 4 — 3 \cdot ( — 1) =  — 1$

${\Delta _2} = \left| {\begin{array}{*{20}{c}}  2&{ — 1} \\  3&{ — 1} \end{array}} \right|=$

$= 2 \cdot ( — 1) — 3 \cdot ( — 1) = 1$

Следовательно, находим корни уравнения

${x_{\,1}} = \frac{{{\Delta _{\,1}}}}{\Delta } = \frac{{ — 1}}{{ — 1}} = 1$

${x_2} = \frac{{{\Delta _2}}}{\Delta } = \frac{1}{{ — 1}} =  — 1$


Пример 2

Решить систему линейных уравнений  с тремя неизвестными с помощью метода Крамера

$\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}}{3{x_1} — {x_2} + {x_3} = 12} \\  {5{x_1} +{x_2} + 2{x_3} = 3} \\ {x{}_1 + {x_2} + 2{x_3} = 3} \end{array}{\text{ }}} \right.$

Решение

Найдем определитель матрицы третьего порядка, по формуле:

Определитель матрицы равен:

Определитель не равен нулю

Вычислим вспомогательные определители

Тогда получаем окончательное решение

${x_1} = \frac{{\Delta {x_1}}}{\Delta } = \frac{0}{{12}} = 0$

${x_2} = \frac{{\Delta {x_2}}}{\Delta } =  — \frac{{84}}{{12}} =  — 7$

${x_3} = \frac{{\Delta {x_3}}}{\Delta } = \frac{{60}}{{12}} = 5$

Ответ: x1=0; x2=-7; x3=5

Правило Крамера

Cramer’s Правило


Дана система линейных уравнения, правило Крамера — удобный способ решить только одну из переменных без необходимости решать всю систему уравнений. Они обычно не обучать правилу Крамера таким образом, но это должно быть суть Правило: вместо решения всей системы уравнений можно использовать Крамеру нужно решить только одну-единственную переменную.

Воспользуемся следующим система уравнений:

У нас есть левая часть системы с переменными («матрица коэффициентов») а в правой части — значения ответов. Позволять D — определитель матрицы коэффициентов указанной выше системы, и пусть D x быть определителем, образованным заменой столбца x значения со значениями столбца ответа:

Таблица косинусов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°.
cos(0°)=cos(360°)=1; точная, но чуть более сложная таблица ( с точностью до 1″) здесь.

Углы
1° — 90°

Углы
91 ° — 180°

Углы
181° — 270°

Углы
271 ° — 360°

Угол

Cos

cos= 0.9998
cos= 0. 9994
cos= 0.9986
cos= 0.9976
cos= 0.9962
cos= 0.9945
cos= 0.9925
cos= 0.9903
cos= 0.9877
10° cos= 0.9848
11° cos= 0.9816
12° cos= 0.9781
13° cos= 0. 9744
14° cos= 0.9703
15° cos= 0.9659
16° cos= 0.9613
17° cos= 0.9563
18° cos= 0.9511
19° cos= 0.9455
20° cos= 0.9397
21° cos= 0.9336
22° cos= 0.9272
23° cos= 0.9205
24° cos= 0. 9135
25° cos= 0.9063
26° cos= 0.8988
27° cos= 0.891
28° cos= 0.8829
29° cos= 0.8746
30° cos= 0.866
31° cos= 0.8572
32° cos= 0.848
33° cos= 0.8387
34° cos= 0.829
35° cos= 0. 8192
36° cos= 0.809
37° cos= 0.7986
38° cos= 0.788
39° cos= 0.7771
40° cos= 0.766
41° cos= 0.7547
42° cos= 0.7431
43° cos= 0.7314
44° cos= 0.7193
45° cos= 0.7071
46° cos= 0. 6947
47° cos= 0.682
48° cos= 0.6691
49° cos= 0.6561
50° cos= 0.6428
51° cos= 0.6293
52° cos= 0.6157
53° cos= 0.6018
54° cos= 0.5878
55° cos= 0.5736
56° cos= 0.5592
57° cos= 0. 5446
58° cos= 0.5299
59° cos= 0.515
60° cos= 0.5
61° cos= 0.4848
62° cos= 0.4695
63° cos= 0.454
64° cos= 0.4384
65° cos= 0.4226
66° cos= 0.4067
67° cos= 0.3907
68° cos= 0. 3746
69° cos= 0.3584
70° cos= 0.342
71° cos= 0.3256
72° cos= 0.309
73° cos= 0.2924
74° cos= 0.2756
75° cos= 0.2588
76° cos= 0.2419
77° cos= 0.225
78° cos= 0.2079
79° cos= 0. 1908
80° cos= 0.1736
81° cos= 0.1564
82° cos= 0.1392
83° cos= 0.1219
84° cos= 0.1045
85° cos= 0.0872
86° cos= 0.0698
87° cos= 0.0523
88° cos= 0.0349
89° cos= 0.0175
90° cos= 0

Угол

Cos

91° cos= -0. 0175
92° cos= -0.0349
93° cos= -0.0523
94° cos= -0.0698
95° cos= -0.0872
96° cos= -0.1045
97° cos= -0.1219
98° cos= -0.1392
99° cos= -0.1564
100° cos= -0.1736
101° cos= -0. 1908
102° cos= -0.2079
103° cos= -0.225
104° cos= -0.2419
105° cos= -0.2588
106° cos= -0.2756
107° cos= -0.2924
108° cos= -0.309
109° cos= -0.3256
110° cos= -0.342
111° cos= -0. 3584
112° cos= -0.3746
113° cos= -0.3907
114° cos= -0.4067
115° cos= -0.4226
116° cos= -0.4384
117° cos= -0.454
118° cos= -0.4695
119° cos= -0.4848
120° cos= -0.5
121° cos= -0. 515
122° cos= -0.5299
123° cos= -0.5446
124° cos= -0.5592
125° cos= -0.5736
126° cos= -0.5878
127° cos= -0.6018
128° cos= -0.6157
129° cos= -0.6293
130° cos= -0.6428
131° cos= -0. 6561
132° cos= -0.6691
133° cos= -0.682
134° cos= -0.6947
135° cos= -0.7071
136° cos= -0.7193
137° cos= -0.7314
138° cos= -0.7431
139° cos= -0.7547
140° cos= -0.766
141° cos= -0. 7771
142° cos= -0.788
143° cos= -0.7986
144° cos= -0.809
145° cos= -0.8192
146° cos= -0.829
147° cos= -0.8387
148° cos= -0.848
149° cos= -0.8572
150° cos= -0.866
151° cos= -0. 8746
152° cos= -0.8829
153° cos= -0.891
154° cos= -0.8988
155° cos= -0.9063
156° cos= -0.9135
157° cos= -0.9205
158° cos= -0.9272
159° cos= -0.9336
160° cos= -0.9397
161° cos= -0. 9455
162° cos= -0.9511
163° cos= -0.9563
164° cos= -0.9613
165° cos= -0.9659
166° cos= -0.9703
167° cos= -0.9744
168° cos= -0.9781
169° cos= -0.9816
170° cos= -0.9848
171° cos= -0. 9877
172° cos= -0.9903
173° cos= -0.9925
174° cos= -0.9945
175° cos= -0.9962
176° cos= -0.9976
177° cos= -0.9986
178° cos= -0.9994
179° cos= -0.9998
180° cos= -1

Угол

Cos

181° cos=-0. 9998
182° cos=-0.9994
183° cos=-0.9986
184° cos=-0.9976
185° cos=-0.9962
186° cos=-0.9945
187° cos=-0.9925
188° cos=-0.9903
189° cos=-0.9877
190° cos=-0.9848
191° cos=-0.9816
192° cos=-0. 9781
193° cos=-0.9744
194° cos=-0.9703
195° cos=-0.9659
196° cos=-0.9613
197° cos=-0.9563
198° cos=-0.9511
199° cos=-0.9455
200° cos=-0.9397
201° cos=-0.9336
202° cos=-0.9272
203° cos=-0. 9205
204° cos=-0.9135
205° cos=-0.9063
206° cos=-0.8988
207° cos=-0.891
208° cos=-0.8829
209° cos=-0.8746
210° cos=-0.866
211° cos=-0.8572
212° cos=-0.848
213° cos=-0.8387
214° cos=-0. 829
215° cos=-0.8192
216° cos=-0.809
217° cos=-0.7986
218° cos=-0.788
219° cos=-0.7771
220° cos=-0.766
221° cos=-0.7547
222° cos=-0.7431
223° cos=-0.7314
224° cos=-0.7193
225° cos=-0. 7071
226° cos=-0.6947
227° cos=-0.682
228° cos=-0.6691
229° cos=-0.6561
230° cos=-0.6428
231° cos=-0.6293
232° cos=-0.6157
233° cos=-0.6018
234° cos=-0.5878
235° cos=-0.5736
236° cos=-0. 5592
237° cos=-0.5446
238° cos=-0.5299
239° cos=-0.515
240° cos=-0.5
241° cos=-0.4848
242° cos=-0.4695
243° cos=-0.454
244° cos=-0.4384
245° cos=-0.4226
246° cos=-0.4067
247° cos=-0. 3907
248° cos=-0.3746
249° cos=-0.3584
250° cos=-0.342
251° cos=-0.3256
252° cos=-0.309
253° cos=-0.2924
254° cos=-0.2756
255° cos=-0.2588
256° cos=-0.2419
257° cos=-0.225
258° cos=-0. 2079
259° cos=-0.1908
260° cos=-0.1736
261° cos=-0.1564
262° cos=-0.1392
263° cos=-0.1219
264° cos=-0.1045
265° cos=-0.0872
266° cos=-0.0698
267° cos=-0.0523
268° cos=-0.0349
269° cos=-0.0175
270° cos=0

Угол

Cos

271° cos=0.0175
272° cos=0.0349
273° cos=0.0523
274° cos=0.0698
275° cos=0.0872
276° cos=0.1045
277° cos=0.1219
278° cos=0.1392
279° cos=0.1564
280° cos=0.1736
281° cos=0.1908
282° cos=0.2079
283° cos=0.225
284° cos=0.2419
285° cos=0.2588
286° cos=0.2756
287° cos=0.2924
288° cos=0.309
289° cos=0.3256
290° cos=0.342
291° cos=0.3584
292° cos=0.3746
293° cos=0.3907
294° cos=0.4067
295° cos=0.4226
296° cos=0.4384
297° cos=0.454
298° cos=0.4695
299° cos=0.4848
300° cos=0.5
301° cos=0.515
302° cos=0.5299
303° cos=0.5446
304° cos=0.5592
305° cos=0.5736
306° cos=0.5878
307° cos=0.6018
308° cos=0.6157
309° cos=0.6293
310° cos=0.6428
311° cos=0.6561
312° cos=0.6691
313° cos=0.682
314° cos=0.6947
315° cos=0.7071
316° cos=0.7193
317° cos=0.7314
318° cos=0.7431
319° cos=0.7547
320° cos=0.766
321° cos=0.7771
322° cos=0.788
323° cos=0.7986
324° cos=0.809
325° cos=0.8192
326° cos=0.829
327° cos=0.8387
328° cos=0.848
329° cos=0.8572
330° cos=0.866
331° cos=0.8746
332° cos=0.8829
333° cos=0.891
334° cos=0.8988
335° cos=0.9063
336° cos=0.9135
337° cos=0.9205
338° cos=0.9272
339° cos=0.9336
340° cos=0.9397
341° cos=0.9455
342° cos=0.9511
343° cos=0.9563
344° cos=0.9613
345° cos=0.9659
346° cos=0.9703
347° cos=0.9744
348° cos=0.9781
349° cos=0.9816
350° cos=0.9848
351° cos=0.9877
352° cos=0.9903
353° cos=0.9925
354° cos=0.9945
355° cos=0.9962
356° cos=0.9976
357° cos=0.9986
358° cos=0.9994
359° cos=0.9998
360° cos=1
таблица косинусов, косинусы углов в угловых градусах ,cos α, cosinus, сколько составляет косинус?, узнать косинус, косинус градусов

Углы 0°,30°,45°,60°,90°,180°,270°,360°,(π/6,π/4,π/3,π/2,π,3π/2,2π). Синусы, косинусы, тангенсы и котангенсы. Таблица значений тригонометрических функций

Доп. Инфо:

  1. Таблица синусов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений синусов.
  2. Таблица синусов, она-же косинусов точная.
  3. Таблица косинусов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений косинусов.
  4. Таблица тангенсов углов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений тангенса, tg
  5. Таблица котангенсов углов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений котангенса, ctg
  6. Таблица тангенсов, она же котангенсов точная.
  7. Углы 0°,30°,45°,60°,90°,180°,270°,360°,(π/6,π/4,π/3,π/2,π,3π/2,2π). Синусы, косинусы, тангенсы и котангенсы. Таблица значений тригонометрических функций.
  8. Знаки тригонометрических функций синус, косинус, тангенс и котангенс по четвертям в тригонометрическом круге.
  9. Определение и численные соотношения между единицами измерения углов в РФ. Тысячные, угловые градусы, минуты, секунды, радианы, обороты.
  10. Таблица соответствия угловых градусов, радиан, оборотов, тысячных (артиллерийских РФ).2 + 1) Я новичок в MATLAB и не совсем…


    почему в matlab sin (pi) не является точным, но sin(pi/2) является точным?

    У меня есть проблема в вычислении с matlab . Я знаю, что pi — это плавающее число и не является точным. Итак, в matlab sin(pi) не совсем ноль. Мой вопрос заключается в том, что если pi не…


    Построение графика sin (x)/(x) в Matlab

    У меня возникли проблемы с правильным построением графика sin(x)/(x). В частности, когда x = 0, возвращает NaN в Matlab. Однако при применении правила L’hôpital фактическое значение равно y = 1. мой…


    Быстрая аппроксимация для sin/cos в MATLAB

    Я пытаюсь создать быстрое приближение sin и cos в MATLAB, которое является текущим узким местом в моей программе. Существует ли более быстрый метод, чем встроенная процедура? Узкое место: на каждой…

    Таблица Брадиса sin cos tg ctg

    Калькулятор поможет рассчитать точные значения тригонометрических функций sin, cos, tg и ctg для различных значений углов в градусах или радианах.

    На данной странице таблица Брадиса, которая дает значение sin, cos, tg, ctg любого острого угла, содержащего целое число градусов и десятых долей градуса. Для нахождения значения угла берется число на пересечении строки, которое соответствует числу градусов и столбца, которое соответствует числу минут. Например, sin 70°30′ = 0.9426.

    Найти точное значение


    Таблица Брадиса sin, cos
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos
    090°
    0,0000001700350052007000870105012201400157017589°369
    0175019202090227024402620279029703140332034988°369
    0349036603840401041904360454047104880506052387°369
    0523054105580576059306100628064506630680069886°369
    0698071507320750076707850802081908370854087285°369
    0872088909060924094109580976099310111028104584°369
    1045106310801097111511321149116711841201121983°369
    1219123612531271128813051323134013571374139282°369
    1392140914261444146114781495151315301547156481°369
    1564158215991616163316501668168517021719173680°369
    10°1736175417711788180518221840185718741891190879°369
    11°1908192519421959197719942011202820452062207978°369
    12°2079209621132130214721642181219822152233225077°369
    13°2250226722842300231723342351236823852402241976°368
    14°2419243624532470248725042521253825542571258875°368
    15°2588260526222639265626722689270627232740275674°368
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos
    16°2756277327902807282328402857287428902907292473°368
    17°2924294029572974299030073024304030573074309072°368
    18°3090310731233140315631733190320632233239325671°368
    19°3256327232893305332233383355337133873404342070°358
    20°3420343734533469348635023518353535513567358469°358
    21°3584360036163633364936653681369737143730374668°358
    22°3746376237783795381138273843385938753891390767°358
    23°3907392339393955397139874003401940354051406766°358
    24°4067408340994115413141474163417941954210422665°358
    25°4226424242584274428943054321433743524368438464°358
    26°4384439944154431444644624478449345094524454063°358
    27°4540455545714586460246174633464846644679469562°358
    28°4695471047264741475647724787480248184833484861°358
    29°4848486348794894490949244939495549704985500060°358
    30°5000501550305045506050755090510551205135515059°358
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos
    31°5150516551805195521052255240525552705284529958°257
    32°5299531453295344535853735388540254175432544657°257
    33°5446546154765490550555195534554855635577559256°257
    34°5592560656215635565056645678569357075721573655°257
    35°5736575057645779579358075821583558505864587854°257
    36°5878589259065920593459485962597659906004601853°257
    37°6018603260466060607460886101611561296143615752°257
    38°6157617061846198621162256239625262666280629351°257
    39°6293630763206334634763616374638864016414642850°247
    40°6428644164556468648164946508652165346547656149°247
    41°6561657465876600661366266639665266656678669148°247
    42°6691670467176730674367566769678267946807682047°246
    43°6820683368456858687168846896690969216934694746°246
    44°6947695969726984699770097022703470467059707145°246
    45°7071708370967108712071337145715771697181719344°246
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos
    46°7193720672187230724272547266727872907302731443°246
    47°7314732573377349736173737385739674087420743142°246
    48°7431744374557466747874907501751375247536754741°246
    49°7547755975707581759376047615762776387649766040°246
    50°7660767276837694770577167727773877497760777139°246
    51°7771778277937804781578267837784878597869788038°245
    52°7880789179027912792379347944795579657976798637°245
    53°7986799780078018802880398049805980708080809036°235
    54°8090810081118121813181418151816181718181819235°235
    55°8192820282118221823182418251826182718281829034°235
    56°8290830083108320832983398348835883688377838733°235
    57°8387839684068415842584348443845384628471848032°235
    58°8480849084998508851785268536854585548563857231°235
    59°8572858185908599860786168625863486438652866030°134
    60°8660866986788686869587048712872187298738874629°134
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos
    61°8746875587638771878087888796880588138821882928°134
    62°8829883888468854886288708878888688948902891027°134
    63°8910891889268934894289498957896589738980898826°134
    64°8988899690039011901890269033904190489056906325°134
    65°9063907090789085909291009107911491219128913524°124
    66°9135914391509157916491719178918491919198920523°123
    67°9205921292199225923292399245925292599265927222°123
    68°9272927892859291929893049311931793239330933621°123
    69°9336934293489354936193679373937993859391939720°123
    70°9397940394099415942194269432943894449449945519°123
    71°9455946194669472947894839489949495009505951118°123
    72°9511951695219527953295379542954895539558956317°123
    73°9563956895739578958395889593959896039608961316°122
    74°9613961796229627963296369641964696509655965915°122
    75°9659966496689673967796819686969096949699970314°112
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos
    76°9703970797119715972097249728973297369740974413°112
    77°9744974897519755975997639767977097749778978112°112
    78°9781978597899792979697999803980698109813981611°112
    79°9816982098239826982998339836983998429845984810°112
    80°98489851985498579860986398669869987198749877011
    81°98779880988298859888989098939895989899009903011
    82°99039905990799109912991499179919992199239925011
    83°99259928993099329934993699389940994299439945011
    84°99459947994999519952995499569957995999609962011
    85°99629963996599669968996999719972997399749976001
    86°99769977997899799980998199829983998499859986000
    87°99869987998899899990999099919992999399939994000
    88°99949995999599969996999799979997999899989998000
    89°999899999999999999991.01.01.01.01.01.0000
    90°1
    sin0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′cos

    Таблица Брадиса tg, ctg
    tg0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′ctg
    090°
    0,000001700350052007000870105012201400157017589°369
    0175019202090227024402620279029703140332034988°369
    0349036703840402041904370454047204890507052487°369
    0524054205590577059406120629064706640682069986°369
    06990717073407520769078708050822084008570,087585°369
    0,0875089209100928094509630981099810161033105184°369
    1051106910861104112211391157117511921210122883°369
    1228124612631281129913171334135213701388140582°369
    1405142314411459147714951512153015481566158481°369
    15841602162016381655167316911709172717450,176380°369
    10°0,1763178117991817183518531871189019081926194479°369
    11°1944196219801998201620352053207120892107212678°369
    12°2126214421622180219922172235225422722290230977°369
    13°2309232723452364238224012419243824562475249376°369
    14°24932512253025492568258626052623264226610,267975°369
    tg0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′ctg
    15°0,2679269827172736275427732792281128302849286774°369
    16°2867288629052924294329622981300030193038305773°369
    17°3057307630963115313431533172319132113230324972°3610
    18°3249326932883307332733463365338534043424344371°3610
    19°34433463348235023522354135613581360036200,364070°3710
    20°0,3640365936793699371937393759377937993819383969°3710
    21°3839385938793899391939393959397940004020404068°3710
    22°4040406140814101412241424163418342044224424567°3710
    23°4245426542864307432743484369439044114431445266°3710
    24°44524473449445154536455745784599462146420,466365°4711
    25°0,4663468447064727474847704791481348344856487764°4711
    26°4877489949214942496449865008502950515073509563°4711
    27°5095511751395161518452065228525052725295531762°4711
    28°5317534053625384540754305452547554985520554361°4811
    29°55435566558956125635565856815704572757500,577460°4812
    tg0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′ctg
    30°0,5774579758205844586758905914593859615985600959°4812
    31°6009603260566080610461286152617662006224624958°4812
    32°6249627362976322634663716395642064456469649457°4812
    33°6494651965446569659466196644666966946720674556°4813
    34°67456771679668226847687368996924695069760,700255°4913
    35°0,7002702870547080710771337159718672127239726554°4813
    36°7265729273197346737374007427745474817508753653°5914°
    37°7536756375907618764676737701772977577785781352°5914
    38°7813784178697898792679547983801280408069809851°5914
    39°80988127815681858214824382738302833283610,839150°51015
    40°0,83918421845184818511854185718601863286620,869349°51015
    41°8693872487548785881688478878891089418972900448°51016
    42°9004903690679099913191639195922892609293932547°61116
    43°93259358939194249457949095239556959096230,965746°61117
    44°96579691972597599793982798619896993099651,000045°61117
    tg0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′ctg
    45°1,0000003500700105014101760212024702830319035544°61218
    46°0355039204280464050105380575061206490686072443°61218
    47°0724076107990837087509130951099010281067110642°61319
    48°1106114511841224126313031343138314231463150441°71320
    49°15041544158516261667170817501792183318751,191840°71421
    50°1,1918196020022045208821312174221822612305234939°71422
    51°2349239324372482252725722617266227082753279938°81523
    52°2799284628922938298530323079312731753222327037°81624
    53°3270331933673416346535143564361336633713376436°81625
    54°37643814386539163968401940714124417642291,428135°91726
    55°1,4281433543884442449645504605465947154770482634°91827
    56°4826488249384994505151085166522452825340539933°101929
    57°5399545855175577563756975757581858805941600332°102030
    58°6003606661286191625563196383644765126577664331°112132
    59°66436709677568426909697770457113718272511,732130°112334
    tg0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′ctg
    60°1,7321,7391,7461,7531,7601,7671,7751,7821,7891,7971,80429°124
    61°1,8041,8111,8191,8271,8341,8421,8491,8571,8651,8731,88128°134
    62°1,8811,8891,8971,9051,9131,9211,9291,9371,9461,9541,96327°134
    63°1,9631,9711,9801,9881,9972,0062,0142,0232,0322,0412,0526°134
    64°2,0502,0592,0692,0782,0872,0972,1062,1162,1252,1352,14525°235
    65°2,1452,1542,1642,1742,1842,1942,2042,2152,2252,2362,24624°235
    66°2,2462,2572,2672,2782,2892,32,3112,3222,3332,3442,35623°245
    67°2,3562,3672,3792,3912,4022,4142,4262,4382,4502,4632,47522°246
    68°2,4752,4882,52,5132,5262,5392,5522,5652,5782,5922,60521°246
    69°2,6052,6192,6332,6462,662,6752,6892,7032,7182,7332,74720°257
    70°2,7472,7622,7782,7932,8082,8242,8402,8562,8722,8882,90419°358
    71°2,9042,9212,9372,9542,9712,9893,0063,0243,0423,063,07818°369
    72°3,0783,0963,1153,1333,1523,1723,1913,2113,2303,2513,27117°3610
    73°3,2713,2913,3123,3333,3543,376 3710
     3,3983,423,4423,4653,48716°4711
    74°3,4873,5113,5343,5583,5823,606 4812
     3,6303,6553,6813,7063,73215°4813
    75°3,7323,7583,7853,8123,8393,867 4913
     3,8953,9233,9523,9814,01114°51014
    tg0′6′12′18′24′30′36′42′48′54′60′1′2′3′
    60′54′48′42′36′30′24′18′12′6′0′ctg

    python — как возвести cos в квадрат в пайтоне?

    python — как возвести cos в квадрат в пайтоне? — Stack Overflow на русском

    Stack Overflow на русском — это сайт вопросов и ответов для программистов. Присоединяйтесь! Регистрация займёт не больше минуты.

    Присоединиться к сообществу

    Любой может задать вопрос

    Любой может ответить

    Лучшие ответы получают голоса и поднимаются наверх

    Вопрос задан

    Просмотрен 3k раз

    Закрыт.2(sin 1/z) from math import cos, sin z = 3 result = cos(sin(1 / z)) ** 2 print(result) # 0.8967098683878832


Проблема

Используя диаграммы Венна, проверьте следующие идентичности.

  1. $ A = (A \ крышка B) \ чашка (A-B)
  2. $
  3. Если $ A $ и $ B $ — конечные множества, мы имеем $$ | A \ cup B | = | A | + | B | — | A \ cap B | \ hspace {120pt} (1.2) $$


Проблема

Пусть $ S = \ {1,2,3 \} $. Запишите все возможные разделы $ S $.

  • Решение
    • Помните, что раздел $ S $ — это набор непустых множеств, которые не пересекаются. и их объединение составляет $ S $.Для $ S = \ {1,2,3 \} $ существует $ 5 $ возможных разделов:

      1. $ \ {1 \}, \ {2 \}, \ {3 \} $;
      2. $ \ {1,2 \}, \ {3 \} $;
      3. $ \ {1,3 \}, \ {2 \} $;
      4. $ \ {2,3 \}, \ {1 \} $;
      5. $ \ {1,2,3 \} $.


Проблема

Определите, является ли каждый из следующих наборов счетным или несчетным.

  1. $ A = \ {x \ in \ mathbb {Q} | -100 \ leq x \ leq 100 \}
  2. долл. США
  3. $ B = \ {(x, y) | x \ in \ mathbb {N}, y \ in \ mathbb {Z} \} $
  4. $ C = (0,0.1]
  5. долл. США
  6. $ D = \ {\ frac {1} {n} | n \ in \ mathbb {N} \}
  7. долларов США
  • Решение
      1. $ A = \ {x \ in \ mathbb {Q} | -100 \ leq x \ leq 100 \} $ исчисляемо , так как является подмножеством счетного множества $ A \ subset \ mathbb {Q} $.
      2. $ B = \ {(x, y) | x \ in \ mathbb {N}, y \ in \ mathbb {Z} \} $ составляет счётных , потому что это декартово произведение двух счетных множеств, т.е.е., $ B = \ mathbb {N} \ times \ mathbb {Z} $.
      3. $ C = (0, .1] $ — это бесчисленное количество , так как это интервал вида $ (a, b] $, где $ a
      4. $ D = \ {\ frac {1} {n} | n \ in \ mathbb {N} \} $ , счетное , так как находится в взаимно однозначное соответствие с множеством натуральных чисел. В частности, вы можете перечислить все элементы в наборе $ D $, $ D = \ {1, \ frac {1} {2}, \ frac {1} {3}, \ cdots \} $.


Проблема

Найдите диапазон функции $ f: \ mathbb {R} \ rightarrow \ mathbb {R} $, определенной как $ f (x) = \ textrm {sin} (x) $.

  • Решение
    • Для любого действительного значения $ x $, $ -1 \ leq \ textrm {sin} (x) \ leq 1 $. Кроме того, все значения в $ [- 1,1] $ покрываются $ \ textrm {sin} (x) $. Таким образом, Range $ (f) = [- 1,1] $.


Теория множеств | Введение в математику колледжа

Для нас естественно разделить элементы на группы или наборы и рассмотреть, как эти наборы пересекаются друг с другом.Мы можем использовать эти наборы для понимания взаимоотношений между группами и для анализа данных опросов.

Основы

Коллекционер произведений искусства может владеть коллекцией картин, а меломан — коллекцией компакт-дисков. Любая коллекция предметов может составить набор .

Набор

Набор — это набор отдельных объектов, называемых элементами набора

Набор можно определить, описав его содержимое или перечислив элементы набора, заключенные в фигурные скобки.

Пример 1

Некоторые примеры наборов, определенных в описании содержимого:

  1. Множество всех четных чисел
  2. Набор всех книг о путешествии в Чили
ответы

Некоторые примеры наборов, определенных путем перечисления элементов набора:

  1. {1, 3, 9, 12}
  2. {красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, индиго, фиолетовый}

Набор просто определяет содержимое; порядок не важен.Набор, представленный как {1, 2, 3}, эквивалентен набору {3, 1, 2}.

Обозначение

Обычно мы будем использовать переменную для представления набора, чтобы облегчить обращение к этому набору позже.

Символ ∈ означает «является элементом».

Набор, не содержащий элементов, {}, называется пустым набором и обозначается ∅

Пример 2

Пусть A = {1, 2, 3, 4}

Чтобы отметить, что 2 является элементом множества, мы должны написать 2 ∈ A

Иногда коллекция может содержать не все элементы набора.Например, Крису принадлежат три альбома Мадонны. Хотя коллекция Криса представляет собой набор, мы также можем сказать, что это подмножество большего набора всех альбомов Мадонны.

Подмножество

Подмножество набора A — это еще один набор, который содержит только элементы из набора A , но может не содержать все элементы A .

Если B является подмножеством A , мы пишем B A

Собственное подмножество — это подмножество, которое не идентично исходному набору — оно содержит меньше элементов.

Если B является правильным подмножеством A , мы пишем B A

Пример 3

Рассмотрим эти три набора:

A = набор всех четных чисел
B = {2, 4, 6}
C = {2, 3, 4, 6}

Здесь B A , поскольку каждый элемент B также является четным числом, так же как и элемент A .

Более формально мы могли бы сказать B A , поскольку если x B , то x A .

Верно также, что B C .

C не является подмножеством A , поскольку C содержит элемент 3, который не содержится в A

Пример 4

Предположим, что набор содержит пьесы «Много шума из ничего», «Макбет» и «Сон в летнюю ночь». Из какого большего набора это могло бы быть подмножеством?

Здесь есть много возможных ответов. Один из них — пьесы Шекспира. Это также подмножество всех когда-либо написанных пьес.Это также часть всей британской литературы.

Попробовать

Набор A = {1, 3, 5}. Из какого большего набора это могло бы быть подмножеством?

Союз, пересечение и дополнение

Обычно наборы взаимодействуют. Например, вы и ваш новый сосед по комнате решили устроить домашнюю вечеринку, и вы оба приглашаете свой круг друзей. На этой вечеринке объединяются два набора, хотя может оказаться, что есть друзья, которые были в обоих наборах.

Союз, пересечение и дополнение

Объединение двух наборов содержит все элементы, содержащиеся в любом наборе (или в обоих наборах).Объединение имеет обозначение A B. Более формально x A B , если x A или x B (или оба)

пересечение двух наборов содержит только элементы, которые есть в обоих наборах. Пересечение обозначено как A B. Более формально x A B , если x A и x B.

Дополнение набора A содержит все, что есть , а не в наборе A . Дополнение обозначается как A ’, или A, c , или иногда ~ A .

Пример 5

Рассмотрим комплектов:

A = {красный, зеленый, синий}
B = {красный, желтый, оранжевый}
C = {красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, фиолетовый}

Найдите следующее:

  1. Найти A B
  2. Найти A B
  3. Найти A c C
ответы
  1. Объединение содержит все элементы в любом наборе: A B = {красный, зеленый, синий, желтый, оранжевый} Обратите внимание, что мы перечисляем красный только один раз.
  2. Пересечение содержит все элементы в обоих наборах: A B = {красный}
  3. Здесь мы ищем все элементы, которые являются , а не в наборе A , а также находятся в C . A c C = {оранжевый, желтый, фиолетовый}

Попробовать

Используя наборы из предыдущего примера, найдите A C и B c A

Обратите внимание, что в приведенном выше примере было бы сложно просто попросить A c , поскольку все, от цвета фуксии до щенков и арахисового масла, входит в комплект.По этой причине дополнения обычно используются только на перекрестках или когда у нас есть универсальный набор.

Универсальный набор

Универсальный набор — это набор, который содержит все интересующие нас элементы. Это должно быть определено контекстом.

Дополнение относительно универсального набора, поэтому A c содержит все элементы универсального набора, которых нет в A .

Пример 6

  1. Если бы мы обсуждали поиск книг, универсальный набор мог бы включать все книги в библиотеке.
  2. Если бы мы группировали ваших друзей на Facebook, универсальный набор состоял бы из всех ваших друзей на Facebook.
  3. Если вы работали с наборами чисел, универсальный набор мог бы состоять из целых чисел, всех целых чисел или всех действительных чисел

Пример 7

Предположим, что универсальным набором является U = все целые числа от 1 до 9. Если A = {1, 2, 4}, то A c = {3, 5, 6, 7, 8, 9}.

Как мы видели ранее с выражением A c C , операции над множествами могут быть сгруппированы вместе.Символы группировки можно использовать так же, как и в арифметике, — для задания порядка операций.

Пример 8

Предположим, что H = {кошка, собака, кролик, мышь}, F = {собака, корова, утка, свинья, кролик} и W = {утка, кролик, олень, лягушка, мышь}

  1. Найти ( H F ) ⋃ W
  2. Найти H ⋂ ( F W )
  3. Найти ( H F ) c W
Решения
  1. Начнем с перекрестка: H F = {собака, кролик}.Теперь мы объединяем этот результат с W : ( H F ) ⋃ W = {собака, утка, кролик, олень, лягушка, мышь}
  2. Начнем с союза: F W = {собака, корова, кролик, утка, свинья, олень, лягушка, мышь}. Теперь мы пересекаем этот результат с H : H ⋂ ( F W ) = {собака, кролик, мышь}
  3. Начинаем с пересечения: H F = {собака, кролик}. Теперь мы хотим найти элементы W , которые равны , а не в H F. ( H F) c W = {утка, олень, лягушка, мышь}

Диаграммы Венна

Чтобы визуализировать взаимодействие множеств, Джон Венн в 1880 году подумал об использовании перекрывающихся кругов, опираясь на аналогичную идею, которую использовал Леонард Эйлер в восемнадцатом веке. Эти иллюстрации теперь называются диаграммами Венна .

Диаграмма Венна

Диаграмма Венна представляет каждый набор в виде круга, обычно рисуемого внутри контейнера, представляющего универсальный набор.Перекрывающиеся области указывают на элементы, общие для обоих наборов.

Базовые диаграммы Венна могут иллюстрировать взаимодействие двух или трех наборов.

Пример 9

Создайте диаграммы Венна для иллюстрации A B , A B и A c B

A B содержит все элементы из набора или .

A B содержит только те элементы в обоих наборах — в перекрытии кругов.

A c будет содержать все элементы , а не в наборе A . A c B будет содержать элементы в наборе B , которых нет в наборе A .

Пример 10

Используйте диаграмму Венна для иллюстрации ( H F ) c W

Начнем с идентификации всего в наборе H F

Теперь ( H F ) c W будет содержать все , а не в указанном выше наборе, который также находится в наборе W .

Пример 11

Создайте выражение, представляющее выделенную часть показанной диаграммы Венна.

Элементы в выделенном наборе — это в наборах H и F , но их нет в наборе W . Таким образом, мы можем представить этот набор как H F W c

Попробовать

Создайте выражение для обозначения выделенной части диаграммы Венна, показанной

Мощность

Часто нас интересует количество элементов в наборе или подмножестве.Это называется мощностью множества.

Мощность

Количество элементов в наборе — это мощность этого набора.

Мощность множества A часто обозначается как | A | или n ( A )

Пример 12

Пусть A = {1, 2, 3, 4, 5, 6} и B = {2, 4, 6, 8}.

Какая мощность у B ? A B , A B ?

ответов

Мощность элемента B равна 4, так как в наборе 4 элемента.

Мощность элемента A B равна 7, так как A B = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}, который содержит 7 элементов.

Мощность элемента A B равна 3, так как A B = {2, 4, 6}, который содержит 3 элемента.

Пример 13

Какова мощность P = набор английских названий месяцев года?

ответов

Количество элементов этого набора равно 12, поскольку в году 12 месяцев.

Иногда нас может интересовать мощность объединения или пересечения множеств, но мы не знаем фактических элементов каждого набора. Это обычное дело в геодезии.

Пример 14

В опросе 200 человек спрашивают «Какой напиток вы пьете утром» и предлагают варианты выбора:

  • Только чай
  • Только кофе
  • И кофе, и чай

Предположим, 20 сообщают только чай, 80 сообщают только кофе, 40 сообщают и то, и другое. Сколько людей пьют чай по утрам? Сколько людей не пьют ни чая, ни кофе?

ответов

На этот вопрос проще всего ответить, создав диаграмму Венна.Мы видим, что людей, пьющих чай, можно найти, добавив тех, кто пьет только чай, к тем, кто пьет и то, и другое: 60 человек.

Мы также можем видеть, что те, кто не пьет, не входят ни в одну из трех других групп, поэтому мы можем подсчитать их, вычтя из мощности универсального набора, 200.

200-20-80-40 = 60 человек, которые не пьют.

Пример 15

В опросе спрашивается: «Какими онлайн-сервисами вы пользовались за последний месяц?»

  • Твиттер
  • Facebook
  • Использовали оба

Результаты показывают, что 40% опрошенных использовали Twitter, 70% использовали Facebook и 20% использовали оба.Сколько людей не использовали ни Twitter, ни Facebook?

ответов

Пусть T будет набором всех людей, которые использовали Twitter, а F будет набором всех людей, которые использовали Facebook. Обратите внимание, что, хотя мощность F составляет 70%, а мощность T составляет 40%, мощность F T составляет не просто 70% + 40%, поскольку при этом учитываются те, кто использует оба услуги дважды. Чтобы найти мощность F T , мы можем сложить мощность F и мощность T , а затем вычесть те, которые находятся в пересечении, которые мы посчитали дважды.В символах,

n ( F T ) = n ( F ) + n ( T ) — n ( F T )
n ( F T ) = 70% + 40% — 20% = 90%

Теперь, чтобы узнать, сколько людей не использовали ни одну из служб, мы ищем мощность ( F T ) c . Поскольку универсальный набор содержит 100% людей, а мощность F T = 90%, мощность ( F T ) c должна равняться остальным 10%.

Предыдущий пример проиллюстрировал два важных свойства

Свойства мощности

n ( A B ) = n ( A ) + n ( B ) — n ( A B )

n ( Ac ) = n ( U ) — n ( A )

Обратите внимание, что первое свойство также можно записать в эквивалентной форме, решив мощность пересечения:

n ( A B ) = n ( A ) + n ( B ) — n ( A B )

Пример 16

Были опрошены пятьдесят студентов, и их спросили, будут ли они проходить курс социальных наук (SS), гуманитарных наук (HM) или естественных наук (NS) в следующем квартале.

21 проходили курс SS 26 человек прошли курс HM
19 человек проходили курс NS 9 принимали SS и HM
7 принимали SS и NS 10 принимали HM и NS
3 брали все три 7 не принимали

Сколько студентов проходят только курс SS?

ответов

Может быть полезно взглянуть на диаграмму Венна.Из приведенных данных мы знаем, что в районе е учатся 3 студента, а в районе х — 7 студентов.

Поскольку 7 студентов проходили курс SS и NS, мы знаем, что n ( d ) + n ( e ) = 7. Поскольку мы знаем, что в регионе 3 3 студента, должно быть 7 — 3 = 4 студенты в районе д .

Аналогичным образом, поскольку есть 10 студентов, изучающих HM и NS, включая регионы e и f , в регионе f должно быть 10 — 3 = 7 студентов.

Поскольку 9 студентов изучали SS и HM, должно быть 9 — 3 = 6 студентов в регионе b .

Теперь мы знаем, что 21 студент проходил курс SS. Сюда входят студенты из регионов a, b, d, и e . Поскольку мы знаем количество студентов во всех регионах, кроме регионов , мы можем определить, что 21–6–4–3 = 8 студентов находятся в регионах .

8 студентов проходят только курс SS.

Попробовать

Было опрошено сто пятьдесят человек, и их спросили, верят ли они в НЛО, призраков и снежного человека.

43 верили в НЛО 44 верят в призраков
25 верили в снежного человека 10 верили в НЛО и привидений
8 верили в призраков и снежного человека 5 верили в НЛО и снежного человека
2 верили во все три

Сколько опрошенных верили хотя бы в одно из этих утверждений?

Простая теория множеств | SkillsYouNeed

Набор — это набор предметов, ни больше ни меньше.

Звучит просто, но теория множеств — один из основных строительных блоков высшей математики, поэтому она помогает хорошо понять основы.

На этой странице изложены принципы создания наборов и элементы в них. Здесь также объясняются операции с множествами.


Язык множеств: некоторые определения

К сожалению, как и некоторые другие разделы математики, теория множеств имеет свой собственный язык, который вам необходимо понимать. Вот несколько полезных терминов и определений:

  • Набор — это набор объектов, имеющих нечто общее.Набор может быть, например, простыми числами, птицами, которые заходят в ваш сад, или людьми, которым вы отправляли рождественские открытки за последние пять лет.

  • элементов набора — это вещи внутри него, например простые числа, птицы или люди, как в примерах выше. Их также называют членами набора.

  • Символ означает «является элементом». Например, вы можете написать 2 ∈ A, что будет означать, что 2 является элементом множества A.Вы также можете написать , что означает «не является элементом».

  • Показать, что что-то есть в наборе, можно двумя простыми способами:

    • Словами, например, «Все виды птиц, которых я видел в своем саду» или «простые числа от 0 до 100»; и
    • Поместив список элементов в фигурные скобки. Например, набор простых чисел от 0 до 10 можно записать как {1, 2, 3, 5, 7}. Вы также можете использовать многоточие (три точки «…», если вам нужно написать слишком много чисел.Например, если в вашем наборе были все числа от 1 до 20, вы могли бы написать {1, 2, 3,… 20}.

ВНИМАНИЕ!


Если вы собираетесь использовать многоточие (многоточие во множественном числе), убедитесь, что содержимое вашего набора однозначно. Например, если бы в вашем наборе было каждое третье число от 1 до 50, было бы недостаточно написать {1… 50}, потому что это также может быть каждое число от 1 до 50.


  • Множества обычно обозначаются заглавной буквой, чтобы отличить их от переменных в алгебре , которые обычно пишутся в нижнем регистре.

  • Наборы могут содержать материальных или нематериальных элементов при условии, что вы определите их четко и недвусмысленно.

  • (Материальные элементы — это физические объекты, такие как здания, автомобили или гаджеты. Нематериальные элементы являются абстрактными и не имеют физического присутствия, например эмоций, личностных качеств или мнений клиентов.)
  • Мощность набора — это количество элементов, содержащихся в наборе.

  • Наборы, содержащие одинаковые элементы, называются равными . Вы также можете сказать, что они эквивалентны или идентичны .

Наборы

могут быть идентичными, даже если один и тот же элемент дважды содержит один и тот же элемент: равенство заключается в наличии одинаковых компонентов, не в количестве или порядке . Так, например, все следующие наборы равны:

A = дни недели, исключая выходные

B = {понедельник, вторник, среда, четверг, пятница}

C = {понедельник, понедельник, вторник, среда, четверг, вторник, пятница}

  • Набор A, все элементы которого содержатся в другом, более крупном наборе B, с большим количеством элементов, называется подмножеством B.Символ означает «является подмножеством». В этом случае A ⊂ B ..

  • Пустой набор вообще не имеет элементов. Написано {} или Ø . Поскольку все пустые множества одинаковы, существует только один (другими словами, все они равны). Это также подмножество любого другого набора во всем мире!

  • Универсальный комплект или U — это все. Однако это скорее относится к конкретной проблеме, а не является «всем во всем мире».Это означает, что вы можете, например, определить универсальный набор как «все числа от 1 до 100» или «все числа от 1 до 10», в зависимости от вашей проблемы.


Работа с наборами

Так же, как числа можно складывать, вычитать, умножать и делить, для наборов существует четыре основных действия:

Союз, пересечение, относительное дополнение и дополнение

Мы можем рассмотреть каждый из них, используя три набора:

  • A = {1, 2, 4, 7}
  • B = {2, 5, 6, 8}
  • C = {5, 10, 15, 20}

Союз

Союз похож на сложение. Объединение двух наборов является их объединенными элементами, то есть всеми элементами, входящими в набор или . Условное обозначение союза — .

A ∪ B = {1, 2, 4, 7} ∪ {2, 5, 6, 8} = {1, 2, 4, 5, 6, 7, 8}

Помните!


Когда одно и то же число появляется в обоих наборах, вам нужно только один раз включить его в объединяющий набор.

Объединение любого множества с самим собой есть само, A ∪ A = A.

Объединение любого множества с пустым множеством также есть само, A ∪ ∅ = A

Перекресток

Пересечение двух наборов — это общие элементы. Условное обозначение перекрестка: .

Используя три вышеуказанных набора:

A ∩ B = {1, 2, 4, 7} ∩ {2, 5, 6, 8} = {2}

A ∩ C = {1, 2, 4, 7} ∩ {5, 10, 15, 20} = {}. Другими словами, общих элементов нет, поэтому пересечение — это пустое множество.

Относительное дополнение

Если объединение похоже на сложение, относительное дополнение немного похоже на вычитание. Обозначается знаком минус, -.

Вы начинаете с первого набора и убираете каждый элемент, который появляется во втором наборе.

ВНИМАНИЕ!


У вас НЕ заканчиваются все элементы, которые есть только в одном или другом!

Обратное дополнение — это ТОЛЬКО те элементы первого набора , которые НЕ входят также во второй набор.

A — B = {1, 2, 4, 7} — {2, 5, 6, 8} = {1, 4, 7}

B — A = {2, 5, 6, 8} — {1, 2, 4, 7} = {5, 6, 8}

В каждом случае единственное число, которое есть в обоих, — 2, так что это единственное число, которое удаляется из первого набора.

Дополнение

Дополнением набора является все, чего в нем нет. Здесь пригодится универсальный набор, потому что дополнением является U (универсальный набор) — набор, с которым вы работаете.

Символ дополнения — «, поэтому вы должны написать A» или B «для вышеперечисленных наборов.

Дополнение и обратное дополнение


Как дополнение, так и обратное дополнение очень похожи на вычитание, НО

  • Чтобы получить дополнение набора, вычтите набор из универсального набора .
  • Чтобы получить обратное дополнение набора, вы вычтите его из другого определенного набора .

В заключение…

Наборы

могут показаться не очень полезными в повседневной жизни. Однако они чрезвычайно полезны для высшей математики, так что потерпите их. Хорошо понимать основы, чтобы при необходимости вернуться к ним позже.

Множества и теория множеств | Математика

Диаграммы Диаграммы
Уроки на наборах Описание
Введение Студенты узнают, что набор — это набор объектов (элементов), которые имеют что-то общее.Мы определяем набор, перечисляя или описывая его элементы.
Обозначение базового набора Базовая нотация используется для обозначения принадлежности элемента к набору. Установлены связи с языковыми искусствами, наукой и общественными науками.
Типы наборов Студенты узнают о конечных и бесконечных множествах, а также о пустом или нулевом множестве. Используется реестровая нотация. Налаживаются связи с искусством, наукой и языковыми искусствами.
Установить равенство Студенты узнают, как определить, равны ли два набора.Порядок, в котором элементы появляются в наборе, не имеет значения. Связи в реальном мире выполняются с помощью наборов.
Диаграммы Венна Венна используются для графического представления наборов, а также для отображения взаимосвязей и логических взаимосвязей между наборами. Введено пересечение и объединение перекрывающихся множеств.
Подмножества Венна используются для отображения подмножеств, причем один набор содержится внутри другого. Делается различие между подмножествами и собственными подмножествами.Представлены отношения между равными наборами и подмножествами, а также то, как определить количество подмножеств, которое может иметь данный набор.
Универсальный набор Универсальный набор представляет собой совокупность всех рассматриваемых элементов. Полные диаграммы Венна используются для представления непересекающихся, перекрывающихся или содержащихся друг в друге множеств. Установлены связи в реальном мире.
Обозначение конструктора множеств Обозначение конструктора множеств вводится как сокращение для написания множеств, включая формулы, обозначения и ограничения.Определены общие типы чисел, включая натуральные числа, целые числа, действительные и мнимые числа. Студентам показано, зачем им нужны нотации для построения множеств.
Дополнение Дополнение набора определяется и демонстрируется на многочисленных примерах. Приведены альтернативные обозначения дополнения. Обозначения построителя множеств и диаграммы Венна включены. Установлены связи с реальным миром.
Перекресток Пересечение двух множеств определено и показано на примерах с диаграммами Венна.Примеры включают перекрывающиеся множества, непересекающиеся множества и подмножества. Приведены процедуры рисования пересечений. Установлены связи в реальном мире.
Союз Объединение двух множеств определено и показано на примерах с диаграммами Венна. Примеры включают перекрывающиеся наборы и подмножества. Сравниваются и противопоставляются пересечение и объединение множеств. Установлены связи с реальным миром.
Практические упражнения Студенты выполняют 10 дополнительных упражнений на практике и оценивают свое понимание всех концепций, изученных в этом разделе.
Упражнения-вызовы Студенты решают 10 задач, которые бросают вызов их пониманию множеств и теории множеств. Они также оттачивают свои навыки решения проблем.
Решения Для всех упражнений, представленных в этом разделе, предоставляются полные решения. Предоставляется проблема, пошаговые решения и окончательный ответ для каждого упражнения.
Задачи обучения Определения и обозначения теории множеств, типы множеств, равенство, диаграммы Венна, подмножества, универсальный набор, нотация построителя множеств, дополнение, пересечение и объединение..

Набор операций и диаграммы Венна

Множества рассматриваются как математические объекты. Подобно числам, мы можем выполнять определенные математические операции над множествами. Ниже мы рассмотрим основные операции, связанные с пересечением, объединением, разностью, симметричной разностью и дополнением множеств.

Для визуализации операций над множествами воспользуемся диаграммами Венна. На диаграмме Венна прямоугольник показывает универсальный набор, а все остальные наборы обычно представлены кружками внутри прямоугольника.Заштрихованная область представляет результат операции.

Пересечение множеств

Пересечение двух множеств \ (A \) и \ (B \) — это набор элементов, которые находятся в обоих наборах \ (A \) и \ (B. \). Пересечение двух множеств записывается как \ ( A \ cap B. \)

Рисунок 1.

Два набора называются непересекающимися, если у них нет общих элементов.

Примеры :

  1. \ (A = \ left \ {{a, b, c} \ right \}, \) \ (B = \ left \ {{k, \ ell, m} \ right \}. \) Эти два набора не пересекаются, так как не имеют общих элементов.Их пересечение — пустое множество.
  2. \ [\ require {AMSsymbols} {A \ cap B = \ left \ {{a, b, c} \ right \} \ cap \ left \ {{k, l, m} \ right \}} = {\ varnothing .} \]
  3. \ (C = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \}, \) \ (D = \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}. \) пересечение этих множеств —
  4. \ [{C \ cap D = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \} \ cap \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}} = {\ left \ {{2,4} \ right \}.} \]

Союз комплектов

Объединение двух наборов \ (A \) и \ (B \) определяется как набор элементов, которые находятся либо в наборе \ (A \), либо в множестве \ (B \), либо в обоих \ (A \) и \ (В.\) Эта операция обозначается символом \ (\ cup \).

Рисунок 2.

Примеры :

  1. \ (A = \ left \ {{a, b, c} \ right \}, \) \ (B = \ left \ {{k, \ ell, m} \ right \}. \) Объединение два набора дает
  2. \ [{A \ cup B = \ left \ {{a, b, c} \ right \} \ cup \ left \ {{k, l, m} \ right \}} = {\ left \ {{a, b, c, k, l, m} \ right \}.} \]
  3. \ (C = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \}, \) \ (D = \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}. \) объединение наборов дает
  4. \ [{C \ cup D = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \} \ cup \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}} = {\ left \ {{1,2,3,4,6,7} \ right \}.} \]
Принцип включения-исключения

Мощность конечного множества \ (A, \), обозначаемого \ (\ left | A \ right |, \), равна количеству элементов в нем. Мощность объединения двух конечных множеств \ (A \) и \ (B \) определяется следующим соотношением:

\ [{\ left | {A \ cup B} \ right | } = {\ left | А \ право | + \ влево | B \ right | } — {\ left | {A \ cap B} \ right |,} \]

, где \ (\ left | {A \ cap B} \ right | \) — мощность пересечения \ (A \) и \ (B.\)

Аналогичная формула существует для объединения \ (3 \) конечных множеств:

\ [{\ left | {A \ cup B \ cup C} \ right | } = {\ left | А \ право | + \ влево | B \ right | + \ влево | C \ right | } — {\ left | {A \ cap B} \ right | } — {\ left | {A \ cap C} \ right | } — {\ left | {B \ cap C} \ right | } + {\ left | {A \ cap B \ cap C} \ right |.} \]

Разница двух наборов

Разница двух множеств \ (A \) и \ (B \) — это набор, который содержит в точности все элементы в \ (A \), но не в \ (B. \) Разница двух множеств \ (A \) а \ (B \) обозначается \ (A \ обратная косая черта B \) или \ (A — B.\)

Рисунок 3.

Примеры :

  1. \ (A = \ left \ {{a, b, c} \ right \}, \) \ (B = \ left \ {{k, \ ell, m} \ right \}. \) Разница между два непересекающихся множества равны исходному множеству. Итак, у нас есть
  2. \ [{A \ обратная косая черта B = A \ обратная косая черта \ left ({A \ cap B} \ right)} = {A \ обратная косая черта \ varnothing = A} = {\ left \ {{a, b, c} \ right \ }.} \]
  3. \ (C = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \}, \) \ (D = \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}. \) разность двух множеств \ (C \) и \ (D \) равна
  4. \ [{C \ backslash D = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \} — \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}} = {\ left \ { {1,3} \ right \}.} \]

Симметричная разность

Симметричная разность двух наборов \ (A \) и \ (B \) — это набор всех элементов, которые принадлежат ровно одному из двух исходных наборов. Эта операция записывается как \ (A \, \ треугольник \, B \) или \ (A \ oplus B. \)

Рис. 4.

В терминах объединений и пересечений симметричная разность двух множеств \ (A \) и \ (B \) может быть выражена как

\ [A \, \ треугольник \, B = \ left ({A \ cup B} \ right) \ backslash \ left ({A \ cap B} \ right). \]

Примеры :

  1. \ (A = \ left \ {{a, b, c} \ right \}, \) \ (B = \ left \ {{k, \ ell, m} \ right \}.\) Симметричная разность двух непересекающихся множеств равна их объединению:
  2. \ [{A \, \ треугольник \, B} = {\ left ({A \ cup B} \ right) \ backslash \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left ({A \ cup B} \ right) \ backslash \ varnothing} = {A \ cup B} = {\ left \ {{a, b, c, k, \ ell, m} \ right \}.} \]
  3. \ (C = \ left \ {{1,2,3,4} \ right \}, \) \ (D = \ left \ {{2,4,6,7} \ right \}. \) симметричная разность множеств \ (C \) и \ (D \) равна
  4. \ [{C \, \ треугольник \, D} = {\ left ({C \ cup D} \ right) \ backslash \ left ({C \ cap D} \ right)} = {\ left \ {{1, 2,3,4,6,7} \ right \} — \ left \ {{2,4} \ right \}} = {\ left \ {{1,3,6,7} \ right \}.c} = \ {- 4,3,4 \}.} \]

Решенные проблемы

Щелкните или коснитесь проблемы, чтобы увидеть решение.

Пример 1

Учитывая \ (A = \ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \) и \ (B = \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} . \) Перечислите элементы следующих наборов:
  1. \ ({A \ cup B} \)
  2. \ ({A \ cap B} \)
  3. \ ({A \ обратная косая черта B} \)
  4. \ ({B \ обратная косая черта A} \)
  5. \ ({A \, \ треугольник \, B} \)

Пример 2

Пусть универсальный набор равен \ (U = \ {x \ in \ mathbb {N} \ mid x \ le 10 \}.c} \)

Пример 3

Найдите элементы наборов \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ backslash B = \ left \ {{1,2,7,8} \ right \}, \) \ (B \ backslash A = \ left \ {{3,4,9} \ right \} \) и \ (A \ cap B = \ left \ {{0,5,6} \ right \}. \)

Пример 4

Найдите элементы множеств \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ обратная косая черта B = \ left \ {{a, b, d} \ right \}, \) \ (A \ cap B = \ left \ {{c, e} \ right \} \) и \ (A \ cup B = \ left \ {{a, b, c, d, e, g} \ right \}. \)

Пример 5

Пусть \ (A, B, \) и \ (C \) — множества.c}} \ right). \)

Пример 7

В средней школе \ (100 \) учащихся опрашиваются и спрашивают, какой из иностранных языков они изучают. \ (45 \) студенты изучают испанский, \ (28 \) изучают французский и \ (22 \) изучают китайский. \ (12 \) студенты изучают испанский и французский, \ (8 \) изучают испанский и китайский и \ (10 ​​\) изучают французский и китайский языки. \ (30 \) студенты не изучают язык. Сколько студентов изучают три языка?

Пример 8

Пусть \ (S \) — конечное множество натуральных чисел.Известно, что среди них есть \ (80 \) числа, кратные \ (2, \) \ (95 \) числам, кратным \ (3, \) \ (70 \) числам, кратным \ (5, \) \ (30 \) чисел, кратных \ (6, \) \ (33 \) чисел, кратных \ (10, \) \ (25 \) чисел, кратных \ (15, \) и \ (13 \) чисел, кратных \ (30. \) Найти мощность множества \ (S. \)

Пример 1.

Учитывая \ (A = \ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \) и \ (B = \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} . \) Перечислите элементы следующих наборов:
  1. \ ({A \ cup B} \)
  2. \ ({A \ cap B} \)
  3. \ ({A \ обратная косая черта B} \)
  4. \ ({B \ обратная косая черта A} \)
  5. \ ({A \, \ треугольник \, B} \)

Решение.

  1. По определению, объединение множеств \ ({A \ cup B} \) содержит все элементы, которые находятся либо в множестве \ (A \), либо в множестве \ (B \), либо в обоих \ (A \) и \ ( Б. \) Следовательно, мы можем написать
  2. \ [{A \ cup B} = {\ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \ cup \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} } = {\ left \ {{0,1,2,3,4,5,6,7} \ right \}.} \]
  3. Пересечение множеств \ ({A \ cap B} \) определяется как множество, содержащее все элементы \ (A \), которые также принадлежат \ (B. \). Используя это определение, получаем
  4. \ [{A \ cap B} = {\ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \ cup \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} } = {\ left \ {{5,6} \ right \}.} \]
  5. Установленная разность \ ({A \ обратная косая черта B} \) содержит только те элементы \ (A \), которые не принадлежат \ (B. \)
  6. \ [{A \ backslash B} = {\ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} \ backslash \ left \ {{0,1,5,6} \ right \} } = {\ left \ {{2,3,4,7} \ right \}.} \]
  7. Этот вопрос противоположен предыдущему. Установленная разность \ ({B \ backslash A} \) содержит только те элементы \ (B \), которые не принадлежат \ (A. \)
  8. \ [{B \ backslash A} = {\ left \ {{0,1,5,6} \ right \} \ backslash \ left \ {{2,3,4,5,6,7} \ right \} } = {\ left \ {{0,1} \ right \}.} \]
  9. Вычисляем симметричную разность \ ({A \, \ треугольник \, B} \) по формуле \ (A \, \ треугольник \, B = \ left ({A \ backslash B} \ right) \ cup \ left ({B \ backslash A} \ right). \) Это дает:
  10. \ [{A \, \ треугольник \, B} = {\ left ({A \ backslash B} \ right) \ cup \ left ({B \ backslash A} \ right)} = {\ left \ {{2, 3,4,7} \ right \} \ cup \ left \ {{0,1} \ right \}} = {\ left \ {{0,1,2,3,4,7} \ right \}. } \]

Пример 2.

Пусть универсальный набор равен \ (U = \ {x \ in \ mathbb {N} \ mid x \ le 10 \}. \) Его подмножества \ (A \) и \ (B \) задаются как \ (A = \ {x \ mid x \ text {четно} \}, \) \ (B = \ {x \ in \ mathbb {N} \ mid 5 \ le x \ lt 8 \}.c}} = {U \ backslash \ left ({A \ backslash B} \ right)} = {\ left \ {{1,2, \ ldots, 10} \ right \} \ backslash \ left \ {{2, 4,8,10} \ right \}} = {\ left \ {{1,3,5,6,7,9} \ right \}.} \]

Пример 3.

Найдите элементы наборов \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ backslash B = \ left \ {{1,2,7,8} \ right \}, \) \ (B \ backslash A = \ left \ {{3,4,9} \ right \} \) и \ (A \ cap B = \ left \ {{0,5,6} \ right \}. \)

Решение.

Мы можем выразить множество \ (A \) следующим образом:

\ [A = \ left ({A \ обратная косая черта B} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right).\]

Вычислить элементы множества \ (A: \)

\ [{A = \ left ({A \ обратная косая черта B} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left \ {{1,2,7,8} \ right \} \ cup \ left \ {{0,5,6} \ right \}} = {\ left \ {{0,1,2,5,6,7,8} \ right \}.} \]

Аналогично определяем элементы множества \ (B: \)

\ [{B = \ left ({B \ обратная косая черта A} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left \ {{3,4,9} \ right \} \ cup \ left \ {{0,5,6} \ right \}} = {\ left \ {{0,3,4,5,6,9} \ right \}.} \]

Пример 4.

Найдите элементы множеств \ (A \) и \ (B \), если \ (A \ обратная косая черта B = \ left \ {{a, b, d} \ right \}, \) \ (A \ cap B = \ left \ {{c, e} \ right \} \) и \ (A \ cup B = \ left \ {{a, b, c, d, e, g} \ right \}. \)

Решение.

Мы можем найти множество \ (A \) следующим образом:

\ [{A = \ left ({A \ обратная косая черта B} \ right) \ cup \ left ({A \ cap B} \ right)} = {\ left \ {{a, b, d} \ right \} \ cup \ left \ {{c, e} \ right \}} = {\ left \ {{a, b, c, d, e} \ right \}.} \]

Множество \ (B \) задается числом

\ [{B = \ left ({A \ cup B} \ right) \ backslash \ left ({A \ backslash B} \ right)} = {\ left \ {{a, b, c, d, e, g} \ right \} \ backslash \ left \ {{a, b, d} \ right \}} = {\ left \ {{c, e, g} \ right \}.c}} \ right) \) окрашен в оранжевый цвет.

Пример 7.

В средней школе \ (100 \) учащихся опрашиваются и спрашивают, какой из иностранных языков они изучают. \ (45 \) студенты изучают испанский, \ (28 \) изучают французский и \ (22 \) изучают китайский. \ (12 \) студенты изучают испанский и французский, \ (8 \) изучают испанский и китайский и \ (10 ​​\) изучают французский и китайский языки. \ (30 \) студенты не изучают язык. Сколько студентов изучают три языка?

Решение.

Обозначим множество студентов, изучающих испанский язык, как \ (S \), множество студентов, изучающих французский, — как \ (F, \), так и множество студентов, изучающих китайский, — как \ (C.\)

Пусть \ (x \) будет количеством студентов, изучающих \ (3 \) языки одновременно. Нарисуйте диаграмму Венна и выразите через \ (x \) количество студентов во всех регионах.

Рис. 8.

Поскольку количество студентов, изучающих испанский и французский, равно \ (12, \), пересечение между множествами \ (S \) и \ (F \) представлено в форме \ (12 = x + \ left ( {12 — x} \ right). \)

Точно так же, поскольку \ (8 \) ученики изучают испанский и китайский, мы представляем пересечение между двумя наборами как \ (8 = x + \ left ({8 — x} \ right).\)

Последняя пара французского и китайского языков равна \ (10 ​​= x + \ left ({10 — x} \ right). \)

Напомним, что общее количество студентов, изучающих испанский язык, составляет \ (45. \). Используя диаграмму Венна, мы находим, что оставшаяся часть зеленого круга \ (S \) содержит количество студентов, равное

.

\ [{45 — \ left [{\ left ({12 — x} \ right) + x + \ left ({8 — x} \ right)} \ right]} = {25 + x.} \]

Аналогичным образом мы можем вычислить оставшуюся часть синего круга \ (F: \)

\ [{28 — \ left [{\ left ({12 — x} \ right) + x + \ left ({10 — x} \ right)} \ right]} = {6 + x.} \]

Для фиолетового круга \ (C \) имеем

\ [{22 — \ left [{\ left ({8 — x} \ right) + x + \ left ({10 — x} \ right)} \ right]} = {4 + x.} \]

Теперь все разделы выражаются через \ (x, \), поэтому мы можем записать следующее уравнение:

\ [{30 + \ left ({4 + x} \ right)} + {\ left ({25 + x} \ right)} + {\ left ({6 + x} \ right)} + {\ left ({12 — x} \ right)} + {\ left ({8 — x} \ right)} + {\ left ({10 — x} \ right) + x} = {100.} \]

Решая для \ (x, \), мы находим количество студентов, изучающих все \ (3 \) языки:

\ [\ require {cancel} {30 + 4 + \ cancel {x} + 25 + \ cancel {x}} + {6 + \ cancel {x}} + {12 \ cancel {- x}} + {8 \ cancel {- x}} + {10 \ cancel {-} x + x} + {100,} \]

\ [\ Rightarrow {95 + x = 100,} \; \; \ Rightarrow {х = 5.} \]

Пример 8.

Пусть \ (S \) — конечное множество натуральных чисел. Известно, что среди них есть \ (80 \) числа, кратные \ (2, \) \ (95 \) числам, кратным \ (3, \) \ (70 \) числам, кратным \ (5, \) \ (30 \) чисел, кратных \ (6, \) \ (33 \) чисел, кратных \ (10, \) \ (25 \) чисел, кратных \ (15, \) и \ (13 \) чисел, кратных \ (30. \) Найти мощность множества \ (S. \)

Решение.

Обозначим подмножества чисел, кратных \ (2, \) \ (3, \) и \ (5 \), соответственно, через \ (A, \) \ (B, \) и \ (C.\) По условию

\ [{\ left | А \ право | = 80, \; \;} \ kern0pt {\ left | B \ right | = 95, \; \;} \ kern0pt {\ left | C \ right | = 70.} \]

Если число кратно \ (6, \), это означает, что оно делится на \ (2 \) и \ (3. \). Таким образом, такие числа принадлежат пересечению подмножеств \ (A \) и \ (B , \) и мы можем написать

\ [\ left | {A \ cap B} \ right | = 30. \]

Аналогично имеем

\ [{\ left | {A \ cap C} \ right | = 33, \; \;} \ kern0pt {\ left | {B \ cap C} \ right | = 25.} \]

Наконец, если число кратно \ (30, \), это означает, что оно делится на \ (2, \) \ (3, \) и \ (5.\) Здесь мы имеем пересечение трех подмножеств:

\ [\ left | {A \ cap B \ cap C} \ right | = 13. \]

Мощность объединения трех множеств определяется формулой

\ [{\ left | {A \ cup B \ cup C} \ right | } = {\ left | А \ право | + \ влево | B \ right | + \ влево | C \ right | } — {\ left | {A \ cap B} \ right | } — {\ left | {A \ cap C} \ right | } — {\ left | {B \ cap C} \ right | } + {\ left | {A \ cap B \ cap C} \ right |.} \]

Подставляя известные значения, получаем

\ [{\ left | {A \ cup B \ cup C} \ right | } = {80 + 95 + 70} — {30 — 33 — 25} + {13} = {170.} \]

Теория множеств | Основные концепции теории множеств — Hitbullseye

Теория множеств
Набор определяется как группа объектов, называемых элементами. Эти объекты могут быть чем угодно, включая числа, буквы, цвета и даже сами себя. Однако ни один из объектов набора не может быть самим набором.
Установить обозначение

Мы пишем множества в фигурных скобках и обозначаем их заглавными буквами. Самый естественный способ описания множеств — перечисление всех его членов.

БЕСПЛАТНЫЕ живые мастер-классы от нашего звездного факультета с более чем 20-летним опытом.Зарегистрироваться

Например,

A = {1,2,3,…, 10} — это набор первых 10 счетных чисел, или натуральных чисел, B = {Red, Blue, Green} — набор основных цветов, N = {1,2, 3,…} — это множество всех натуральных чисел, а Z = {…, — 3, −2, −1,0,1,2,3,…} — множество всех целых чисел.

Набор хорошо очерченных

Четко определенный означает, что должно быть абсолютно ясно, какой объект принадлежит набору, а какой нет.

Некоторые общие примеры четко определенных наборов:

  • Сборник гласных английских алфавитов.Этот набор содержит пять элементов, а именно: a, e, i, o, u
  • .
  • N = {1,2,3,…} — набор счетных чисел или натуральных чисел.
  • N = {1,2,3,…} — набор счетных чисел или натуральных чисел.
  • Z = {…, −3, −2, −1,0,1,2,3,…} — множество целых чисел.
Установить равенство

Два набора A и B называются равными тогда и только тогда, когда оба набора имеют одинаковое и точное количество элементов. Здесь «если и только если» означает, что обе части утверждения («A = B» и «оба набора имеют одинаковые элементы») взаимозаменяемы.Например,

{2,4,6,8} = {4,8,6,2} и {2,4,6,8} = {2,4,2,6,8,2,6,4,4} .

Другой пример исходит из набора четных натуральных чисел, который можно описать как E = {2,4,6,8,…} = {2x | x ∊ N}.

Нулевой набор

Очень важным набором является пустой набор или нулевой набор, в котором нет элементов. Обозначим пустое множество через ∅ или {}. Обратите внимание, что мы могли бы также написать, например, ∅ = {x | x ∊N и x <0} или

= {x | x ∊Q и x ∉Q}.

Пересечение множеств

Пересечение множеств A и B, обозначенное как A ∩ B, является набором элементов, общих для как A, так и B.

Например:

A = {1,2,3,4,5}

B = {2,4,6,8,10}

Пересечение точек A и B (т.е. A∩B) просто {2, 4}

Союз наборов

Объединение наборов A и B, записанное как A∪B, представляет собой набор элементов, которые появляются в либо A OR B.

Например:

A = {1,2,3,4,5}

B = {2,4,6,8,10}

Объединение A и B (т.е. A∪B) равно {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10}

Разница наборов

Разница наборов A и B, записанная как A-B, — это набор элементов, принадлежащих набору A и НЕ для набора B.

Например:

A = {1,2,3,4,5}

B = {2,3,5}

Разница между A и B (т.е. A-B) составляет {1,4}

ПРИМЕЧАНИЕ: A-B ≠ B-A

Декартово произведение множеств

Декартово произведение множеств A и B, записанное A x B, выражается как:

A x B = {(a, b) │a — это каждый элемент в A, b — это каждый элемент в B}

Например:

A = {1,2}

B = {4,5,6}

Декартово произведение A и B (т.е.е. A x B) равно {(1,4), (1,5), (1,6), (2,4), (2,5), (2,6)}

А теперь давайте попробуем ответить на несколько вопросов, основанных на теории множеств.

Решенных вопросов:

Вопрос 1: Если ∪ = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13}, то какие из следующих подмножеств U.

B = {2, 4}

А = {0}

C = {1, 9, 5, 13}

D = {5, 11, 1}

E = {13, 7, 9, 11, 5, 3, 1}

F = {2, 3, 4, 5}

Ответ: Здесь мы видим, что C, D и E имеют термины, которые находятся в ∪.Следовательно, C, D и E — подмножества ∪.

Вопрос 2: Пусть A и B — два конечных множества, такие что n (A) = 20, n (B) = 28 и n (A ∪ B) = 36, найдите n (A ∩ B).

Решение: Используя формулу n (A ∪ B) = n (A) + n (B) — n (A ∩ B).

, тогда n (A ∩B) = n (A) + n (B) — n (A ∪B)

= 20 + 28 — 36

= 48 — 36

= 12

Вопрос 3: В группе из 60 человек 27 любят холодные напитки, 42 — горячие напитки, и каждому человеку нравится хотя бы один из двух напитков.Сколько любят и кофе, и чай?

Решение: Пусть A = Набор людей, которые любят холодные напитки B = Набор людей, которые любят горячие напитки Given,

(A ∪B) = 60 n (A) = 27 n (B) = 42 тогда;

n (A ∩ B) = n (A) + n (B) — n (A ∪ B)

= 27 + 42-60

= 69–60 = 9

= 9

Следовательно, 9 человек любят и чай, и кофе.

Вопрос 4: На соревновании школа наградила медалями в разных категориях.36 медалей по танцам, 12 медалей по драматургии и 18 медалей по музыке. Если эти медали получили в общей сложности 45 человек и только 4 человека получили медали во всех трех категориях, сколько человек получили медали ровно в двух из этих категорий?

Решение: Пусть A = набор лиц, получивших медали в танце.

B = совокупность лиц, получивших медали по драматическим искусствам.

C = набор лиц, получивших музыкальные медали.

Дан,

п (А) = 36

п (В) = 12

п (К) = 18

п (A ∪ B ∪C) = 45

п (A ∩ B ∩ C) = 4

Мы знаем, что количество элементов, принадлежащих ровно двум из трех наборов A, B, C

= п (A ∩ B) + n (B ∩ C) + n (A ∩ C) — 3n (A ∩ B C)

= n (A ∩ B) + n (B ∩ C) + n (A ∩ C) — 3 × 4 …….. (i)

n (A ∪ B ∪ C) = n (A) + n (B) + n (C) — n (A ∩ B) — n (B ∩ C) — n (A ∩ C) + n (A ∩ B ∩C)

Следовательно, n (A ∩ B) + n (B ∩ C) + n (A ∩ C) = n (A) + n (B) + n (C) + n (A ∩ B C) — n ( A ∪ B ∪ C)

From (i) требуемый номер

= n (A) + n (B) + n (C) + n (A ∩ B ∩ C) — n (A ∪ B C) — 12

= 36 + 12 + 18 + 4 — 45 — 12

= 70–67

= 3

Вопрос 5: В группе из 100 человек 72 человека могут говорить по-английски, а 43 — по-французски.Кто из вас говорит только по-английски? Сколько из них говорит только по-французски, а сколько — по-английски и по-французски?

Решение: Пусть A будет набором людей, говорящих по-английски.

B — это группа людей, говорящих по-французски.

A — B — это группа людей, говорящих по-английски, а не по-французски.

B — A — это группа людей, говорящих по-французски, а не по-английски.

A ∩ B — это группа людей, говорящих на французском и английском языках.

Дан,

п (А) = 72

п (В) = 43

п (A ∪ B) = 100

Теперь n (A ∩ B) = n (A) + n (B) — n (A ∪ B)

= 72 + 43 — 100

= 115–100

= 15

Таким образом, количество людей, говорящих на французском и английском языках = 15

Начните подготовку с БЕСПЛАТНОГО доступа к 25+ мокам, 75+ видео и 100+ тестам по главам.Зарегистрироваться сейчас

n (A) = n (A — B) + n (A ∩ B) ⇒

.

n (A — B) = n (A) — n (A ∩ B)

= 72–15

= 57

и n (B — A) = n (B) — n (A ∩ B)

= 43–15

= 28

Следовательно, Количество людей, говорящих только на английском = 57

Количество людей, говорящих только по-французски = 28

Ключевое обучение:

В этой статье мы узнали о различных типах наборов, а также о формулах для упрощенного решения вопросов.

.

Решите уравнение x 2 7x 18 0: Решите уравнение х^2+7х-18=0 — Школьные Знания.com

ОГЭ по математике, базовый уровень. Квадратные уравнения

 

Задание №7 из ОГЭ прошлых лет, рекомендованные как тренировочные.

 

 

Задача № 1

 

Уравнение

 

x2 + px + q = 0

 

имеет корни: −5; 7. Най­ди­те q.

 

Решение 

 

Из условия задачи известно, что данное уравнение имеет два корня:

 

х1 = -5

х2 = 7

 

Составим систему уравнений, в которую подставим имеющиеся корни:

 

 

Из первого уравнения выразим q:

 

q = 5p — 25    (1)

 

Полученное выражение подставим во второе уравнение:

 

49 + 7p + (5p — 25) = 0

49 + 7p + 5p — 25 = 0

7p + 5p = 25 — 49

12p = — 24

p = -2

 

Полученное значение «p» подставим в (1):

 

q = 5· (- 2) — 25 = — 10 — 25 = — 35

 

Ответ: −35.

 

 

Задача № 2

 

Найдите корни урав­не­ния

 

x2 + 7x — 18 = 0

 

Если кор­ней несколько, за­пи­ши­те их в ответ без пробелов в порядке возрастания.

 

Решение

 

Перед нами классическое квадратное уравнение. Решим его через нахождение дискриминанта:

 

D = b2 – 4ac = 72 – 4 · 1 · (-18) = 49 + 72 = 121

 

Значение дискриминанта больше нуля, следовательно, уравнение имеет два корня.

 

Тогда корни можем найти по формуле:

 

     

 

Запишем получившиеся корни в порядке возрастания: -92

 

Ответ: −92

 

 

Задача № 3

 

Най­ди­те корни урав­не­ния

 

х2 + 4 = 5х

 

Если кор­ней несколько, за­пи­ши­те их в ответ без пробелов в порядке возрастания.

 

Решение

 

Преобразуем урав­не­ние и запишем в виде:

 

х2 — 5х + 4 = 0

 

Решим его через нахождение дискриминанта:

 

D = b2 – 4ac = 52 – 4 · 1 · 4 = 25 — 16 = 9

 

Значение дискриминанта больше нуля, следовательно, уравнение имеет два корня.

Тогда, корни можем найти по формуле:

 

     

 

Запишем получившиеся корни в порядке возрастания: 14

 

Ответ: 14

 

 

Больше уроков и заданий по математике вместе с преподавателями нашей онлайн-школы «Альфа». Запишитесь на пробное занятие уже сейчас!

Запишитесь на бесплатное тестирование знаний!

Наши преподаватели

Оставить заявку

Репетитор по математике

Брестский государственный университет им. А.С. Пушкина

Проведенных занятий:

Форма обучения:

Дистанционно (Скайп)

Репетитор 5-10 классов. Люблю математику за то, что она дисциплинирует человека, систематизирует мысли, помогает другим наукам, без неё никуда! Помогу ученикам закрепить знания, которые имеются, восполню «пробелы» и научу новому. Также помогу с домашним заданием. Индивидуальный подход к каждому ученику. Жду Вас на своих занятиях!

Оставить заявку

Репетитор по математике

Мордовский государственный университет им. В.П. Огарева

Проведенных занятий:

Форма обучения:

Дистанционно (Скайп)

Репетитор 1-5 классов. Я считаю, что математика отлично тренирует память, логику и мышление, а также несомненно развивает творчески, поэтому я с удовольствием помогаю детям подружиться с ней. Процесс изучения математики приносит моим ученикам много положительных эмоций, они с большим интересом начинают решать ,казалось бы, до этого трудные задачи. Давайте вместе с вами отправимся в увлекательное путешествие в страну Математика, чтобы навсегда полюбить ее!

Оставить заявку

Репетитор по математике

Криворожский педагогический университет

Проведенных занятий:

Форма обучения:

Дистанционно (Скайп)

Репетитор 5-9 классов. Ещё с детства я знала, что стану учителем математики. Ведь ни один предмет, кроме математики не развивает настолько хорошо логику, мозг. Математика учит находить закономерность, анализировать, делать выводы. При решении задач привожу примеры из жизни. Научу вашего ребенка не зазубривать, а понимать материал.

Математика 11 класс

  • — Индивидуальные занятия
  • — В любое удобное для вас время
  • — Бесплатное вводное занятие

Похожие статьи

50 Индивидуальных вариантов ( карточек ) «Квадратные уравнения» (теорема Виета + частные случаи)

Работа №1 Решите уравнения

1) x²–9x+14=0 2) x²–10x+24=0 3) x²–5x+4=0 4) x²–6x+8=0 5) x²–12x+27=0 6) x²–3x+2=0

7) x²+13x+40=0 8) x²+11x+24=0 9) x²+5x+6=0 10) x²+10x+24=0 11) x²+15x+56=0 12) x²+7x+10=0

13) x²–22x+117=0 14) x²+16x+39=0 15) x²+15x+36=0 16) x²–24x+135=0 17) x²+14x+24=0 18) x²+19x+70=0

19) x²–6x–7=0 20) x²+x–6=0 21) x²+3x–28=0 22) x²–x–30=0 23) x²–2x–3=0 24) x²–3x–10=0

25) x²+16x+39=0 26) x²–18x+65=0 27) x²+24x+108=0 28) x²–16x+63=0 29) x²–14x+49=0 30) x²–8x+16=0

31) x²+17x+52=0 32) x²+33x+162=0 33) x²+15x+50=0 34) x²+27x+92=0 35) x²+15x+44=0 36) x²+20x+36=0

37) x²+403x+402=0 38) x²+324x+963=0 39) x²–113x+112=0 40) x²–333x+990=0 41) x²–428x+2947=0 42) x²+202x+201=0

43) x²+10x–8075=0 44) x²+4x–6396=0 45) x²–10x–8075=0 46) x²+12x–6364=0 47) x²+12x–364=0 48) x²+8x–8084=0

49) 2x²+3x+1=0 50) 7x²+11x–18=0 51) 7x²+3x–10=0 52) 2x²+13x–15=0 53) 19x²–20x+1=0 54) 19x²–13x–6=0

Работа №2 Решите уравнения

1) x²–10x+21=0 2) x²–14x+48=0 3) x²–15x+56=0 4) x²–17x+72=0 5) x²–10x+16=0 6) x²–13x+40=0

7) x²+14x+40=0 8) x²+7x+10=0 9) x²+13x+40=0 10) x²+13x+30=0 11) x²+9x+18=0 12) x²+16x+60=0

13) x²+21x+98=0 14) x²+23x+120=0 15) x²–15x+26=0 16) x²–15x+50=0 17) x²+17x+70=0 18) x²–17x+52=0

19) x²–5x–24=0 20) x²+x–12=0 21) x²+x–72=0 22) x²+7x–18=0 23) x²–3x–40=0 24) x²–5x–14=0

25) x²–3x–54=0 26) x²–4x–96=0 27) x²–10x+16=0 28) x²–22x+105=0 29) x²+5x+6=0 30) x²–26x+133=0

31) x²+24x+63=0 32) x²+23x+22=0 33) x²+23x+102=0 34) x²+19x+18=0 35) x²+30x+161=0 36) x²+32x+175=0

37) x²+226x+1320=0 38) x²+339x+2324=0 39) x²+426x+1688=0 40) x²+407x+2800=0 41) x²+403x+802=0 42) x²+126x+720=0

43) x²–14x–4851=0 44) x²–8x–884=0 45) x²+14x–4851=0 46) x²+8x–6384=0 47) x²–2x–3599=0 48) x²+6x–8091=0

49) 4x²–5x+1=0 50) 11x²–6x–17=0 51) 9x²–8x–17=0 52) 2x²–9x+7=0 53) 14x²–13x–1=0 54) 24x²+7x–17=0

Работа №3 Решите уравнения

1) x²–10x+24=0 2) x²–13x+42=0 3) x²–12x+36=0 4) x²–14x+45=0 5) x²–14x+40=0 6) x²–10x+16=0

7) x²+5x+6=0 8) x²+6x+5=0 9) x²+3x+2=0 10) x²+6x+8=0 11) x²+15x+54=0 12) x²+13x+40=0

13) x²–20x+91=0 14) x²–21x+98=0 15) x²+19x+88=0 16) x²+21x+98=0 17) x²+21x+104=0 18) x²–17x+70=0

19) x²–5x–24=0 20) x²–3x–40=0 21) x²–3x–28=0 22) x²–2x–48=0 23) x²–4x–12=0 24) x²+5x–14=0

25) x²–3x–18=0 26) x²–2x–8=0 27) x²–21x+98=0 28) x²–14x+40=0 29) x²–12x+32=0 30) x²–22x+96=0

31) x²+16x+60=0 32) x²+26x+133=0 33) x²+34x+145=0 34) x²+14x+13=0 35) x²+21x+54=0 36) x²+25x+66=0

37) x²+423x+422=0 38) x²–426x+1688=0 39) x²+326x+1605=0 40) x²+214x+424=0 41) x²–318x+1872=0 42) x²–345x+1364=0

43) x²+12x–6364=0 44) x²+4x–9996=0 45) x²–6x–8091=0 46) x²+8x–384=0 47) x²–4x–9996=0 48) x²+14x–351=0

49) 2x²–5x–7=0 50) 7x²–8x+1=0 51) 15x²–2x–17=0 52) 19x²–18x–1=0 53) 13x²+7x–20=0 54) 29x²+5x–34=0

Работа №4 Решите уравнения

1) x²–15x+50=0 2) x²–6x+9=0 3) x²–19x+88=0 4) x²–6x+5=0 5) x²–8x+7=0 6) x²–16x+60=0

7) x²+16x+64=0 8) x²+8x+12=0 9) x²+18x+81=0 10) x²+9x+20=0 11) x²+10x+21=0 12) x²+7x+12=0

13) x²+18x+65=0 14) x²+22x+117=0 15) x²+21x+90=0 16) x²+18x+77=0 17) x²+16x+60=0 18) x²–23x+120=0

19) x²+3x–40=0 20) x²+2x–35=0 21) x²–5x–24=0 22) x²–3x–54=0 23) x²–x–56=0 24) x²+x–12=0

25) x²–7x+12=0 26) x²+15x–54=0 27) x²+16x+48=0 28) x²+12x+27=0 29) x²+10x–56=0 30) x²–12x–108=0

31) x²+23x+22=0 32) x²+11x+10=0 33) x²+17x+60=0 34) x²+24x+108=0 35) x²+31x+84=0 36) x²+25x+114=0

37) x²+138x+792=0 38) x²–446x+2640=0 39) x²+235x+924=0 40) x²–408x+2807=0 41) x²+403x+402=0 42) x²+126x+605=0

43) x²+14x–8051=0 44) x²+12x–8064=0 45) x²+6x–391=0 46) x²–4x–6396=0 47) x²+14x–9951=0 48) x²+2x–4899=0

49) 5x²+4x–9=0 50) 10x²+9x–1=0 51) 8x²+11x–19=0 52) 5x²–21x–26=0 53) 25x²–4x–29=0 54) 21x²+8x–13=0

Работа №5 Решите уравнения

1) x²–18x+80=0 2) x²–5x+6=0 3) x²–3x+2=0 4) x²–16x+60=0 5) x²–10x+9=0 6) x²–13x+22=0

7) x²+13x+36=0 8) x²+11x+30=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+8x+12=0 11) x²+14x+45=0 12) x²+17x+70=0

13) x²–23x+120=0 14) x²–19x+60=0 15) x²+20x+99=0 16) x²–22x+117=0 17) x²+16x+39=0 18) x²+21x+98=0

19) x²+5x–24=0 20) x²+3x–10=0 21) x²–2x–48=0 22) x²+4x–45=0 23) x²+x–6=0 24) x²–3x–28=0

25) x²+4x–32=0 26) x²–4x–21=0 27) x²–14x+24=0 28) x²+x–30=0 29) x²+16x–36=0 30) x²–17x–38=0

31) x²+32x+156=0 32) x²+16x+55=0 33) x²+23x+42=0 34) x²+22x+85=0 35) x²+19x+48=0 36) x²+30x+81=0

37) x²+329x+2254=0 38) x²–314x+624=0 39) x²–417x+2060=0 40) x²–134x+264=0 41) x²–248x+1452=0 42) x²+126x+720=0

43) x²+12x–1564=0 44) x²–12x–6364=0 45) x²+10x–8075=0 46) x²+4x–896=0 47) x²–10x–8075=0 48) x²+14x–1551=0

49) 5x²–4x–1=0 50) 7x²+9x–16=0 51) 8x²+3x–5=0 52) 10x²–21x+11=0 53) 17x²–7x–10=0 54) 29x²+18x–47=0

Работа №6 Решите уравнения

1) x²–15x+50=0 2) x²–17x+70=0 3) x²–13x+30=0 4) x²–11x+28=0 5) x²–17x+72=0 6) x²–12x+32=0

7) x²+12x+35=0 8) x²+6x+5=0 9) x²+21x+110=0 10) x²+12x+27=0 11) x²+8x+16=0 12) x²+18x+80=0

13) x²+21x+98=0 14) x²+19x+60=0 15) x²–19x+78=0 16) x²–18x+72=0 17) x²–15x+36=0 18) x²+22x+112=0

19) x²–5x–24=0 20) x²–4x–21=0 21) x²–3x–28=0 22) x²+2x–24=0 23) x²+x–20=0 24) x²+x–42=0

25) x²–x–6=0 26) x²–7x–18=0 27) x²–12x+27=0 28) x²+4x–32=0 29) x²–24x+135=0 30) x²+18x+56=0

31) x²+32x+156=0 32) x²+31x+130=0 33) x²+25x+114=0 34) x²+19x+48=0 35) x²+28x+147=0 36) x²+16x+60=0

37) x²–316x+1555=0 38) x²+205x+606=0 39) x²–314x+624=0 40) x²–434x+1293=0 41) x²+226x+1320=0 42) x²–412x+820=0

43) x²–12x–6364=0 44) x²+12x–864=0 45) x²–12x–2464=0 46) x²–8x–6384=0 47) x²+8x–8084=0 48) x²–8x–384=0

49) 4x²+3x–1=0 50) 3x²+7x+4=0 51) 15x²–13x–2=0 52) 17x²–4x–13=0 53) 24x²+13x–11=0 54) 31x²–21x–52=0

Работа №7 Решите уравнения

1) x²–11x+18=0 2) x²–14x+33=0 3) x²–13x+36=0 4) x²–16x+63=0 5) x²–12x+35=0 6) x²–6x+8=0

7) x²+17x+72=0 8) x²+10x+25=0 9) x²+11x+18=0 10) x²+20x+100=0 11) x²+8x+15=0 12) x²+19x+88=0

13) x²–17x+52=0 14) x²–18x+77=0 15) x²+24x+135=0 16) x²–16x+39=0 17) x²–23x+120=0 18) x²+19x+78=0

19) x²+5x–14=0 20) x²–2x–24=0 21) x²+7x–8=0 22) x²–5x–36=0 23) x²+3x–54=0 24) x²+7x–18=0

25) x²+4x–45=0 26) x²–15x+56=0 27) x²–3x–88=0 28) x²+13x+22=0 29) x²–20x+64=0 30) x²–10x–144=0

31) x²+25x+126=0 32) x²+35x+174=0 33) x²+32x+87=0 34) x²+27x+92=0 35) x²+23x+90=0 36) x²+24x+108=0

37) x²–318x+1872=0 38) x²–137x+786=0 39) x²+402x+800=0 40) x²–305x+1204=0 41) x²+426x+2105=0 42) x²–327x+1926=0

43) x²+6x–1591=0 44) x²+6x–6391=0 45) x²–12x–3564=0 46) x²+14x–3551=0 47) x²–10x–2475=0 48) x²+4x–396=0

49) 5x²+2x–3=0 50) 7x²–6x–13=0 51) 13x²+2x–11=0 52) 3x²+2x–5=0 53) 26x²+5x–21=0 54) 17x²–31x+14=0

Работа №8 Решите уравнения

1) x²–11x+24=0 2) x²–12x+11=0 3) x²–7x+6=0 4) x²–9x+20=0 5) x²–10x+21=0 6) x²–13x+36=0

7) x²+10x+21=0 8) x²+12x+11=0 9) x²+19x+90=0 10) x²+13x+22=0 11) x²+5x+6=0 12) x²+8x+15=0

13) x²–16x+60=0 14) x²–19x+60=0 15) x²–13x+22=0 16) x²–19x+70=0 17) x²+16x+48=0 18) x²+18x+65=0

19) x²–x–42=0 20) x²–3x–18=0 21) x²–7x–18=0 22) x²+6x–16=0 23) x²+2x–24=0 24) x²+4x–5=0

25) x²–11x+30=0 26) x²+x–56=0 27) x²–9x+18=0 28) x²+2x–8=0 29) x²–21x+38=0 30) x²+11x+28=0

31) x²+17x+60=0 32) x²+23x+90=0 33) x²+26x+69=0 34) x²+24x+119=0 35) x²+27x+126=0 36) x²+18x+65=0

37) x²+205x+804=0 38) x²+407x+2406=0 39) x²–118x+672=0 40) x²–111x+110=0 41) x²+327x+1610=0 42) x²+345x+1364=0

43) x²+8x–8084=0 44) x²–14x–351=0 45) x²+4x–2496=0 46) x²–12x–6364=0 47) x²+2x–9999=0 48) x²+2x–2499=0

49) 4x²+3x–7=0 50) 8x²+5x–3=0 51) 13x²+5x–18=0 52) 2x²–3x+1=0 53) 7x²+8x–15=0 54) 26x²–21x–5=0

Работа №9 Решите уравнения

1) x²–11x+10=0 2) x²–6x+5=0 3) x²–17x+66=0 4) x²–7x+6=0 5) x²–12x+35=0 6) x²–13x+36=0

7) x²+12x+20=0 8) x²+14x+48=0 9) x²+18x+81=0 10) x²+12x+11=0 11) x²+10x+21=0 12) x²+16x+63=0

13) x²+12x+20=0 14) x²+18x+72=0 15) x²+17x+42=0 16) x²+19x+88=0 17) x²–15x+44=0 18) x²–20x+99=0

19) x²+3x–18=0 20) x²–4x–32=0 21) x²+2x–3=0 22) x²+7x–8=0 23) x²–7x–8=0 24) x²–6x–27=0

25) x²+2x–48=0 26) x²+13x+42=0 27) x²–25x+114=0 28) x²–9x–70=0 29) x²–3x–54=0 30) x²+13x+36=0

31) x²+29x+54=0 32) x²+30x+125=0 33) x²+16x+39=0 34) x²+21x+54=0 35) x²+23x+60=0 36) x²+28x+52=0

37) x²–214x+633=0 38) x²–217x+1266=0 39) x²–233x+232=0 40) x²+223x+660=0 41) x²+117x+666=0 42) x²+237x+1160=0

43) x²+10x–875=0 44) x²–4x–9996=0 45) x²+4x–8096=0 46) x²+6x–891=0 47) x²–12x–4864=0 48) x²+10x–1575=0

49) 4x²+3x–1=0 50) 9x²–5x–14=0 51) 7x²+3x–10=0 52) 7x²+17x–24=0 53) 4x²–23x+19=0 54) 15x²+29x+14=0

Работа №10 Решите уравнения

1) x²–19x+90=0 2) x²–15x+50=0 3) x²–13x+36=0 4) x²–8x+7=0 5) x²–16x+63=0 6) x²–12x+20=0

7) x²+15x+50=0 8) x²+13x+42=0 9) x²+13x+30=0 10) x²+5x+4=0 11) x²+13x+36=0 12) x²+7x+6=0

13) x²–14x+40=0 14) x²+19x+78=0 15) x²+14x+24=0 16) x²–20x+99=0 17) x²+20x+91=0 18) x²–17x+66=0

19) x²–x–20=0 20) x²–2x–3=0 21) x²+x–30=0 22) x²+2x–48=0 23) x²+3x–10=0 24) x²+3x–54=0

25) x²+17x+72=0 26) x²–7x–18=0 27) x²–9x–162=0 28) x²+6x–72=0 29) x²+x–56=0 30) x²–15x–76=0

31) x²+26x+69=0 32) x²+19x+18=0 33) x²+14x+13=0 34) x²+16x+60=0 35) x²+27x+126=0 36) x²+12x+20=0

37) x²+227x+1540=0 38) x²+437x+2160=0 39) x²+107x+606=0 40) x²–111x+110=0 41) x²+227x+1110=0 42) x²–216x+1260=0

43) x²–4x–396=0 44) x²+12x–4864=0 45) x²+12x–864=0 46) x²+4x–1596=0 47) x²–10x–3575=0 48) x²–14x–851=0

49) 3x²–2x–5=0 50) 7x²–11x+4=0 51) 10x²+11x–21=0 52) 11x²+18x+7=0 53) 14x²+23x–37=0 54) 28x²+15x–43=0

Работа №11 Решите уравнения

1) x²–6x+8=0 2) x²–12x+36=0 3) x²–13x+30=0 4) x²–20x+100=0 5) x²–17x+72=0 6) x²–9x+14=0

7) x²+7x+12=0 8) x²+13x+30=0 9) x²+6x+5=0 10) x²+10x+24=0 11) x²+8x+7=0 12) x²+8x+16=0

13) x²–12x+20=0 14) x²+18x+65=0 15) x²–19x+60=0 16) x²–13x+30=0 17) x²–21x+104=0 18) x²+19x+90=0

19) x²+x–42=0 20) x²–2x–8=0 21) x²+x–2=0 22) x²+4x–21=0 23) x²+3x–4=0 24) x²–7x–18=0

25) x²+10x+21=0 26) x²–8x–65=0 27) x²+10x+24=0 28) x²–x–42=0 29) x²–22x+57=0 30) x²–8x+16=0

31) x²+13x+22=0 32) x²+26x+25=0 33) x²+31x+58=0 34) x²+26x+48=0 35) x²+24x+23=0 36) x²+33x+162=0

37) x²–348x+2387=0 38) x²–211x+210=0 39) x²+224x+444=0 40) x²+104x+400=0 41) x²–202x+400=0 42) x²+418x+2472=0

43) x²+14x–3551=0 44) x²+12x–6364=0 45) x²+2x–1599=0 46) x²+2x–2499=0 47) x²–2x–9999=0 48) x²+10x–1575=0

49) 5x²–2x–3=0 50) 7x²+9x–16=0 51) 11x²–10x–1=0 52) 12x²+11x–1=0 53) 23x²–3x–26=0 54) 25x²+22x–47=0

Работа №12 Решите уравнения

1) x²–15x+50=0 2) x²–13x+36=0 3) x²–18x+77=0 4) x²–15x+56=0 5) x²–5x+4=0 6) x²–13x+40=0

7) x²+15x+56=0 8) x²+8x+12=0 9) x²+12x+20=0 10) x²+13x+40=0 11) x²+16x+63=0 12) x²+19x+88=0

13) x²–12x+20=0 14) x²–16x+48=0 15) x²+21x+90=0 16) x²+16x+28=0 17) x²–18x+77=0 18) x²–16x+60=0

19) x²+6x–27=0 20) x²–2x–35=0 21) x²+6x–7=0 22) x²–5x–24=0 23) x²–6x–7=0 24) x²+x–12=0

25) x²+20x+99=0 26) x²+11x+24=0 27) x²–15x–76=0 28) x²–7x+10=0 29) x²–2x–8=0 30) x²+14x–95=0

31) x²+17x+42=0 32) x²+31x+84=0 33) x²+26x+25=0 34) x²+25x+114=0 35) x²+33x+116=0 36) x²+16x+48=0

37) x²+313x+622=0 38) x²+326x+1920=0 39) x²–334x+993=0 40) x²+235x+1150=0 41) x²–224x+444=0 42) x²+413x+822=0

43) x²+6x–4891=0 44) x²–12x–1564=0 45) x²–10x–375=0 46) x²+8x–3584=0 47) x²+14x–2451=0 48) x²+6x–891=0

49) 5x²+6x+1=0 50) 4x²+11x+7=0 51) 9x²+14x+5=0 52) 8x²–9x+1=0 53) 16x²+23x–39=0 54) 22x²–17x–39=0

Работа №13 Решите уравнения

1) x²–9x+8=0 2) x²–14x+45=0 3) x²–19x+90=0 4) x²–7x+10=0 5) x²–15x+50=0 6) x²–11x+18=0

7) x²+14x+48=0 8) x²+12x+35=0 9) x²+12x+27=0 10) x²+7x+10=0 11) x²+21x+110=0 12) x²+17x+66=0

13) x²+14x+40=0 14) x²–17x+66=0 15) x²+20x+91=0 16) x²–21x+98=0 17) x²–18x+80=0 18) x²–19x+60=0

19) x²+5x–24=0 20) x²–4x–32=0 21) x²+4x–32=0 22) x²–7x–8=0 23) x²+4x–5=0 24) x²+x–30=0

25) x²+4x–96=0 26) x²–4x–32=0 27) x²–15x+36=0 28) x²–15x+50=0 29) x²+20x+51=0 30) x²+x–12=0

31) x²+20x+84=0 32) x²+16x+60=0 33) x²+29x+154=0 34) x²+31x+150=0 35) x²+30x+81=0 36) x²+24x+108=0

37) x²+401x+400=0 38) x²–407x+2406=0 39) x²–242x+480=0 40) x²–318x+1872=0 41) x²+423x+842=0 42) x²–126x+488=0

43) x²–6x–9991=0 44) x²–2x–1599=0 45) x²–14x–351=0 46) x²+12x–8064=0 47) x²–14x–851=0 48) x²+2x–6399=0

49) 4x²–3x–7=0 50) 4x²–9x+5=0 51) 3x²+16x–19=0 52) 14x²+3x–17=0 53) 11x²+14x+3=0 54) 11x²–26x+15=0

Работа №14 Решите уравнения

1) x²–16x+64=0 2) x²–13x+42=0 3) x²–10x+25=0 4) x²–14x+40=0 5) x²–19x+88=0 6) x²–8x+15=0

7) x²+14x+48=0 8) x²+16x+60=0 9) x²+14x+45=0 10) x²+11x+30=0 11) x²+13x+30=0 12) x²+12x+20=0

13) x²–21x+90=0 14) x²–14x+40=0 15) x²+18x+56=0 16) x²+17x+60=0 17) x²+13x+22=0 18) x²–15x+44=0

19) x²+2x–24=0 20) x²–x–2=0 21) x²+x–12=0 22) x²–7x–18=0 23) x²–x–42=0 24) x²+5x–24=0

25) x²+3x–40=0 26) x²+2x–24=0 27) x²–22x+96=0 28) x²+24x+95=0 29) x²+10x+25=0 30) x²+11x+24=0

31) x²+32x+112=0 32) x²+33x+116=0 33) x²+27x+110=0 34) x²+27x+140=0 35) x²+31x+58=0 36) x²+11x+10=0

37) x²–337x+2310=0 38) x²+144x+423=0 39) x²–446x+1768=0 40) x²+139x+924=0 41) x²–112x+111=0 42) x²–115x+336=0

43) x²+2x–399=0 44) x²–6x–391=0 45) x²+8x–2484=0 46) x²+12x–364=0 47) x²+12x–9964=0 48) x²+10x–1575=0

49) 3x²–2x–1=0 50) 9x²+7x–2=0 51) 2x²–15x–17=0 52) 9x²–17x+8=0 53) 23x²–24x+1=0 54) 14x²–13x–27=0

Работа №15 Решите уравнения

1) x²–11x+28=0 2) x²–6x+8=0 3) x²–16x+63=0 4) x²–19x+88=0 5) x²–13x+36=0 6) x²–18x+80=0

7) x²+10x+21=0 8) x²+11x+18=0 9) x²+13x+22=0 10) x²+15x+54=0 11) x²+17x+70=0 12) x²+10x+16=0

13) x²+14x+24=0 14) x²+14x+33=0 15) x²+24x+135=0 16) x²–17x+30=0 17) x²+18x+77=0 18) x²–18x+65=0

19) x²–6x–16=0 20) x²–x–6=0 21) x²–2x–35=0 22) x²+7x–8=0 23) x²+2x–48=0 24) x²+x–72=0

25) x²+19x+34=0 26) x²–9x–36=0 27) x²+14x+40=0 28) x²–22x+105=0 29) x²–16x+63=0 30) x²+x–20=0

31) x²+29x+54=0 32) x²+20x+84=0 33) x²+23x+22=0 34) x²+31x+168=0 35) x²+14x+13=0 36) x²+20x+51=0

37) x²+409x+2814=0 38) x²+307x+1510=0 39) x²+107x+606=0 40) x²–436x+1728=0 41) x²–149x+994=0 42) x²+238x+1617=0

43) x²+6x–4891=0 44) x²+4x–9996=0 45) x²–4x–1596=0 46) x²+14x–9951=0 47) x²–14x–351=0 48) x²–2x–6399=0

49) 4x²–5x+1=0 50) 10x²–11x–21=0 51) 11x²+7x–4=0 52) 9x²+4x–5=0 53) 22x²+15x–37=0 54) 2x²+3x–5=0

Работа №16 Решите уравнения

1) x²–9x+20=0 2) x²–19x+88=0 3) x²–15x+44=0 4) x²–7x+12=0 5) x²–17x+70=0 6) x²–16x+60=0

7) x²+20x+100=0 8) x²+15x+56=0 9) x²+12x+20=0 10) x²+16x+63=0 11) x²+14x+49=0 12) x²+13x+36=0

13) x²+13x+30=0 14) x²–16x+28=0 15) x²–13x+22=0 16) x²–16x+39=0 17) x²–21x+98=0 18) x²+14x+33=0

19) x²+3x–54=0 20) x²–3x–18=0 21) x²+2x–35=0 22) x²+x–12=0 23) x²–5x–6=0 24) x²+x–30=0

25) x²–16x+64=0 26) x²+3x–18=0 27) x²–3x–54=0 28) x²+5x–104=0 29) x²–20x+96=0 30) x²–x–30=0

31) x²+21x+90=0 32) x²+26x+105=0 33) x²+27x+110=0 34) x²+15x+26=0 35) x²+29x+28=0 36) x²+21x+80=0

37) x²+247x+1446=0 38) x²+322x+640=0 39) x²+449x+3094=0 40) x²–141x+140=0 41) x²+326x+1605=0 42) x²–447x+3080=0

43) x²+8x–2484=0 44) x²–8x–884=0 45) x²–8x–9984=0 46) x²–12x–9964=0 47) x²–6x–2491=0 48) x²+12x–8064=0

49) 3x²+2x–5=0 50) 3x²+11x+8=0 51) 9x²+10x–19=0 52) 13x²–2x–11=0 53) 7x²–22x–29=0 54) 5x²+9x–14=0

Работа №17 Решите уравнения

1) x²–18x+80=0 2) x²–16x+60=0 3) x²–5x+4=0 4) x²–11x+30=0 5) x²–12x+27=0 6) x²–13x+40=0

7) x²+10x+16=0 8) x²+17x+70=0 9) x²+6x+8=0 10) x²+6x+9=0 11) x²+7x+12=0 12) x²+14x+40=0

13) x²+22x+112=0 14) x²–21x+98=0 15) x²+22x+117=0 16) x²+15x+36=0 17) x²–16x+60=0 18) x²–15x+36=0

19) x²–3x–40=0 20) x²–5x–36=0 21) x²–6x–16=0 22) x²–x–20=0 23) x²+6x–27=0 24) x²–2x–35=0

25) x²–9x–22=0 26) x²–4x–45=0 27) x²+17x+42=0 28) x²+17x+66=0 29) x²–5x+6=0 30) x²+22x+105=0

31) x²+25x+100=0 32) x²+26x+133=0 33) x²+30x+161=0 34) x²+12x+20=0 35) x²+17x+16=0 36) x²+19x+18=0

37) x²+433x+1290=0 38) x²–306x+1505=0 39) x²–206x+808=0 40) x²–239x+1624=0 41) x²–316x+1860=0 42) x²–339x+2324=0

43) x²+8x–9984=0 44) x²+10x–375=0 45) x²–4x–6396=0 46) x²+4x–396=0 47) x²–10x–375=0 48) x²+2x–8099=0

49) 5x²+2x–7=0 50) 9x²+7x–16=0 51) 5x²–11x–16=0 52) 2x²+11x+9=0 53) 11x²+8x–19=0 54) 11x²–28x+17=0

Работа №18 Решите уравнения

1) x²–12x+27=0 2) x²–6x+8=0 3) x²–15x+56=0 4) x²–12x+36=0 5) x²–15x+54=0 6) x²–10x+21=0

7) x²+6x+8=0 8) x²+4x+3=0 9) x²+19x+88=0 10) x²+15x+44=0 11) x²+8x+12=0 12) x²+12x+27=0

13) x²+15x+50=0 14) x²+18x+77=0 15) x²+16x+39=0 16) x²+22x+117=0 17) x²+20x+75=0 18) x²–16x+28=0

19) x²–x–42=0 20) x²+6x–7=0 21) x²+5x–36=0 22) x²–6x–16=0 23) x²+4x–45=0 24) x²+5x–14=0

25) x²–15x–34=0 26) x²–25x+144=0 27) x²–26x+144=0 28) x²+x–72=0 29) x²+14x+40=0 30) x²–19x+70=0

31) x²+15x+50=0 32) x²+28x+147=0 33) x²+27x+72=0 34) x²+20x+19=0 35) x²+33x+162=0 36) x²+26x+69=0

37) x²–417x+2466=0 38) x²+423x+1260=0 39) x²–427x+2940=0 40) x²+217x+1060=0 41) x²+328x+2247=0 42) x²–333x+990=0

43) x²+10x–375=0 44) x²+14x–9951=0 45) x²+2x–2499=0 46) x²+10x–9975=0 47) x²–2x–6399=0 48) x²+10x–8075=0

49) 2x²–3x–5=0 50) 11x²+4x–15=0 51) 8x²+7x–1=0 52) 8x²+11x+3=0 53) 8x²–7x–1=0 54) 9x²+17x–26=0

Работа №19 Решите уравнения

1) x²–8x+12=0 2) x²–15x+56=0 3) x²–11x+24=0 4) x²–16x+60=0 5) x²–5x+4=0 6) x²–19x+90=0

7) x²+14x+45=0 8) x²+11x+18=0 9) x²+7x+10=0 10) x²+8x+7=0 11) x²+12x+35=0 12) x²+10x+25=0

13) x²–18x+45=0 14) x²–17x+30=0 15) x²+18x+65=0 16) x²–22x+117=0 17) x²–18x+65=0 18) x²–21x+90=0

19) x²+x–2=0 20) x²+4x–5=0 21) x²+3x–4=0 22) x²–2x–35=0 23) x²–8x–9=0 24) x²+x–12=0

25) x²+11x+18=0 26) x²+3x–70=0 27) x²+9x–112=0 28) x²+4x–45=0 29) x²+20x+51=0 30) x²+9x+20=0

31) x²+31x+84=0 32) x²+16x+60=0 33) x²+14x+24=0 34) x²+15x+14=0 35) x²+25x+66=0 36) x²+24x+44=0

37) x²+221x+220=0 38) x²+213x+422=0 39) x²+314x+933=0 40) x²–246x+968=0 41) x²–127x+726=0 42) x²+313x+930=0

43) x²+10x–9975=0 44) x²–14x–851=0 45) x²+2x–899=0 46) x²+2x–2499=0 47) x²+4x–9996=0 48) x²–2x–2499=0

49) 5x²–4x–9=0 50) 3x²–8x+5=0 51) 16x²–15x–1=0 52) 13x²+2x–15=0 53) 10x²+11x–21=0 54) 10x²–3x–7=0

Работа №20 Решите уравнения

1) x²–14x+40=0 2) x²–13x+42=0 3) x²–12x+27=0 4) x²–12x+20=0 5) x²–10x+9=0 6) x²–14x+33=0

7) x²+18x+81=0 8) x²+17x+70=0 9) x²+14x+48=0 10) x²+19x+90=0 11) x²+5x+6=0 12) x²+10x+25=0

13) x²+24x+135=0 14) x²+21x+104=0 15) x²–17x+60=0 16) x²+20x+96=0 17) x²–18x+72=0 18) x²+15x+26=0

19) x²+2x–35=0 20) x²+x–6=0 21) x²–3x–18=0 22) x²+4x–21=0 23) x²+3x–28=0 24) x²–x–72=0

25) x²+14x–95=0 26) x²+17x+70=0 27) x²–16x+63=0 28) x²+20x+36=0 29) x²–14x+49=0 30) x²–22x+105=0

31) x²+18x+32=0 32) x²+25x+66=0 33) x²+30x+144=0 34) x²+16x+55=0 35) x²+29x+154=0 36) x²+11x+10=0

37) x²–343x+682=0 38) x²+433x+862=0 39) x²+204x+800=0 40) x²+143x+420=0 41) x²–135x+396=0 42) x²+245x+726=0

43) x²–2x–2499=0 44) x²+2x–6399=0 45) x²+4x–9996=0 46) x²–12x–4864=0 47) x²+12x–864=0 48) x²+10x–9975=0

49) 5x²+2x–7=0 50) 3x²–10x–13=0 51) 11x²+10x–1=0 52) 7x²+16x+9=0 53) 21x²–8x–29=0 54) 11x²+15x+4=0

Работа №21 Решите уравнения

1) x²–14x+48=0 2) x²–12x+36=0 3) x²–17x+72=0 4) x²–14x+45=0 5) x²–15x+50=0 6) x²–10x+16=0

7) x²+18x+81=0 8) x²+11x+30=0 9) x²+12x+32=0 10) x²+19x+88=0 11) x²+10x+25=0 12) x²+14x+40=0

13) x²–21x+108=0 14) x²+22x+105=0 15) x²–19x+78=0 16) x²–15x+36=0 17) x²+18x+45=0 18) x²–20x+96=0

19) x²+2x–35=0 20) x²+3x–4=0 21) x²+x–6=0 22) x²–3x–4=0 23) x²+2x–15=0 24) x²+x–12=0

25) x²–18x+32=0 26) x²–14x+24=0 27) x²+15x+56=0 28) x²+25x+126=0 29) x²–28x+171=0 30) x²–3x–88=0

31) x²+26x+120=0 32) x²+31x+58=0 33) x²+19x+34=0 34) x²+29x+54=0 35) x²+34x+145=0 36) x²+17x+16=0

37) x²+402x+401=0 38) x²–105x+306=0 39) x²–114x+440=0 40) x²+416x+2460=0 41) x²–144x+423=0 42) x²–222x+440=0

43) x²+14x–6351=0 44) x²–6x–6391=0 45) x²+8x–8084=0 46) x²+2x–6399=0 47) x²+6x–9991=0 48) x²+14x–9951=0

49) 4x²–3x–1=0 50) 7x²+10x–17=0 51) 6x²+5x–11=0 52) 21x²–5x–26=0 53) 8x²–9x+1=0 54) 8x²–5x–3=0

Работа №22 Решите уравнения

1) x²–7x+10=0 2) x²–20x+99=0 3) x²–13x+22=0 4) x²–9x+18=0 5) x²–11x+28=0 6) x²–11x+30=0

7) x²+10x+21=0 8) x²+11x+10=0 9) x²+13x+42=0 10) x²+11x+24=0 11) x²+15x+56=0 12) x²+8x+7=0

13) x²–17x+66=0 14) x²+12x+20=0 15) x²+21x+108=0 16) x²–17x+70=0 17) x²+17x+70=0 18) x²–21x+104=0

19) x²+3x–10=0 20) x²–2x–35=0 21) x²+6x–16=0 22) x²+4x–21=0 23) x²–4x–21=0 24) x²+3x–18=0

25) x²–9x+20=0 26) x²–2x–35=0 27) x²–5x–126=0 28) x²+19x+60=0 29) x²+11x+24=0 30) x²–18x+81=0

31) x²+35x+174=0 32) x²+29x+138=0 33) x²+29x+54=0 34) x²+17x+30=0 35) x²+17x+60=0 36) x²+23x+90=0

37) x²–112x+111=0 38) x²+217x+1470=0 39) x²+315x+936=0 40) x²–314x+1240=0 41) x²–124x+363=0 42) x²+335x+1324=0

43) x²+6x–9991=0 44) x²–10x–875=0 45) x²–2x–4899=0 46) x²+12x–364=0 47) x²+14x–3551=0 48) x²–14x–351=0

49) 5x²–6x–11=0 50) 11x²–2x–9=0 51) 8x²+5x–13=0 52) 13x²+18x–31=0 53) 5x²–2x–7=0 54) 21x²–22x+1=0

Работа №23 Решите уравнения

1) x²–4x+3=0 2) x²–11x+18=0 3) x²–12x+11=0 4) x²–5x+6=0 5) x²–13x+42=0 6) x²–19x+90=0

7) x²+17x+66=0 8) x²+5x+6=0 9) x²+9x+18=0 10) x²+10x+24=0 11) x²+18x+80=0 12) x²+21x+110=0

13) x²+23x+120=0 14) x²–21x+104=0 15) x²–14x+24=0 16) x²+17x+60=0 17) x²+18x+72=0 18) x²+18x+45=0

19) x²+x–30=0 20) x²–5x–24=0 21) x²+3x–10=0 22) x²+3x–54=0 23) x²+4x–32=0 24) x²+3x–18=0

25) x²+18x+81=0 26) x²+12x+32=0 27) x²–3x–108=0 28) x²–11x–152=0 29) x²–15x+26=0 30) x²+7x–98=0

31) x²+31x+150=0 32) x²+31x+58=0 33) x²+28x+115=0 34) x²+21x+54=0 35) x²+25x+46=0 36) x²+15x+14=0

37) x²+113x+222=0 38) x²+203x+402=0 39) x²–244x+723=0 40) x²–231x+230=0 41) x²–102x+200=0 42) x²+204x+603=0

43) x²+12x–9964=0 44) x²+14x–9951=0 45) x²+8x–6384=0 46) x²–8x–884=0 47) x²+4x–896=0 48) x²+12x–3564=0

49) 2x²–3x+1=0 50) 2x²–11x–13=0 51) 2x²–5x+3=0 52) 19x²+13x–32=0 53) 10x²–21x+11=0 54) 26x²–7x–33=0

Работа №24 Решите уравнения

1) x²–10x+21=0 2) x²–12x+20=0 3) x²–10x+9=0 4) x²–18x+80=0 5) x²–15x+54=0 6) x²–15x+50=0

7) x²+15x+56=0 8) x²+8x+15=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+14x+45=0 11) x²+17x+72=0 12) x²+4x+4=0

13) x²–13x+30=0 14) x²–14x+33=0 15) x²–23x+120=0 16) x²+18x+45=0 17) x²–20x+84=0 18) x²+20x+84=0

19) x²–3x–40=0 20) x²+2x–24=0 21) x²–x–30=0 22) x²+3x–10=0 23) x²+x–30=0 24) x²–8x–9=0

25) x²+3x–10=0 26) x²–19x+60=0 27) x²–3x–18=0 28) x²+24x+108=0 29) x²+3x–108=0 30) x²–14x+33=0

31) x²+28x+27=0 32) x²+22x+72=0 33) x²+26x+25=0 34) x²+26x+105=0 35) x²+31x+108=0 36) x²+20x+19=0

37) x²+137x+786=0 38) x²–241x+240=0 39) x²+123x+122=0 40) x²–326x+1288=0 41) x²+318x+2177=0 42) x²+436x+1728=0

43) x²–4x–1596=0 44) x²–2x–4899=0 45) x²+14x–851=0 46) x²+14x–9951=0 47) x²–6x–9991=0 48) x²–8x–1584=0

49) 4x²+3x–7=0 50) 11x²+8x–3=0 51) 4x²–3x–7=0 52) 3x²+20x–23=0 53) 8x²–17x+9=0 54) 23x²+15x–38=0

Работа №25 Решите уравнения

1) x²–5x+6=0 2) x²–15x+50=0 3) x²–14x+40=0 4) x²–9x+14=0 5) x²–19x+90=0 6) x²–12x+20=0

7) x²+13x+30=0 8) x²+10x+16=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+11x+10=0 11) x²+12x+32=0 12) x²+21x+110=0

13) x²–20x+91=0 14) x²–15x+36=0 15) x²+21x+104=0 16) x²+16x+55=0 17) x²+22x+117=0 18) x²+23x+120=0

19) x²–5x–14=0 20) x²–5x–6=0 21) x²+x–6=0 22) x²–2x–63=0 23) x²+6x–16=0 24) x²+5x–6=0

25) x²–4x–21=0 26) x²+8x–20=0 27) x²+14x+33=0 28) x²+15x+54=0 29) x²–x–6=0 30) x²+7x–18=0

31) x²+17x+70=0 32) x²+21x+20=0 33) x²+27x+72=0 34) x²+31x+58=0 35) x²+29x+54=0 36) x²+21x+38=0

37) x²+346x+1705=0 38) x²+338x+1992=0 39) x²+443x+882=0 40) x²+344x+684=0 41) x²+425x+1266=0 42) x²+326x+1288=0

43) x²–6x–9991=0 44) x²+2x–9999=0 45) x²–2x–2499=0 46) x²+12x–4864=0 47) x²–4x–9996=0 48) x²+8x–3584=0

49) 4x²–5x+1=0 50) 3x²–10x+7=0 51) 7x²+8x–15=0 52) 7x²–2x–9=0 53) 26x²+25x–51=0 54) 15x²–11x–26=0

Работа №26 Решите уравнения

1) x²–8x+15=0 2) x²–12x+35=0 3) x²–9x+18=0 4) x²–14x+40=0 5) x²–9x+14=0 6) x²–12x+11=0

7) x²+21x+110=0 8) x²+9x+14=0 9) x²+10x+16=0 10) x²+15x+56=0 11) x²+5x+6=0 12) x²+15x+50=0

13) x²–18x+80=0 14) x²+22x+117=0 15) x²–19x+90=0 16) x²–13x+30=0 17) x²+18x+65=0 18) x²+13x+30=0

19) x²–5x–24=0 20) x²+3x–10=0 21) x²–2x–8=0 22) x²+7x–18=0 23) x²+x–2=0 24) x²–6x–16=0

25) x²–11x+30=0 26) x²+4x–117=0 27) x²–3x–18=0 28) x²–16x+63=0 29) x²+9x–162=0 30) x²+16x+63=0

31) x²+32x+175=0 32) x²+20x+84=0 33) x²+23x+22=0 34) x²+34x+189=0 35) x²+13x+30=0 36) x²+30x+29=0

37) x²–243x+242=0 38) x²–338x+1992=0 39) x²–127x+840=0 40) x²+414x+1233=0 41) x²–105x+500=0 42) x²–123x+122=0

43) x²+6x–891=0 44) x²–4x–1596=0 45) x²+12x–864=0 46) x²+4x–896=0 47) x²–6x–391=0 48) x²+10x–1575=0

49) 3x²–4x+1=0 50) 11x²+5x–16=0 51) 5x²+12x+7=0 52) 4x²–5x+1=0 53) 7x²–24x–31=0 54) 29x²+15x–14=0

Работа №27 Решите уравнения

1) x²–12x+32=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–11x+24=0 4) x²–6x+9=0 5) x²–14x+48=0 6) x²–10x+25=0

7) x²+12x+36=0 8) x²+5x+6=0 9) x²+14x+33=0 10) x²+8x+16=0 11) x²+11x+30=0 12) x²+7x+12=0

13) x²–15x+36=0 14) x²+17x+30=0 15) x²+15x+50=0 16) x²+16x+28=0 17) x²+23x+126=0 18) x²+20x+91=0

19) x²–x–20=0 20) x²–x–72=0 21) x²+2x–24=0 22) x²+2x–3=0 23) x²+x–6=0 24) x²+2x–15=0

25) x²+20x+51=0 26) x²–5x–66=0 27) x²+4x–45=0 28) x²–14x+48=0 29) x²+13x+42=0 30) x²+18x+80=0

31) x²+21x+20=0 32) x²+23x+90=0 33) x²+19x+84=0 34) x²+29x+28=0 35) x²+23x+42=0 36) x²+18x+32=0

37) x²+441x+440=0 38) x²–222x+440=0 39) x²–147x+710=0 40) x²–146x+705=0 41) x²+445x+1326=0 42) x²–428x+2947=0

43) x²–8x–2484=0 44) x²+10x–8075=0 45) x²–14x–3551=0 46) x²–4x–6396=0 47) x²–4x–396=0 48) x²+2x–2499=0

49) 5x²+3x–2=0 50) 7x²+8x–15=0 51) 16x²+3x–13=0 52) 9x²+2x–7=0 53) 23x²–24x–47=0 54) 5x²+13x–18=0

Работа №28 Решите уравнения

1) x²–13x+30=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–12x+11=0 4) x²–8x+15=0 5) x²–11x+24=0 6) x²–5x+6=0

7) x²+10x+24=0 8) x²+12x+27=0 9) x²+9x+14=0 10) x²+9x+20=0 11) x²+8x+12=0 12) x²+6x+8=0

13) x²–20x+99=0 14) x²–14x+33=0 15) x²–22x+117=0 16) x²+21x+98=0 17) x²–19x+78=0 18) x²–21x+108=0

19) x²–5x–24=0 20) x²–x–30=0 21) x²+3x–54=0 22) x²–2x–35=0 23) x²+3x–40=0 24) x²+3x–18=0

25) x²–23x+112=0 26) x²–13x+36=0 27) x²+x–6=0 28) x²+21x+98=0 29) x²–15x–34=0 30) x²+19x+34=0

31) x²+27x+126=0 32) x²+27x+110=0 33) x²+21x+98=0 34) x²+29x+28=0 35) x²+25x+24=0 36) x²+24x+108=0

37) x²–235x+1150=0 38) x²–423x+422=0 39) x²+248x+1687=0 40) x²–317x+2170=0 41) x²–319x+2184=0 42) x²+405x+1604=0

43) x²+8x–8084=0 44) x²–4x–3596=0 45) x²–8x–2484=0 46) x²–2x–399=0 47) x²–14x–8051=0 48) x²+14x–1551=0

49) 3x²+4x+1=0 50) 10x²–3x–7=0 51) 13x²–4x–9=0 52) 21x²–19x–2=0 53) 13x²–8x–5=0 54) 17x²+15x–2=0

Работа №29 Решите уравнения

1) x²–20x+99=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–8x+15=0 4) x²–13x+30=0 5) x²–3x+2=0 6) x²–8x+12=0

7) x²+7x+6=0 8) x²+8x+15=0 9) x²+7x+12=0 10) x²+14x+40=0 11) x²+11x+18=0 12) x²+18x+80=0

13) x²–22x+117=0 14) x²+18x+72=0 15) x²+16x+55=0 16) x²+16x+60=0 17) x²–18x+77=0 18) x²+23x+120=0

19) x²–x–42=0 20) x²–3x–10=0 21) x²–2x–63=0 22) x²–2x–3=0 23) x²+3x–40=0 24) x²+x–6=0

25) x²–3x–10=0 26) x²–x–6=0 27) x²–6x–16=0 28) x²–2x–15=0 29) x²–9x–112=0 30) x²–15x+54=0

31) x²+21x+38=0 32) x²+20x+64=0 33) x²+13x+22=0 34) x²+20x+51=0 35) x²+16x+48=0 36) x²+28x+96=0

37) x²–224x+663=0 38) x²+434x+1720=0 39) x²+138x+917=0 40) x²–245x+726=0 41) x²–403x+402=0 42) x²–215x+636=0

43) x²–10x–3575=0 44) x²–12x–364=0 45) x²+8x–384=0 46) x²+6x–1591=0 47) x²–14x–9951=0 48) x²+8x–1584=0

49) 3x²–2x–5=0 50) 7x²–3x–4=0 51) 7x²+4x–11=0 52) 3x²–4x–7=0 53) 17x²+19x–36=0 54) 25x²+3x–22=0

Работа №30 Решите уравнения

1) x²–14x+48=0 2) x²–13x+30=0 3) x²–13x+40=0 4) x²–19x+90=0 5) x²–20x+99=0 6) x²–14x+33=0

7) x²+19x+90=0 8) x²+12x+27=0 9) x²+11x+30=0 10) x²+7x+10=0 11) x²+11x+24=0 12) x²+17x+72=0

13) x²+19x+70=0 14) x²+23x+126=0 15) x²+15x+44=0 16) x²+18x+80=0 17) x²+17x+60=0 18) x²+19x+90=0

19) x²+5x–24=0 20) x²–3x–10=0 21) x²+8x–9=0 22) x²–x–72=0 23) x²–7x–18=0 24) x²+3x–28=0

25) x²–17x+72=0 26) x²+15x+44=0 27) x²+8x–128=0 28) x²+27x+162=0 29) x²–16x–36=0 30) x²–13x–114=0

31) x²+22x+85=0 32) x²+25x+46=0 33) x²+22x+57=0 34) x²+29x+100=0 35) x²+31x+108=0 36) x²+29x+28=0

37) x²+317x+1866=0 38) x²+404x+1600=0 39) x²+108x+707=0 40) x²+421x+420=0 41) x²+401x+400=0 42) x²+227x+1110=0

43) x²–2x–399=0 44) x²–10x–375=0 45) x²+2x–4899=0 46) x²–2x–6399=0 47) x²+12x–2464=0 48) x²–6x–4891=0

49) 5x²–6x+1=0 50) 10x²+11x+1=0 51) 4x²–3x–1=0 52) 2x²+21x–23=0 53) 12x²–23x–35=0 54) 21x²+10x–11=0

Работа №31 Решите уравнения

1) x²–6x+8=0 2) x²–15x+56=0 3) x²–10x+21=0 4) x²–9x+20=0 5) x²–12x+35=0 6) x²–11x+24=0

7) x²+11x+28=0 8) x²+11x+24=0 9) x²+8x+16=0 10) x²+9x+18=0 11) x²+15x+54=0 12) x²+18x+80=0

13) x²–22x+117=0 14) x²–19x+90=0 15) x²+16x+39=0 16) x²+17x+66=0 17) x²+17x+30=0 18) x²–13x+22=0

19) x²+6x–7=0 20) x²–5x–36=0 21) x²+5x–36=0 22) x²+4x–12=0 23) x²+x–42=0 24) x²–x–6=0

25) x²–15x–34=0 26) x²+11x–102=0 27) x²+4x–45=0 28) x²+4x–32=0 29) x²+x–20=0 30) x²+18x+81=0

31) x²+14x+13=0 32) x²+25x+46=0 33) x²+25x+114=0 34) x²+20x+36=0 35) x²+31x+130=0 36) x²+34x+168=0

37) x²–307x+1510=0 38) x²–405x+2000=0 39) x²+244x+960=0 40) x²+145x+564=0 41) x²–433x+1290=0 42) x²–128x+732=0

43) x²–12x–1564=0 44) x²+2x–899=0 45) x²+8x–4884=0 46) x²–12x–864=0 47) x²+4x–9996=0 48) x²+14x–1551=0

49) 5x²+6x–11=0 50) 7x²+4x–3=0 51) 12x²+7x–19=0 52) 5x²–21x+16=0 53) 9x²+16x–25=0 54) 28x²+29x–57=0

Работа №32 Решите уравнения

1) x²–8x+12=0 2) x²–9x+20=0 3) x²–12x+36=0 4) x²–10x+21=0 5) x²–7x+6=0 6) x²–17x+72=0

7) x²+11x+28=0 8) x²+16x+63=0 9) x²+21x+110=0 10) x²+5x+6=0 11) x²+13x+36=0 12) x²+13x+22=0

13) x²–17x+30=0 14) x²–19x+70=0 15) x²+19x+78=0 16) x²+16x+39=0 17) x²–19x+60=0 18) x²–21x+108=0

19) x²–x–42=0 20) x²–3x–18=0 21) x²–5x–14=0 22) x²–5x–6=0 23) x²–x–20=0 24) x²–4x–5=0

25) x²–9x–52=0 26) x²–6x–16=0 27) x²+27x+162=0 28) x²–6x–72=0 29) x²–9x+14=0 30) x²+18x+81=0

31) x²+29x+154=0 32) x²+23x+60=0 33) x²+30x+144=0 34) x²+35x+196=0 35) x²+15x+14=0 36) x²+22x+21=0

37) x²+148x+852=0 38) x²+323x+960=0 39) x²+137x+786=0 40) x²+149x+994=0 41) x²+235x+1150=0 42) x²–245x+964=0

43) x²–8x–384=0 44) x²–8x–2484=0 45) x²+8x–3584=0 46) x²+4x–396=0 47) x²–2x–8099=0 48) x²+2x–2499=0

49) 6x²+5x–1=0 50) 7x²–6x–13=0 51) 9x²+4x–13=0 52) 9x²–17x+8=0 53) 21x²+16x–5=0 54) 24x²–13x–11=0

Работа №33 Решите уравнения

1) x²–13x+22=0 2) x²–14x+40=0 3) x²–18x+80=0 4) x²–16x+60=0 5) x²–4x+4=0 6) x²–5x+6=0

7) x²+10x+25=0 8) x²+13x+30=0 9) x²+8x+7=0 10) x²+17x+72=0 11) x²+14x+40=0 12) x²+19x+90=0

13) x²–17x+42=0 14) x²+18x+72=0 15) x²–15x+50=0 16) x²+13x+22=0 17) x²+17x+52=0 18) x²+24x+135=0

19) x²–x–12=0 20) x²+3x–54=0 21) x²–2x–24=0 22) x²–6x–7=0 23) x²+5x–24=0 24) x²+7x–18=0

25) x²–8x–65=0 26) x²+3x–18=0 27) x²+24x+135=0 28) x²–5x–126=0 29) x²+14x+48=0 30) x²+15x+50=0

31) x²+16x+60=0 32) x²+17x+66=0 33) x²+13x+12=0 34) x²+19x+48=0 35) x²+21x+68=0 36) x²+16x+55=0

37) x²+432x+431=0 38) x²–204x+404=0 39) x²–219x+1484=0 40) x²+224x+663=0 41) x²+442x+441=0 42) x²–216x+1260=0

43) x²–14x–1551=0 44) x²+2x–399=0 45) x²–2x–8099=0 46) x²+8x–4884=0 47) x²+12x–364=0 48) x²+10x–8075=0

49) 5x²+6x–11=0 50) 5x²–9x+4=0 51) 8x²–15x+7=0 52) 9x²+16x+7=0 53) 8x²–5x–13=0 54) 25x²+12x–13=0

Работа №34 Решите уравнения

1) x²–10x+9=0 2) x²–15x+54=0 3) x²–10x+16=0 4) x²–15x+56=0 5) x²–16x+60=0 6) x²–14x+40=0

7) x²+11x+30=0 8) x²+15x+56=0 9) x²+8x+7=0 10) x²+7x+12=0 11) x²+12x+36=0 12) x²+14x+40=0

13) x²–19x+60=0 14) x²–20x+96=0 15) x²+13x+30=0 16) x²–23x+126=0 17) x²+24x+135=0 18) x²–20x+91=0

19) x²+5x–6=0 20) x²–3x–10=0 21) x²+x–30=0 22) x²+x–12=0 23) x²–x–12=0 24) x²+5x–14=0

25) x²+11x–42=0 26) x²+16x+63=0 27) x²–5x–50=0 28) x²–4x–12=0 29) x²–17x+70=0 30) x²+4x–32=0

31) x²+21x+90=0 32) x²+24x+80=0 33) x²+21x+98=0 34) x²+32x+112=0 35) x²+19x+18=0 36) x²+28x+147=0

37) x²+128x+847=0 38) x²+142x+141=0 39) x²–226x+1320=0 40) x²–207x+1400=0 41) x²+403x+802=0 42) x²+416x+2460=0

43) x²–12x–1564=0 44) x²+10x–2475=0 45) x²–8x–8084=0 46) x²–12x–864=0 47) x²–8x–884=0 48) x²–14x–8051=0

49) 5x²–6x+1=0 50) 2x²–9x–11=0 51) 16x²+15x–31=0 52) 12x²+17x–29=0 53) 25x²–12x–37=0 54) 4x²–19x–23=0

Работа №35 Решите уравнения

1) x²–10x+9=0 2) x²–13x+40=0 3) x²–14x+40=0 4) x²–7x+6=0 5) x²–19x+90=0 6) x²–14x+49=0

7) x²+8x+15=0 8) x²+13x+22=0 9) x²+16x+60=0 10) x²+8x+12=0 11) x²+6x+9=0 12) x²+10x+16=0

13) x²–16x+39=0 14) x²+24x+135=0 15) x²–18x+56=0 16) x²+15x+50=0 17) x²+15x+44=0 18) x²–22x+112=0

19) x²+x–6=0 20) x²+3x–40=0 21) x²–5x–14=0 22) x²+2x–15=0 23) x²+x–56=0 24) x²–4x–5=0

25) x²+18x+72=0 26) x²+22x+96=0 27) x²–14x+48=0 28) x²+14x+45=0 29) x²–9x+20=0 30) x²+7x–144=0

31) x²+31x+58=0 32) x²+22x+72=0 33) x²+13x+12=0 34) x²+25x+46=0 35) x²+18x+45=0 36) x²+20x+75=0

37) x²–347x+1710=0 38) x²+206x+1005=0 39) x²–137x+786=0 40) x²+402x+401=0 41) x²–443x+442=0 42) x²–134x+264=0

43) x²+4x–3596=0 44) x²+12x–6364=0 45) x²+2x–4899=0 46) x²+8x–6384=0 47) x²+8x–4884=0 48) x²+6x–891=0

49) 5x²–6x+1=0 50) 11x²–8x–19=0 51) 13x²–3x–16=0 52) 4x²–19x+15=0 53) 3x²–7x+4=0 54) 6x²–23x–29=0

Работа №36 Решите уравнения

1) x²–7x+12=0 2) x²–10x+16=0 3) x²–17x+72=0 4) x²–10x+9=0 5) x²–12x+32=0 6) x²–17x+66=0

7) x²+10x+24=0 8) x²+9x+8=0 9) x²+15x+50=0 10) x²+9x+18=0 11) x²+12x+20=0 12) x²+11x+24=0

13) x²+13x+22=0 14) x²–15x+50=0 15) x²–18x+72=0 16) x²+16x+60=0 17) x²+14x+24=0 18) x²–17x+60=0

19) x²–4x–45=0 20) x²–x–12=0 21) x²–5x–6=0 22) x²+4x–32=0 23) x²–8x–9=0 24) x²–5x–36=0

25) x²–2x–99=0 26) x²–21x+104=0 27) x²–11x–26=0 28) x²–3x–70=0 29) x²–12x–28=0 30) x²–23x+126=0

31) x²+34x+168=0 32) x²+19x+34=0 33) x²+19x+70=0 34) x²+22x+105=0 35) x²+16x+55=0 36) x²+31x+58=0

37) x²+204x+603=0 38) x²+444x+1323=0 39) x²+237x+1160=0 40) x²+331x+330=0 41) x²–335x+996=0 42) x²+409x+2814=0

43) x²–6x–391=0 44) x²–2x–399=0 45) x²–4x–9996=0 46) x²+6x–391=0 47) x²–6x–891=0 48) x²+2x–9999=0

49) 4x²+5x–9=0 50) 9x²+8x–1=0 51) 16x²–5x–21=0 52) 19x²–2x–17=0 53) 16x²+9x–7=0 54) 30x²–19x–49=0

Работа №37 Решите уравнения

1) x²–12x+32=0 2) x²–10x+25=0 3) x²–9x+20=0 4) x²–13x+42=0 5) x²–9x+14=0 6) x²–10x+16=0

7) x²+21x+110=0 8) x²+13x+36=0 9) x²+11x+30=0 10) x²+4x+3=0 11) x²+13x+42=0 12) x²+6x+9=0

13) x²–14x+24=0 14) x²–16x+28=0 15) x²+17x+66=0 16) x²+23x+120=0 17) x²+15x+36=0 18) x²–21x+90=0

19) x²+4x–12=0 20) x²–6x–27=0 21) x²–3x–54=0 22) x²+6x–16=0 23) x²–3x–40=0 24) x²–x–56=0

25) x²–17x+42=0 26) x²+13x–114=0 27) x²–10x–56=0 28) x²+14x+40=0 29) x²–15x+36=0 30) x²–11x+28=0

31) x²+15x+26=0 32) x²+28x+27=0 33) x²+26x+88=0 34) x²+26x+25=0 35) x²+31x+150=0 36) x²+12x+11=0

37) x²+223x+442=0 38) x²–303x+602=0 39) x²+413x+1230=0 40) x²–245x+726=0 41) x²+116x+660=0 42) x²+105x+404=0

43) x²+2x–899=0 44) x²–6x–891=0 45) x²–2x–2499=0 46) x²–12x–864=0 47) x²+6x–3591=0 48) x²+4x–396=0

49) 5x²+6x+1=0 50) 9x²–7x–2=0 51) 13x²+2x–15=0 52) 17x²–4x–13=0 53) 25x²+11x–36=0 54) 5x²+27x–32=0

Работа №38 Решите уравнения

1) x²–18x+77=0 2) x²–13x+30=0 3) x²–10x+9=0 4) x²–14x+33=0 5) x²–14x+45=0 6) x²–17x+66=0

7) x²+6x+5=0 8) x²+8x+16=0 9) x²+11x+24=0 10) x²+6x+8=0 11) x²+13x+42=0 12) x²+9x+18=0

13) x²–16x+60=0 14) x²+20x+99=0 15) x²+17x+30=0 16) x²–15x+36=0 17) x²+15x+44=0 18) x²+22x+112=0

19) x²+6x–7=0 20) x²–5x–24=0 21) x²–3x–10=0 22) x²+3x–40=0 23) x²–3x–18=0 24) x²–4x–45=0

25) x²–3x–28=0 26) x²+x–72=0 27) x²–20x+91=0 28) x²+21x+90=0 29) x²–21x+90=0 30) x²–20x+84=0

31) x²+28x+27=0 32) x²+17x+30=0 33) x²+12x+20=0 34) x²+23x+76=0 35) x²+16x+39=0 36) x²+30x+56=0

37) x²+144x+423=0 38) x²+114x+333=0 39) x²–124x+244=0 40) x²+304x+1200=0 41) x²+145x+564=0 42) x²–114x+224=0

43) x²–12x–864=0 44) x²–14x–4851=0 45) x²–4x–396=0 46) x²–2x–8099=0 47) x²+12x–4864=0 48) x²–10x–375=0

49) 3x²+4x+1=0 50) 10x²+7x–3=0 51) 9x²+13x–22=0 52) 17x²+11x–6=0 53) 7x²+20x–27=0 54) 5x²–17x–22=0

Работа №39 Решите уравнения

1) x²–17x+70=0 2) x²–18x+81=0 3) x²–7x+6=0 4) x²–11x+28=0 5) x²–11x+24=0 6) x²–10x+16=0

7) x²+18x+80=0 8) x²+9x+18=0 9) x²+9x+20=0 10) x²+17x+66=0 11) x²+11x+28=0 12) x²+19x+88=0

13) x²–17x+60=0 14) x²+19x+70=0 15) x²+23x+126=0 16) x²–21x+108=0 17) x²–20x+91=0 18) x²+21x+108=0

19) x²+2x–15=0 20) x²+7x–18=0 21) x²+7x–8=0 22) x²+3x–40=0 23) x²–5x–14=0 24) x²–2x–35=0

25) x²+11x+28=0 26) x²+18x+32=0 27) x²–13x–68=0 28) x²+17x+60=0 29) x²–3x–70=0 30) x²+18x+72=0

31) x²+15x+50=0 32) x²+16x+48=0 33) x²+25x+46=0 34) x²+18x+32=0 35) x²+21x+68=0 36) x²+24x+44=0

37) x²+335x+1324=0 38) x²+115x+336=0 39) x²+433x+1290=0 40) x²+104x+303=0 41) x²–302x+301=0 42) x²–143x+420=0

43) x²–6x–3591=0 44) x²–6x–8091=0 45) x²–8x–3584=0 46) x²–12x–864=0 47) x²–2x–6399=0 48) x²–8x–884=0

49) 3x²–4x–7=0 50) 5x²+6x+1=0 51) 3x²+11x+8=0 52) 11x²+20x–31=0 53) 22x²+15x–37=0 54) 17x²+23x–40=0

Работа №40 Решите уравнения

1) x²–16x+55=0 2) x²–18x+81=0 3) x²–12x+32=0 4) x²–13x+40=0 5) x²–14x+45=0 6) x²–4x+3=0

7) x²+11x+30=0 8) x²+7x+6=0 9) x²+12x+20=0 10) x²+12x+32=0 11) x²+9x+18=0 12) x²+15x+56=0

13) x²+12x+20=0 14) x²+16x+28=0 15) x²–22x+117=0 16) x²+19x+78=0 17) x²+22x+112=0 18) x²–20x+96=0

19) x²+3x–10=0 20) x²–5x–24=0 21) x²+6x–27=0 22) x²+3x–4=0 23) x²–8x–9=0 24) x²–3x–18=0

25) x²–3x–10=0 26) x²–7x+10=0 27) x²–12x–133=0 28) x²+15x+54=0 29) x²+13x–114=0 30) x²–11x–102=0

31) x²+32x+112=0 32) x²+25x+46=0 33) x²+30x+104=0 34) x²+22x+40=0 35) x²+26x+48=0 36) x²+21x+38=0

37) x²–315x+936=0 38) x²–307x+2100=0 39) x²–246x+1205=0 40) x²+302x+301=0 41) x²+316x+1860=0 42) x²+347x+1710=0

43) x²+2x–4899=0 44) x²+8x–4884=0 45) x²+2x–2499=0 46) x²+6x–891=0 47) x²+12x–1564=0 48) x²–10x–1575=0

49) 3x²–4x+1=0 50) 11x²–8x–19=0 51) 5x²–2x–7=0 52) 7x²–19x–26=0 53) 13x²–16x+3=0 54) 28x²–29x+1=0

Работа №41 Решите уравнения

1) x²–12x+35=0 2) x²–8x+15=0 3) x²–7x+10=0 4) x²–15x+54=0 5) x²–18x+80=0 6) x²–10x+24=0

7) x²+9x+18=0 8) x²+13x+22=0 9) x²+11x+10=0 10) x²+18x+80=0 11) x²+15x+50=0 12) x²+21x+110=0

13) x²–21x+90=0 14) x²–20x+96=0 15) x²–18x+72=0 16) x²+13x+22=0 17) x²+15x+36=0 18) x²–18x+77=0

19) x²+3x–4=0 20) x²–3x–18=0 21) x²+4x–45=0 22) x²–5x–14=0 23) x²–2x–24=0 24) x²–2x–35=0

25) x²–x–12=0 26) x²+11x+28=0 27) x²–24x+119=0 28) x²–3x–10=0 29) x²+8x–105=0 30) x²+19x+48=0

31) x²+26x+133=0 32) x²+16x+39=0 33) x²+18x+56=0 34) x²+22x+57=0 35) x²+27x+110=0 36) x²+30x+56=0

37) x²+115x+550=0 38) x²–403x+402=0 39) x²–313x+930=0 40) x²–213x+212=0 41) x²+129x+854=0 42) x²–413x+822=0

43) x²–8x–6384=0 44) x²+8x–384=0 45) x²+2x–2499=0 46) x²+14x–351=0 47) x²+8x–884=0 48) x²–4x–4896=0

49) 5x²–3x–2=0 50) 8x²+3x–5=0 51) 7x²–11x–18=0 52) 18x²+5x–23=0 53) 19x²–7x–12=0 54) 21x²–11x–32=0

Работа №42 Решите уравнения

1) x²–10x+16=0 2) x²–11x+10=0 3) x²–11x+18=0 4) x²–12x+32=0 5) x²–8x+12=0 6) x²–11x+30=0

7) x²+6x+8=0 8) x²+16x+55=0 9) x²+15x+54=0 10) x²+7x+12=0 11) x²+11x+24=0 12) x²+12x+32=0

13) x²–21x+90=0 14) x²+16x+39=0 15) x²–19x+84=0 16) x²–19x+78=0 17) x²+14x+24=0 18) x²+18x+45=0

19) x²+3x–10=0 20) x²+6x–27=0 21) x²+5x–14=0 22) x²+4x–45=0 23) x²–5x–36=0 24) x²+x–20=0

25) x²+x–12=0 26) x²–15x–76=0 27) x²–9x+20=0 28) x²–13x–114=0 29) x²–21x+38=0 30) x²–12x+35=0

31) x²+30x+161=0 32) x²+28x+52=0 33) x²+14x+13=0 34) x²+26x+48=0 35) x²+29x+78=0 36) x²+31x+168=0

37) x²+126x+720=0 38) x²+306x+1208=0 39) x²–336x+1980=0 40) x²+134x+520=0 41) x²–406x+2400=0 42) x²+122x+240=0

43) x²–10x–4875=0 44) x²+4x–3596=0 45) x²+4x–4896=0 46) x²–10x–9975=0 47) x²–4x–896=0 48) x²–6x–891=0

49) 5x²–3x–8=0 50) 9x²–5x–4=0 51) 4x²+7x+3=0 52) 9x²–17x–26=0 53) 7x²+20x–27=0 54) 25x²+22x–47=0

Работа №43 Решите уравнения

1) x²–13x+30=0 2) x²–11x+10=0 3) x²–8x+12=0 4) x²–14x+40=0 5) x²–10x+21=0 6) x²–9x+18=0

7) x²+15x+50=0 8) x²+14x+48=0 9) x²+14x+45=0 10) x²+10x+21=0 11) x²+5x+4=0 12) x²+19x+88=0

13) x²–17x+52=0 14) x²+18x+72=0 15) x²–18x+65=0 16) x²+19x+90=0 17) x²–18x+77=0 18) x²+20x+96=0

19) x²–5x–24=0 20) x²–7x–8=0 21) x²+x–20=0 22) x²+2x–24=0 23) x²–3x–28=0 24) x²–x–30=0

25) x²+x–12=0 26) x²+x–72=0 27) x²+3x–18=0 28) x²–17x+52=0 29) x²+4x–32=0 30) x²–7x–18=0

31) x²+15x+36=0 32) x²+17x+60=0 33) x²+19x+34=0 34) x²+25x+24=0 35) x²+11x+10=0 36) x²+21x+80=0

37) x²+307x+1806=0 38) x²–343x+342=0 39) x²+424x+844=0 40) x²–402x+401=0 41) x²–202x+400=0 42) x²+325x+966=0

43) x²–14x–6351=0 44) x²+14x–9951=0 45) x²+12x–864=0 46) x²+2x–1599=0 47) x²–10x–4875=0 48) x²–12x–864=0

49) 5x²–4x–9=0 50) 3x²+11x–14=0 51) 9x²–16x+7=0 52) 21x²–11x–10=0 53) 21x²–13x–8=0 54) 20x²+31x–51=0

Работа №44 Решите уравнения

1) x²–14x+40=0 2) x²–16x+64=0 3) x²–5x+6=0 4) x²–9x+18=0 5) x²–6x+9=0 6) x²–19x+90=0

7) x²+21x+110=0 8) x²+19x+88=0 9) x²+6x+8=0 10) x²+12x+32=0 11) x²+16x+60=0 12) x²+10x+24=0

13) x²+19x+78=0 14) x²+14x+24=0 15) x²–22x+112=0 16) x²–20x+75=0 17) x²–17x+60=0 18) x²+21x+104=0

19) x²+2x–8=0 20) x²+3x–54=0 21) x²–2x–48=0 22) x²+x–20=0 23) x²+4x–5=0 24) x²–2x–24=0

25) x²–8x–20=0 26) x²+4x–32=0 27) x²–21x+54=0 28) x²+2x–15=0 29) x²–x–42=0 30) x²+x–72=0

31) x²+26x+48=0 32) x²+17x+30=0 33) x²+11x+10=0 34) x²+24x+23=0 35) x²+23x+60=0 36) x²+18x+65=0

37) x²+345x+1026=0 38) x²–135x+650=0 39) x²–346x+2040=0 40) x²–214x+424=0 41) x²+207x+1400=0 42) x²–121x+120=0

43) x²+10x–3575=0 44) x²–4x–6396=0 45) x²–8x–6384=0 46) x²–4x–1596=0 47) x²–6x–8091=0 48) x²+8x–384=0

49) 2x²+5x+3=0 50) 4x²–11x–15=0 51) 11x²+8x–19=0 52) 7x²+4x–3=0 53) 11x²–24x–35=0 54) 26x²–19x–45=0

Работа №45 Решите уравнения

1) x²–18x+81=0 2) x²–11x+30=0 3) x²–16x+63=0 4) x²–15x+50=0 5) x²–9x+14=0 6) x²–10x+21=0

7) x²+5x+6=0 8) x²+14x+45=0 9) x²+14x+49=0 10) x²+12x+36=0 11) x²+9x+20=0 12) x²+10x+16=0

13) x²–12x+20=0 14) x²–21x+108=0 15) x²+21x+90=0 16) x²+16x+60=0 17) x²+13x+30=0 18) x²+15x+50=0

19) x²–2x–63=0 20) x²+5x–36=0 21) x²+3x–54=0 22) x²–3x–4=0 23) x²–6x–27=0 24) x²–7x–8=0

25) x²+3x–28=0 26) x²–x–20=0 27) x²+16x–57=0 28) x²–24x+119=0 29) x²+12x–45=0 30) x²–9x+18=0

31) x²+22x+21=0 32) x²+31x+130=0 33) x²+17x+30=0 34) x²+17x+42=0 35) x²+24x+23=0 36) x²+21x+98=0

37) x²–215x+844=0 38) x²+243x+242=0 39) x²–121x+120=0 40) x²–436x+2580=0 41) x²+328x+1932=0 42) x²–446x+2640=0

43) x²+10x–875=0 44) x²+6x–8091=0 45) x²+4x–1596=0 46) x²–10x–3575=0 47) x²+2x–899=0 48) x²–2x–1599=0

49) 6x²–5x–1=0 50) 2x²–3x+1=0 51) 16x²+15x–31=0 52) 9x²+10x+1=0 53) 4x²+21x+17=0 54) 25x²+12x–37=0

Работа №46 Решите уравнения

1) x²–16x+63=0 2) x²–7x+12=0 3) x²–17x+70=0 4) x²–12x+35=0 5) x²–10x+24=0 6) x²–11x+30=0

7) x²+10x+9=0 8) x²+10x+24=0 9) x²+12x+35=0 10) x²+14x+48=0 11) x²+13x+42=0 12) x²+14x+33=0

13) x²+21x+98=0 14) x²+22x+105=0 15) x²+23x+120=0 16) x²–20x+96=0 17) x²–19x+60=0 18) x²+16x+28=0

19) x²+3x–18=0 20) x²–6x–27=0 21) x²+3x–54=0 22) x²+6x–7=0 23) x²–3x–4=0 24) x²+4x–21=0

25) x²–11x–80=0 26) x²–15x+36=0 27) x²–9x–52=0 28) x²+11x+18=0 29) x²–14x–51=0 30) x²+5x–104=0

31) x²+20x+36=0 32) x²+13x+12=0 33) x²+19x+34=0 34) x²+19x+70=0 35) x²+23x+112=0 36) x²+26x+133=0

37) x²+232x+231=0 38) x²+335x+1650=0 39) x²–421x+420=0 40) x²+132x+260=0 41) x²+325x+1284=0 42) x²+303x+302=0

43) x²–12x–8064=0 44) x²–2x–9999=0 45) x²–2x–2499=0 46) x²–4x–896=0 47) x²–14x–8051=0 48) x²+12x–864=0

49) 4x²+5x–9=0 50) 7x²+10x+3=0 51) 8x²+15x–23=0 52) 19x²–14x–33=0 53) 13x²–6x–19=0 54) 28x²–25x–53=0

Работа №47 Решите уравнения

1) x²–7x+6=0 2) x²–14x+48=0 3) x²–14x+49=0 4) x²–10x+24=0 5) x²–4x+3=0 6) x²–10x+21=0

7) x²+6x+8=0 8) x²+17x+66=0 9) x²+9x+18=0 10) x²+13x+42=0 11) x²+11x+28=0 12) x²+19x+90=0

13) x²–19x+84=0 14) x²–22x+117=0 15) x²–16x+28=0 16) x²–15x+50=0 17) x²+17x+52=0 18) x²+15x+36=0

19) x²+2x–3=0 20) x²–x–12=0 21) x²+3x–40=0 22) x²+x–42=0 23) x²+5x–6=0 24) x²–3x–18=0

25) x²–19x+84=0 26) x²+13x+36=0 27) x²–12x+32=0 28) x²+9x–52=0 29) x²+7x+10=0 30) x²+3x–54=0

31) x²+23x+22=0 32) x²+23x+102=0 33) x²+33x+162=0 34) x²+34x+168=0 35) x²+30x+161=0 36) x²+26x+69=0

37) x²+448x+2652=0 38) x²–105x+500=0 39) x²+113x+112=0 40) x²–407x+2406=0 41) x²–106x+408=0 42) x²+214x+424=0

43) x²–10x–6375=0 44) x²–14x–1551=0 45) x²+10x–9975=0 46) x²–8x–9984=0 47) x²–2x–6399=0 48) x²+6x–2491=0

49) 2x²+5x+3=0 50) 11x²–2x–13=0 51) 6x²+11x–17=0 52) 10x²+11x–21=0 53) 16x²+21x+5=0 54) 17x²–6x–23=0

Работа №48 Решите уравнения

1) x²–16x+63=0 2) x²–14x+40=0 3) x²–20x+99=0 4) x²–15x+54=0 5) x²–14x+49=0 6) x²–14x+48=0

7) x²+7x+10=0 8) x²+11x+28=0 9) x²+11x+10=0 10) x²+12x+35=0 11) x²+16x+55=0 12) x²+11x+18=0

13) x²+14x+40=0 14) x²+18x+45=0 15) x²–21x+98=0 16) x²–17x+42=0 17) x²+15x+26=0 18) x²–24x+135=0

19) x²–4x–5=0 20) x²+6x–16=0 21) x²+5x–6=0 22) x²–3x–4=0 23) x²–2x–63=0 24) x²+x–20=0

25) x²–x–6=0 26) x²–7x+12=0 27) x²–4x+4=0 28) x²–21x+90=0 29) x²+5x–24=0 30) x²+6x–16=0

31) x²+27x+92=0 32) x²+18x+17=0 33) x²+29x+28=0 34) x²+20x+64=0 35) x²+32x+156=0 36) x²+17x+52=0

37) x²+137x+910=0 38) x²+114x+224=0 39) x²+307x+2100=0 40) x²+123x+242=0 41) x²+333x+662=0 42) x²–304x+1200=0

43) x²+12x–3564=0 44) x²–4x–3596=0 45) x²–2x–399=0 46) x²+8x–6384=0 47) x²+10x–3575=0 48) x²–14x–6351=0

49) 5x²+2x–7=0 50) 3x²–7x+4=0 51) 9x²+2x–7=0 52) 11x²+3x–8=0 53) 2x²–21x+19=0 54) 2x²+13x–15=0

Работа №49 Решите уравнения

1) x²–4x+4=0 2) x²–17x+72=0 3) x²–19x+90=0 4) x²–9x+8=0 5) x²–15x+44=0 6) x²–10x+25=0

7) x²+9x+14=0 8) x²+6x+8=0 9) x²+8x+15=0 10) x²+20x+100=0 11) x²+13x+40=0 12) x²+7x+10=0

13) x²–19x+78=0 14) x²+19x+84=0 15) x²+14x+33=0 16) x²–17x+52=0 17) x²+19x+90=0 18) x²–14x+24=0

19) x²–x–72=0 20) x²+x–12=0 21) x²+6x–27=0 22) x²+6x–7=0 23) x²–4x–32=0 24) x²+3x–18=0

25) x²+23x+120=0 26) x²+13x+30=0 27) x²–x–42=0 28) x²+3x–108=0 29) x²–5x–14=0 30) x²–18x+56=0

31) x²+20x+84=0 32) x²+24x+119=0 33) x²+15x+26=0 34) x²+29x+78=0 35) x²+18x+72=0 36) x²+18x+32=0

37) x²–343x+342=0 38) x²–309x+2114=0 39) x²+113x+222=0 40) x²+249x+1694=0 41) x²–114x+440=0 42) x²–306x+1800=0

43) x²–8x–4884=0 44) x²+12x–3564=0 45) x²–4x–4896=0 46) x²–10x–375=0 47) x²+12x–2464=0 48) x²+14x–4851=0

49) 2x²–3x+1=0 50) 9x²+5x–14=0 51) 10x²–9x–1=0 52) 4x²+11x+7=0 53) 19x²+2x–17=0 54) 23x²+26x+3=0

Работа №50 Решите уравнения

1) x²–18x+77=0 2) x²–11x+28=0 3) x²–7x+10=0 4) x²–13x+30=0 5) x²–13x+42=0 6) x²–13x+36=0

7) x²+15x+44=0 8) x²+6x+8=0 9) x²+12x+11=0 10) x²+13x+40=0 11) x²+13x+22=0 12) x²+12x+20=0

13) x²+19x+84=0 14) x²+12x+20=0 15) x²+22x+112=0 16) x²–14x+24=0 17) x²–17x+60=0 18) x²–19x+90=0

19) x²–4x–5=0 20) x²–4x–32=0 21) x²+4x–12=0 22) x²–2x–35=0 23) x²–4x–21=0 24) x²–x–30=0

25) x²+14x+48=0 26) x²–3x–28=0 27) x²–x–72=0 28) x²+19x+78=0 29) x²–21x+38=0 30) x²–3x–40=0

31) x²+14x+13=0 32) x²+23x+112=0 33) x²+28x+147=0 34) x²+27x+92=0 35) x²+16x+15=0 36) x²+16x+55=0

37) x²–335x+1650=0 38) x²+346x+2040=0 39) x²+334x+993=0 40) x²–333x+662=0 41) x²+332x+331=0 42) x²+117x+560=0

43) x²–2x–399=0 44) x²+2x–1599=0 45) x²–10x–375=0 46) x²–2x–4899=0 47) x²–4x–9996=0 48) x²–4x–4896=0

49) 3x²–4x–7=0 50) 4x²+7x+3=0 51) 15x²–11x–26=0 52) 16x²–19x–35=0 53) 17x²+11x–28=0 54) 15x²–29x+14=0

Теорема Виета

В математике существуют специальные приемы, с которыми многие квадратные уравнения решаются очень быстро и без всяких дискриминантов. Более того, при надлежащей тренировке многие начинают решать квадратные уравнения устно, буквально «с первого взгляда».

К сожалению, в современном курсе школьной математики подобные технологии почти не изучаются. А знать надо! И сегодня мы рассмотрим один из таких приемов — теорему Виета. Для начала введем новое определение.

Квадратное уравнение вида x2 + bx + c = 0 называется приведенным. Обратите внимание: коэффициент при x2 равен 1. Никаких других ограничений на коэффициенты не накладывается.

Примеры:

  1. x2 + 7x + 12 = 0 — это приведенное квадратное уравнение;
  2. x2 − 5x + 6 = 0 — тоже приведенное;
  3. 2x2 − 6x + 8 = 0 — а вот это нифига не приведенное, поскольку коэффициент при x2 равен 2.

Разумеется, любое квадратное уравнение вида ax2 + bx + c = 0 можно сделать приведенным — достаточно разделить все коэффициенты на число a. Мы всегда можем так поступить, поскольку из определения квадратного уравнения следует, что a ≠ 0.

Правда, далеко не всегда эти преобразования будут полезны для отыскания корней. Чуть ниже мы убедимся, что делать это надо лишь тогда, когда в итоговом приведенном квадратом уравнении все коэффициенты будут целочисленными. А пока рассмотрим простейшие примеры:

Задача. Преобразовать квадратное уравнение в приведенное:

  1. 3x2 − 12x + 18 = 0;
  2. −4x2 + 32x + 16 = 0;
  3. 1,5x2 + 7,5x + 3 = 0;
  4. 2x2 + 7x − 11 = 0.

Разделим каждое уравнение на коэффициент при переменной x2. Получим:

  1. 3x2 − 12x + 18 = 0 ⇒ x2 − 4x + 6 = 0 — разделили все на 3;
  2. −4x2 + 32x + 16 = 0 ⇒ x2 − 8x − 4 = 0 — разделили на −4;
  3. 1,5x2 + 7,5x + 3 = 0 ⇒ x2 + 5x + 2 = 0 — разделили на 1,5, все коэффициенты стали целочисленными;
  4. 2x2 + 7x − 11 = 0 ⇒ x2 + 3,5x − 5,5 = 0 — разделили на 2. При этом возникли дробные коэффициенты.

Как видите, приведенные квадратные уравнения могут иметь целые коэффициенты даже в том случае, когда исходное уравнение содержало дроби.

Теперь сформулируем основную теорему, для которой, собственно, и вводилось понятие приведенного квадратного уравнения:

Теорема Виета. Рассмотрим приведенное квадратное уравнение вида x2 + bx + c = 0. Предположим, что это уравнение имеет действительные корни x1 и x2. В этом случае верны следующие утверждения:

  1. x1 + x2 = −b. Другими словами, сумма корней приведенного квадратного уравнения равна коэффициенту при переменной x, взятому с противоположным знаком;
  2. x1 · x2 = c. Произведение корней квадратного уравнения равно свободному коэффициенту.

Примеры. Для простоты будем рассматривать только приведенные квадратные уравнения, не требующие дополнительных преобразований:

  1. x2 − 9x + 20 = 0 ⇒ x1 + x2 = − (−9) = 9; x1 · x2 = 20; корни: x1 = 4; x2 = 5;
  2. x2 + 2x − 15 = 0 ⇒ x1 + x2 = −2; x1 · x2 = −15; корни: x1 = 3; x2 = −5;
  3. x2 + 5x + 4 = 0 ⇒ x1 + x2 = −5; x1 · x2 = 4; корни: x1 = −1; x2 = −4.

Теорема Виета дает нам дополнительную информацию о корнях квадратного уравнения. На первый взгляд это может показаться сложным, но даже при минимальной тренировке вы научитесь «видеть» корни и буквально угадывать их за считанные секунды.

Задача. Решите квадратное уравнение:

  1. x2 − 9x + 14 = 0;
  2. x2 − 12x + 27 = 0;
  3. 3x2 + 33x + 30 = 0;
  4. −7x2 + 77x − 210 = 0.

Попробуем выписать коэффициенты по теореме Виета и «угадать» корни:

  1. x2 − 9x + 14 = 0 — это приведенное квадратное уравнение.
    По теореме Виета имеем: x1 + x2 = −(−9) = 9; x1 · x2 = 14. Несложно заметить, что корни — числа 2 и 7;
  2. x2 − 12x + 27 = 0 — тоже приведенное.
    По теореме Виета: x1 + x2 = −(−12) = 12; x1 · x2 = 27. Отсюда корни: 3 и 9;
  3. 3x2 + 33x + 30 = 0 — это уравнение не является приведенным. Но мы это сейчас исправим, разделив обе стороны уравнения на коэффициент a = 3. Получим: x2 + 11x + 10 = 0.
    Решаем по теореме Виета: x1 + x2 = −11; x1 · x2 = 10 ⇒ корни: −10 и −1;
  4. −7x2 + 77x − 210 = 0 — снова коэффициент при x2 не равен 1, т.е. уравнение не приведенное. Делим все на число a = −7. Получим: x2 − 11x + 30 = 0.
    По теореме Виета: x1 + x2 = −(−11) = 11; x1 · x2 = 30; из этих уравнений легко угадать корни: 5 и 6.

Из приведенных рассуждений видно, как теорема Виета упрощает решение квадратных уравнений. Никаких сложных вычислений, никаких арифметических корней и дробей. И даже дискриминант (см. урок «Решение квадратных уравнений») нам не потребовался.

Разумеется, во всех размышлениях мы исходили из двух важных предположений, которые, вообще говоря, не всегда выполняются в реальных задачах:

  1. Квадратное уравнение является приведенным, т. е. коэффициент при x2 равен 1;
  2. Уравнение имеет два различных корня. С точки зрения алгебры, в этом случае дискриминант D > 0 — по сути, мы изначально предполагаем, что это неравенство верно.

Однако в типичных математических задачах эти условия выполняются. Если же в результате вычислений получилось «плохое» квадратное уравнение (коэффициент при x2 отличен от 1), это легко исправить — взгляните на примеры в самом начале урока. Про корни вообще молчу: что это за задача, в которой нет ответа? Конечно, корни будут.

Таким образом, общая схема решения квадратных уравнений по теореме Виета выглядит следующим образом:

  1. Свести квадратное уравнение к приведенному, если это еще не сделано в условии задачи;
  2. Если коэффициенты в приведенном квадратном уравнении получились дробными, решаем через дискриминант. Можно даже вернуться к исходному уравнению, чтобы работать с более «удобными» числами;
  3. В случае с целочисленными коэффициентами решаем уравнение по теореме Виета;
  4. Если в течение нескольких секунд не получилось угадать корни, забиваем на теорему Виета и решаем через дискриминант.

Задача. Решите уравнение: 5x2 − 35x + 50 = 0.

Итак, перед нами уравнение, которое не является приведенным, т.к. коэффициент a = 5. Разделим все на 5, получим: x2 − 7x + 10 = 0.

Все коэффициенты квадратного уравнения целочисленные — попробуем решить по теореме Виета. Имеем: x1 + x2 = −(−7) = 7; x1 · x2 = 10. В данном случае корни угадываются легко — это 2 и 5. Считать через дискриминант не надо.

Задача. Решите уравнение: −5x2 + 8x − 2,4 = 0.

Смотрим: −5x2 + 8x − 2,4 = 0 — это уравнение не является приведенным, разделим обе стороны на коэффициент a = −5. Получим: x2 − 1,6x + 0,48 = 0 — уравнение с дробными коэффициентами.

Лучше вернуться к исходному уравнению и считать через дискриминант: −5x2 + 8x − 2,4 = 0 ⇒ D = 82 − 4 · (−5) · (−2,4) = 16 ⇒ … ⇒ x1 = 1,2; x2 = 0,4.

Задача. Решите уравнение: 2x2 + 10x − 600 = 0.

Для начала разделим все на коэффициент a = 2. Получится уравнение x2 + 5x − 300 = 0.

Это приведенное уравнение, по теореме Виета имеем: x1 + x2 = −5; x1 · x2 = −300. Угадать корни квадратного уравнения в данном случае затруднительно — лично я серьезно «завис», когда решал эту задачу.

Придется искать корни через дискриминант: D = 52 − 4 · 1 · (−300) = 1225 = 352. Если вы не помните корень из дискриминанта, просто отмечу, что 1225 : 25 = 49. Следовательно, 1225 = 25 · 49 = 52 · 72 = 352.

Теперь, когда корень из дискриминанта известен, решить уравнение не составит труда. Получим: x1 = 15; x2 = −20.

Смотрите также:

  1. Следствия из теоремы Виета
  2. Как решать квадратные уравнения
  3. Стандартный вид числа
  4. Задача B3 — работа с графиками
  5. Пробный ЕГЭ 2012 от 7 декабря. Вариант 6 (без производной)
  6. Опасные ошибки в задачах на площади

1) 3×2 − 18 = 0; 3) x2 − x − 20 = 0; 5) x2 + 6x − 2 = 0; 2) 8×2 − 3x = 0; 4) 3×2 − 2x − 8 = 0; 6) x2 − 4x + 6 = 0. 2. составьте приведённое квадратное уравнение, сумма корней которого равна числу −6, а произведение — числу 3. 3. одна из сторон прямоугольника на 6 см меньше другой. найдите стороны прямоугольника, если его площадь равна 72 см2. 4. число 5 является корнем уравнения 4×2 + 6x + k = 0. найдите второй корень уравнения и значение k. 5. при каком значении a уравнение 4×2 + 8x + a = 0 имеет единственный корень? 6. известно, что x1 и x2 — корни уравнения x2 + 10x + 4 = 0. не решая уравнения, найдите значение выражения . — Знания.org

1) 4×2 − 12 = 0; 3) x2 − 6x − 16 = 0; 5) x2 − 7x + 4 = 0;

2) 7×2 + 5x = 0; 4) 15×2 − 4x − 3 = 0; 6) x2 + 5x + 9 = 0.

2. Составьте приведённое квадратное уравнение, сумма корней которого равна числу 4, а произведение — числу −3.

3. Одна из сторон прямоугольника на 3 см больше другой. Найдите стороны прямоугольника, если его площадь равна 88 см2.

4. Число −3 является корнем уравнения 5×2 + mx − 12 = 0. Найдите второй корень уравнения и значение m.

5. При каком значении a уравнение 3×2 − 6x + a = 0 имеет единственный корень?

6. Известно, что x1 и x2 — корни уравнения x2 + 6x − 13 = 0. Не решая уравнения, найдите значение выражения .

Вариант 4

1. Решите уравнение:

1) 3×2 − 18 = 0; 3) x2 − x − 20 = 0; 5) x2 + 6x − 2 = 0;

2) 8×2 − 3x = 0; 4) 3×2 − 2x − 8 = 0; 6) x2 − 4x + 6 = 0.

2. Составьте приведённое квадратное уравнение, сумма корней которого равна числу −6, а произведение — числу 3.

3. Одна из сторон прямоугольника на 6 см меньше другой. Найдите стороны прямоугольника, если его площадь равна 72 см2.

4. Число 5 является корнем уравнения 4×2 + 6x + k = 0. Найдите второй корень уравнения и значение k.

5. При каком значении a уравнение 4×2 + 8x + a = 0 имеет единственный корень?

6. Известно, что x1 и x2 — корни уравнения x2 + 10x + 4 = 0. Не решая уравнения, найдите значение выражения .

2 + 7x

Пошаговое решение:

Шаг 1:

Попытка разложить на множители путем разделения среднего члена

1.1 Факторинг x 2 + 7x-18

Первый член равен x 2 его коэффициент равно 1.
Средний член + 7x, его коэффициент равен 7.
Последний член, «константа», равен -18

Шаг-1: Умножьте коэффициент первого члена на константу 1 • -18 = -18

Шаг-2: Найдите два множителя -18, сумма которых равен коэффициенту среднего члена, равному 7.

-18 + 1 =-17
-9 + 2 =-7
-6 + 3 =-3
-3 + 6 = 3
-2 + 9 = 7 Вот и все


Шаг 3: Перепишите полином, разделяя средний член, используя два фактора, найденные на шаге 2 выше, -2 и 9
x 2 — 2x + 9x — 18

Шаг 4: сложите первые 2 члена, вычитая одинаковые множители:
x • ( x-2)
Сложите последние 2 члена и вычтите общие множители:
9 • (x-2)
Шаг 5: сложите четыре члена шага 4:
(x + 9) • (x-2 )
Требуемая факторизация

Уравнение в конце шага 1:
 (x + 9) • (x - 2) = 0
 

Шаг 2:

Теория — Корни продукта:

2. 1 Произведение нескольких членов равно нулю.

Если произведение двух или более членов равно нулю, то хотя бы одно из членов должно быть равно нулю.

Теперь мы решим каждый член = 0 отдельно

Другими словами, мы собираемся решить столько уравнений, сколько членов содержится в произведении

Любое решение для члена = 0 также решает продукт = 0.

 
Решение уравнения с одной переменной:

2.2 Решите: x + 9 = 0

Вычтите 9 из обеих частей уравнения:
x = -9

 
Решение уравнения с одной переменной:

2.3 Решите: x-2 = 0

Добавьте 2 к обеим сторонам уравнения:
x = 2

 

Дополнение: Решение квадратного уравнения напрямую

 Решение x  2  + 7x-18 = 0 напрямую 

Ранее мы разложили этот многочлен на множители, разделив средний член. Давайте теперь решим уравнение, заполнив квадрат и используя квадратичную формулу

 
Парабола, найдя вершину:

3. 1 Найдите вершину y = x 2 + 7x-18

Параболы имеют наибольшее значение или самая низкая точка называется Вершиной.Наша парабола открывается и, соответственно, имеет самую низкую точку (также известную как абсолютный минимум). Мы знаем это даже до того, как нанесли «y», потому что коэффициент первого члена, 1, положительный (больше нуля).

Каждая парабола имеет вертикальную линию симметрии, проходящую через ее вершину. Из-за этой симметрии линия симметрии, например, будет проходить через середину двух x-точек пересечения (корней или решений) параболы. То есть, если парабола действительно имеет два реальных решения.

Параболы могут моделировать множество реальных жизненных ситуаций, например высоту над землей объекта, брошенного вверх через некоторый промежуток времени. Вершина параболы может предоставить нам информацию, например, максимальную высоту, которую может достичь объект, брошенный вверх. По этой причине мы хотим иметь возможность найти координаты вершины.

Для любой параболы Ax 2 + Bx + C координата x вершины задается как -B / (2A). В нашем случае координата x равна -3.5000

Подставляя в формулу параболы -3,5000 для x, мы можем вычислить координату y:
y = 1,0 * -3,50 * -3,50 + 7,0 * -3,50 — 18,0
или y = -30,250

Parabola, Graphing Vertex и X-Intercepts:

Корневой график для: y = x 2 + 7x-18
Ось симметрии (пунктирная линия) {x} = {- 3,50}
Вершина в точке {x, y} = {-3,50, -30,25 }
x -Перехват (корни):
Корень 1 при {x, y} = {-9.00, 0.00}
Корень 2 при {x, y} = {2.00, 0.00}

Решите квадратное уравнение, заполнив квадрат

3.2 Решение x 2 + 7x-18 = 0, заполнив квадрат.

Добавьте 18 к обеим сторонам уравнения:
x 2 + 7x = 18

Теперь умный бит: возьмите коэффициент при x, равный 7, разделите его на два, получив 7/2, и возведите его в квадрат. давая 49/4

Добавьте 49/4 к обеим частям уравнения:
В правой части мы имеем:
18 + 49/4 или, (18/1) + (49/4)
Общий знаменатель две дроби равны 4. Сложение (72/4) + (49/4) дает 121/4
Таким образом, сложив обе стороны, мы, наконец, получаем:
x 2 + 7x + (49/4) = 121/4

Сложение 49/4 завершает левую часть в виде полного квадрата:
x 2 + 7x + (49/4) =
(x + (7/2)) • (x + (7/2)) =
(x + ( 7/2)) 2
Вещи, которые равны одному и тому же, также равны друг другу.Поскольку
x 2 + 7x + (49/4) = 121/4 и
x 2 + 7x + (49/4) = (x + (7/2)) 2
, то по закону транзитивность,
(x + (7/2)) 2 = 121/4

Мы будем называть это уравнение уравнением. # 3.2.1

Принцип квадратного корня гласит, что когда две вещи равны, их квадратные корни равны.

Обратите внимание, что квадратный корень из
(x + (7/2)) 2 равен
(x + (7/2)) 2/2 =
(x + (7/2)) 1 =
x + (7/2)

Теперь, применяя принцип квадратного корня к уравнению.# 3.2.1 получаем:
x + (7/2) = √ 121/4

Вычтем 7/2 с обеих сторон, чтобы получить:
x = -7/2 + √ 121/4

Поскольку квадратный корень имеет два значения, одно положительное, а другое отрицательное
x 2 + 7x — 18 = 0
имеет два решения:
x = -7/2 + √ 121/4
или
x = -7/2 — √ 121 / 4

Обратите внимание, что √ 121/4 можно записать как
√ 121 / √ 4, что равно 11/2

Решите квадратное уравнение с помощью квадратичной формулы

3. 3 Решение x 2 + 7x-18 = 0 по квадратичной формуле.

Согласно квадратичной формуле, x, решение для Ax 2 + Bx + C = 0, где A, B и C — числа, часто называемые коэффициентами, дается как:

— B ± √ B 2 -4AC
x = ————————
2A

В нашем случае A = 1
B = 7
C = -18

Соответственно B 2 — 4AC =
49 — (-72) =
121

Применение квадратичной формулы:

-7 ± √ 121
x = ——————
2

Можно ли упростить √ 121?

Да! Разложение на простые множители 121 равно
11 • 11
Чтобы можно было удалить что-то из-под корня, должно быть 2 экземпляра этого (потому что мы берем квадрат i.е. второй корень).

√ 121 = √ 11 • 11 =
± 11 • √ 1 =
± 11

Итак, теперь мы смотрим на:
x = (-7 ± 11) / 2

Два реальных решения:

x = (-7 + √121) / 2 = (- 7 + 11) / 2 = 2.000

или:

x = (- 7-√121) / 2 = (- 7-11) / 2 = -9. 000

Было найдено два решения:

  1. x = 2
  2. x = -9

Для данного квадратного уравнения X2 7X 18 0 проверьте математику класса 10 CBSE

Подсказка: При решении квадратного уравнения
Первое из Всего мы находим два фактора, сумма которых равна коэффициенту среднего члена.{\ text {2}}} \] его коэффициент равен \ [{\ text {1}} \]
Кроме того, средний член равен \ [{\ text {- 7X}} \], его коэффициент равен \ [{\ text {- 7}} \]
Кроме того, последний член «константа» равен \ [{\ text {- 18}} \]
Здесь мы должны умножить коэффициент первого члена на константу \ [{\ text {1 \ times — 18 = — 18}} \]
Теперь нам нужно найти произведение двух множителей: \ [{\ text {- 18}} \], сумма которого равна коэффициенту среднего члена, который равен \ [{\ text {- 7}} \]
Теперь нам нужно построить это следующим образом:
\ [{\ text {- 18 + 1 = — 17}} \]
\ [{\ text {- 2 + 9 = 7}} \]
\ [{\ text {- 6 + 3 = — 3}} \]
\ [{\ text {- 9 + 2 = — 7}} \]
Здесь мы получаем \ [{ \ text {- 9 + 2 = — 7}} \]
Перепишите данное квадратное уравнение как разделение среднего члена, используя два фактора, найденные выше, а именно \ [{\ text {- 9}} \] и \ [ {\ text {2}} \]
\ [\ Rightarrow {{\ text {x}} ^ {\ text {2}}} {\ text {- 9x + 2x — 18 = 0}}. … \ left (1 \ right) \]
Теперь мы должны сложить первые два члена в \ [\ left (1 \ right) \] и вытащить такие же множители: \ [{\ text {x (x — 9)}} \]
Кроме того, мы можем сложить последние два члена, извлекая аналогичные множители: \ [{\ text {+ 2 (x — 9)}} \]
Итак, мы получаем
\ [\ Rightarrow {\ text {(x + 2) (x — 9)}} {\ kern 1pt} {\ text {= 0}} \]
Это желаемая факторизация.
Также мы можем записать это как \ [{\ text {(x + 2) = 0}} \] и \ [{\ text {(x — 9)}} {\ kern 1pt} {\ text {= 0 }} \]
Теперь мы получаем корни данного квадратного уравнения.
\ [{\ text {x = — 2, x = 9}} \]

Следовательно, \ [\ sqrt {\ text {3}} \] и \ [{\ text {4}} \] являются а не корни данного уравнения.

Примечание: Квадратное уравнение с действительным или комплексным коэффициентом имеет два решения, называемых корнями.
Действительные константы — это многочлены нулевой степени.
Эти два решения могут отличаться, а могут и не быть; любые они могут быть или не быть настоящими.
Метод факторизации может использоваться, когда квадратное уравнение может быть разложено на линейные множители.
Для данного продукта, если весь продукт должен быть равен нулю, то любой коэффициент будет равен нулю.
И наоборот, если продукт равен нулю, то некоторый коэффициент этого продукта должен быть равен нулю.

Факторинг квадратных уравнений — методы и примеры

Есть ли у вас представление о факторизации многочленов ? Поскольку теперь у вас есть основная информация о многочленах, мы узнаем, как решать квадратичные многочлены с помощью факторизации.

Прежде всего, давайте быстро рассмотрим квадратное уравнение .Квадратное уравнение — это многочлен второй степени, обычно в форме f (x) = ax 2 + bx + c, где a, b, c, ∈ R, и a ≠ 0. Термин «a» означает называется старшим коэффициентом, а «c» — абсолютным членом f (x).

Каждое квадратное уравнение имеет двух значений неизвестной переменной, обычно называемых корнями уравнения (α, β). Мы можем получить корни квадратного уравнения, разложив уравнение на множители.

По этой причине факторизация является фундаментальным шагом на пути к решению любого уравнения в математике.Давай выясним.

Как разложить квадратное уравнение на множители?

Факторинг квадратного уравнения можно определить как процесс разбиения уравнения на произведение его факторов. Другими словами, мы также можем сказать, что факторизация — это обратное умножению.

Для решения квадратного уравнения ax 2 + bx + c = 0 путем факторизации используются следующие шаги :

  • Разверните выражение и при необходимости очистите все дроби.
  • Переместите все члены в левую часть знака равенства.
  • Факторизуйте уравнение, разбив средний член.
  • Приравняйте каждый коэффициент к нулю и решите линейные уравнения

Пример 1

Решите: 2 (x 2 + 1) = 5x

Решение

Разверните уравнение и переместите все члены слева от знака равенства.

⟹ 2x 2 — 5x + 2 = 0

⟹ 2x 2 — 4x — x + 2 = 0

⟹ 2x (x — 2) — 1 (x — 2) = 0

⟹ ( x — 2) (2x — 1) = 0

Приравняем каждый множитель к нулю и решим

⟹ x — 2 = 0 или 2x — 1 = 0

⟹ x = 2 или x = 1212

Следовательно, решения x = 2, 1/2.

Пример 2

Решить 3x 2 — 8x — 3 = 0

Решение

3x 2 — 9x + x — 3 = 0

⟹ 3x (x — 3) + 1 (x — 3) = 0

⟹ (x — 3) (3x + 1) = 0

⟹ x = 3 или x = -13

Пример 3

Решите следующее квадратное уравнение ( 2x — 3) 2 = 25

Решение

Разверните уравнение (2x — 3) 2 = 25, чтобы получить;

⟹ 4x 2 — 12x + 9-25 = 0

⟹ 4x 2 — 12x — 16 = 0

Разделите каждый член на 4, чтобы получить;

⟹ x 2 — 3x — 4 = 0

⟹ (x — 4) (x + 1) = 0

⟹ x = 4 or x = -1

Существует множество методов факторизации квадратных уравнений. В этой статье мы сделаем акцент на том, как разложить квадратные уравнения на множители, в которых коэффициент при x 2 равен 1 или больше 1.

Поэтому мы будем использовать метод проб и ошибок, чтобы получить правильные множители для данного квадратного уравнения.

Факторинг, когда коэффициент x

2 равен 1

Чтобы разложить квадратное уравнение вида x 2 + bx + c, старший коэффициент равен 1. Вам необходимо определить два числа, произведение и сумма которых равны c и b соответственно.

СЛУЧАЙ 1: Когда b и c положительны

Пример 4

Решите квадратное уравнение: x 2 + 7x + 10 = 0

Перечислите множители 10:

1 × 10, 2 × 5

Определите два множителя с произведением 10 и суммой 7:

1 + 10 ≠ 7
2 + 5 = 7.

Проверьте множители, используя свойство распределения умножения.

(x + 2) (x + 5) = x 2 + 5x + 2x + 10 = x 2 + 7x + 10

Факторы квадратного уравнения: (x + 2) (x + 5)

Приравнивание каждого множителя к нулю дает;

x + 2 = 0 ⟹x = -2

x + 5 = 0 ⟹ x = -5

Следовательно, решением будет x = — 2, x = — 5

Пример 5

х 2 + 10х + 25.

Решение

Определите два фактора с произведением 25 и суммой 10.

5 × 5 = 25 и 5 + 5 = 10

Проверьте факторы.

x 2 + 10x + 25 = x 2 + 5x + 5x + 25

= x (x + 5) + 5x + 25

= x (x + 5) + 5 (x + 5)

= (x + 5) (x + 5)

Следовательно, x = -5 — это ответ.

СЛУЧАЙ 2: Когда b положительно, а c отрицательно

Пример 6

Решите x 2 + 4x — 5 = 0

Решение

Запишите множители -5.

1 × –5, –1 × 5

Определите факторы, произведение которых равно — 5, а сумма равна 4.

1 — 5 ≠ 4
–1 + 5 = 4

Проверьте факторы, используя свойство распределения.

(x — 1) (x + 5) = x 2 + 5x — x — 5 = x 2 + 4x — 5
(x — 1) (x + 5) = 0

x — 1 = 0 ⇒ x = 1 или
x + 5 = 0 ⇒ x = -5

Следовательно, x = 1, x = -5 — решения.

СЛУЧАЙ 3: Когда оба значения b и c отрицательны

Пример 7

x 2 — 5x — 6

Решение

Запишите множители — 6:

1 × –6, –1 × 6, 2 × –3, –2 × 3

Теперь определите факторы, произведение которых равно -6, а сумма равна –5:

1 + (–6) = –5

Проверьте коэффициенты используя распределительное свойство.

(x + 1) (x — 6) = x 2 -6 x + x — 6 = x 2 — 5x — 6

Приравняйте каждый множитель к нулю и решите, чтобы получить;
(x + 1) (x — 6) = 0

x + 1 = 0 ⇒ x = -1, или
x — 6 = 0 ⇒ x = 6

Следовательно, решение x = 6, x = -1

СЛУЧАЙ 4: Когда b отрицательно, а c положительно

Пример 8

x 2 — 6x + 8 = 0

Решение

Запишите все множители 8 .

–1 × — 8, –2 × –4

Определите факторы, произведение которых равно 8, а сумма равна -6
–1 + (–8) ≠ –6
–2 + (–4) = –6

Проверьте коэффициенты с помощью распределительного свойства.

(x — 2) (x — 4) = x 2 — 4 x — 2x + 8 = x 2 — 6x + 8

Теперь приравняйте каждый множитель к нулю и решите выражение, чтобы получить;

(x — 2) (x — 4) = 0

x — 2 = 0 ⇒ x = 2 или
x — 4 = 0 ⇒ x = 4

Пример 9

Разложить на множители x 2 + 8x + 12.

Решение

Запишите множители 12;

12 = 2 × 6 или = 4 × 3
Найдите множители, сумма которых равна 8:

2 + 6 = 8
2 × 6 ≠ 8

Используйте свойство распределения для проверки множителей;

= x 2 + 6x + 2x + 12 = (x 2 + 6x) + (2x + 12) = x (x + 6) +2 (x + 6)

= x (x + 6 ) +2 (x + 6) = (x + 6) (x + 2)

Приравняем каждый множитель к нулю, чтобы получить;

(x + 6) (x + 2)

x = -6, -2

Факторинг, когда коэффициент x

2 больше 1

Иногда старший коэффициент квадратного уравнения может быть больше чем 1.В этом случае мы не можем решить квадратное уравнение, используя общие множители.

Следовательно, нам нужно рассмотреть коэффициент при x 2 и множители при c, чтобы найти числа, сумма которых равна b.

Пример 10

Решите 2x 2 — 14x + 20 = 0

Решение

Определите общие множители уравнения.

2x 2 — 14x + 20 ⇒ 2 (x 2 — 7x + 10)

Теперь мы можем найти множители (x 2 — 7x + 10).Поэтому запишите множители 10:

–1 × –10, –2 × –5

Определите факторы, сумма которых равна — 7:

1 + (–10) ≠ –7
–2 + (–5) = –7

Проверьте коэффициенты, применив распределительное свойство.

2 (x — 2) (x — 5) = 2 (x 2 — 5 x — 2x + 10)
= 2 (x 2 — 7x + 10) = 2x 2 — 14x + 20

Приравняйте каждый множитель к нулю и решите;
2 (x — 2) (x — 5) = 0

x — 2 = 0 ⇒ x = 2 или
x — 5 = 0 ⇒ x = 5

Пример 11

Решить 7x 2 + 18x + 11 = 0

Решение

Запишите множители 7 и 11.

7 = 1 × 7

11 = 1 × 11

Примените свойство распределения, чтобы проверить коэффициенты, как показано ниже:

(7x + 1) (x + 11) ≠ 7x 2 + 18x + 11

(7x + 11) (x + 1) = 7x 2 + 7x + 11x + 11 = 7x 2 + 18x + 11

Теперь приравняйте каждый множитель к нулю и решите, чтобы получить;

7x 2 + 18x + 11 = 0
(7x + 11) (x + 1) = 0

x = -1, -11/7

Пример 12

Решить 2x 2 — 7x + 6 = 3

Решение

2x 2 — 7x + 3 = 0

(2x — 1) (x — 3) = 0

x = 1/2 или x = 3

Пример 13

Решить 9x 2 + 6x + 1 = 0

Решение

Разложите на множители, чтобы получить:

(3x + 1) (3x + 1) = 0

(3x + 1) = 0,

Следовательно, x = −1 / 3

Пример 14

Разложить на множители 6x 2 — 7x + 2 = 0

Решение

6x 2 — 4x — 3x + 2 = 0

Разложите выражение на множители;

⟹ 2x (3x — 2) — 1 (3x — 2) = 0

⟹ (3x — 2) (2x — 1) = 0

⟹ 3x — 2 = 0 или 2x — 1 = 0

⟹ 3x = 2 или 2x = 1

⟹ x = 2/3 или x = ½

Пример 15

Разложить на множители x 2 + (4 — 3y) x — 12y = 0

Решение

Разверните уравнение;

x 2 + 4x — 3xy — 12y = 0

Разложить на множители;

⟹ x (x + 4) — 3y (x + 4) = 0

x + 4) (x — 3y) = 0

⟹ x + 4 = 0 или x — 3y = 0

⟹ x = -4 или x = 3y

Таким образом, x = -4 или x = 3y

Практические вопросы

Решите следующие квадратные уравнения путем факторизации:

  1. 3x 2 -20 = 160 — 2x 2
  2. (2x — 3) 2 = 49
  3. 16x 2 = 25
  4. (2x + 1) 2 + (x + 1) 2 = 6x + 47
  5. 2x 2 + x — 6 = 0
  6. 3x 2 = x + 4
  7. (x — 7) (x — 9) = 195
  8. x 2 — (a + b) x + ab = 0
  9. x 2 + 5 x + 6 = 0
  10. x 2 -2 x — 15 = 0

Ответы

  1. 6, -6
  2. -2, 5
  3. — 5/4, 5/4
  4. -3, 3
  5. -2, 3/2
  6. -1 , 4/3
  7. -6, 22
  8. a, b
  9. –3, –2
  10. 5, — 3
Предыдущий урок | Главная страница | Следующий урок

Решите квадратные уравнения по квадратичной формуле — элементарная алгебра

Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете:

  • Решите квадратные уравнения, используя формулу корней квадратного уравнения
  • Используйте дискриминант, чтобы предсказать количество решений квадратного уравнения
  • Определите наиболее подходящий метод для решения квадратного уравнения

Прежде чем начать, пройдите тест на готовность.

  1. Упростить:.
    Если вы пропустили эту проблему, просмотрите (рисунок).
  2. Упростить:.
    Если вы пропустили эту проблему, просмотрите (рисунок).
  3. Упростить:.
    Если вы пропустили эту проблему, просмотрите (рисунок).

Когда мы решали квадратные уравнения в последнем разделе, завершая квадрат, мы каждый раз предпринимали одни и те же шаги. К концу набора упражнений вы, возможно, задавались вопросом: «А нет ли более простого способа сделать это?» Ответ — «да». В этом разделе мы выведем и воспользуемся формулой, чтобы найти решение проблемы. квадратное уровненеие.

Мы уже видели, как решить формулу для конкретной переменной «в целом», чтобы мы выполняли алгебраические действия только один раз, а затем использовали новую формулу для нахождения значения конкретной переменной. Теперь мы рассмотрим этапы завершения квадрата в целом, чтобы решить квадратное уравнение для x . Возможно, будет полезно взглянуть на один из примеров в конце последнего раздела, где мы решали уравнение формы, когда вы читаете алгебраические шаги ниже, поэтому вы видите их как с числами, так и со словом «в целом».

Последнее уравнение — квадратичная формула.

Квадратичная формула

Решения квадратного уравнения вида даются формулой:

Чтобы использовать квадратичную формулу, мы подставляем значения в выражение в правой части формулы. Затем мы делаем все математические вычисления, чтобы упростить выражение. Результат дает решение (я) квадратного уравнения.

Как решить квадратное уравнение с помощью квадратной формулы

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Если вы произносите формулу во время написания каждой задачи, вы быстро запомните ее. И помните, квадратная формула — это уравнение. Обязательно начинайте с «».

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Когда мы решали квадратные уравнения с помощью свойства квадратного корня, мы иногда получали ответы с радикалами. То же самое может случиться и при использовании квадратичной формулы. Если в качестве решения мы получаем радикал, окончательный ответ должен иметь радикал в его упрощенной форме.

Решите, используя дискриминант.

Решение

Мы можем использовать квадратичную формулу, чтобы найти переменную в квадратном уравнении, независимо от того, называется ли оно « x ».

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Мы не можем извлечь квадратный корень из отрицательного числа. Итак, когда мы подставляем, и в квадратную формулу, если величина внутри радикала отрицательна, квадратное уравнение не имеет реального решения.Мы увидим это в следующем примере.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Все квадратные уравнения, которые мы решили до сих пор в этом разделе, были записаны в стандартной форме,. Иногда нам нужно сделать некоторую алгебру, чтобы привести уравнение в стандартную форму, прежде чем мы сможем использовать квадратичную формулу.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Когда мы решали линейные уравнения, если в уравнении было слишком много дробей, мы «очищали дроби», умножая обе части уравнения на ЖК-дисплей. Это дало нам возможность решить эквивалентное уравнение — без дробей. Мы можем использовать ту же стратегию с квадратными уравнениями.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Подумайте об уравнении. Мы знаем из принципа нулевого произведения, что это уравнение имеет только одно решение:.

В следующем примере мы увидим, как использование квадратичной формулы для решения уравнения с полным квадратом также дает только одно решение.

Решите, используя дискриминант.

Решение

Вы узнали, что это идеальный квадрат?

Решите, используя дискриминант.

Решите, используя дискриминант.

Использование дискриминанта для предсказания числа решений квадратного уравнения

Когда мы решали квадратные уравнения в предыдущих примерах, иногда мы получали два решения, иногда одно решение, иногда нет реальных решений. Есть ли способ предсказать количество решений квадратного уравнения, не решая его на самом деле?

Да, количество внутри корня квадратной формулы позволяет нам легко определить количество решений.Эта величина называется дискриминантом.

Дискриминант

В квадратичной формуле величина называется дискриминантом.

Давайте посмотрим на дискриминант уравнений на (Рисунок), (Рисунок) и (Рисунок), а также на количество решений этих квадратных уравнений.

Когда дискриминант положительный , квадратное уравнение имеет два решения .

Когда дискриминант ноль , квадратное уравнение имеет одно решение .

Когда дискриминант отрицательный , квадратное уравнение не имеет реальных решений .

Определите количество решений каждого квадратного уравнения:

ⓐⓑⓒⓓ

ⓐ нет реальных решений ⓑ 2 ⓒ 1 ⓓ нет реальных решений

Определите количество решений каждого квадратного уравнения:

ⓐⓑⓒⓓ

ⓐ 2 ⓑ нет реальных решений ⓒ 1 ⓓ 2

Определите наиболее подходящий метод для решения квадратного уравнения

Мы использовали четыре метода для решения квадратных уравнений:

  • Факторинг
  • Свойство квадратного корня
  • Завершение квадрата
  • Квадратичная формула

Вы можете решить любое квадратное уравнение, используя квадратичную формулу, но это не всегда самый простой метод.

Определите наиболее подходящий метод решения квадратного уравнения.

  1. Сначала попробуйте Факторинг . Если квадратичные множители легко, этот метод очень быстрый.
  2. Далее попробуйте применить свойство квадратного корня . Если уравнение соответствует форме или, его можно легко решить с помощью свойства квадратного корня.
  3. Используйте квадратичную формулу . Любое квадратное уравнение можно решить с помощью квадратной формулы.

А как насчет метода завершения квадрата? Большинство людей считают этот метод громоздким и предпочитают не использовать его.Нам нужно было включить его в эту главу, потому что мы завершили квадрат в целом, чтобы получить квадратную формулу. Вы также будете использовать процесс завершения квадрата в других областях алгебры.

Определите наиболее подходящий метод для решения каждого квадратного уравнения:

ⓐⓑⓒ

Решение

Так как уравнение находится в, наиболее подходящим методом является использование свойства квадратного корня.

Мы понимаем, что левая часть уравнения представляет собой трехчлен полного квадрата, и поэтому факторинг будет наиболее подходящим методом.

Приведите уравнение в стандартную форму.

В то время как наша первая мысль может заключаться в том, чтобы попробовать факторинг, размышления обо всех возможностях проб и ошибок приводят нас к выбору квадратичной формулы как наиболее подходящего метода.

Определите наиболее подходящий метод для решения каждого квадратного уравнения:

ⓐⓑⓒ

коэффициент ⓑ Свойство квадратного корня ⓒ Квадратичная формула

Определите наиболее подходящий метод для решения каждого квадратного уравнения:

ⓐⓑⓒ

ⓐ Квадратичная формула ⓑ факторинг ⓒ Свойство квадратного корня

Практика ведет к совершенству

Решите квадратные уравнения с помощью квадратичной формулы

В следующих упражнениях решите, используя квадратичную формулу.

Использование дискриминанта для прогнозирования числа решений квадратного уравнения

В следующих упражнениях определите количество решений каждого квадратного уравнения.

ⓐ нет реальных решений ⓑ 1
ⓒ 2 ⓓ нет реальных решений

ⓐ 1 ⓑ нет реальных решений
ⓒ 1 ⓓ 2

Определите наиболее подходящий метод для решения квадратного уравнения

В следующих упражнениях определите наиболее подходящий метод (разложение на множители, квадратный корень или квадратная формула) для решения каждого квадратного уравнения. Не решай.

коэффициент ⓑ квадратный корень
ⓒ Квадратичная формула

коэффициент ⓑ квадратный корень
коэффициент

Повседневная математика

Ракета запускается прямо с корабля в море.Решите уравнение для количества секунд, в течение которых ракета будет находиться на высоте 640 футов.

Архитектор проектирует холл гостиницы. Она хочет иметь треугольное окно, выходящее в атриум, с шириной окна на 6 футов больше высоты. Из-за ограничений по энергопотреблению площадь окна должна составлять 140 квадратных футов. Решите уравнение для высоты окна.

Письменные упражнения

Решите уравнение
ⓐ, заполнив квадрат
ⓑ с помощью квадратичной формулы
ⓒ Какой метод вы предпочитаете? Почему?

ⓐⓑ
ⓒ ответы будут отличаться

Решите уравнение
ⓐ, заполнив квадрат
ⓑ с помощью квадратичной формулы
ⓒ Какой метод вы предпочитаете? Почему?

Самопроверка

ⓐ После выполнения упражнений используйте этот контрольный список, чтобы оценить свое мастерство в достижении целей этого раздела.

ⓑ Что этот контрольный список говорит вам о вашем мастерстве в этом разделе? Какие шаги вы предпримете для улучшения?

Глоссарий

дискриминант
В квадратной формуле величина называется дискриминантом.

Решение уравнений по факторингу

Решение квадратных уравнений с помощью факторинга

Научиться решать уравнения — одна из наших основных целей в алгебре. До сих пор мы решали линейные уравнения степени 1.В этом разделе мы изучим технику, которую можно использовать для решения некоторых уравнений степени 2. Квадратичное уравнение Полиномиальное уравнение с одной переменной степени 2. — это любое уравнение, которое может быть записано в стандартной форме Квадратичное уравнение, записанное в форме ах2 + Ьх + с = 0.

, где a , b и c — действительные числа и a 0. Ниже приведены некоторые примеры квадратных уравнений, все из которых будут решены в этом разделе:

Решение квадратного уравнения в стандартной форме называется корневым решением квадратного уравнения в стандартной форме. . Квадратные уравнения могут иметь два действительных решения, одно действительное решение или не иметь реального решения. Квадратное уравнение x2 + x − 6 = 0 имеет два решения, а именно x = −3 и x = 2.

Пример 1: Убедитесь, что x = −3 и x = 2 являются решениями x2 + x − 6 = 0.

Решение: Чтобы проверить решения, подставьте значения для x , а затем упростите, чтобы увидеть, является ли результат истинным.

Ответ: Оба значения дают верные утверждения.Следовательно, они оба являются решениями уравнения.

Наша цель — разработать алгебраические методы нахождения решений квадратных уравнений. Первый метод требует свойства нулевого продукта: любой продукт равен нулю тогда и только тогда, когда хотя бы один из факторов равен нулю .:

Другими словами, если какой-либо продукт равен нулю, то один или оба переменных фактора должны быть равны нулю.

Пример 2: Решить: (x − 8) (x + 7) = 0.

Решение: Это уравнение состоит из произведения двух величин, равных нулю; следовательно, применяется свойство нулевого продукта. Одно или оба количества должны быть равны нулю.

Чтобы убедиться, что это решения, подставьте их вместо переменной x .

Обратите внимание, что каждое решение дает коэффициент, равный нулю.

Ответ: Решения 8 и −7.

Квадратное уравнение не может быть дано в его факторизованной форме.

Пример 3: Решить: x2 + 3x − 10 = 0.

Решение: Цель состоит в том, чтобы произвести продукт, равный нулю. Мы можем сделать это, факторируя трехчлен в левой части уравнения.

Затем примените свойство нулевого произведения и установите каждый коэффициент равным нулю.

Это оставляет нам два линейных уравнения, каждое из которых может быть решено относительно x.

Проверьте решения, подставив их в исходное уравнение, чтобы убедиться, что мы получаем истинные утверждения.

Ответ: Решения — 5 и 2.

Использование свойства нулевого произведения после факторизации квадратного уравнения в стандартной форме является ключом к этой технике. Однако квадратное уравнение не может быть дано в стандартной форме, и поэтому перед факторизацией могут быть предприняты некоторые предварительные шаги.Шаги, необходимые для решения путем факторизации Процесс решения уравнения, равного нулю, путем факторизации и последующего установления каждого переменного множителя равным нулю. описаны в следующем примере.

Пример 4: Решить: 2×2 + 10x + 20 = −3x + 5.

Решение:

Шаг 1: Выразите квадратное уравнение в стандартной форме. Для применения свойства нулевого продукта квадратное выражение должно быть равно нулю.Используйте свойства сложения и вычитания равенства, чтобы объединить противоположные стороны, похожие на члены, и получить ноль на одной стороне уравнения.

В этом примере прибавьте 3x и вычтите 5 с обеих сторон.

Шаг 2: Разложите квадратное выражение на множители.

Шаг 3: Примените свойство нулевого произведения и установите каждый переменный коэффициент равным нулю.

Шаг 4: Решите полученные линейные уравнения.

Ответ: Решения: −5 и −3/2. Проверка не обязательна.

Пример 5: Решить: 9×2 + 1 = 6x.

Решение: Запишите это в стандартной форме, вычтя 6x с обеих сторон.

После того, как уравнение имеет стандартную форму, коэффициент равен нулю.

Это трехчлен в виде полного квадрата. Следовательно, установка каждого коэффициента равным нулю приводит к повторному решению.

Повторяющееся решение называется двойным корнем Корень, который повторяется дважды. и не нужно писать дважды.

Ответ: Решение 1/3.

Попробуй! Решите: x2−3x = 28.

Ответ: x = −4 или x = 7

Не все квадратные уравнения в стандартной форме являются трехчленами. Мы часто сталкиваемся с двучленами.

Пример 6: Решить: x2−9 = 0.

Решение: Это квадратное уравнение дается в стандартной форме, где бином в левой части представляет собой разность квадратов. Фактор:

Затем установите каждый коэффициент равным нулю и решите.

Ответ: Решениями являются 3 и −3, которые также можно записать как ± 3.

Пример 7: Решить: 5×2 = 15x.

Решение: При осмотре мы видим, что x = 0 является решением этого квадратного уравнения.Поскольку деление на ноль не определено, мы не хотим делить обе части этого уравнения на x . В общем, мы не хотим делить обе части любого уравнения на переменную или выражение, содержащее переменную. Мы обсудим это более подробно позже. Первый шаг — переписать это уравнение в стандартной форме с нулем на одной стороне.

Затем разложите выражение на множители. Обратите внимание, что бином слева имеет GCF 5x.

Установите каждый коэффициент равным нулю.

Ответ: Решения 0 и 3.

Пример 8: Решите: (2x + 1) (x + 5) = 11.

Решение: Это квадратное уравнение, по-видимому, учитывается; следовательно, может возникнуть соблазн установить каждый коэффициент равным 11. Однако это приведет к неверным результатам. Мы должны переписать уравнение в стандартной форме, равной нулю, чтобы мы могли применить свойство нулевого произведения.

Когда он будет в стандартной форме, мы можем разложить на множители, а затем установить каждый множитель равным нулю.

Ответ: Решения: 1/2 и −6.

Пример 9: Решить: 15×2−25x + 10 = 0.

Решение: Начнем с факторинга GCF 5. Затем разложим полученный трехчлен на множители.

Затем мы устанавливаем каждый переменный коэффициент равным нулю и решаем для x .

Обратите внимание, что коэффициент 5 не является переменным фактором и, следовательно, не вносит вклад в набор решений.

Ответ: Решения 2/3 и 1.

Пример 10: Фактор: 52×2 + 76x − 13 = 0.

Решение: Очистите дроби, умножив обе части уравнения на ЖК-дисплей, который равен 6.

На данный момент у нас есть эквивалентное уравнение с целочисленными коэффициентами, которое, как обычно, можно разложить на множители. Начнем с множителей 15 и 2.

Коэффициент при среднем члене равен 7 = 3 (−1) +5 (2).Фактор:

Установите каждый коэффициент равным нулю и решите.

Ответ: Решения — 2/3 и 1/5.

Попробуй! Решить: 4×2−9 = 0.

Ответ: −3/2 и 3/2

Поиск уравнений с заданными решениями

Состояние нулевого продукта,

Верно и обратное:

В этом случае мы можем написать следующее:

Мы используем это свойство, чтобы находить уравнения по решениям. Для этого шаги решения путем факторинга выполняются в обратном порядке.

Пример 11: Найдите квадратное уравнение с решениями −7 и 2.

Решение: Имея решения, мы можем определить два линейных фактора.

Произведение этих линейных множителей равно нулю, когда x = −7 или x = 2:

Умножьте биномы и представьте уравнение в стандартной форме.

Ответ: x2 + 5x − 14 = 0. Мы можем проверить наше уравнение, подставив данные ответы, чтобы увидеть, получим ли мы истинное утверждение. Кроме того, приведенное выше уравнение не является уникальным, поэтому проверка становится важной, когда наше уравнение отличается от чужого. Это оставлено как упражнение.

Пример 12: Найдите квадратное уравнение с целыми коэффициентами, учитывая решения 1/2 и −3/4.

Решение: Чтобы избежать дробных коэффициентов, мы сначала очищаем дроби, умножая обе части на знаменатель.

Примените свойство нулевого произведения и умножьте.

Ответ: 8×2 + 2x − 3 = 0

Попробуй! Найдите квадратное уравнение с целыми коэффициентами при решениях −1 и 2/3.

Ответ: 3×2 + x − 2 = 0

Решение полиномиальных уравнений с помощью факторинга

Свойство нулевого произведения верно для любого числа факторов, составляющих уравнение.Если выражение равно нулю и может быть разложено на линейные коэффициенты, тогда мы сможем установить каждый коэффициент равным нулю и решить для каждого уравнения.

Пример 13: Решить: 3x (x − 5) (3x − 2) = 0.

Решение: Установите каждый переменный коэффициент равным нулю и решите.

Ответ: Решения: 0, 5 и 2/3.

Конечно, нельзя ожидать, что уравнение будет дано в факторизованной форме.

Пример 14: Решите: x3 + 2×2−9x − 18 = 0.

Решение: Начните с полного факторизации левой стороны.

Установите каждый коэффициент равным нулю и решите.

Ответ: Решения: −2, −3 и 3.

Обратите внимание, что степень многочлена равна 3, и мы получили три решения. В общем, для любого полиномиального уравнения с одной переменной степени n основная теорема алгебры гарантирует, что будет столько же (или меньше) действительных решений многочлена с одной переменной, сколько его степени.гарантирует n реальных решений или меньше. Мы видели, что многие многочлены не множатся. Это не означает, что уравнения, включающие эти неактивируемые многочлены, не имеют реальных решений. Фактически, многие полиномиальные уравнения, не учитывающие множители, действительно имеют реальные решения. Мы узнаем, как решать эти типы уравнений, продолжая изучать алгебру.

Попробуй! Решите: −10×3−18×2 + 4x = 0.

Ответ: −2, 0, 1/5

Основные выводы

  • Многочлен может иметь самое большее количество решений, равных его степени.Следовательно, квадратные уравнения могут иметь до двух вещественных решений.
  • Чтобы решить квадратное уравнение, сначала запишите его в стандартной форме. Как только квадратное выражение станет равным нулю, разложите его на множители, а затем установите каждый переменный множитель равным нулю. Решения полученных линейных уравнений являются решениями квадратного уравнения.
  • Не все квадратные уравнения можно решить с помощью факторизации. Мы узнаем, как решать квадратные уравнения, которые не учитываются позже в ходе курса.
  • Чтобы найти квадратное уравнение с заданными решениями, выполните процесс решения путем факторизации в обратном порядке.
  • Если какой-либо многочлен разложен на линейные множители и установлен на ноль, то мы можем определить решения, установив каждый переменный множитель равным нулю и решив каждый отдельно.

Тематические упражнения

Часть A: Решения квадратных уравнений

Определите, является ли данный набор значений решениями квадратного уравнения.

1. {−3, 5}; x2−2x − 15 = 0

2. {7, −1}; x2−6x − 7 = 0

3. {−1/2, 1/2}; х2−14 = 0

4. {−3/4, 3/4}; х2−916 = 0

5. {−3, 2}; х2-х-6 = 0

6. {−5, 1}; x2−4x − 5 = 0

Решить.

7. (x − 3) (x + 2) = 0

8. (x + 5) (x + 1) = 0

9. (2x − 1) (x − 4) = 0

10.(3x + 1) (3x − 1) = 0

11. (x − 2) 2 = 0

12. (5x + 3) 2 = 0

13. 7x (x − 5) = 0

14. −2x (2x − 3) = 0

15. (x − 12) (x + 34) = 0

16. (x + 58) (x − 38) = 0

17. (14x + 12) (16x − 23) = 0

18. (15x − 3) 2 = 0

19. −5 (x + 1) (x − 2) = 0

20. 12 (x − 7) (x − 6) = 0

21. (x + 5) (x − 1) = 0

22.(х + 5) (х + 1) = 0

23. −2 (3x − 2) (2x + 5) = 0

24. 5 (7x − 8) 2 = 0

Часть B: Решить факторингом

Решить.

25. x2 − x − 6 = 0

26. x2 + 3x − 10 = 0

27. y2−10y + 24 = 0

28. y2 + 6y − 27 = 0

29. x2−14x + 40 = 0

30. x2 + 14x + 49 = 0

31. x2−10x + 25 = 0

32.3×2 + 2x − 1 = 0

33. 5×2−9x − 2 = 0

34. 7y2 + 20y − 3 = 0

35. 9×2−42x + 49 = 0

36. 25×2 + 30x + 9 = 0

37. 2y2 + y − 3 = 0

38. 7×2−11x − 6 = 0

39. 2×2 = −15x + 8

40. 8x − 5 = 3×2

41. x2−36 = 0

42. x2−100 = 0

43. 4×2-81 = 0

44. 49×2−4 = 0

45.х2 = 4

46. 9y2 = 1

47. 16y2 = 25

48. 36×2 = 25

49. 4×2−36 = 0

50. 2×2−18 = 0

51. 10×2 + 20x = 0

52. −3×2 + 6x = 0

53. 25×2 = 50x

54. x2 = 0

55. (x + 1) 2−25 = 0

56. (x − 2) 2−36 = 0

57. 5x (x − 4) = — 4 + x

58.(x − 1) (x − 10) = 22

59. (x − 3) (x − 5) = 24

60. −2x (x − 9) = x + 21

61. (x + 1) (6x + 1) = 2x

62. (x − 2) (x + 12) = 15x

63. (х + 1) (х + 2) = 2 (х + 16)

64. (x − 9) (2x + 3) = 2 (x − 9)

Очистите дроби, сначала умножив обе части на ЖК-дисплей, а затем решив.

65. 115×2 + 13x + 25 = 0

66. 114×2−12x + 37 = 0

67.32×2−23 = 0

68. 52×2−110 = 0

69. 314×2−212 = 0

70. 13×2−15x = 0

71. 132×2−12x + 2 = 0

72. 13×2 + 56x − 12 = 0

73. Стороны квадрата имеют размер x + 3 единицы. Если площадь составляет 25 квадратных единиц, найдите x .

74. Высота треугольника на 2 единицы больше его основания. Если площадь 40 квадратных единиц, то найдите длину основания.

75. Стороны прямоугольного треугольника имеют меры, являющиеся последовательными целыми числами. Найдите длину гипотенузы. (Подсказка: гипотенуза — самая длинная сторона. Примените теорему Пифагора.)

76. Прибыль в долларах от производства и продажи нестандартных ламп размером x определяется функцией P (x) = — 10×2 + 800x − 12000. Сколько ламп нужно продать и произвести, чтобы они окупились? (Подсказка: мы выходим на уровень безубыточности, когда прибыль равна нулю.)

Предполагая сухие дорожные условия и среднее время реакции, безопасный тормозной путь, d футов среднего автомобиля, определяется по формуле d = 120v2 + v , где v представляет собой скорость движения автомобиля. машина в милях в час.Для каждой приведенной ниже проблемы, учитывая тормозной путь, определите безопасную скорость.

77. 15 футов

78. 40 футов

79. 75 футов

80. 120 футов

Часть C: Нахождение уравнений с заданными решениями

Найдите квадратное уравнение с целыми коэффициентами, имея следующие решения.

81. −3, 1

82.−5, 3

83. −10, −3

84. −7, −4

85. −1, 0

86,0, 3/5

87. −2, 2

88. −1/2, 1/2

89. −4, 1/3

90. 2/3, 2/5

91. −1/5, −2/3

92. −3/2, 3/4

93,3, двойной корень

94. −5, двойной корень

Часть D. Решение полиномиальных уравнений

Решить.

95. 7x (x + 5) (x − 9) = 0

96. (x − 1) (x − 2) (x − 3) = 0

97. −2x (x − 10) (x − 1) = 0

98. 8x (x − 4) 2 = 0

99. 4 (x + 3) (x − 2) (x + 1) = 0

100. −2 (3x + 1) (3x − 1) (x − 1) (x + 1) = 0

101. x3 − x2−2x = 0

102. 2×3 + 5×2−3x = 0

103. 5×3−15×2 + 10x = 0

104. −2×3 + 2×2 + 12x = 0

105.3×3−27x = 0

106. −2×3 + 8x = 0

107. x3 + x2 − x − 1 = 0

108. x3 + 2×2−16x − 32 = 0

109. 8×3−4×2−18x + 9 = 0

110. 12×3 = 27x

Часть E: Темы дискуссионной доски

111. Объясните, почему 2 (x + 5) (x − 5) = 0 имеет два решения, а 2x (x + 5) (x − 5) = 0 имеет три решения.

112. Составьте собственное квадратное уравнение и разместите его вместе с решениями на доске обсуждений.

113. Объясните своими словами, как решить квадратное уравнение в стандартной форме.

ответов

1: Есть

3: Есть

5: №

7: −2, 3

9: 1/2, 4

11: 2

13: 0, 5

15: −3/4, 1/2

17: -2, 4

19: -1, 2

21: −5, 1

23: −5/2, 2/3

25: −2, 3

27: 4, 6

29: 4, 10

31: 5

33: -1/5, 2

35: 7/3

37: −3/2, 1

39: −8, ½

41: −6, 6

43: −9/2, 9/2

45: -2, 2

47: −5/4, 5/4

49: −3, 3

51: −2, 0

53: 0, 2

55: −6, 4

57: 1/5, 4

59: -1, 9

61: -1/2, -1/3

63: −6, 5

65: −3, −2

67: −2/3, 2/3

69: ± 7

71: 8

73: 2 шт.

75: 5 шт.

77: 10 миль в час

79:30 миль в час

81: x2 + 2x − 3 = 0

83: x2 + 13x + 30 = 0

85: х2 + х = 0

87: x2−4 = 0

89: 3×2 + 11x − 4 = 0

91: 15×2 + 13x + 2 = 0

93: x2−6x + 9 = 0

95: −5, 0, 9

97: 0, 1, 10

99: −3, −1, 2

101: -1, 0, 2

103: 0, 1, 2

105: −3, 0, 3

107: -1, 1

109: −3/2, 1/2, 3/2

6.{2} = 9 \).

Член с квадратным фактором изолирован, поэтому мы начинаем с применения свойства квадратного корня.

На этом этапе разделите «плюс или минус» на два уравнения и решите каждое отдельно.

Решения: \ (- 2 \) и \ (- 8 \).

В дополнение к меньшему количеству шагов этот метод позволяет нам решать уравнения, которые не учитывают множители. {2} + b x + c = 0 \)

как уравнение вида

Этот процесс называется , завершение квадрата 4 .{2} = \ color {Cerulean} {1} \)

Чтобы завершить квадрат, добавьте \ (1 \) к обеим сторонам, завершите квадрат и затем решите, извлекая корни.

На этом этапе разделите «плюс или минус» на два уравнения и решите каждое отдельно.

Ответ :

Решения: \ (- 8 \) и \ (6 \).

Примечание

В предыдущем примере решения — целые числа. Если это так, то будет учитываться исходное уравнение.

Если уравнение множится, мы можем решить его путем факторизации.{2} — 10 х + 26 = 0 \).

Решение

Начните с вычитания \ (26 \) из обеих частей уравнения.

Здесь \ (b = -10 \), и мы определяем значение, завершающее квадрат, следующим образом:

Чтобы получить квадрат, добавьте \ (25 \) к обеим сторонам уравнения. {2} + 18 \), где \ (t \) представляет время через секунды после падения объекта.{2} + 50 \), где \ (t \) представляет время в секундах после падения объекта. Сколько времени нужно, чтобы объект упал на землю? (Округлите до ближайшей сотой доли секунды.)

  • Какова высота лестницы длиной \ (22 \) футов, если ее основание находится в \ (6 \) футах от здания, на которое она опирается? Округлите до ближайшей десятой доли фута.
  • Высота треугольника равна \ (\ frac {1} {2} \) длине его основания. Если площадь треугольника составляет \ (72 \) квадратных метров, найдите точную длину основания треугольника.
  • Ответ

    1. \ (\ pm 9 \)

    3. \ (\ pm \ frac {1} {3} \)

    5. \ (\ pm 2 \ sqrt {3} \)

    7. \ (\ pm \ frac {3} {4} \)

    9. \ (\ pm \ frac {\ sqrt {2}} {2} \)

    11. \ (\ pm 2 \ sqrt {10} \)

    13. \ (\ pm i \)

    15. \ (\ pm \ frac {\ sqrt {5}} {5} \)

    17. \ (\ pm \ frac {\ sqrt {2}} {4} i \)

    19.\ (\ pm 2 i \)

    21. \ (\ pm \ frac {2} {3} \)

    23. \ (\ pm 2 \ sqrt {2} \)

    25. \ (\ pm 2 i \ sqrt {2} \)

    27. \ (\ pm \ frac {\ sqrt {10}} {5} \)

    29. \ (- 9, -5 \)

    31. \ (5 \ pm 2 \ sqrt {5} \)

    33. \ (- \ frac {2} {3} \ pm \ frac {\ sqrt {6}} {3} i \)

    35. \ (\ frac {- 2 \ pm 3 \ sqrt {3}} {6} \)

    37. \ (\ frac {1} {3} \ pm \ frac {\ sqrt {6}} {6} i \)

    39.{2} = 3 (3 т + 1) \)

  • \ ((3 t + 2) (t-4) — (t-8) = 1-10 t \)
  • Ответ

    1. \ (- 15 \ pm \ sqrt {10} \)

    3. 1 \ (\ pm 2 \ sqrt {2} \)

    5. 1 \ (\ pm i \ sqrt {3} \)

    7. \ (- 15,5 \)

    9. \ (- \ frac {1} {3}, 1 \)

    11. \ (\ frac {-1 \ pm \ sqrt {5}} {2} \)

    13. \ (\ frac {-3 \ pm \ sqrt {17}} {2} \)

    15. \ (- \ frac {3} {2} \ pm \ frac {\ sqrt {11}} {2} i \)

    17.\ (\ frac {7 \ pm 3 \ sqrt {3}} {2} \)

    19. \ (\ frac {1 \ pm \ sqrt {17}} {4} \)

    21. \ (\ frac {2 \ pm \ sqrt {5}} {2} \)

    23. \ (\ frac {-3 \ pm \ sqrt {6}} {3} \)

    25. \ (\ frac {-1 \ pm \ sqrt {10}} {3} \)

    27. \ (\ frac {3 \ pm 2 \ sqrt {6}} {2} \)

    29. 1 \ (\ pm 2 i \)

    31. \ (\ frac {1 \ pm \ sqrt {17}} {4} \)

    33. \ (\ frac {-1 \ pm \ sqrt {7}} {3} \)

    35. 2 \ (\ pm 2 \ sqrt {5} \)

    37.{2} -6 (6 x + 1) = 0 \)

    Ответ

    1. \ (0.19,1.31 \)

    3. \ (- 0,45,1,12 \)

    5. \ (0,33,0,67 \)

    Упражнение \ (\ PageIndex {11} \)

    1. Создайте собственное уравнение, которое можно решить, извлекая корни. Поделитесь им и решением на доске обсуждений.
    2. Объясните, почему метод извлечения корней значительно расширяет наши возможности решать квадратные уравнения.2} с одной стороны уравнения, сохраняя константы с противоположной стороны. После этого следующий очевидный шаг — извлечь квадратные корни из обеих сторон и найти значение x. Всегда добавляйте символ \ pm, когда вы получаете квадратный корень из константы.

      Умножение биномов с помощью метода FOIL: Мнимые числа: Решение квадратных уравнений с использованием квадратичной формулы: Решение квадратных уравнений: Алгебра: Порядок операций: Деление комплексных чисел: Полиномы: Внешний вид полиномиального уравнения: Стандартная форма прямой: Положительная Интегральные делители: деление дробей

      Решение линейных уравнений методом перекрестного умножения.Решение одношаговых уравнений. Решение квадратных уравнений путем факторизации. Решение квадратных уравнений по формуле корней квадратного уравнения. Решение квадратных уравнений, заполнив квадрат. Природа корней квадратного уравнения. Сумма и произведение корней квадратного уравнения Алгебраический …

      Умножение биномов с помощью метода FOIL: мнимые числа: решение квадратных уравнений с использованием квадратичной формулы: решение квадратных уравнений: алгебра: порядок операций: деление комплексных чисел: многочлены: Внешний вид полиномиального уравнения: стандартная форма линии: положительные интегральные делители: деление дробей

      Решение квадратных уравнений — метод 3 — заполнение квадрата Этот метод решения квадратных уравнений прост, но требует определенной последовательности шагов.Вот процедура: Пример: Решите 3×2 + 4x — 7 = 0, заполнив квадрат 1. Изолируйте x2 и x-члены на одной стороне =, применяя свойство сложения равенства.

      Квадратное уравнение — это уравнение, которое может быть записано как ax 2 + bx + c = 0, когда 0. Существует три основных метода решения квадратных уравнений: факторизация, использование формулы квадратичного преобразования и завершение квадрата.

      Создатель листов квадратного уравнения сгенерирует распечатываемый рабочий лист задач и ключ ответа.Выберите свои параметры в форме ниже и нажмите кнопку «Создать рабочий лист». Мы откроем новое окно, содержащее ваш рабочий лист пользовательских квадратных уравнений. Если вам понравился рабочий лист, вы можете распечатать его прямо из браузера.

      Подсказка кроется в решениях уравнения x 2 — 2x — 15 = 0 (называемого квадратным уравнением). Если мы разложим квадрат на множители, уравнение можно записать как (x — 5) (x + 3) = 0. Но произведение двух множителей может быть равно нулю только в том случае, если один или другой множитель равен нулю.

    Рассчитать доверительный интервал онлайн: Расчет доверительного интервала | Онлайн калькулятор

    Доверительные интервалы для среднего и дисперсии

    Доверительный интервал для математического ожидания нормальной случайной величины при неизвестной дисперсии

    Пусть , причем  и  неизвестны.  Необходимо построить доверительный интервал, накрывающий с надежностью  истинное значение параметра .

    Для этого из генеральной совокупности СВ  извлекается выборка объема : .

    1) В качестве точечной оценки математического ожидания  используется выборочное среднее , а в качестве оценки дисперсии  – исправленная выборочная дисперсия

    которой соответствует стандартное отклонение .

    2) Для нахождения доверительного интервала строится статистика

    имеющая в этом случае распределение Стьюдента с числом степеней свободы  независимо от значений параметров  и .

    3) Задается требуемый уровень значимости .

    4) Применяется следующая формула расчета вероятности:

    где  – критическая точка распределения Стьюдента, которая находится по таблице критических точек распределения Стьюдента (односторонняя критическая область).

    Тогда:

    Это означает, что интервал:

    накрывает неизвестный параметр  с надежностью

    Доверительный интервал для математического ожидания нормальной случайной величины при известной дисперсии

    Пусть количественный признак  генеральной совокупности имеет нормальное распределение  с заданной дисперсией  и неизвестным математическим ожиданием .  Построим доверительный интервал для .

    1) Пусть для оценки  извлечена выборка  объема . Тогда

    2) Составим случайную величину:

    Нетрудно показать, что случайная величина имеет стандартизированное нормальное распределение, то есть:

    3) Зададим уровень значимости .

    4) Применяя формулу нахождения вероятности отклонения нормальной величины от математического ожидания, имеем:

    Это означает, что доверительный интервал

    накрывает неизвестный параметр  с надежностью . Точность оценки определяется величиной:

    Число  определяется по таблице значений функции Лапласа из равенства

    Окончательно получаем:

    Доверительный интервал для дисперсии нормальной случайной величины при неизвестном математическом ожидании

    Пусть , причем  и  – неизвестны. Пусть для оценки  извлечена выборка объема : .

    1) В качестве точечной оценки дисперсии  используется исправленная выборочная дисперсия :

    которой соответствует стандартное отклонение .

    2) При нахождении доверительного интервала для дисперсии в этом случае вводится статистика

    имеющая  – распределение с числом степеней свободы  независимо от значения параметра .

    3) Задается требуемый уровень значимости .

    4) Тогда, используя таблицу критических точек хи-квадрат распределения, нетрудно указать критические точки , для которых будет выполняться следующее равенство:

    Подставив вместо  соответствующее значение, получим:

    Получаем доверительный интервал для неизвестной дисперсии:

    Доверительный интервал для дисперсии нормальной случайной величины при известном математическом ожидании

    Пусть , причем  – известна, а  – неизвестна. Пусть для оценки  извлечена выборка объема : .

    1) В качестве точечной оценки дисперсии  используется выборочная дисперсия:

    2) При нахождении доверительного интервала для дисперсии в этом случае вводится статистика

    имеющая  – распределение с числом степеней свободы  независимо от значения параметра .

    3) Задается требуемый уровень значимости .

    4) Тогда, используя таблицу критических точек хи-квадрат распределения, нетрудно указать критические точки , для которых будет выполняться следующее равенство:

    Подставив вместо  соответствующее значение, получим:

    Получаем доверительный интервал для неизвестной дисперсии:

    Доверительный интервал для среднего квадратического отклонения

    Извлекая квадратный корень:

    Положив:

    Получим следующий доверительный интервал для среднего квадратического отклонения:

    Для отыскания  по заданным  и  пользуются специальными таблицами.

    Для проверки на нормальность заданного распределения случайной величины можно использовать правило трех сигм.

    Если вам сейчас не требуется платная помощь с решением задач, контрольных работ и типовых расчетов, но может потребоваться в дальнейшем, то, чтобы не потерять контакт
    вступайте в группу ВК
    сохраните контакт WhatsApp (+79688494598)
    сохраните контакт Телеграм (@helptask) .

    На цену сильно влияет срочность решения (от суток до нескольких часов). Онлайн-помощь на экзамене/зачете (срок решения 1,5 часа и меньше) осуществляется по предварительной записи.

    Заявку можно оставить прямо в чате ВКонтакте, WhatsApp или Telegram, предварительно сообщив необходимые вам сроки решения и скинув условие задач.

    Калькулятор достоверности А/B-тестирования — Mindbox

    Калькулятор «Размер выборки» помогает подготовиться к тесту — то есть узнать, сколько нужно людей, чтобы результаты были достоверными.

    Как пользоваться калькулятором

    В колонке «Что тестируем»

    1. Укажите показатель, который хотите протестировать: Click Rate, Open Rate, конверсию в заказы или другой вид конверсии.
    2. Укажите количество вариантов: от 2 до 5, которые планируете сравнить.

    В колонке «Значение показателей»

    1. Укажите среднее значение тестируемого показателя. Например, можно использовать исторические данные.
    2. Укажите минимальный процент, на который вы планируете увеличить конверсию с помощью тестируемых вариантов.

    Ищите баланс. Если ввести слишком маленький показатель «Ожидаемого прироста», понадобится очень много людей для подтверждения значимости результатов. Если же показатель будет слишком большим, а в итоге ожидаемый прирост окажется меньше, значит, вы не добились нужного роста. То есть считать, что вы получили значимые результаты, нельзя.

    В нижней строке

    1. Достоверность — процент уверенности в том, что результаты теста верны, если он показал разницу.
    2. Мощность — процент уверенности в том, что результаты теста верны, если он не показал разницу.

    Если вы не знаете, какой процент показателя стоит указать, оставьте значения по умолчанию.

    Как читать результаты

    В колонке «Размер выборки»

    Результатом теста будут от 2 до 5 значений, в зависимости от количества тестируемых вариантов. Они показывают, сколько людей должны увидеть каждый вариант, чтобы можно было доверять результату. Эти данные помогут в том числе рассчитать время, которое потребуется на проведение тестирования, чтобы вы не выключили его слишком рано или слишком поздно.

    Например, триггерная цепочка отправляет 100 писем в день. Калькулятор определил, что достоверные результаты сравнения двух вариантов вы получите, если в тестировании примет 500 человек по каждому из них. Значит, вам потребуется отправить 1000 писем. Это займет 10 дней.

    Как правильно проводить АВ-тесты

    Юлия Туркина, ведущий аналитик Mindbox рассказывает, как правильно проводить АВ-тесты в четыре этапа.

    Доверительный интервал для математического ожидания

    Доверительный интервал для математического ожидания — это такой вычисленный по данным интервал, который с известной вероятностью содержит математическое ожидание генеральной совокупности. Естественной оценкой для математического ожидания является среднее арифметическое её наблюденных значений. Поэтому далее в течение урока мы будем пользоваться терминами «среднее», «среднее значение». В задачах рассчёта доверительного интервала чаще всего требуется ответ типа «Доверительный интервал [95%; 90%; 99%] среднего числа [величина в конкретной задаче] находится от [меньшее значение] до [большее значение]». С помощью доверительного интервала можно оценивать не только средние значения, но и удельный вес того или иного признака генеральной совокупности. Средние значения, дисперсия, стандартное отклонение и погрешность, через которые мы будем приходить к новым определениям и формулам, разобраны на уроке Характеристики выборки и генеральной совокупности.

    Если среднее значение генеральной совокупности оценивается числом (точкой), то за оценку неизвестной средней величины генеральной совокупности принимается конкретное среднее, которое рассчитано по выборке наблюдений. В таком случае значение среднего выборки — случайной величины — не совпадает со средним значением генеральной совокупности. Поэтому, указывая среднее значение выборки, одновременно нужно указывать и ошибку выборки. В качестве меры ошибки выборки используется стандартная ошибка , которая выражена в тех же единицах измерения, что и среднее. Поэтому часто используется следующая запись: .

    Если оценку среднего требуется связать с определённой вероятностью, то интересующий параметр генеральной совокупности нужно оценивать не одним числом, а интервалом. Доверительным интервалом называют интервал, в котором с определённой вероятностью P находится значение оцениваемого показателя генеральной совокупности. Доверительный интервал, в котором с вероятностью P = 1 — α находится случайная величина , рассчитывается следующим образом:

    ,

    где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 1 — P, которое можно найти в приложении к практически любой книге по статистике.

    Формулу доверительного интервала можно использовать для оценки среднего генеральной совокупности, если

    • известно стандартное отклонение генеральной совокупности;
    • или стандартное отклонение генеральной совокупности не известно, но объём выборки — больше 30.

    Среднее значение выборки является несмещённой оценкой среднего генеральной совокупности . В свою очередь, дисперсия выборки не является несмещённой оценкой дисперсии генеральной совокупности . Для получения несмещённой оценки дисперсии генеральной совокупности в формуле дисперсии выборки объём выборки n следует заменить на n-1.

    Пример 1. Собрана информация из 100 случайно выбранных кафе в некотором городе о том, что среднее число работников в них составляет 10,5 со стандартным отклонением 4,6. Определить доверительный интервал 95% числа работников кафе.

    Решение:

    ,

    где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05.

    Таким образом, доверительный интервал 95% среднего числа работников кафе составил от 9,6 до 11,4.

    Пример 2. Для случайной выборки из генеральной совокупности из 64 наблюдений вычислены следующие суммарные величины:

    сумма значений в наблюдениях ,

    сумма квадратов отклонения значений от среднего .

    Вычислить доверительный интервал 95 % для математического ожидания.

    Решение:

    вычислим стандартное отклонение:

    ,

    вычислим среднее значение:

    .

    Подставляем значения в выражение для доверительного интервала:

    .

    где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05.

    Получаем:

    .

    Таким образом, доверительный интервал 95% для математического ожидания данной выборки составил от 7,484 до 11,266.

    Пример 3. Для случайной выборки из генеральной совокупности из 100 наблюдений вычислено среднее значение 15,2 и стандартное отклонение 3,2. Вычислить доверительный интервал 95 % для математического ожидания, затем доверительный интервал 99 %. Если мощность выборки и её вариация остаются неизменными, а увеличивается доверительный коэффициент, то доверительный интервал сузится или расширится?

    Решение:

    Подставляем данные значения в выражение для доверительного интервала:

    .

    где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05.

    Получаем:

    .

    Таким образом, доверительный интервал 95% для среднего данной выборки составил от 14,57 до 15,82.

    Вновь подставляем данные значения в выражение для доверительного интервала:

    .

    где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,01.

    Получаем:

    .

    Таким образом, доверительный интервал 99% для среднего данной выборки составил от 14,37 до 16,02.

    Как видим, при увеличении доверительного коэффициента увеличивается также критическое значение стандартного нормального распределения, а, следовательно, начальная и конечная точки интервала расположены дальше от среднего, и, таким образом, доверительный интервал для математического ожидания увеличивается.

    Удельный вес некоторого признака выборки можно интерпретировать как точечную оценку удельного веса p этого же признака в генеральной совокупности. Если же эту величину нужно связать с вероятностью, то следует рассчитать доверительный интервал удельного веса p признака в генеральной совокупности с вероятностью P = 1 — α:

    .

    Пример 4. В некотором городе два кандидата A и B претендуют на пост мэра. Случайным образом были опрошены 200 жителей города, из которых 46% ответили, что будут голосовать за кандидата A, 26% — за кандидата B и 28% не знают, за кого будут голосовать. Определить доверительный интервал 95% для удельного веса жителей города, поддерживающих кандидата A.

    Решение:

    Таким образом, доверительный интервал 95% удельного веса горожан, поддерживающих кандидата A, составил от 0,391 до 0,529.

    Пример 5. Чтобы проверить отношение покупателей к новому квасу, проведён опрос случайной выборки в 50 человек. Результаты обобщены в следующей таблице (0 — не понравился, 1 — понравился, 2 — нет ответа):

    10012
    01020
    10000
    01001
    02001
    01100
    22001
    10200
    00101
    10001

    Найти доверительный интервал 95 % удельного веса покупателей, которым новый квас не понравился.

    Решение.

    Найдём удельный вес указанных покупателей в выборке: 29/50 = 0,58. Таким образом, , . Мощность выборки известна (n = 50). Критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05 равно 1,96. Подставляем имеющиеся показатели в выражение интервала для удельного веса:

    Таким образом, доверительный интервал 95% удельного веса покупателей, которым новый квас не понравился, составил от 0,45 до 0,71.

    Всё по теме «Математическая статистика»

    Найти доверительный интервал

    Продолжаем разбирать индивидуальное задание по теории вероятностей. Приведенная схема вычислений поможет найти доверительный интервал. Формулы для интервала доверия несложные, в этом Вы скоро убедитесь. Приведенные задачи задавали экономистам ЛНУ им. И.Франка. ВУЗы других городов Украины имеют подобную программу обучения, поэтому для себя часть полезного материала найдет каждый студент.

    Индивидуальное задание 1
    Вариант 11

    Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
    а) если γ=0,92, генеральная среднее квадратичное отклонение σ=4,0, выборочное среднее =15,0, а объем выборки n=16;

    б) если γ=0,99, подправленное среднее квадратичное отклонение s=4,0, выборочное среднее =20,0, а объем выборки n=16.

    Решение: а) Из уравнения с помощью функции Лапласа методом интерполяции находим t

    Границы интервала доверия ищем по формулам:


    После вычислений получим интервал доверия с надежностью 0,92.

    2, б) Поскольку n=16<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулу

    где ищем с помощью таблиц (распределение Стьюдента):



    Таким образом доверительный интервал равный с надежностью =0,99.

    Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью γ=0,99 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 35, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=13,3.
    Решение: Задача сводится к отысканию интервала доверия который покрывает с заданной надежностью 0,99.
    По таблице находим q

    Искомый доверительный интервал лежит в пределах или
    .

    Вариант 1

    Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:

    • а) если =0,9, генеральная среднее квадратичное отклонение s=3,0, выборочное среднее =7,0, а объем выборки n=9;
    • б) если =0,95, подправленное среднее квадратичное отклонение s=3,0, выборочное среднее =15,0, а объем выборки n=9.

    Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц методом интерполяции находим t

    Интерполяцию используем для уточнения t (когда в таблице значений функции Лапласа Ф(t) находится между двумя соседними).
    Границы интервала доверия ищем по формулам:


    Окончательно получаем такой интервал доверия с надежностью =0,9 2.
    б) Поскольку n=9<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулы
    ,
    где значение t ищем с помощью таблиц распределения Стьюдента:



    Формулы как видите не сложные и найти интервал доверия может как студент, так и школьник.
    Мы нашли интервал доверия с надежностью =0,95.

    Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью =0,95 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 17, а подправленное среднее квадратичное отклонение σ=11,2.
    Решение: Формулы для интервала доверия достаточно просты.
    По таблице находим значение функции q

    Далее по формулам вычисляем интервал доверия

    После вычислений он будет лежать в пределах

    Вариант-12

    Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью неизвестного математического ожидания и нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
    а) если =0,94, генеральная среднее квадратичное отклонение =5,0, выборочное среднее =18,0, а объем выборки n=25;
    б) если =0,999, подправленное среднее квадратичное отклонениеs=5,0, выборочное среднее =26,0, а объем выборки n=25.

    Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц распределения методом интерполяции находим t

    Крайние точки доверительного интервала ищем по формуле:


    Итак, интервал принимает множество значений с надежностью 0,94.
    2, б) Поскольку n=25<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулы

    где значение t — ищем с помощью таблиц распределения Стьюдента:

    Далее находим границы интервала доверия.


    Таким образом нашли доверительный интервал с надежностью 0,999.

    Задача 3. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью =0,999 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 45, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=15,1.
    Решение: Найдем интервал доверия по формуле

    По таблице находим значение функции q

    После этого выполняем вычисления границ интервала доверия


    Как видите формулы для вычисления доверительного интервала не сложные, поэтому с легкостью применяйте их на контрольных и тестах по теории вероятностей.

    Готовые решения по теории вероятностей

    Математика и кофе: 4 заметки с тегом формулы

    Крайне любопытная статья на сайте EvanMiller.org, «Ranking Items With Star Ratings», предлагает продвинутый способ расчета рейтингов, например, по пятибалльной шкале.

    (Вообще, судя по интонации автора, история с рейтингами и методиками их расчета не так проста, как может показаться, и он неоднократно к ней возвращается.)

    Из того, что удалось понять: во-первых, расчет среднего рейтинга не всегда позволяет однозначно определить место объекта относительно остальных объектов — например, средние рейтинги могут, банально, совпадать. Во-вторых, средний рейтинг не учитывает количество голосов, ведь по идее, чем больше голосов участвует в расчете рейтинга, тем надежнее этот рейтинг.

    Простой пример — оценки двух сотрудников:

    Осипов — 5, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 2, 2, 2. Среднее = 3,50.
    Сухонцев — 4, 4, 3, 3. Среднее = 3,50.

    Неразрешимая, на первый взгляд, ситуация решается методами байесовской статистики (что бы конкретно это здесь ни значило), вуаля:

    Осипов — 2,72.
    Сухонцев — 2,63.

    Чудесным образом то ли меньшее среднеквадратичное отклонение (0,58 против 1,58), то ли меньшее количество оценок (4 против 10), то ли все они вместе уточнили средний рейтинг Сухонцева, отдав ему предпочтение в несколько сотых.

    Формула продвинутого расчета среднего рейтинга

    Приготовьтесь, будет немного больно.

    Итак, предполагается, что у нас есть K возможных оценок, считаемых по k, каждая оценка стоит sk баллов («1» — это 1 балл, «2» — это 2 балла и т. д.). Имея N полученных оценок для каждого объекта, по nk оценок для каждого k, можно посчитать рейтинг каждого объекта по формуле:

    Где zα/2 это 1−α/2 квантиль нормального распределения. Посчитанный рейтинг является нижней границей нормальной аппроксимации байесова доверительного интервала для среднего рейтинга. Принимая, например, α=0,10 (z=1,65), рассчитанный рейтинг S будет означать, что в 95% случаев средний рейтинг объекта будет выше S.

    Упрощая, «продвинутый» расчет среднего рейтинга позволяет дать прогноз возможной средней оценки, рассчитываемой традиционным путем. Ну и, следовательно, как показано выше, ранжировать объекты даже при формально одинаковой средней оценке.

    Пример расчета продвинутого среднего рейтинга

    Вооружившись 2000 оценок по пятибалльной шкале условных территориальных офисов продаж, я посчитал средний рейтинг каждого офиса обычным и «продвинутым» способом.

    Среднее 1.0 — средний рейтинг обычный, Среднее 2.0 — средний рейтинг продвинутый.

    «Таганский» упал со 2-го на 4-е место по всей видимости, из-за того, что выборка в 66 оценок не дает достаточной уверенности в том, что его средний рейтинг действительно настолько высок, и в 90% случаев его рейтинг прогнозируется выше всего лишь 4,55, что примерно соответствует 4-му месту.

    «Академический» формально был на 13-м месте, но, благодаря надежным 249 оценкам, для него прогнозируется, в 90% случаев, средний рейтинг не ниже 4,4, что поднимает его до 10-го места.

    У меня сложилось ощущение, что формула более убедительно работает для коротких шкал оценок, как «от 1 до 5» в приведенном примере.

    В любом случае, делюсь файлом в Google Таблицах — по идее, он считает рейтинги для всех шкал «длиной» до 100 оценок включительно, позволяет импортировать до 10 000 строк с оценками и корректировать уровень достоверности (90% в нашем примере).

    Cм. также

    https://www.evanmiller.org/ranking-items-with-star-ratings.html

    Продвинутый способ расчета рейтинга в Google Таблицах

    Доверительный интервал вокруг биномиальной оценки 0 или 1

    Много было написано об этой проблеме. Общий совет — никогда не использовать нормальное приближение (т. Е. Асимптотический / доверительный интервал Вальда), поскольку оно обладает ужасными свойствами покрытия. R код для иллюстрации этого:

    library(binom)
    p = seq(0,1,.001)
    coverage = binom.coverage(p, 25, method="asymptotic")$coverage
    plot(p, coverage, type="l")
    binom.confint(0,25)
    abline(h=.95, col="red")
    

    Для малых вероятностей успеха вы можете запросить 95% доверительный интервал, но на самом деле получите, скажем, 10% доверительный интервал!

    Так что мы должны использовать? Я полагаю, что текущие рекомендации — это те, которые перечислены в статье Оценка интервалов для биномиальной пропорции Брауна, Кая и DasGupta в Статистической науке 2001, том. 16, нет 2, стр. 101–133. Авторы рассмотрели несколько методов расчета доверительных интервалов и пришли к следующему выводу.

    [W] мы рекомендуем интервал Вильсона или интервал Джеффриса с равным хвостом для малых n и интервал, предложенный в Agresti и Coull для больших n .

    Интервал Уилсона также иногда называют интервалом оценки , поскольку он основан на инвертировании теста оценки.

    Чтобы рассчитать эти доверительные интервалы, вы можете использовать этот онлайн-калькулятор или binom.confint()функцию из binomпакета в R. Например, для 0 успехов в 25 испытаниях код R будет иметь вид:

    > binom.confint(0, 25, method=c("wilson", "bayes", "agresti-coull"),
      type="central")
             method x  n  mean  lower upper
    1 agresti-coull 0 25 0.000 -0.024 0.158
    2         bayes 0 25 0.019  0.000 0.073
    3        wilson 0 25 0.000  0.000 0.133
    

    Вот bayesинтервал Джеффриса. (Аргумент type="central"необходим для получения равноправного интервала.)

    Обратите внимание, что вы должны решить, какой из трех методов вы хотите использовать, прежде чем вычислять интервал. Глядя на все три и выбирая самый короткий, естественно, вы получите слишком малую вероятность покрытия.

    В заключение: если вы наблюдаете ровно ноль успехов в ваших n испытаниях и просто хотите очень приблизительный доверительный интервал, вы можете использовать правило трех . Просто разделите число 3 на n . В приведенном выше примере n равно 25, поэтому верхняя граница равна 3/25 = 0,12 (нижняя граница, конечно, равна 0).

    Доверительный интервал

    Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки, чем точечная. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью.
    Доверительным называется интервал, в который попадают измеренные в эксперименте значения, соответствующие доверительной вероятности.
    Метод доверительных интервалов разработал американский статистик Ежи Нейман, исходя из идей английского статистика Рональда Фишера.

    1. Определение
    Доверительным интервалом параметра θ {\displaystyle \theta } распределения случайной величины X {\displaystyle X} с уровнем доверия p, порождённым выборкой x 1, …, x n {\displaystyle x_{1},\ldots,x_{n}}, называется интервал с границами l x 1, …, x n {\displaystyle lx_{1},\ldots,x_{n}} и u x 1, …, x n {\displaystyle ux_{1},\ldots,x_{n}}, которые являются реализациями случайных величин L X 1, …, X n {\displaystyle LX_{1},\ldots,X_{n}} и U X 1, …, X n {\displaystyle UX_{1},\ldots,X_{n}}, таких, что
    P L ⩽ θ ⩽ U = p {\displaystyle \mathbb {P} L\leqslant \theta \leqslant U=p}.
    Граничные точки доверительного интервала l {\displaystyle l} и u {\displaystyle u} называются доверительными пределами.
    «Вероятность, с которой в условиях данного эксперимента полученные экспериментальные данные можно считать надежными достоверными, называют доверительной вероятностью или надежностью. Величина доверительной вероятности определяется характером производимых измерений. При выполнении учебных лабораторных работ в курсе общей физики доверительная вероятность обычно считается равной 95%.
    Толкование доверительного интервала, основанное на интуиции, будет следующим: если уровень доверия p велик скажем, 0.95 или 0.99, то доверительный интервал почти наверняка содержит истинное значение θ {\displaystyle \theta }.
    Еще одно истолкование понятия доверительного интервала: его можно рассматривать как интервал значений параметра θ {\displaystyle \theta }, совместимых с опытными данными и не противоречащих им.
    Более точное, хоть также не совсем строгое, толкование доверительного интервала с уровнем доверия, скажем, 95%, состоит в следующем. Если провести очень большое количество независимых экспериментов с аналогичным построением доверительного интервала, то в 95% экспериментов доверительный интервал будет содержать оцениваемый параметр θ {\displaystyle \theta } то есть будет выполняться L ⩽ θ ⩽ U {\displaystyle L\leqslant \theta \leqslant U}, а в оставшихся 5% экспериментов доверительный интервал не будет содержать θ {\displaystyle \theta }.

    2. Байесовский доверительный интервал
    В байесовской статистике существует схожее, но отличающееся в некоторых ключевых деталях определение доверительного интервала. Здесь оцениваемый параметр θ {\displaystyle \theta } сам считается случайной величиной с некоторым заданным априорным распределением в простейшем случае — равномерным, а выборка X {\displaystyle X} фиксирована в классической статистике всё в точности наоборот. Байесовский p {\displaystyle p} -доверительный интервал — это интервал }, покрывающий значение параметра θ {\displaystyle \theta } с апостериорной вероятностью p {\displaystyle p}:
    P L ⩽ θ ⩽ U | X = p {\displaystyle \mathbb {P} L\leqslant \theta \leqslant U|X=p}.
    Как правило, классический и байесовский доверительные интервалы различаются. В англоязычной литературе байесовский доверительный интервал принято называть термином credible interval, а классический — confidence interval.

    доверительный интервал excel, доверительный интервал mathprofi, доверительный интервал метрология, доверительный интервал простым языком, интервал замены масла поло седан, интервал замены масла рено трафик, интервал замены масла в гур, интервал замены ремня грм рено трафик, как изменить межсервисный интервал пежо 307, как изменить межсервисный интервал шкода октавия а5, как сбросить межсервисный интервал бмв х3 f25, как сбросить межсервисный интервал рено кенго, как сбросить сервисный интервал е83, как сбросить сервисный интервал мерседес, межсервисный интервал фольксваген, межсервисный интервал форд фокус 3, межсервисный интервал мерседес, межсервисный интервал паджеро 4, сброс межсервисный интервал паджеро спорт, сбросить сервисный интервал на т5
    • среднее значение выборки 95 — доверительная вероятность коэффициент надёжности 160 — 200 см — доверительный интервал 20 см — предел погрешности. Толкование:
    • распределения. Понятия толерантного и доверительного интервалов близки друг к другу. Толерантный интервал является интервалом в выборочном пространстве наблюденных
    • математической статистики при анализе работ: доверительный интервал для задания, доверительный интервал для организации, контрольная группа Организации
    • среднее арифметическое и его доверительный интервал зарубка на ящике Иногда зарубками обозначают доверительный интервал для медианы. В связи с тем
    • вывода является статистическое суждение, например: точечная оценка, доверительный интервал отвержение гипотезы, кластерный анализ. Основные школы статистического
    • 530 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 503 565 тыс. л. н. с денисовцами — около 400 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 367 484 тыс. л. н
    • отклонение Эксцесс Асимметрия Интервал Минимум Максимум Счёт Медиана Мода Квантиль Математическое ожидание Доверительный интервал Меры рассеяния показывают
    • некоммерческого объединения приверженцев доказательной медицины Доверительный интервал 3, корп. 1 — бывшее здание мебельной фабрики Мюр и Мерилиз
    • 95 доверительный интервал 806 — 447 тыс. лет назад а время появления Y — хромосомного Адама — в 275 тыс. лет назад 95 доверительный интервал 304 — 245
    • Фактически, более старые книги используют термины доверительный интервал и фидуциальный интервал взаимозаменяемо. Заметим, что фидуциальное распределение
    • и сокращении выборки. Для оценки точности рейтинга используется доверительный интервал При исследованиях популярности телеканалов в основном используются
    • современного человека оценили по Y — хромосоме в 588 тыс. лет назад 95 доверительный интервал 447 — 806 тыс. лет назад Также неандертальская мтДНК была обнаружена
    • L1K. Разделение линий L0 и L1 2 3 произошло 124 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 151 — 97 тыс. л. н. В 2019 году генетики рассчитали, что линия
    • оценок с их доверительными интервалами Важно, что для некоторых источников оптимальное значение может лежать вне доверительного интервала Наилучшей оценкой
    • Марсден и др. 2014 приводят оценку возраста 1, 2 млрд лет, но доверительный интервал оценки превосходит по величине саму оценку. Оценки возраста звёзд
    • гаплогруппы IJ на гаплогруппы I и J произошло 44 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 41 47 тыс. л. н. по данным компании YFull — 42, 9 тыс. лет назад
    • значение величины T лежит в интервале от 2, 7 с до 2, 9 с с некоторой оговорённой вероятностью см. доверительный интервал доверительная вероятность, стандартная
    • симметричному распределению перед построением доверительного интервала Если есть необходимость, доверительный интервал может быть преобразован обратно к исходному
    • наблюдения приблизительно равным нулю. Доверительный интервал для оценки угла наклона может быть определён как интервал содержащий средние 95 значений коэффициентов
    • Стьюдента Квантили распределения хи — квадрат Нормальное распределение Доверительный интервал Наукометрия Руководство участкового педиатра — ГЭОТАР — Медиа, 2008
    • Период повторяемости, интервал повторения — оценка интервала времени между такими событиями, как землетрясение, наводнение или изменение расхода воды
    • базальной неафриканской гаплогруппы N составляет около 51 тыс. лет 95 доверительный интервал 55, 1 — 46, 9 тыс. лет Предковая гаплогруппа L3, в свою очередь
    • подозреваемых бактерий, отсортированный по вероятности, указывала доверительный интервал для вероятностей диагнозов и их обоснование то есть MYCIN предоставляла
    • случаев заражения. Вводятся понятия: Статистическая значимость Доверительный интервал Доверительная вероятность На примере шкалы развития Гесселя англ. русск
    • тестируемым препаратами LSM Difference В случае если искомый доверительный интервал находится в границах 80.00 — 125.00 тестируемый лекарственный
    • используемые в задачах математической статистики таких как построение доверительных интервалов проверка статистических гипотез и непараметрическое оценивание
    • возраст Вселенной составляет 13, 798 0, 037 миллиарда лет 68 — й доверительный интервал Основная статья: История развития представлений о Вселенной В
    • автора, находится в пределах 2 — 4 часа. Отсутствие указаний на доверительный интервал ошибки является существенным недостатком методики, снижающим её
    • базальной неафриканской гаплогруппы M составляет около 49 тыс. лет 95 доверительный интервал 54, 8 — 43, 6 тыс. лет Предковая гаплогруппа L3 в свою очередь происходит
    • зачастую лучше. Оценивание точности прогноза в частности, с помощью доверительных интервалов — необходимая часть процедуры прогнозирования. Обычно используют

    Доверительный интервал: доверительный интервал простыми словами, доверительный интервал метрология, доверительный интервал excel, доверительный интервал mathprofi, доверительный интервал химия, доверительный интервал простым языком, доверительный интервал эконометрика, доверительный интервал примеры решения задач

    Статистический анализ данных: просто или сложно? точка.

    Что такое доверительный интервал для математического ожидания и как его вычислить. Доверительный интервал для удельного веса. Примеры. CFA Доверительные интервалы для среднего значения. Тема сегодняшней нашей беседы будет Доверительный интервал. Что такое доверительный интервал? Вы наверняка встречались с ним в научной. ВЛИЯНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ДИСПЕРСИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. Проблемы, поиски, решения Особенности накопления сумм ошибок измерений Сальников В.И. 58 63. Публикационная этика редакционная политика.

    Рассчитать доверительный интервал для зависимой Яндекс.

    Доверительный интервал для среднего совокупности вычисляют на основе оценок Альтернативный метод вычисления доверительного интервала с. ДОВЕРИТ.НОРМ функция ДОВЕРИТ.НОРМ Служба. Как считать в данном случае доверительный интервал по частоте. Причем усредняя по частоте можно получить отличный от единицы. Как рассчитать доверительный интервал в Excel. Правило трех. Построение доверительных интервалов для параметров нормального распределения. Выборка Х извлечена из нормально распределенной. Что такое 95% ный доверительный интервал и как его сделать в. Из данной статьи вы узнаете о доверительных интервалах, которые используются для математического ожидания. Оценка доверительных интервалов. Об асимптотически доверительном интервале см. указанные выше лекции И.Н. Володина и книгу А.Н. Ширяева, о точном интервале.

    Определение.

    Значения среднего по ней, а лишь получим доверительный интервал с шириной, половину8 элементов генсовокупности, доверительный интервал. Доверительный интервал для истинного значения величины. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ, интервал, построенный по результатам наблюдений над случайной величиной, накрывающий с заданной. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ ДЛЯ ЧАСТОТ И ДОЛЕЙ. Цель занятия: изучение методики вычисления относительных ве личин и доверительных интервалов к ним, оценки статистической значимости. Точечные и интервальные оценки. Доверительный интервал и. Перевод доверительный интервал с русского на английский в бесплатном словаре и многие другие английские переводы. Оценка параметров распределений через доверительные. Доверительные интервалы. Вполне вероятно, что вам знакомо понятие доверительный интервал, выражающее меру надежности. X6. Доверительные интервалы Мы рассмотрели несколько. Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности с нормальным распределением.

    Функция ДОВЕРИТ и нормальный доверительный интервал в.

    Доверительный интервал общие принципы и значение. Методика расчета. Директор Сотрудничающего Центра ВОЗ по статистике и анализу здоровья. Доверительный интервал общие принципы и значение. Доверительный интервал, можно понимать как погрешность, задает размах части кривой распределения по обе стороны от выбранной точки, куда. Отношение шансов Медицинская статистика. Будет очень здорово если эти доверительные интервалы будут выведены на график, типа точка и возле неё такая штучка буквой T. Как работают сплит тесты: памятка для гуманитариев. Сам этот интервал называется доверительным интервалом. что истинное значение длины отрезка заключается в интервале от 8.32 до 8.36 мм. Фундаментальная экология: Учебные материалы: В.Д. Мятлев, Л. Доверительные интервалы могут быть пос троены не только для генеральной средней и медианы, но и для многих параметров распределений:.

    Построение bootstrap доверительных интервалов.

    Определение этой величины, не укладывается в доверительный интервал, построенный по старым наблюдениям. Тутубалин В.И. В Философском. Построение доверительных интервалов в MATLAB Stack Overflow на. Доверительные интервалы для среднего задают область вокруг среднего, в которой с заданным уровнем доверия содержится истинное среднее. Доверительный интервал Machigoogle — wiki.info. Доверительный интервал погрешности результата измерений – интервал значений случайной погрешности, внутри которого с заданной. Доверительный интервал Большая Энциклопедия Нефти и Газа. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ confidence interval интервал между двумя значениями на шкале тестовых баллов, внутри которого с определенной. Как посчитать доверительный интервал функции когерентности Форум. Проверка адекватности регрессионной модели. 2.4.1. Коэффициент детерминации. В классическом регрессионном анализе предполагается, что.

    Доверительные интервалы и их применение Data Science.

    В заметке рассматривается построение доверительного интервала для математического ожидания генеральной совокупности при. Перевод термина доверительный интервал на английский язык. Доверительный интервал и доверительная вероятность. презентация. Презентация была опубликована 5 лет назад пользователемЛюбовь. Доверительный интервал параметра биномиального распределения. Как рассчитать доверительный интервал для коэффициента конверсии в Excel. Представим, что перед нами стоит задача. Доверительный интервал. В математической статистике интервал, в пределах которого с заданной вероятностью лежат выборочные оценки статистических характеристик. Лекция 3. Доверительный интервал. Доверительные интервалы являются способом количественной оценки неопределенности оценки. Их можно использовать для добавления границ или. Анализ распределения рекламного бюджета с помощью. Доверительный интервал для некоторого параметра функции распределения есть, нестрого говоря, интервал в параметрическом.

    Задание 3. Доверительные интервалы.

    К расчету доверительного интервала коэффициента конверсии стандартное отклонение Непосредственно доверительный. Построение доверительных интервалов для среднего. 4 мар 2006 Пример 166. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью 0.9 неизвестного математического ожидания $a $ нормально. Доверительный интервал склонение и спряжение Промт. Бесплатные примеры решений задач по математической статистике на тему Построение доверительных интервалов для среднего, дисперсии,. Доверительный интервал. Проверка статистических гипотез. Хотелось построить доверительный интервал для вершины параболы и к чему это привело. Знакомство с botstrap: идея, простой.

    Что такое доверительный интервал как вычислить 95%, для.

    Доверительные интервалы используются для нахождения диапазона значений оцениваемой величины. Рассмотрим эту концепцию, а. Доверительные интервалы примеры решения задач JINR. Аннотация. В настоящей работе исследовано влияние величины дисперсии распределения ошибки измерения на доверительный интервал. Зачем нужен доверительный интервал CI в статистике? google — wiki.info. Доверительный интервал. Доверительная вероятность. В предыдущих мы рассмотрели вопрос об оценке неизвестного параметра одним числом. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ Лаборатория Гуманитарные. Примеры расчетов и построения доверительного интервала нормального распределения с нахождением его границ с использованием функции. Доверительный интервал английский перевод google — wiki.info словарь. Исследования и Социальная статистика. Ключевые слова: выборочный метод генеральная со вокупность выборка доверительный интервал.

    ГОСТ Р 50779.22 2005.

    Качество этих прогнозов характеризуется дисперсиями ошибок прогнозов и шириной доверительных интервалов. И хотя прогнозы математического. Приложение 1. Доверительный интервал и полнота Гарант. Введем также определение доверительного интервала. Доверительный интервал это интервал, который строится вокруг оценочного значения. Доверительный интервал, доверительная вероятность. Доверительный интервал это расстояние в ± две ошибки среднего значения стандартная ошибка средней арифметической. Доверительный интервал для оценки среднего дисперсия. Аннотация: Рассматривается задача построения одностороннего асимптотического доверительного интервала для неизвестной условной. Доверительные интервалы метода взвешенных наименьших. Решено: Доверительный интервал Механика Ответ.

    Доверительный интервал Механика Киберфорум.

    Цель данного исследования – провести сравнительный анализ двух способов расчета доверительного интервала и выбрать. 05 Доверительные интервалы 2019.pdf. Доверительных интервалов для частот, подразумевая такие характе ристики выборки, как бесповторность и репрезентативность, а также. Доверительный интервал Русский Украинский Словарь Glosbe. 3.4.4 доверительный интервал confidence interval Интервал, имеющий нижнюю и верхнюю границы, в котором средние значения, принадлежащие. Доверительный интервал для среднего google — wiki.info. Доверительный интервал. Проверка статистических гипотез. 1. Доверительный интервал. Точечные оценки являются приближенными, так как они. Построение наилучших доверительных интервалов параметров. Стат. confidence interval for the mean доверительный интервал для среднего доверительные интервалы для среднего задают область вокруг среднего.

    ТеорВер Онлайн: 8.4 Доверительное оценивание параметров.

    Перевод фраз, содержащих доверительный интервал на английский язык. Прогноз математического ожидания регрессанда: дисперсия. МИНИ ПРОГРАММА ДЛЯ РАСЧЕТА ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА ЧАСТОТЫ И ДОЛИ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С. Доверительный интервал Онлайн калькулятор. На главнуюСтатьи о моделях прогнозированияКак рассчитать доверительный интервал в Excel. Правило трех сигм применение на практике. Как рассчитать доверительный интервал для коэффициента. Для оценки значимости отношения шансов рассчитываются границы 95% доверительного интервала используется абрревиатура 95% ДИ или 95% CI.

    Доверительные интервалы допущение о неточности оценок.

    Практическим следствием такого доверительного интервала является то, Доверительный интервал можно также использовать, чтобы показать, на. Предложения со словосочетанием ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ. Ключевые слова. медицинская статистика, критерий Стьюдента, доверительный интервал, показатель гемоглобина, прогнозирование в медицине. ИНФОРМАТИКА И МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА. Доверия. 1.1 Доверительный интервал для среднего. 1.1.1 Случай известной дисперсии. Пусть нужно найти доверительный интервал для среднего в. Доверительный интервал. Доверительные интервалы метода взвешенных наименьших квадратов и стратегия градуировки. Доверительный интервал для коэффициента корреляции. Величина и доверительный интервал. Пусть измерение проводят несколько раз, причем условия эксперимента поддерживают, насколько возможно,. Доверительный интервал Lit google — wiki.info НМА Литобзор обзоры. Доверительный интервал в линейном регрессионном анализе. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ ДЛЯ НАКЛОНА ЛИНИИ РЕГРЕССИИ. Доверительный.

    доверительный интервал простыми словами, доверительный интервал простым языком, доверительный интервал примеры решения задач

    Калькулятор доверительного интервала

    Используйте этот калькулятор для вычисления доверительного интервала или погрешности, предполагая, что выборочное среднее, скорее всего, соответствует нормальному распределению. Используйте калькулятор стандартного отклонения, если у вас есть только необработанные данные.


    Что такое доверительный интервал?

    В статистике доверительный интервал — это диапазон значений, который определяется путем использования данных наблюдений, рассчитанных на желаемом уровне достоверности, который может содержать истинное значение изучаемого параметра.Уровень достоверности, например 95% уровень достоверности, относится к тому, насколько надежна процедура оценки, а не к степени уверенности в том, что вычисленный доверительный интервал содержит истинное значение изучаемого параметра. Желаемый уровень достоверности выбирается до вычисления доверительного интервала и указывает долю доверительных интервалов, которые при построении с учетом выбранного уровня достоверности по бесконечному количеству независимых испытаний будут содержать истинное значение параметра.

    Доверительные интервалы обычно записываются как (некоторое значение) ± (диапазон). Диапазон можно записать как фактическое значение или в процентах. Его также можно записать как просто диапазон значений. Например, все следующие эквивалентные доверительные интервалы:

    20,6 ± 0,887

    или

    20,6 ± 4,3%

    или

    [19,713 — 21,487]

    Расчет доверительных интервалов:

    Вычисление доверительного интервала включает определение выборочного среднего X и стандартного отклонения генеральной совокупности σ, если это возможно.Если стандартное отклонение генеральной совокупности использовать нельзя, то стандартное отклонение выборки s можно использовать, когда размер выборки больше 30. Для размера выборки больше 30 стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки будут аналогичными. В зависимости от того, какое стандартное отклонение известно, уравнение, используемое для расчета доверительного интервала, различается. Для целей этого калькулятора предполагается, что стандартное отклонение генеральной совокупности известно или размер выборки достаточно велик, поэтому стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки аналогичны.Отображается только уравнение для известного стандартного отклонения.

    Где Z — значение Z для выбранного уровня достоверности, X — среднее значение выборки, σ — стандартное отклонение, а n — размер выборки. Предполагая следующее с уровнем достоверности 95%:

    Х = 22,8

    Z = 1.960

    σ = 2,7

    п = 100

    Доверительный интервал:

    22,8 ± 0,5292

    Z-значения для доверительных интервалов

    Уровень достоверности Значение Z
    70% 1.036
    75% 1,150
    80% 1,282
    85% 1,440
    90% 1,645
    95% 1,960
    98% 2,326
    99% 2,576
    99,5% 2,807
    99,9% 3,291
    99,99% 3.891
    99,999% 4,417

    Калькулятор доверительного интервала — Найдите формулу доверительного интервала

    Воспользуйтесь этим онлайн-калькулятором доверительного интервала, который поможет вам рассчитать доверительный интервал с нижней и верхней границей. Кроме того, этот удобный калькулятор верхней и нижней границы вычисляет стандартную ошибку, Z-оценку, правостороннее P-значение и допустимую погрешность. Прочтите, чтобы узнать о функциях этого калькулятора уровня достоверности и о том, как рассчитать доверительные интервалы?

    Что такое доверительный интервал?

    Обычно доверительный интервал — это уровень неопределенности в любых вычислениях в рамках любой конкретной статистики.Мы используем его с погрешностью. Это говорит нам о том, насколько мы можем быть уверены в результатах опроса или опроса целевой группы. Доверительный интервал фундаментально связан с доверительным уровнем.

    Доверительный интервал иногда интерпретируется как означающий, что «истинное значение» вашей оценки находится в пределах доверительного интервала. Но на самом деле это не так. Доверительный интервал не может сказать вам вероятность найти истинное значение статистики. Сделайте оценку, потому что она основана на выборке, а не на всей генеральной совокупности.

    Доверительный интервал просто указывает, какой диапазон значений можно ожидать, если вы снова запустите образец или снова запустите эксперимент точно таким же образом. Чем точнее план выборки или реалистичнее эксперимент, тем больше вероятность, что ваш доверительный интервал будет содержать оценочное истинное значение. Однако эта точность определяется вашими методами исследования, а не статистической информацией, собранной после сбора данных. !

    Доверительный интервал Пример:

    Если вы рассчитываете доверительный интервал с уровнем достоверности 95%, это означает, что вы уверены, что 95 из 100 ваших оценочных результатов будут находиться между верхним и нижним значениями.Однако калькулятор доверительного интервала может сделать более точную оценку по сравнению с ручными методами.

    Однако онлайн-калькулятор стандартной ошибки позволяет рассчитать выборочную среднюю дисперсию из заданного набора исходных данных.

    Формула доверительного интервала:

    Формула доверительного интервала:

    $$ CI = x̄ ± z * σ / (\ sqrt {n}) $$

    В этой формуле:

    • ДИ = доверительный интервал
    • x̄ = выборочное среднее
    • Z = значение уровня достоверности
    • Σ = стандартное отклонение выборки
    • N = образец

    Уравнение доверительного интервала можно разделить на три части:

    • пример статистики
    • уровень уверенности
    • и погрешность

    Статистика выборки — это значение генеральной совокупности, а комбинация уровня достоверности и допустимой погрешности указывает общую величину неопределенности, связанную с любой взятой выборкой.

    Уравнение доверительного интервала = точечная оценка + уровень достоверности * предел погрешности

    Как рассчитать доверительный интервал?

    Если у нас есть группа 10-футовых хирургических пациентов со средним весом 240 фунтов и стандартным отклонением выборки 25 фунтов, то каким будет доверительный интервал?

    Решение:

    Калькулятор доверительного интервала предоставляет вам быстрое решение, поскольку, вводя все значения переменной во входные данные, вы можете получить точные результаты с помощью последующих автоматических вычислений.Однако вы можете выполнить вычисления вручную, применив формулу доверительного интервала.

    Шаги для расчета доверительного интервала:

    • Прежде всего, вычтите 1 из 10, чтобы получить степень свободы: \ (10-1 = 9 \)
    • Теперь вычтите уровень достоверности из 1 и разделите его на 2: \ ((1 — 0,95) / 2 = 0,025 \)
    • Согласно таблице распределения 9 степеней свободы и α = 0,025, результат 2,262
    • Теперь вам нужно разделить стандартное отклонение выборки на квадратный корень из размера выборки: \ (25 / \ sqrt {10} = 7.90 \)
    • Умножьте ответы пунктов 3 и 4: \ (2,26 × 7,90 = 17,88 \)
    • Для вычисления нижнего предела диапазона необходимо вычесть шаг 5 из среднего значения выборки:
    • \ (240 — 17,88 = 222,11 \)
    • Для расчета верхнего предела диапазона вам необходимо добавить шаг 5 к вашему среднему выборочному значению: 240 + 17,88 = 257,88

    Кроме того, калькулятор погрешности помогает определить погрешность на основе уровня достоверности, процента пропорции, размера выборки и размера генеральной совокупности.

    Значения таблицы доверительных интервалов:

    Таблица, представляющая Z-значения для некоторых общих уровней достоверности, приведена ниже:

    Уровень доверия Z- значение
    70% 1.036
    75% 1,150
    80% 1,282
    85% 1,440
    90% 1.645
    95% 1,960
    98% 2,326
    99% 2,576
    99,5% 2,807
    99,9% 3,291
    99,99% 3,891
    99.999% 4,417

    Трудно запомнить z-оценку, используемую для расчета интервала, поэтому вы можете использовать калькулятор CI, потому что вам не нужно вручную вводить z-оценку.

    Как работает калькулятор доверительного интервала?

    Этот калькулятор уровня достоверности для средних значений генеральной совокупности, стандартного отклонения и размера выборки работает следующим образом:

    Ввод:
    • Введите значение выборочного среднего, стандартное отклонение, общий размер выборки и уровень достоверности.
    • Вверху отображается уравнение доверительного интервала.
    • Нажмите кнопку «Рассчитать».

    Выход:

    Этот калькулятор доверительного уровня дает вам:

    • Значения доверительных интервалов с нижней и верхней границей.
    • Сообщает вам Среднее значение генеральной совокупности (μ), заключенное в доверительный интервал \ (x̅ ± E \), который содержит процент выборок.
    • Стандартная ошибка, Z-оценка, правостороннее значение P, раздельное значение нижней и верхней границы и допустимая погрешность (E).

    Как построить доверительный интервал?

    Онлайн-калькулятор доверительного интервала поможет вам построить мгновенный доверительный интервал, но если вы хотите, чтобы эти вычисления выполнялись вручную, вам необходимо выполнить следующие шаги, чтобы построить доверительный интервал:

    • Прежде всего, вы должны определить статистику выборки.Для этого выберите статистику, например среднее значение выборки, долю выборки для оценки параметра генеральной совокупности.
    • Теперь выберите уровень достоверности. В нем описывается неопределенность метода отбора проб.
    • Рассчитайте предел погрешности для построения доверительного интервала. Для расчета погрешности = Критическое значение * Стандартное отклонение статистики.
    • Укажите доверительный интервал и Доверительный интервал = статистика выборки + предел погрешности

    Пример:

    Мы выбираем случайную выборку из 230 мужчин из 1000 мужчин и взвешиваем их.Мы обнаружили, что средний вес нашей выборки составляет 150 фунтов, а стандартное отклонение образца — 40 фунтов. Что такое 95% доверительный интервал?

    • \ (150 + 1.86 \)
    • \ (150 + 40 \)
    • Ничего из вышеперечисленного

    Решение:

    Найдите стандартную ошибку. Стандартная ошибка (SE) среднего:

    $$ SE = s / sqrt (n) $$

    $$ SE = 40 / квадрат (230) = 40 / 15,17 = 2,6367 $$

    Теперь найдите критическое значение.Вычислить альфа (α):

    $$ Альфа α = 1 — (уровень достоверности / 100) = 0,05 $$

    Затем найдите критическую вероятность:

    .

    $$ p * = 1 — α / 2 = 1 — 0,05 / 2 = 0,975 $$$

    Итак, найдите степени свободы:

    $$ df = n — 1 = 230 — 1 = 229 $$

    Критическое значение — это t-статистика, имеющая 229 степеней свободы, а также кумулятивная вероятность, равная 0,975, из калькулятора доверительного интервала, критическое значение — 2,6367.

    Важные факторы, влияющие на доверительные интервалы:

    Статика доверительного интервала, отвечающая за значения доверительных интервалов:

    Уровень уверенности:

    Когда мы несколько раз отбираем случайную выборку из любой совокупности, определенный процент доверительных интервалов будет составлять среднее значение этой совокупности.Этот процент известен как уровень достоверности.

    Стандартное отклонение выборки:

    Это обычное или типичное различие между точками данных в любой совокупности.

    Среднее значение выборки:

    Это среднее значение набора данных. Вы можете использовать его для вычисления:

    • центральная тенденция,
    • стандартное отклонение
    • отклонение
    • доверительный интервал
    Размер выборки:

    Это общее количество участников, включенных в любое исследование.Он также представляет собой количество переменных или наблюдений.

    Численность населения:

    Это общий набор форм данных, из которых вы взяли размер выборки. Например, если общая численность населения составляет 100 человек, размер выборки может составлять 20 или 50.

    Однако калькулятор доверительного интервала найдет все эти факторы, влияющие на доверительный интервал.

    Часто задаваемые вопросы:

    Какое значение имеет доверительный интервал?

    Это дает нам вероятность того, что любой выбранный параметр окажется между оценочной парой значений около среднего.Он позволит измерить неопределенность или достоверность любого метода отбора проб. Обычно они собираются на основе доверительной вероятности \ (95% или 99% \).

    Что такое хороший доверительный интервал?

    Хороший доверительный интервал зависит от размера и изменчивости выборки. Если размер выборки невелик, а вариабельность высока, то уровень доверительного интервала будет более широким, но с большей погрешностью.

    Как узнать, является ли доверительный интервал значимым?

    Когда уровень значимости равен 0.05, то соответствующий уровень достоверности будет 95%. Если значение нулевой гипотезы не связано с доверительным интервалом, то результаты являются статистически значимыми.

    Какая связь между P-значением и доверительным интервалом?

    Если доверительный интервал уже, p-значение будет меньше. Однако доверительный интервал предоставляет ценные факты и цифры о степени изученного воздействия и надежности оценки.

    Вывод:

    Этот калькулятор доверительного интервала поможет вам рассчитать значения верхней и нижней границы для оценки уровня достоверности и неопределенности любых оценочных результатов. Он предназначен для быстрых и простых вычислений, поэтому студенты и преподаватели могут доверять этому калькулятору верхней и нижней границы в учебных целях.

    Артикул:

    Из источника Википедии: доверительный интервал, философские вопросы, статистическая проверка гипотез, доверительный интервал, доверительный диапазон, значение t-таблиц и z-таблиц.

    Из источника Investopedia: Доверительный интервал, Расчет доверительного интервала, особенности.

    Из источника Йельского университета: доверительные интервалы для неизвестного среднего и известного стандартного отклонения, доверительные интервалы для неизвестного среднего и неизвестного стандартного отклонения.

    Калькулятор доверительного интервала

    Этот калькулятор доверительного интервала — инструмент, который поможет вам найти доверительный интервал для выборки при условии, что вы укажете среднее значение, стандартное отклонение и размер выборки.Вы можете использовать его с любым произвольным уровнем уверенности. Если вы хотите знать, что такое доверительный интервал и как его вычислить, или ищете формулу 95 доверительного интервала без погрешности, эта статья обязательно вам поможет.

    Что такое доверительный интервал?

    В определении говорится, что «доверительный интервал — это диапазон значений, полученных из статистики выборки, который может содержать значение неизвестного параметра совокупности». Но что это означает на самом деле?

    Представьте, что производитель кирпича обеспокоен тем, соответствует ли масса кирпичей, которые он производит, спецификациям.Он измерил, что средняя масса образца из 100 кирпичей равна 3 кг. Он также обнаружил, что 95% доверительный интервал составляет от 2,85 кг до 3,15 кг. Это означает, что он может быть на 95% уверен, что средняя масса всех кирпичей, которые он производит, будет составлять от 2,85 кг до 3,15 кг.

    Конечно, не всегда хочется быть уверенным точно на 95%. Возможно, вам захочется быть уверенным на 99%, или, может быть, вам будет достаточно того, что доверительный интервал верен в 90% случаев. Этот процент называется уровнем достоверности .

    95 формула доверительного интервала

    Для расчета доверительного интервала необходимо знать три параметра вашей выборки: среднее (среднее) значение, μ, стандартное отклонение, σ, и размер выборки, n (количество выполненных измерений). Затем вы можете рассчитать стандартную ошибку, а затем погрешность по следующим формулам:

    стандартная ошибка = σ / √n

    Предел погрешности = стандартная ошибка * Z (0,95)

    где Z (0.95) — это z-оценка, соответствующая уровню достоверности 95%. Если вы используете другой уровень достоверности, вам необходимо вычислить соответствующий z-показатель вместо этого значения. Но не волнуйтесь, наш калькулятор z-значений упростит вам задачу!

    Как найти значение Z (0,95)? Это значение z-показателя, при котором двусторонний уровень достоверности равен 95%. Это означает, что если вы построите кривую нормального распределения, площадь между двумя z-значениями будет равна 0,95 (из 1).

    Если вы хотите рассчитать это значение с помощью таблицы z-значений, вам нужно сделать следующее:

    1. Определитесь со своим уровнем уверенности.Допустим, 95%.
    2. Рассчитайте вероятность того, что ваш результат не будет в доверительном интервале. Это значение равно 100% — 95% = 5%.
    3. Взгляните на кривую нормального распределения. 95% — это площадь посередине. Это означает, что область слева от вашего z-показателя равна 0,025 (2,5%), а область справа от вашего z-показателя также равна 0,025 (2,5%).
    4. Область справа от вашего z-показателя в точности совпадает с p-значением вашего z-показателя.Вы можете использовать таблицы z-оценок, чтобы найти z-оценку, соответствующую 0,025 p-значению. В данном случае это 1,959.

    После того, как вы рассчитали значение Z (0,95), вы можете просто ввести это значение в уравнение выше, чтобы получить предел погрешности. Теперь осталось только найти нижнюю и верхнюю границу доверительного интервала:

    нижняя граница = среднее значение - погрешность

    верхняя граница = среднее + погрешность

    Как рассчитать доверительный интервал?

    Для расчета доверительного интервала (двустороннего) необходимо выполнить следующие действия:

    1. Допустим, размер выборки равен 100 .
    2. Найдите среднее значение для вашей выборки. Предположим, это 3 .
    3. Определите стандартное отклонение выборки. Допустим, это 0,5 .
    4. Выберите уровень достоверности . Наиболее распространенное значение по умолчанию — 95% .
    5. В таблицах найдите Z (0,95) -счет , то есть 97,5-й квантиль N (0,1) — в нашем случае это 1,959 .
    6. Вычислите стандартную ошибку как σ / √n = 0.5 / √100 = 0,05 .
    7. Умножьте это значение на z-оценку, чтобы получить предел погрешности : 0,05 * 1,959 = 0,098 .
    8. Сложите и вычтите допустимую погрешность из среднего значения, чтобы получить доверительный интервал . В нашем случае доверительный интервал составляет от 2,902 до 3,098.

    Вот и все! Это было довольно много вычислений, не так ли? К счастью, наш калькулятор уровня достоверности может выполнить все эти вычисления самостоятельно.

    Применение доверительного интервала при анализе временных рядов

    Одним из необычных способов использования доверительного интервала является анализ временных рядов , где набор выборочных данных представляет собой последовательность наблюдений в определенном временном интервале.

    Частый предмет такого исследования — влияет ли изменение одной переменной на другую рассматриваемую переменную.

    Чтобы быть более конкретным, давайте рассмотрим следующий общий вопрос, который часто вызывает интерес экономистов: «Как изменение процентной ставки влияет на уровень цен?»

    Есть несколько подходов к этому вопросу, которые включают комплексный теоретический и эмпирический анализ, который выходит далеко за рамки этого текста.Кроме того, существует несколько методов оценки и применения доверительных интервалов, но, тем не менее, с помощью этого примера мы можем представить функциональность доверительного интервала в более сложной задаче.

    Горизонтальная ось представляет количество месяцев после изменения процентной ставки на одну единицу, вертикальная ось показывает реакцию уровня цен. Обратите внимание, что этот пример с рисунком является гипотетическим и показан здесь только в иллюстративных целях.

    Приведенный выше график представляет собой визуальное представление результатов оценки эконометрической модели, так называемой функции импульсного отклика , которая показывает реакцию переменной на событие изменения другой переменной.Красные пунктирные линии под и над синей линией представляют 95% доверительный интервал, или, по-другому, доверительный интервал , который определяет область наиболее вероятных результатов. В частности, он показывает, что после изменения процентной ставки только второй месяц происходит значительный отклик на уровне цен.

    Подводя итог, мы надеемся, что с приведенными выше примерами и кратким описанием вы лучше поймете назначение доверительного интервала и обретете уверенность в использовании нашего калькулятора доверительного интервала.

    Как интерпретировать доверительные интервалы?

    Если вы несколько раз рисуете выборки и используете каждую из них, чтобы найти группу из 95 доверительных интервалов для среднего значения генеральной совокупности, то истинное среднее значение генеральной совокупности будет содержаться примерно в 95% этих доверительных интервалов. И оставшиеся 5% интервалов не будут содержать истинного среднего значения генеральной совокупности.

    Что такое z-оценка для доверительного интервала 95?

    Z-оценка для двустороннего доверительного интервала 95 составляет 1,959, что соответствует 97.5-й квантиль стандартного нормального распределения N (0,1).

    Что такое z-оценка для доверительного интервала 99?

    Z-оценка для двустороннего доверительного интервала 99 составляет 2,807, что является 99,5-м квантилем стандартного нормального распределения N (0,1).

    Что увеличит ширину доверительного интервала?

    Ширина доверительного интервала увеличивается с увеличением погрешности, что происходит, когда:

    • Повышение уровня значимости
    • Размер выборки уменьшается
    • Разница в выборке увеличивается

    Что уменьшит ширину доверительного интервала?

    Ширина доверительного интервала уменьшается при увеличении погрешности, что происходит, когда:

    • Уровень значимости снижается
    • Размер выборки увеличивается
    • Уменьшение дисперсии выборки Среднее значение выборки не влияет на ширину доверительного интервала!

    Калькулятор размера выборки — уровень достоверности, доверительный интервал, размер выборки, размер совокупности, соответствующая совокупность

    Этот калькулятор размера выборки представляет собой общедоступную услугу программного обеспечения для проведения опросов Creative Research Systems.Вы можете использовать его, чтобы определить, сколько людей вам нужно проинтервьюировать, чтобы получить результаты, отражающие целевую совокупность настолько точно, насколько это необходимо. Вы также можете найти уровень точности, который у вас есть в существующем образце.

    Перед использованием калькулятора размера выборки вам необходимо знать два термина. Это: доверительный интервал и доверительный интервал . Если вы не знакомы с этими условиями, щелкните здесь. Чтобы узнать больше о факторах, влияющих на размер доверительных интервалов, щелкните здесь.

    Введите свой выбор в калькулятор ниже, чтобы найти нужный размер выборки или доверительный интервал. у тебя есть. Оставьте поле Население пустым, если популяция очень большая или неизвестна.

    Термины калькулятора размера выборки: доверительный интервал и доверительный уровень

    Доверительный интервал (также называемый пределом погрешности) — это положительная величина, обычно указываемая в результатах газетных или телевизионных опросов.Например, если вы используете доверительный интервал 4 и 47% процентов вашей выборки выбирает ответ, вы можете быть «уверены», что если бы вы задали вопрос всей соответствующей совокупности, от 43% (47-4) до 51% (47 + 4) выбрали бы этот ответ.

    Уровень достоверности говорит вам, насколько вы можете быть уверены. Он выражается в процентах и ​​показывает, как часто истинный процент населения, которое выберет ответ, находится в пределах доверительного интервала. Уровень уверенности 95% означает, что вы можете быть уверены на 95%; Уровень достоверности 99% означает, что вы можете быть уверены на 99%.Большинство исследователей используют уровень достоверности 95%.

    Если сопоставить доверительный интервал и доверительный интервал, можно сказать, что вы на 95% уверены, что истинный процент населения составляет от 43% до 51%. Чем шире доверительный интервал, который вы готовы принять, тем больше у вас будет уверенности в том, что ответы всего населения будут в пределах этого диапазона.

    Например, если вы спросили у выборки из 1000 жителей города, какую марку колы они предпочитают, и 60% ответили маркой А, вы можете быть уверены, что от 40 до 80% всех жителей города действительно предпочитают этот бренд, но нельзя быть уверенным, что от 59 до 61% жителей города предпочитают этот бренд.

    Факторы, влияющие на доверительные интервалы

    Существует три фактора, которые определяют размер доверительного интервала для данного уровня достоверности:

    • Размер образца
    • Процент
    • Численность населения
    • человек.

    Размер выборки

    Чем больше размер вашей выборки, тем больше вы можете быть уверены в том, что их ответы действительно отражают население. Это означает, что для данного уровня достоверности, чем больше размер вашей выборки, тем меньше доверительный интервал.Однако зависимость не является линейной (, то есть , удвоение размера выборки не уменьшает вдвое доверительный интервал).

    В процентах

    Ваша точность также зависит от процента вашей выборки, которая выбирает конкретный ответ. Если 99% вашей выборки ответили «Да», а 1% — «Нет», вероятность ошибки мала, независимо от размера выборки. Однако, если процентные значения составляют 51% и 49%, вероятность ошибки намного выше. Легче быть уверенным в крайних ответах, чем в промежуточных.

    При определении размера выборки, необходимого для заданного уровня точности, вы должны использовать процент наихудшего случая (50%). Вы также должны использовать этот процент, если хотите определить общий уровень точности для уже имеющейся пробы. Чтобы определить доверительный интервал для конкретного ответа, данного вашей выборкой, вы можете использовать процентное значение этого ответа и получить меньший интервал.

    Численность населения

    Сколько человек в группе, которую представляет ваша выборка? Это может быть количество людей в городе, который вы изучаете, количество людей, которые покупают новые машины и т. Д.Часто вы можете не знать точную численность населения. Это не является проблемой. Математика вероятности доказывает, что размер популяции не имеет значения, если размер выборки не превышает нескольких процентов от общей популяции, которую вы исследуете. Это означает, что выборка из 500 человек одинаково полезна при изучении мнения государства с населением 15000000 человек и города с населением 100000 человек. По этой причине Survey System игнорирует размер популяции, когда он «большой» или неизвестный. Размер населения может быть фактором, только если вы работаете с относительно небольшой и известной группой людей ( e.грамм. , члены ассоциации).

    Расчеты доверительного интервала предполагают, что у вас есть подлинная случайная выборка из соответствующей совокупности. Если ваша выборка не является действительно случайной, вы не можете полагаться на интервалы. Неслучайные выборки обычно возникают в результате каких-либо недостатков или ограничений в процедуре отбора образцов. Пример такой ошибки — звонить людям только днем ​​и пропускать почти всех, кто работает. Для большинства целей нельзя предположить, что неработающее население точно представляет все (работающее и неработающее) население.Примером ограничения является использование онлайн-опроса с возможностью выбора, например, при продвижении на веб-сайте. Невозможно быть уверенным в том, что опрашиваемый опрос действительно представляет интересующее население.

    Калькулятор доверительного интервала

    ➤ вычисляет один или два образца (разница средних) CI

    Используйте этот калькулятор доверительного интервала , чтобы легко вычислить доверительные границы для статистики с одним образцом или для различий между двумя пропорциями или средними ( две независимые выборки).Поддерживаются односторонние и двусторонние интервалы, а также доверительные интервалы для относительной разницы (разницы в процентах). Калькулятор также выведет P-значение и Z-score , если выбрана «разница между двумя группами».

    Быстрая навигация:

    1. Использование калькулятора доверительных интервалов
    2. Что такое доверительный интервал и «уровень достоверности»
    3. Формула доверительного интервала
  • Как интерпретировать доверительный интервал
  • Распространенные неправильные интерпретации доверительных интервалов
  • Одностороннее vs.двусторонние интервалы
  • Доверительные интервалы относительной разности
  • Использование калькулятора доверительного интервала

    Этот калькулятор доверительного интервала позволяет выполнять апостериорную статистическую оценку набора данных, когда интересующий результат представляет собой абсолютную разницу двух пропорций (биномиальные данные, например, коэффициент конверсии или частота событий) или абсолютную разницу два средства (непрерывные данные, например рост, вес, скорость, время, доход и т. д.)), или относительная разница между двумя пропорциями или двумя средними. Вы также можете рассчитать доверительный интервал для среднего значения только одной группы. Он использует Z-распределение (нормальное распределение). Вы можете выбрать любой требуемый уровень значимости.

    Если вас интересует ДИ из одной группы , то для расчета доверительного интервала вам необходимо знать размер выборки, стандартное отклонение выборки и среднее арифметическое значение выборки.

    При вводе данных для CI для разницы в пропорциях предоставьте калькулятору размеры выборки двух групп, а также количество или частоту событий.Вы можете ввести это в виде доли (например, 0,10), процента (например, 10%) или просто количества событий (например, 50).

    Если ввод означает данные , убедитесь, что инструмент находится в режиме «сырых данных», и просто скопируйте / вставьте или введите необработанные данные, каждое наблюдение разделяется запятой, пробелом, новой строкой или табуляцией. Копирование-вставка из электронной таблицы Google или Excel работает нормально.

    Калькулятор доверительного интервала выведет : двусторонний доверительный интервал, левосторонний и правосторонний доверительные интервалы, а также среднее значение или разность ± стандартная ошибка среднего (SEM).Он работает для сравнения независимых выборок или для оценки принадлежности выборки к известной совокупности. Для средних данных калькулятор также выведет размеры выборки, средние значения и объединенную стандартную ошибку среднего. Z-оценка (z-статистика) и p-значение для односторонней гипотезы (односторонний тест) также будут напечатаны при вычислении доверительного интервала для разницы между пропорциями или средними, что позволит вам определить направление эффекта.

    Предупреждение: Вы должны заранее установить размер выборки / время остановки вашего эксперимента.В противном случае вы виновны в необязательной остановке (ловле значимости), в результате чего интервалы будут иметь более узкий охват, чем номинальный. Кроме того, вам не следует использовать этот калькулятор доверительного интервала для сравнения более двух средних или пропорций или для сравнения двух групп на основе более чем одного показателя. Если в вашем эксперименте задействовано несколько групп лечения или несколько переменных результата, вам понадобится более продвинутый калькулятор, который корректирует множественные сравнения и множественные тесты.Этот статистический калькулятор может помочь.

    Что такое доверительный интервал и «доверительный интервал»

    Доверительный интервал определяется верхней и нижней границами (пределом) значения интересующей переменной, и его цель — помочь в оценке неопределенности, связанной с измерением, как правило, в экспериментальном контексте, но также и в наблюдательных исследованиях. Чем шире интервал, тем больше неопределенности в оценке. Каждый доверительный интервал строится на основе определенного требуемого уровня достоверности, например.грамм. 0,09, 0,95, 0,99 (90%, 95%, 99%), что также является вероятностью покрытия интервала. 95% доверительный интервал (ДИ), например, , будет содержать истинное интересующее значение в 95% случаев (в 95 из 5 подобных экспериментов).

    Простые двусторонние доверительные интервалы симметричны относительно наблюдаемого среднего. Ожидается, что этот калькулятор доверительного интервала даст только такие результаты. В определенных сценариях, где развертываются более сложные модели, например, при последовательном мониторинге, могут создаваться асимметричные интервалы.В любом конкретном случае истинное значение может находиться где угодно в пределах интервала или может не содержаться в нем, независимо от того, насколько высок уровень достоверности. Повышение уровня достоверности расширяет интервал, а уменьшение — сужает его. Точно так же большие размеры выборки приводят к более узким доверительным интервалам, поскольку асимптотическое поведение интервала должно быть сведено к одной точке.

    Формула доверительного интервала

    Математика вычисления доверительного интервала не так уж и сложна.Общая формула, используемая в любом калькуляторе CI, представляет собой наблюдаемую статистику (среднее, пропорциональное или иное) плюс или минус предел погрешности, выраженный как стандартная ошибка (SE). Это основа любого расчета доверительного интервала:

    CI границы = X ± SE

    При ответах на конкретные вопросы применяются разные варианты. Формула для расчета одновыборочного доверительного интервала :

    , где n — количество наблюдений в выборке, X (читается как «X bar») — среднее арифметическое для выборки, а σ — стандартное отклонение выборки.

    Формула для двухвыборочного доверительного интервала для разницы средних или пропорций :

    , где μ 1 — среднее значение исходной или контрольной группы, μ 2 — среднее значение группы лечения, n 1 — размер выборки исходной или контрольной группы, n 2 — размер выборки для экспериментальной группы, а σ p — объединенное стандартное отклонение двух выборок.Все выражение справа от ± представляет собой выборочную оценку стандартной ошибки среднего (SEM) (если не была измерена вся генеральная совокупность, и в этом случае выборка не используется в расчетах).

    В обеих формулах доверительного интервала Z — это статистика оценок, соответствующая желаемому уровню достоверности. Z-оценка, соответствующая двустороннему интервалу на уровне α (например, 0,90), вычисляется для Z 1-α / 2 , показывая, что двусторонний интервал, аналогично двустороннему p-значению, вычисляется путем соединения двух односторонних интервалов с половиной коэффициента ошибок.Например. Z-оценка 1,6448 используется для одностороннего доверительного интервала 0,95 (95%) и двустороннего интервала 90%, в то время как 1,956 используется для одностороннего доверительного интервала 0,975 (97,5%) и 0,95 (95%). %) двусторонний интервал.

    Поэтому важно использовать правильный тип интервала: больше на односторонних, чем на двусторонних интервалах. Наш калькулятор доверительного интервала выведет обе односторонние границы, но выбор правильной из них зависит от пользователя, исходя из поставленной задачи вывода или оценки.Адекватный интервал определяется вопросом, на который вы хотите ответить.

    Общие критические значения Z

    Ниже представлена ​​таблица с общими критическими значениями, используемыми для построения двусторонних доверительных интервалов для статистики с нормально распределенными ошибками.

    Критические значения доверительного интервала
    Двусторонний уровень достоверности Критическое значение (Z)
    80% 1.2816
    90% 1.6449
    95% 1,9600
    97,5% 2,0537
    98% 2,3263
    99% 3,0902
    99,9% 3,2905

    Для односторонних интервалов используйте значение двукратной ошибки.Например. для 95% одностороннего интервала используйте критическое значение для 90% двустороннего интервала выше: 1.6449.

    Как интерпретировать доверительный интервал

    Доверительные интервалы полезны для визуализации всего диапазона размеров эффекта , совместимого с данными . В основном, любое значение вне интервала отклоняется: нуль с этим значением будет отклонен NHST с порогом значимости, равным доверительному уровню интервала (статистика p-значения будет в области отклонения).И наоборот, любое значение внутри интервала не может быть отклонено, поэтому, когда интересующая нулевая гипотеза покрывается интервалом, она не может быть отклонена. Последнее, конечно, предполагает, что существует способ вычисления точных границ интервалов — многие типы доверительных интервалов достигают своего номинального покрытия только приблизительно, то есть их покрытие не гарантировано, а является приблизительным. Это особенно верно в сложных сценариях, не описанных в этом калькуляторе доверительного интервала.

    Вышесказанное по существу означает, что значений вне интервала — это те значения, которые мы можем сделать в отношении .Для значений в пределах интервала мы можем только сказать, что они не могут быть отклонены с учетом имеющихся данных. При оценке размеров эффекта, который может быть опровергнут данными, вы можете построить столько доверительных интервалов с разными уровнями достоверности из одного и того же набора данных, сколько захотите — это не проблема множественного тестирования. Лучшим подходом является вычисление критерия серьезности интересующего вас нуля, что также позволит вам принимать решения о принятии значения null.

    Что тогда, если интересующая нас нулевая гипотеза полностью выходит за пределы наблюдаемого доверительного интервала? Какой вывод мы можем сделать, увидев результат вычисления, который был бы совершенно невероятным, если бы нуль был истинным?

    Логически мы можем вывести одно из трех:

    1. Есть реальный эффект от протестированного лечения или вмешательства.
    2. Истинного эффекта нет, но мы наблюдали редкий результат.
    3. Статистическая модель для вычисления доверительного интервала недействительна (не соответствует действительности).

    Очевидно, что нельзя просто поспешить к выводу 1.) и заявить о нем со стопроцентной уверенностью. Это противоречило бы самой идее доверительного интервала. Вместо этого мы можем сказать, что с уверенностью 95% (или другой выбранный уровень) мы можем отклонить нулевую гипотезу.Чтобы использовать доверительный интервал как часть процесса принятия решения, вам необходимо учитывать внешние факторы, которые являются частью процесса экспериментального проектирования, который включает определение уровня достоверности, размера выборки и мощности (анализ мощности), а также ожидаемый размер эффекта, среди прочего.

    Распространенные неправильные интерпретации доверительных интервалов

    Хотя представление доверительных интервалов, как правило, приводит к меньшему количеству неверных интерпретаций, чем p-значения, они все еще созрели для неправильного использования или неправильной интерпретации.Вот некоторые из самых популярных, по мнению Гренландии и др. [1] .

    Вероятностные утверждения для конкретных интервалов

    Строго говоря, интервал, вычисленный с помощью любого калькулятора CI, либо содержит, либо не содержит истинное значение. Поэтому, строго говоря, было бы неправильно утверждать о конкретном 99% (или любом другом уровне) доверительном интервале, что он имеет 99% вероятность того, что он содержит истинный эффект или истинное значение. Вы можете сказать, что процедура, используемая для построения интервалов, будет создавать интервалы, содержащие истинное значение в 99% случаев.

    Обратное утверждение будет заключаться в том, что существует всего 1% вероятности того, что истинное значение находится за пределами интервала. Это неверно, так как приписывает вероятность гипотезе, а не процедуре проверки. Что вы можете сказать, так это то, что если любая нулевая гипотеза, не охваченная интервалом, верна, она выйдет за пределы такого интервала только в 1% случаев. Результаты этого калькулятора доверительного интервала ни при каких обстоятельствах не следует интерпретировать как степень достоверности.

    Доверие 95% предсказывает, куда упадут 95% оценок будущих исследований

    Хотя неопытные исследователи делают эту ошибку, доверительный интервал не дает таких прогнозов.Обычно вероятность того, что результаты будущих экспериментов попадут в какой-либо конкретный интервал, значительно ниже, чем доверительный уровень этого интервала.

    Интервал, содержащий нуль, менее точен, чем интервал без него

    Насколько точен интервал, не зависит от того, содержит ли он нуль или нет. Точность доверительного интервала определяется его шириной: чем меньше ширина интервала, тем точнее оценка, полученная на основе данных.

    Односторонние и двусторонние интервалы

    Хотя в настоящее время доверительные интервалы обычно приводятся большинством исследователей в их двусторонней форме, это часто может вводить в заблуждение. Это тот случай, когда ученые интересуются, можно ли исключить конкретное значение ниже или выше интервала на заданном уровне значимости. Односторонний интервал, в котором одна сторона равна плюсу или минусу бесконечности, подходит, когда у нас есть ноль / мы хотим сделать утверждения о значении, лежащем на выше или ниже верхнего / нижнего предела.По дизайну двусторонний доверительный интервал строится как перекрытие между двумя односторонними интервалами с коэффициентом ошибки 1/2 2 .

    Например, если калькулятор выдал двухсторонний интервал 90% (2,5, 10), мы можем фактически сказать, что значения меньше 2,5 исключаются с достоверностью 95% именно потому, что двусторонний интервал 90% равен не более чем двум. соединенные 95% односторонние интервалы:

    Следовательно, чтобы сделать направленные утверждения на основе двусторонних интервалов, необходимо увеличить уровень значимости для утверждения.В таких случаях лучше использовать соответствующий односторонний интервал вместо этого, чтобы избежать путаницы.

    Доверительные интервалы относительной разницы

    При сравнении двух независимых групп, когда интересующая переменная является относительной (также известной как относительное изменение, относительная разница, процентное изменение, процентное различие), в отличие от абсолютной разницы между двумя средними или пропорциями, необходимо построить разные доверительные интервалы.Это связано с тем, что при вычислении относительной разницы мы делаем дополнительное деление на случайную величину: коэффициент конверсии контроля во время эксперимента, что добавляет больше дисперсии к оценке.

    В моделировании, выполненном [3] с использованием формул, действующих в этом калькуляторе доверительных интервалов, разница — наивная экстраполяция доверительного интервала с 95% охватом для абсолютной разницы — имела охват для относительной разницы между 90% и 94.8% в зависимости от размера истинной разницы, что означает, что у нее было от пары процентных пунктов до более чем в 2 раза худшего покрытия, чем у абсолютной разницы. В то же время правильно построенный 95% доверительный интервал относительной разницы имел охват около 95%.

    Формула для доверительного интервала относительной разницы (эффект в процентах): [4] :

    , где RelDiff рассчитывается как 2 / μ 1 — 1) , CV 1 — коэффициент вариации для элемента управления, а CV 2 — коэффициент вариации для экспериментальной группы, тогда как Z является критическим значением, выраженным в виде стандартизированной оценки.Выбор «относительная разница» в интерфейсе калькулятора переключает его на использование приведенной выше формулы.

    Список литературы

    [1] Гренландия и др. (2016) «Статистические тесты, значения P, доверительные интервалы и мощность: руководство по ошибочным интерпретациям», European Journal of Epidemiology 31: 337–350

    [2] Георгиев Г.З. (2017) «Односторонние и двусторонние тесты значимости в A / B-тестировании», [онлайн] http: //blog.analytics-toolkit.com / 2017 / one-tailed-two-tailed-tests-Значимость-ab-testing / (по состоянию на 28 апреля 2018 г.)

    [3] Георгиев Г.З. (2018) «Доверительные интервалы и P-значения для процентного изменения / относительной разницы», [онлайн] http://blog.analytics-toolkit.com/2018/confidence-intervals-p-values-percent-change-relative-difference / (доступ 15 июня 2018 г.)

    [4] Kohavi et al. (2009) «Контролируемые эксперименты в Интернете: обзор и практическое руководство», Data Mining and Knowledge Discovery 18: 151

    Доверительный интервал для вычисления среднего значения

    Инструкции: Используйте этот пошаговый калькулятор доверительного интервала для среднего значения с известной дисперсией генеральной совокупности, предоставив выборочные данные в форме ниже:


    Доверительный интервал для среднего калькулятора

    Доверительный интервал соответствует области, в которой мы достаточно уверены, что параметр населения содержится в.Параметр совокупности в данном случае — это среднее значение совокупности \ (\ mu \). Уровень достоверности задан заранее, и чем выше желаемый уровень достоверности, тем шире будет доверительный интервал. Для вычисления доверительного интервала для среднего используется следующее выражение:

    \ [CI = \ displaystyle \ left (\ bar X — z_c \ times \ frac {\ sigma} {\ sqrt n}, \ bar X + z_c \ times \ frac {\ sigma} {\ sqrt n} \ right) \ ]

    где критическое значение соответствует критическим значениям, связанным с нормальным распределением.Критические значения для данного \ (\ alpha \) равны \ (z_c = z_ {1 — \ alpha / 2} \).

    Предположения, которые необходимо выполнить

    В случае доверительного интервала для среднего значения генеральной совокупности необходимо соблюдение допущения о нормальности, что означает, что выборка взята из нормально распределенной совокупности.Кроме того, чтобы использовать приведенную выше формулу, нам необходимо знать стандартное отклонение генеральной совокупности.

    Другие калькуляторы, которые вы можете использовать

    Если стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно, вы можете использовать этот калькулятор доверительного интервала для совокупности означает, что стандартное отклонение совокупности неизвестно.Кроме того, если вы имеете дело с двумя средними значениями численности населения, вы можете использовать этот калькулятор для расчета доверительный интервал для разницы между средними .

    Калькулятор доверительного интервала

    онлайн бесплатно

    Наш онлайн-калькулятор доверительного интервала — это инструмент, который позволяет вам найти доверительный интервал выборки.Просто введите среднее значение выборки, размер, стандартное отклонение и получите значение стандартной оценки.

    Калькулятор доверительного интервала в SearchEngineReports — это простая в использовании утилита, требующая минимальных усилий со стороны пользователя. Больше нет необходимости запоминать формулу или z-значения для доверительных интервалов, так как этот автоматический калькулятор доверительных интервалов вам на помощь. Вы можете рассчитать доверительный интервал для среднего значения совокупности, выполнив несколько простых шагов, упомянутых ниже.

    Доверительный интервал естественно связан с доверительным уровнем. Проще говоря, доверительный интервал — это уровень неопределенности, существующий в любой конкретной статистике. Доверительный интервал включает в себя диапазон значений, который с определенной степенью достоверности может включать значение генеральной совокупности. Предел погрешности используется вместе с доверительными интервалами для расчета уровня достоверности результатов опроса или опроса. Считается, что результаты отражают ожидание выяснения возможности проведения опроса среди всего населения.

    Формула доверительного интервала

    Наш калькулятор доверительного интервала использует эту формулу для расчета среднего z-значения доверительного интервала:

    X ± ZS√n

    Каждый символ в этой формуле представляет следующие факторы:

    X = среднее значение выборки

    Z = Z оценка из таблицы

    S = стандартное отклонение

    n = Размер выборки

    Если мы посмотрим на ширину доверительных интервалов, они могут быть как широкими, так и узкими.Более подробную информацию можно получить о значении параметра совокупности с узким доверительным интервалом. Следовательно, очень важно иметь как можно более узкие доверительные интервалы. Давайте посмотрим на формулу доверительного интервала, упомянутую выше, чтобы выяснить факторы, влияющие на доверительные интервалы.

    Размер выборки

    Среднее значение выборки обозначается как «n» в формуле доверительного интервала, оно означает среднее значение набора данных. Ширина доверительных интервалов уменьшается по мере увеличения размера выборки, при условии, что все остальные величины остаются прежними.Увеличение размера выборки подразумевает лучший вывод, поскольку он содержит больше информации. Если у вас нет нормального распределения, вы можете рассчитать вероятности размера выборки (n), если он достаточно велик.

    Стандартное отклонение

    В приведенной выше формуле стандартное отклонение обозначается аббревиатурой S. По мере увеличения стандартного отклонения ширина доверительных интервалов также увеличивается. Стандартное отклонение — это в основном оценка того, насколько данные различаются естественным образом, и это становится трудно оценить, но это становится возможным с помощью калькулятора доверительного интервала, где можно выбрать каждый член генеральной совокупности.Генеральная совокупность, если стандартное отклонение больше, но большие объемы данных недоступны.

    Уровень уверенности

    Важно улучшить качество данных при использовании более высокого уровня достоверности, поскольку без него предел погрешности был бы больше. Если все ограничения остаются фиксированными, снижение уровня достоверности приведет к уменьшению доверительного интервала.

    Доверительные интервалы, в основном используемые для решения конкретной статистики, составляют 95% и 99%.Для каждого доверительного интервала в формуле доверительного интервала используется z-значение или оценка. Общие значения z для доверительных интервалов описаны в таблице ниже.

    Доверительный интервал Z
    80% 1,282
    85% 1,440
    90% 1,645
    95% 1,960
    99% 2.576
    99,5% 2,807
    99,9% 3,291

    Это длительный и сложный процесс, если вы вычисляете доверительный интервал вручную. Вам может потребоваться блокнот, ручка и калькулятор, чтобы записать формулу и вычислить данные для вычисления доверительного интервала вручную.

    95 формула доверительного интервала

    Давайте посмотрим на пример вычисления доверительных интервалов вручную.

    п = 40

    S = 15

    Х = 160

    Доверительный интервал = 95%

    Имея эту статистику, вы можете использовать формулу и таблицу Z-значений для расчета доверительного интервала. При доверительном интервале 95% z-оценка составляет 1,960, если вы посмотрите на таблицу выше. Следующее, что нужно сделать, это поместить эти значения в формулу.

    = Х ± ZS√n

    = 160 ± 1,960 15√40

    = 160 ± 4,6485

    Доверительный интервал для этой проблемы от 155.

    Если определитель матрицы равен 0 сколько решений имеет система: Системы линейных уравнений (Лекция №14)

    Системы линейных уравнений (Лекция №14)

    Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида

    где aij и bi (i=1,…,m; b=1,…,n) – некоторые известные числа, а x1,…,xn – неизвестные. В обозначении коэффициентов aij первый индекс iобозначает номер уравнения, а второй j – номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент.

    Коэффициенты при неизвестных будем записывать в виде матрицы , которую назовём матрицей системы.

    Числа, стоящие в правых частях уравнений, b1,…,bm называются свободными членами.

    Совокупность n чисел c1,…,cn называется решением данной системы, если каждое уравнение системы обращается в равенство после подстановки в него чисел c1,…,cn вместо соответствующих неизвестных x1,…,xn.

    Наша задача будет заключаться в нахождении решений системы. При этом могут возникнуть три ситуации:

    1. Система может иметь единственное решение.
    2. Система может иметь бесконечное множество решений. Например, . Решением этой системы является любая пара чисел, отличающихся знаком.
    3. И третий случай, когда система вообще не имеет решения. Например, , если бы решение существовало, то x1 + x2 равнялось бы одновременно нулю и единице.

    Система линейных уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной. В противном случае, т.е. если система не имеет решений, то она называется несовместной.

    Рассмотрим способы нахождения решений системы.

    МАТРИЧНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

    Матрицы дают возможность кратко записать систему линейных уравнений. Пусть дана система из 3-х уравнений с тремя неизвестными:

    Рассмотрим матрицу системы и матрицы столбцы неизвестных и свободных членов

    Найдем произведение

    т. е. в результате произведения мы получаем левые части уравнений данной системы. Тогда пользуясь определением равенства матриц данную систему можно записать в виде

    или короче AX=B.

    Здесь матрицы A и B известны, а матрица X неизвестна. Её и нужно найти, т.к. её элементы являются решением данной системы. Это уравнение называют матричным уравнением.

    Пусть определитель матрицы отличен от нуля |A| ≠ 0. Тогда матричное уравнение решается следующим образом. Умножим обе части уравнения слева на матрицу A-1, обратную матрице A: . Поскольку A-1A = E и EX = X, то получаем решение матричного уравнения в виде X = A-1B.

    Заметим, что поскольку обратную матрицу можно найти только для квадратных матриц, то матричным методом можно решать только те системы, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных. Однако, матричная запись системы возможна и в случае, когда число уравнений не равно числу неизвестных, тогда матрица A не будет квадратной и поэтому нельзя найти решение системы в виде X = A-1B.

    Примеры. Решить системы уравнений.

    1. Найдем матрицу обратную матрице A.

      ,

      Таким образом, x = 3, y = – 1.

    2. Итак, х1=4,х2=3,х3=5.

    3. Решите матричное уравнение: XA+B=C, где

      Выразим искомую матрицу X из заданного уравнения.

      Найдем матрицу А-1.

      Проверка:

    4. Решите матричное уравнение AX+B=C, где

      Из уравнения получаем .

      Следовательно,

    ПРАВИЛО КРАМЕРА

    Рассмотрим систему 3-х линейных уравнений с тремя неизвестными:

    Определитель третьего порядка, соответствующий матрице системы, т. е. составленный из коэффициентов при неизвестных,

    называется определителем системы.

    Составим ещё три определителя следующим образом: заменим в определителе D последовательно 1, 2 и 3 столбцы столбцом свободных членов

    Тогда можно доказать следующий результат.

    Теорема (правило Крамера). Если определитель системы Δ ≠ 0, то рассматриваемая система имеет одно и только одно решение, причём

    Доказательство. Итак, рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными. Умножим 1-ое уравнение системы на алгебраическое дополнение A11 элемента a11, 2-ое уравнение – на A21 и 3-е – на A31:

    Сложим эти уравнения:

    Рассмотрим каждую из скобок и правую часть этого уравнения. По теореме о разложении определителя по элементам 1-го столбца

    .

    Далее рассмотрим коэффициенты при x2:

    Аналогично можно показать, что и .

    Наконец несложно заметить, что

    Таким образом, получаем равенство: .

    Следовательно, .

    Аналогично выводятся равенства и , откуда и следует утверждение теоремы.

    Таким образом, заметим, что если определитель системы Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение и обратно. Если же определитель системы равен нулю, то система либо имеет бесконечное множество решений, либо не имеет решений, т.е. несовместна.

    Примеры. Решить систему уравнений

    1. Итак, х=1, у=2, z=3.

    2. Решите систему уравнений при различных значениях параметра p:

      Система имеет единственное решение, если Δ ≠ 0.

      . Поэтому .

      1. При
      2. При p = 30 получаем систему уравнений которая не имеет решений.
      3. При p = –30 система принимает вид и, следовательно, имеет бесконечное множество решений x=y, yÎR.

    МЕТОД ГАУССА

    Ранее рассмотренные методы можно применять при решении только тех систем, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных, причём определитель системы должен быть отличен от нуля. Метод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым числом уравнений. Он заключается в последовательном исключении неизвестных из уравнений системы.

    Вновь рассмотрим систему из трёх уравнений с тремя неизвестными:

    .

    Первое уравнение оставим без изменения, а из 2-го и 3-го исключим слагаемые, содержащие x1. Для этого второе уравнение разделим на а21 и умножим на –а11, а затем сложим с 1-ым уравнением. Аналогично третье уравнение разделим на а31 и умножим на –а11, а затем сложим с первым. В результате исходная система примет вид:

    Теперь из последнего уравнения исключим слагаемое, содержащее x2. Для этого третье уравнение разделим на , умножим на и сложим со вторым. Тогда будем иметь систему уравнений:

    Отсюда из последнего уравнения легко найти x3, затем из 2-го уравнения x2 и, наконец, из 1-го – x1.

    При использовании метода Гаусса уравнения при необходимости можно менять местами.

    Часто вместо того, чтобы писать новую систему уравнений, ограничиваются тем, что выписывают расширенную матрицу системы:

    и затем приводят её к треугольному или диагональному виду с помощью элементарных преобразований.

    К элементарным преобразованиям матрицы относятся следующие преобразования:

    1. перестановка строк или столбцов;
    2. умножение строки на число, отличное от нуля;
    3. прибавление к одной строке другие строки.

    Примеры: Решить системы уравнений методом Гаусса.

    1. Вернувшись к системе уравнений, будем иметь

    2. Выпишем расширенную матрицу системы и сведем ее к треугольному виду.

      Вернувшись к системе уравнений, несложно заметить, что третье уравнения системы будет ложным, а значит, система решений не имеет.

    3. Разделим вторую строку матрицы на 2 и поменяем местами первый и третий столбики. Тогда первый столбец будет соответствовать коэффициентам при неизвестной z, а третий – при x.

      Вернемся к системе уравнений.

      Из третьего уравнения выразим одну неизвестную через другую и подставим в первое.

    Таким образом, система имеет бесконечное множество решений.

    Метод Крамера решения систем линейных уравнений

    Метод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений. Это значительно ускоряет процесс решения.

    Метод Крамера может быть использован в решении системы стольких линейных уравнений, сколько в каждом уравнении неизвестных. Если определитель системы не равен нулю, то метод Крамера может быть использован в решении, если же равен нулю, то не может. Кроме того, метод Крамера может быть использован в решении систем линейных уравнений, имеющих единственное решение.

    Определение. Определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, называется определителем системы и обозначается (дельта).

    Определители

    получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

    ;

    .

    Формулы Крамера для нахождения неизвестных:

    .

    Найти значения  и возможно только при условии, если

    .

    Этот вывод следует из следующей теоремы.

    Теорема Крамера . Если определитель системы отличен от нуля, то система линейных уравнений имеет одно единственное решение, причём неизвестное равно отношению определителей. В знаменателе – определитель системы, а в числителе – определитель, полученный из определителя системы путём замены коэффициентов при этом неизвестном свободными членами. Эта теорема имеет место для системы линейных уравнений любого порядка.


    Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

    .                         (2)

    Согласно теореме Крамера имеем:

    Итак, решение системы (2):

    Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера.


    Как явствует из теоремы Крамера, при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

    Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

    (система совместна и определённа)

    Условия:

    *

    Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

    (система совместна и неопределённа)

    Условия:

    * ,

    ** ,

    т. е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

    Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

    (система несовместна)

    Условия:

    *

    ** .

    Итак, система m линейных уравнений с n переменными называется несовместной, если у неё нет ни одного решения, и совместной, если она имеет хотя бы одно решение. Совместная система уравнений, имеющая только одно решение, называется определённой, а более одного – неопределённой.

    Пусть дана система

    .

    На основании теоремы Крамера


    ………….
    ,

    где

    определитель системы. Остальные определители получим, заменяя столбец с коэффициентами соответствующей переменной (неизвестного) свободными членами:


    Пример 2.  Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

    .

    Решение. Находим определитель системы:

    Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

    По формулам Крамера находим:

    Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

    Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера.

    Если в системе линейных уравнений в одном или нескольких уравнениях отсутствуют какие-либо переменные, то в определителе соответствующие им элементы равны нулю! Таков следующий пример.

    Пример 3.  Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

    .

    Решение. Находим определитель системы:

    Посмотрите внимательно на систему уравнений и на определитель системы и повторите ответ на вопрос, в каких случаях один или несколько элементов определителя равны нулю. Итак, определитель не равен нулю, следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители при неизвестных

    По формулам Крамера находим:

    Итак, решение системы — (2; -1; 1).

    Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера.

    Как уже говорилось, если определитель системы равен нулю, а определители при неизвестных не равны нулю, система несовместна, то есть решений не имеет. Проиллюстрируем следующим примером.

    Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

    Решение. Находим определитель системы:

    Определитель системы равен нулю, следовательно, система линейных уравнений либо несовместна и определённа, либо несовместна, то есть не имеет решений. Для уточнения вычисляем определители при неизвестных

    Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

    Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера.

    В задачах на системы линейных уравнений встречаются и такие, где кроме букв, обозначающих переменные, есть ещё и другие буквы. Эти буквы обозначают некоторое число, чаще всего действительное. На практике к таким уравнениям и системам уравнений приводят задачи на поиск общих свойств каких-либо явлений и предметов. То есть, изобрели вы какой-либо новый материал или устройство, а для описания его свойств, общих независимо от величины или количества экземпляра, нужно решить систему линейных уравнений, где вместо некоторых коэффициентов при переменных — буквы. За примерами далеко ходить не надо.

    Пример 7. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

    Здесь a — некоторое вещественное число. Решение. Находим определитель системы:

    Находим определители при неизвестных

    По формулам Крамера находим:

    ,

    .

    Следующий пример — на аналогичную задачу, только увеличивается количество уравнений, переменных, и букв, обозначающих некоторое действительное число.

    Пример 8.  Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

    Решение. Находим определитель системы:

    Находим определители при неизвестных

    По формулам Крамера находим:

    ,

    ,

    .

    И, наконец, система четырёх уравнений с четырьмя неизвестными.

    Пример 9. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

    .

    Внимание! Методы вычисления определителей четвёртого порядка здесь объясняться не будут. За этим — на соответствующий раздел сайта. Но небольшие комментарии будут. Решение. Находим определитель системы:

    Небольшой комментарий. В первоначальном определителе из элементов второй строки были вычтены элементы четвёртой строки, из элементов третьей строки — элементы четвёртой строки, умноженной на 2, из элементов четвёртой строки — элементы первой строки, умноженной на 2. Преобразования первоначальных определителей при трёх первых неизвестных произведены по такой же схеме. Находим определители при неизвестных

    Для преобразований определителя при четвёртом неизвестном из элементов первой строки были вычтены элементы четвёртой строки.

    По формулам Крамера находим:

    ,

    ,

    ,

    .

    Итак, решение системы — (1; 1; -1; -1).

    Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором, решающим методом Крамера.

    Самые внимательные, наверное, заметили, что в статье не было примеров решения неопределённых систем линейных уравнений. А всё потому, что методом Крамера решить такие системы невозможно, можно лишь констатировать, что система неопределённа. Решения таких систем даёт метод Гаусса.

    Другое по теме «Системы уравнений и неравенств»

    Начало темы «Линейная алгебра»

    Поделиться с друзьями

    Error

    Jump to… Jump to…Согласие на обработку персональных данных Учебно-тематический планАвторы и разработчики курсаИнформация для студентов и преподавателейВводная лекцияIntroductory lectureЛекция о системе обозначений Lecture on the notation systemВидеолекция (часть 1)Lecture (Part 1)Видеолекция 2. Операции над функциями. Свойства функции.Lecture 2. Operations on functions. The properties of the functionТеоретический материал Практическое занятие. Исследование свойств функций по определениюPractical lesson. Investigation of the properties of functions by definitionЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.1.1(Часть 1). Числовые функцииQuiz 1.1.1 (part 1)Тест 1.1.1(Часть 2). Числовые функцииQuiz 1. 1.1 (part 2)Видеолекция 1. Числовая последовательность Lecture 1. Numeric sequenceВидеолекция 2. Предел числовой последовательностиLecture 2. The limit of a numeric sequence.Practical lesson 1. Study of properties of a numerical sequence by conventionПрактическое занятие 1 (часть 2)Теоретический материалЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.1.2. Числовые последовательностиВидеолекция 1. Предел функции в точкеLecture 1. The limit of a function at a pointВидеолекция (часть 2)Практическое занятие 1. Вычисление пределов, неопределенности.Practical lesson 1. Calculation of limits. UncertaintiesПрактическое занятие 2. Вычисление пределов. Замечательные пределы.Practical lesson 2. Calculation of limits. Remarkable limits.Задачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.1.3. Предел функции в точкеВидеолекция. Непрерывность функции в точкеLecture 1. Сontinuity of a function at a pointПрактическое занятие. Исследование функций на непрерывность. Классификации точек разрываPractical lesson. The study of function continuity and classification of discontinuity pointsЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.1.4. Непрерывность функции в точкеВидеолекция (часть 1)Lecture 1. Differential calculus of functions of a single variableВидеолекция (часть 2)Lecture 2. Differentiation of a function given parametricallyПрактическое занятие 1. Правила дифференцированияПрактическое занятие 2. Логарифмическое дифференцирование. Дифференцирование функции, заданной параметрическиPractical lesson 1. Logarithmic differentiation. Differentiating a function defined parametricallyPractical lesson 2. Rules of differentiationЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТаблица производныхТест 1.1.5 Производная функцииВидеолекция 1. Геометрический и физический смысл производнойLecture 1. Geometric and physical meaning of the derivativeВидеолекция 2. Дифференциал функцииLecture 2. Differential of a functionПрактическое занятие 1. Геометрический смысл производнойPractical lesson 1. The geometric meaning of the derivativeПрактическое занятие 2. Производные и дифференциалы высших порядковPractical lesson 2. Higher-order derivatives and differentialsЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.1.6. Геометрический и физический смысл производнойQuiz 1.1.6. Geometric and physical sense of the derivativeВидеолекция 1. Основные теоремы дифференциального исчисления.Lecture 1. Basic theorems of differential calculusВидеолекция 2. Исследование функций на монотонность и выпуклостьLecture 2. The study of the monotonicity of the functionПрактическое занятие 1. Исследование свойств функций с помощью производнойPractical lesson 1. Studying the properties of functions using a derivativeПрактическое занятие 2. Правило ЛопиталяPractical lesson 2. L’Hospital’s ruleЗадачи для самостоятельной работы (Часть 1)Решения задач (Часть 1)Задачи для самостоятельной работы (Часть 2)Решения задач (Часть 2)Тест 1.1.7 (часть 1). Исследование свойств функции с помощью производнойQuiz 1.1.7 (part 1)Тест 1.1.7 (Часть 2). Исследование свойств функции с помощью производнойQuiz 1. 1.7 (part 2)Теоретический материал (Часть 1)Задачи для самостоятельной работы (Часть 1)Решения задач (Часть 1)Теоретический материал (Часть 2)Задачи для самостоятельной работы (Часть 2)Решения задач (Часть 2)Тест 1.1.8. Асимптоты графика функцииВидеолекция. Дифференциальное и интегральное исчислениеLecture. Differential and Integral CalculationЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТаблица интеграловТест 1.2.1. Неопределенный интегралВидеолекция. Неопределенный интеграл: методы интегрирования.Lecture. Indefinite integral: methods of integration.Практическое занятие. Внесение функции под знак дифференциалаPractical lesson. Adding a function under the sign of the differentialЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.2.2. Методы интегрированияВидеолекция 1. Интегрирование дробно-рациональных функций (часть1)Lecture 1. Integration of fractional-rational functions (part 1)Видеолекция 2. Интегрирование дробно-рациональных функций (часть 2)Lecture 2. Integration of fractionally rational functions (part 2)Практическое занятие 1. Интегрирование иррациональных выражений (часть 1)Practical lesson 1. Integration of irrational expressions (part 1)Практическое занятие 2. Интегрирование тригонометрических функцийPractical lesson 2. Integration of trigonometric functionsЗадачи для самостоятельного решенияРешения задачТест 1.2.3. Интегрирование рациональных дробей, тригонометрических и иррациональных функцийВидеолекция. Определенный интеграл: интеграл РиманаLecture. Definite integral: Riemann integral. Практическое занятие 1. Вычисление определенного интегралаPractical lesson 1. Calculating a certain integralЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.2.4. Определенный интегралВидеолекция LectureЗадачи для самостоятельного решенияРешения задачТест 1.2.5 Приложения определенного интегралаВидеолекция. Несобственный интегралыLecture. Improper integralЗадачи для самостоятельного решенияРешения задачТест 1.2.6. Несобственные интегралыВидеолекция 1. Функции нескольких переменныхLecture 1. Functions of Multiple VariablesВидеолекция 2. Частные производныеLecture 2. Partial derivativesПрактическое занятие. Функция двух переменныхPractical lesson. Function of several variablesЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 1.3.1. Функции нескольких переменных (основные понятия)Quiz 1.3.1Видеолекция Дифференцируемость функции двух переменныхLecture. Differentiable functions of two variablesПрактическое занятие 1. Производные и дифференциалы высших порядковПрактическое занятие 2. Понятие дифференциала первого и второго порядкаPractical lesson 2. The concept of the first- and second-order differentialЗадачи для самостоятельной работыРешения задач Тест 1.3.2. Дифференцирование функции нескольких переменныхQuiz 1.3.2Видеолекция 1. Дифференцирование сложной функции, заданной неявноLecture 1. Differentiation of a complex function and a function given implicitlyВидеолекция 2. Производная по направлению. ГрадиентLecture 2. The directional derivative and the gradientПрактическое занятие 1. Производная по направлению, градиентPractical lesson 1. The directional derivative, the gradientПрактическое занятие 2. Исследование свойств функций по определениюPractical lesson 2. Investigating function properties by defenition Практическое занятие 3. Дифференцирование сложной функции и дифференцирование функции, заданной неявноPractical lesson 3. Differentiation of a composite function and differentiation of implicitly defined functionЗадачи для самостоятельного решенияРешения задачТест 1.3.3. Частные производныеQuiz 1.3.3Видеолекция 1. Экстремум функции двух переменныхВидеолекция 2. Экстремумы функции в замкнутой областиЗадачи для самостоятельной работы (Часть 1)Решения задач (Часть 1)Задачи для самостоятельной работы (Часть 2)Решения задач (Часть 2)Тест 1.3.4. Экстремум функции двух переменныхQuiz 1.3.4Видеолекция 1. Двойной интеграл Lecture 1. Double integral Видеолекция 2. Вычисление двойного интегралаLecture 2. Calculation of the double integralПрактическое занятие 1. Вычисление двойного интегралаPractical lesson 1. Calculating a certain integralПрактическое занятие 2. Вычисление двойного интегралаPractical lesson 2. Calculating a certain integralЗадачи для самостоятельного решения (Часть 1)Решения задач (Часть 1)Задачи для самостоятельного решения (Часть 2)Решения задач (Часть 2)Тест 1.3.5. Двойной интегралQuiz 1.3.5Видеолекция. Криволинейные интегралыLecture. Curvilinear integralsПрактическое занятие. Вычисление криволинейные интегралов I и II родаPractical lesson. Calculating curvilinear integrals 1 and 2 kind Задачи для самостоятельного решенияРешения задачТест 1.3.6. Криволинейные интегралыАттестация по модулю 1Итоговое тестирование по курсу (2-1)Видеолекция 1. Система линейных уравнений: основные понятияПрактическое занятие 1. Системы линейных уравненийPractical lesson (part 1). Systems of linear equationsТеоретический материал (лекция 1)Задачи для самостоятельной работы 1Решения задач 1Видеолекция 2. Решение систем линейных уравнений методом ГауссаПрактическое занятие 2. Решение систем линейных уравнений методом гауссаPractical lesson (part 2). The system of linear equationsТеоретический материал (лекция 2)Задачи для самостоятельной работы 2Решения задач 2Видеолекция 3. Исследование систем линейных уравненийLecture 3. A system of linear equationsPractical lesson (part 3). The system of linear equationsПрактическое занятие 3. Исследование систем линейных уравненийТеоретический материал (лекция 3)Задачи для самостоятельной работы 3Решения задач 3Тест 2.1.1. Системы линейных уравненийСправочник (часть 1)Справочник (часть 2)Справочник (часть 3)Видеолекция 1. Векторное пространствоLecture 1. Vector spaceВидеолекция 2. линейная зависимость векторов. Базис векторного пространстваLecture 2. Linear dependence of vectors and the concept of the basis of the vector systemПрактическое занятие 1. Арифметическое векторное пространствоPractical lesson 1. Arithmetic vector spaceПрактическое занятие 2. Линейная зависимость векторов. Базис векторного пространстваPractical lesson 2. Linear dependence of vectors and the concept of the basis of the vector systemТеоретический материал (лекция 1)Задачи для самостоятельной работы 1Решения задач 1Теоретический материал (лекция 2)Задачи для самостоятельной работы 2Решения задач 2Тест 2. 1.2. Арифметическое n-мерное векторное пространствоСправочник (часть 1)Справочник (часть 2)Видеолекция 1. Исследование систем линейных уравненийLecture 1. Study systems of linear equationsВидеолекция 2. Однородная система линейных уравненийLecture 2. Homogeneous system of equationsПрактическое занятие 1. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравненийPractical lesson 1. Fundamental system of solutionsПрактическое занятие 2Practical lesson 2Теоретический материал (лекция 1)Теоретический материал (лекция 2)Задачи для самостоятельной работыРешения задачТест 2.1.3. Исследование систем линейных уравненийСправочникВидеолекция 1. Матрицы и определителиLecture 1. Matrix determinantВидеолекция 2. Операции над матрицамиLecture 2. Operations on matricesВидеолекция 3. Обратная матрицаLecture 3. Inverse matrixПрактическое занятие 1. Операции над матрицамиPractical lesson 1. The operations on matrices Практическое занятие 2. Вычисление определителейТеоретический материал (лекция 1)Задачи для самостоятельной работы 1Решения задач 1Теоретический материал (лекция 2)Задачи для самостоятельной работы 2Решения задач 2Тест 2. 1.4. МатрицыQuiz 2.1.4. MatricesСправочник (часть 1)Справочник (часть 2)Справочник (часть 3)Видеолекция 1. Прямоугольная декартова система координатLecture 1. Rectangular Cartesian coordinate systemТеоретический материалПрактическое занятие. Решение задач в координатахPractical lesson. Solution of problems in coordinatesЗадачи для самостоятельной работыРешения задачТест 2.2.1. Декартова система координатСправочникВидеолекция 1. Скалярное произведение векторовLecture 1. Scalar product of vectorsТеоретический материал (Часть 1)Видеолекция 2. Векторное и смешанное произведения векторовLecture 2. Vector and mixed products of vectorsПрактическое занятие 1. Скалярное произведение векторовPractical lesson 1. Scalar product of vectorsПрактическое занятие 2. Применение произведений векторов при решении задачPractical lesson 2. vector and mixed product of vectors to solve themТеоретический материал (Часть 2)Задачи для самостоятельной работы 1Решения задач 1Тест 2.2.2.(часть 1). Скалярное произведение векторов. Длина вектора. Векторное произведение векторов. Смешанное произведение векторовЗадачи для самостоятельной работы 2Решения задач 2Тест 2.2.2. (часть2). Скалярное произведение векторов. Длина вектора. Векторное произведение векторов. Смешанное произведение векторовСправочник (Часть 1)Справочник (Часть 2)Видеолекция. Уравнения прямой на плоскости и в пространствеLecture. Equation of a straight line on a plane and in spaceТеоретический материалПрактическое занятие 1. Уравнения прямой на плоскостиPractical lesson 1. Related to the equation of a straight line on a planeЗадачи для самостоятельной работы 1Решение задач 1Практическое занятие 2. Взаимное расположение прямыхPractical lesson 2. The relative position of straight lines.Задачи для самостоятельной работы 2Решение задач 2Тест 2.2.3. Уравнения прямойСправочникВидеолекция. Уравнение плоскости. Взаимное расположение прямой и плоскостиТеоретический материалПрактическое занятие. Уравнение плоскости. Взаимное расположение прямой и плоскости Practical lesson. Equation of a plane Задачи для самостоятельной работы 1Решение задач 1Задачи для самостоятельной работы 2Практическое занятие 2. Взаимное расположение плоскостейPractical lesson 2. Relative position of planesРешение задач 2Тест 2.2.4. Уравнения плоскостиСправочникВидеолекция 1. ЭллипсLecture 1. EllipseТеоретический материал Часть 1Практическое занятие 1. ЭллипсPractical lesson 1. EllipseЗадачи для самостоятельной работы 1Решение задач 1Видеолекция 2. Гипербола и параболаLecture 2. Hyperbola and parabolaТеоретический материал (Часть 2)Практическое занятие 2. Гипербола и параболаЗадачи для самостоятельной работы 2Решение задач 2Тест 2.2.5. Кривые второго порядкаСправочник (Часть 1)Справочник (Часть 2)Аттестация по модулю 2Анкета обратной связиИтоговое тестирование по курсу (1-2)Итоговое тестирование по курсу (2)Видеолекция 1. Основные понятия теории вероятностей Lecture 1. Basic concepts of probability theoryВидеолекция 2. Вероятность случайного событияLecture 2. Probability of a random eventПрактическое занятие 1. Классическая вероятностьPractical lesson 1. Classical probabilityЗадачи для самостоятельной работы (часть 1)Решения задач (часть 1)Практическое занятие 2. Операции над событиями. Practical lesson (part 2). Algebra of events. Properties of probabilitiesЗадачи для самостоятельно работы (часть 2)Решения задач (часть 2)Теоретический материалТест 3.1.1. Классическая вероятностьВидеолекция 1. Условная вероятностьLecture 1. Conditional probabilityПрактическое занятие 1. Условная вероятность. Формула полной вероятности. Формула БайесаPractical lesson 1. Conditional probability. The formula of total probability, Bayes ‘ formulaЗадачи для самостоятельной работы. Условная вероятностьРешения задач. Условная вероятностьВидеолекция 2. Повторные независимые опыты и формула БернуллиLecture 2. Repeated Independent Experiments and the Bernoulli FormulПрактическое занятие 2. Схема БернуллиPractical lesson 2. Bernoulli’s formulaЗадачи для самостоятельной работы. Схема БернуллиРешения задач. Схема БернуллиТеоретический материалТест 3. 1.2. Условная вероятностьВидеолекция 1. Дискретные лучайные величиныLecture 1. Discrete random variablesВидеолекция 2. Числовые характеристики дискретных случайных величинПрактическое занятие. Дискретные случайные величиныPractical lesson. Discrete random variablesЗадачи для самостоятельного решенияРешения задачЛабораторная работа. Законы распределения дискретных случайных величинLaboratory work 1. Distribution Laws of Discrete Random VariablesЛабораторная работаРешения задач (лабораторная работа)Теоретический материалТест 3.2.1. Дискретные случайные величиныВидеолекция 1. Непрерывные случайные величиныВидеолекция 2. Частные случаи распределений случайных величинLecture 2. Special cases of distributions of random variablesПрактическое занятие. Непрерывные случайные величиныPractical lesson. Continuous random variableЗадачи для самостоятельного решенияРешения задачЛабораторная работа (видео). Законы распределения непрерывных случайных величинLaboratory work (video). Distribution Laws of Continuous Random VariablesЛабораторная работаРешения задач (лабораторная работа)Теоретический материалТест 3. 2.2. Непрерывные случайные величиныТеоретический материалТест 3.3.1. Законы больших чиселВидеолекция 1. Система случайных величин (часть 1)Видеолекция 2. Система случайных величин (часть 2)Lecture 2. Systems of random variables (part 2)Практическое занятие. Система случайных величинЗадачи для самостоятельной работыРешения задачЛабораторная работаРешение задачи (лабораторная работа)Теоретический материалТест 3.4.1. Совместный закон распределенияВидеолекция 1. Характеристическая функция случайной величиныLecture 1. Characteristic function of a random variableВидеолекция 2. Свойства характеристической функции случайной величиныLecture 2. Properties of characteristic functions random variable Практическое занятие 1. Вычисление характеристической функции случайной величиныPractical lesson 1. Calculation of Characteristic Functions Практическое занятие 2. Проверка устойчивости для стандартных распределенийPractical lesson 2. Testing the robustness for standard distributions.Задачи для самостоятельного решения (часть 1)Задачи для самостоятельного решения (часть 2)Решения задач (часть 1)Решения задач (часть 2)Тест 3. 4.2. (данное тестирование по теме 1)Видеолекция. Основные понятия математической статистикиLecture. The basic concepts of mathematical statisticsЛабораторная работа (видео). Основные понятия математической статистикиLaboratory work (video). Basic concepts of mathematical statisticsТеоретический материалЛабораторная работа. Основные понятия математической статистикиРешения задач (лабораторная работа)Тест 3.5.1. Основные понятия математической статистикиQuiz 3.5.1.Видеолекция. Статистические оценки параметров генеральной совокупности. Lecture. Statistical estimates of general population parametersЛабораторная работа 1 (видео). Статистические оценки параметров генеральной совокупностиLaboratory work 1 (video). Statistical estimators of the parameters of the populationЛабораторная работа 1. Статистические оценки параметров генеральной совокупностиРешения задач 1Лабораторная работа 2 (видео). Минимальный или оптимальный объем выборочной совокупностиLaboratory work 2(video). Minimum or optimal sample sizeЛабораторная работа 2. Минимальный или оптимальный объем выборочной совокупностиРешения задач 2Теоретический материалТест 3.5.2. Статистические оценкиQuiz 3.5.2Видеолекция. Зависимость между величинами. Виды зависимостейLecture. Dependence between quantities. Types of dependenciesТеоретический материал 1Лабораторная работа 1 (видео, часть 1). Парный корреляционный анализLaboratory work 1 (video, part 1). Pair correlation analysisЛабораторная работа 1. Парный корреляционный анализЛабораторная работа 1 (видео, часть 2). Множественный корреляционный анализРешение задач 1Лабораторная работа 2 (видео, часть 2). Парный регрессионный анализLaboratory work 2 (video, part 2). Paired Regression AnalysisЛабораторная работа 2. Парный регрессионный анализРешения задач 2Теоретический материал 2Тест 3.5.3. Зависимость между величинамиQuiz 3.5.3Лекция. Статистические гипотезы Теоретический материалЛабораторная работа (видео). Статистический критерий хи-квадратLaboratory work. The Chi-Square StatisticЛабораторная работа 1. Критерий хи-квадратРешения задач (Критерий хи-квадрат)Лабораторная работа 2. Критерий ПирсонаЛабораторная работа (расчетная таблица)Решения задач (Критерий Пирсона)Тест 3.6.1. Проверка статистических гипотез: основные понятияQuiz 3.6.1Видеолекция. Проверка статистических гипотезLecture. Testing statistical hypothesesЛабораторная работа 1 (видео). Сравнение средних выборочных совокупностей при известных дисперсиях генеральных совокупностейLaboratory work 1. Comparison of Sampled Population Means with Known Population VariancesЛабораторная работа 1. Сравнение средних выборочных совокупностей при известных дисперсиях генеральных совокупностейРешения задач (лабораторная работа 1)Лабораторная работа 2 (часть 1). Сравнение средних независимых выборочных совокупностей при неизвестных дисперсиях генеральных совокупностейLaboratory work 2 (part 1). Comparison of means of independent sample populations with unknown variances of general populationsЛабораторная работа 2 (часть 2). Сравнение средних зависимых выборочных совокупностей при неизвестных дисперсиях генеральных совокупностейLaboratory work 2 (part 2). Comparison of mean dependent sample populations with unknown variances of general populationsЛабораторная работа 2. Проверка статистических гипотез о сравнении средних выборочных совокупностей, если не известны дисперсии генеральных совокупностейРешения задач (лабораторная работа 2)Теоретический материалТест 3.6.2. Проверка гипотезQuiz 3.6.2Аттестация по модулю 3Итоговое тестирование по курсу 1-2-3Итоговое тестирование по курсу для математических специальностейИтоговое тестирование по курсу (3)

    Как доказать что система имеет единственное решение

    Решение. A = . Найдем r(А). Так как матрица А имеет порядок 3х4, то наивысший порядок миноров равен 3. При этом все миноры третьего порядка равны нулю (проверить самостоятельно). Значит, r(А) Пример 2. Определить совместность системы уравнений

    Решить эту систему, если она окажется совместной.

    Решение.

    A = , C = . Oчевидно, что r(А) ≤ 3, r(C) ≤ 4. Так как detC = 0, то r(C) матричным методом по формуле X = A -1 B (при Δ 0 ), которая получается из (2) умножением обоих частей на А -1 .

    Пример 1. Решить систему уравнений

    матричным методом ( в параграфе 2.2 эта система была решена по формулам Крамера)

    Решение. Δ = 10 0 А = – невырожденная матрица.

    = (убедитесь в этом самостоятельно, произведя необходимые вычисления).

    A -1 = (1/Δ)х= .

    Х = A -1 В = х= .

    Ответ: .

    С практической точки зрения матричный метод и формулы Крамера связаны с большим объемом вычислений, поэтому предпочтение отдается методу Гаусса , который заключается в последовательном исключении неизвестных. Для этого систему уравнений приводят к эквивалентной ей системе с треугольной расширенной матрицей (все элементы ниже главной диагонали равны нулю). Эти действия называют прямым ходом . Из полученной треугольной системы переменные находят с помощью последовательных подстановок ( обратный ход ).

    Пример 2 . Методом Гаусса решить систему

    (Выше эта система была решена по формуле Крамера и матричным методом).

    Решение.

    Прямой ход . Запишем расширенную матрицу и с помощью элементарных преобразований приведем ее к треугольному виду:

    .

    Получим систему

    Обратный ход. Из последнего уравнения находим х3 = -6 и подставим это значение во второе уравнение:

    Подставляя далее х2 = -4, х3 = -6 в первое уравнение системы, получим:

    Ответ: .

    2.5. Общее решение системы линейных уравнений

    Пусть дана система линейных уравнений = bi(i =). Пусть r(A) = r(C) = r, т.е. система совместна. Любой минор порядка r, отличный от нуля, является базисным минором. Не ограничивая общности, будем считать, что базисный минор располагается в первых r (1 ≤ r ≤ min(m,n)) строках и столбцах матрицы А. Отбросив последние m-r уравнений системы, запишем укороченную систему:

    которая эквивалентна исходной. Назовем неизвестные х1,….хr базисными , а хr+1,…, хr свободными и перенесем слагаемые, содержащие свободные неизвестные, в правую часть уравнений укороченной системы. Получаем систему относительно базисных неизвестных:

    koтоторая для каждого набора значений свободных неизвестных хr+1 = С1,…, хn = Сn-rимеет единственное рeшение х1( С1,…, Сn-r),…, хr1,…, Сn-r), находимое по правилу Крамера.

    Соответствующее решение укороченной, а следовательно, и исходной системы имеет вид:

    Х(С1,…, Сn-r) = – общее решение системы.

    Если в общем решении свободным неизвестным придать какие-нибудь числовые значения, то получим решение линейной системы, называемое частным .

    Пример. Установить совместность и найти общее решение системы

    Решение. А = , С = .

    Так как r(A) = r(C) = 2 (убедитесь в этом самостоятельно), то исходная система совместна и имеет бесчисленное множество решений (так как r

    Следовательно, общее решение исходной системы имеет вид:

    Х(С12) =

    2.6. Системы однородных уравнений

    Система однородных уравнений = 0 (i =) всегда является совместной, так как r(A) = r(C).

    Одним из решений системы однородных уравнений является тривиальное решение х1 = х2 = … = хn = 0.

    Для однородной системы важно установить, имеет ли она ненулевые решения. Из теоремы Кронекера – Капелли следует, что система однородных уравнений имеет ненулевое (нетривиальное) решение тогда и только тогда, когда r(A)

    Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

    Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 8828 – | 7538 – или читать все.

    78.85.5.224 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

    Отключите adBlock!
    и обновите страницу (F5)

    очень нужно

    Системой m линейных уравнений с n неизвестными называется система вида

    где aij и bi (i=1,…,m; b=1,…,n) – некоторые известные числа, а x1,…,xn – неизвестные. В обозначении коэффициентов aij первый индекс iобозначает номер уравнения, а второй j – номер неизвестного, при котором стоит этот коэффициент.

    Коэффициенты при неизвестных будем записывать в виде матрицы , которую назовём матрицей системы.

    Числа, стоящие в правых частях уравнений, b1,…,bm называются свободными членами.

    Совокупность n чисел c1,…,cn называется решением данной системы, если каждое уравнение системы обращается в равенство после подстановки в него чисел c1,…,cn вместо соответствующих неизвестных x1,…,xn.

    Наша задача будет заключаться в нахождении решений системы. При этом могут возникнуть три ситуации:

    1. Система может иметь единственное решение.
    2. Система может иметь бесконечное множество решений. Например, . Решением этой системы является любая пара чисел, отличающихся знаком.
    3. И третий случай, когда система вообще не имеет решения. Например, , если бы решение существовало, то x1 + x2 равнялось бы одновременно нулю и единице.

    Система линейных уравнений, имеющая хотя бы одно решение, называется совместной. В противном случае, т.е. если система не имеет решений, то она называется несовместной.

    Рассмотрим способы нахождения решений системы.

    МАТРИЧНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

    Матрицы дают возможность кратко записать систему линейных уравнений. Пусть дана система из 3-х уравнений с тремя неизвестными:

    Рассмотрим матрицу системы и матрицы столбцы неизвестных и свободных членов

    т.е. в результате произведения мы получаем левые части уравнений данной системы. Тогда пользуясь определением равенства матриц данную систему можно записать в виде

    или короче AX=B.

    Здесь матрицы A и B известны, а матрица X неизвестна. Её и нужно найти, т.к. её элементы являются решением данной системы. Это уравнение называют матричным уравнением.

    Пусть определитель матрицы отличен от нуля |A| ≠ 0. Тогда матричное уравнение решается следующим образом. Умножим обе части уравнения слева на матрицу A -1 , обратную матрице A: . Поскольку A -1 A = E и EX = X, то получаем решение матричного уравнения в виде X = A -1 B.

    Заметим, что поскольку обратную матрицу можно найти только для квадратных матриц, то матричным методом можно решать только те системы, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных. Однако, матричная запись системы возможна и в случае, когда число уравнений не равно числу неизвестных, тогда матрица A не будет квадратной и поэтому нельзя найти решение системы в виде X = A -1 B.

    Примеры. Решить системы уравнений.

      Найдем матрицу обратную матрице A.

      ,

      Таким образом, x = 3, y = – 1.

      Решите матричное уравнение: XA+B=C, где

      Выразим искомую матрицу X из заданного уравнения.

      Найдем матрицу А -1 .

      Решите матричное уравнение AX+B=C, где

      Из уравнения получаем .

      Следовательно,

      Рассмотрим систему 3-х линейных уравнений с тремя неизвестными:

      Определитель третьего порядка, соответствующий матрице системы, т.е. составленный из коэффициентов при неизвестных,

      называется определителем системы.

      Составим ещё три определителя следующим образом: заменим в определителе D последовательно 1, 2 и 3 столбцы столбцом свободных членов

      Тогда можно доказать следующий результат.

      Теорема (правило Крамера). Если определитель системы Δ ≠ 0, то рассматриваемая система имеет одно и только одно решение, причём

      Доказательство. Итак, рассмотрим систему 3-х уравнений с тремя неизвестными. Умножим 1-ое уравнение системы на алгебраическое дополнение A11 элемента a11, 2-ое уравнение – на A21 и 3-е – на A31:

      Сложим эти уравнения:

      Рассмотрим каждую из скобок и правую часть этого уравнения. По теореме о разложении определителя по элементам 1-го столбца

      .

      Далее рассмотрим коэффициенты при x2:

      Аналогично можно показать, что и .

      Наконец несложно заметить, что

      Таким образом, получаем равенство: .

      Следовательно, .

      Аналогично выводятся равенства и , откуда и следует утверждение теоремы.

      Таким образом, заметим, что если определитель системы Δ ≠ 0, то система имеет единственное решение и обратно. Если же определитель системы равен нулю, то система либо имеет бесконечное множество решений, либо не имеет решений, т.е. несовместна.

      Примеры. Решить систему уравнений

        Решите систему уравнений при различных значениях параметра p:

        Система имеет единственное решение, если Δ ≠ 0.

        . Поэтому .

        1. При
        2. При p = 30 получаем систему уравнений которая не имеет решений.
        3. При p = –30 система принимает вид и, следовательно, имеет бесконечное множество решений x=y,y Î R.

        Ранее рассмотренные методы можно применять при решении только тех систем, в которых число уравнений совпадает с числом неизвестных, причём определитель системы должен быть отличен от нуля. Метод Гаусса является более универсальным и пригоден для систем с любым числом уравнений. Он заключается в последовательном исключении неизвестных из уравнений системы.

        Вновь рассмотрим систему из трёх уравнений с тремя неизвестными:

        .

        Первое уравнение оставим без изменения, а из 2-го и 3-го исключим слагаемые, содержащие x1. Для этого второе уравнение разделим на а21 и умножим на –а11, а затем сложим с 1-ым уравнением. Аналогично третье уравнение разделим на а31 и умножим на –а11, а затем сложим с первым. В результате исходная система примет вид:

        Теперь из последнего уравнения исключим слагаемое, содержащее x2. Для этого третье уравнение разделим на , умножим на и сложим со вторым. Тогда будем иметь систему уравнений:

        Отсюда из последнего уравнения легко найти x3, затем из 2-го уравнения x2 и, наконец, из 1-го – x1.

        При использовании метода Гаусса уравнения при необходимости можно менять местами.

        Часто вместо того, чтобы писать новую систему уравнений, ограничиваются тем, что выписывают расширенную матрицу системы:

        и затем приводят её к треугольному или диагональному виду с помощью элементарных преобразований.

        К элементарным преобразованиям матрицы относятся следующие преобразования:

        1. перестановка строк или столбцов;
        2. умножение строки на число, отличное от нуля;
        3. прибавление к одной строке другие строки.

        Примеры: Решить системы уравнений методом Гаусса.

          Вернувшись к системе уравнений, будем иметь

          Выпишем расширенную матрицу системы и сведем ее к треугольному виду.

          Вернувшись к системе уравнений, несложно заметить, что третье уравнения системы будет ложным, а значит, система решений не имеет.

          Разделим вторую строку матрицы на 2 и поменяем местами первый и третий столбики. Тогда первый столбец будет соответствовать коэффициентам при неизвестной z, а третий – при x.

          Вернемся к системе уравнений.

          Из третьего уравнения выразим одну неизвестную через другую и подставим в первое.

          Таким образом, система имеет бесконечное множество решений.

          Исследовать систему линейных агебраических уравнений (СЛАУ) на совместность означает выяснить, есть у этой системы решения, или же их нет. Ну и если решения есть, то указать сколько их.

          Нам понадобятся сведения из темы «Система линейных алгебраических уравнений. Основные термины. Матричная форма записи». В частности, нужны такие понятия, как матрица системы и расширенная матрица системы, поскольку именно на них опирается формулировка теоремы Кронекера-Капелли. Как обычно, матрицу системы будем обозначать буквой $A$, а расширенную матрицу системы – буквой $widetilde$.

          Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы системы, т.е. $
          ang A=
          angwidetilde$.

          Следствие из теоремы Кронекера-Капелли

            Если $
            ang A
            eq
            angw >Заметьте, что сформулированная теорема и следствие из неё не указывают, как найти решение СЛАУ. С их помощью можно лишь выяснить, существуют эти решения или нет, а если существуют – то сколько.

          Исследовать СЛАУ $ left <egin& -3x_1+9x_2-7x_3=17;\ & -x_1+2x_2-4x_3=9;\ & 4x_1-2x_2+19x_3=-42. end
          ight.$ на совместность. Если СЛАУ совместна, указать количество решений.

          Чтобы выяснить наличие решений заданной СЛАУ, используем теорему Кронекера-Капелли. Нам понадобятся матрица системы $A$ и расширенная матрица системы $widetilde$, запишем их:

          Способ №1. Вычисление рангов по определению.

          Согласно определению, ранг – это наивысший порядок миноров матрицы, среди которых есть хоть один, отличный от нуля. Обычно исследование начинают с миноров первого порядка, но здесь удобнее приступить сразу к вычислению минора третьего порядка матрицы $A$. Элементы минора третьего порядка находятся на пересечении трёх строк и трёх столбцов рассматриваемой матрицы. Так как матрица $A$ содержит всего 3 строки и 3 столбца, то минор третьего порядка матрицы $A$ – это определитель матрицы $A$, т.е. $Delta A$. Для вычисления определителя применим формулу №2 из темы «Формулы для вычисления определителей второго и третьего порядков»:

          $$ Delta A=left| egin -3 & 9 & -7 \ -1 & 2 & -4 \ 4 & -2 & 19 end
          ight|=-21. $$

          Итак, есть минор третьего порядка матрицы $A$, который не равен нулю. Минор четвёртого порядка составить невозможно, так как для него требуется 4 строки и 4 столбца, а в матрице $A$ всего 3 строки и 3 столбца. Итак, наивысший порядок миноров матрицы $A$, среди которых есть хотя бы один не равный нулю, равен 3. Следовательно, $
          ang A=3$.

          Нам требуется найти также и $
          angw >

          Так как $
          ang A=
          angw >

          Задача решена. Какие недостатки и преимущества имеет данный способ? Для начала поговорим о плюсах. Во-первых, нам понадобилось найти всего один определитель. После этого мы сразу сделали вывод о количестве решений. Обычно в стандартных типовых расчётах даются системы уравнений, которые содержат три неизвестных и имеют единственное решение. Для таких систем данный метод очень даже удобен, ибо мы заранее знаем, что решение есть (иначе примера не было бы в типовом расчёте). Т.е. нам остаётся только показать наличие решения наиболее быстрым способом. Во-вторых, вычисленное значение определителя матрицы системы (т.е. $Delta A$) пригодится после: когда станем решать заданную систему методом Крамера или с помощью обратной матрицы.

          Однако метод вычисления ранга по определению нежелательно применять, если матрица системы $A$ является прямоугольной. В этом случае лучше применить второй метод, о котором пойдёт речь ниже. Кроме того, если $Delta A=0$, то мы ничего не сможем сказать о количестве решений заданной неоднородной СЛАУ. Может, СЛАУ имеет бесконечное количество решений, а может – ни одного. Если $Delta A=0$, то требуется дополнительное исследование, которое зачастую является громоздким.

          Подводя итог сказанному, отмечу, что первый способ хорош для тех СЛАУ, у которых матрица системы квадратна. При этом сама СЛАУ содержит три или четыре неизвестных и взята из стандартных типовых расчетов или контрольных работ.

          Способ №2. Вычисление ранга методом элементарных преобразований.

          egin &w >Мы привели матрицу $w >

          Так как $
          ang A=
          angw >

          Какие преимущества второго способа? Главное преимущество – это его универсальность. Нам совершенно неважно, является ли матрица системы квадратной или нет. Кроме того, мы фактически провели преобразования прямого хода метода Гаусса. Осталось лишь пару действий, и мы смогли бы получить решение данной СЛАУ. Честно говоря, второй способ нравится мне более первого, но выбор – это дело вкуса.

          Ответ: Заданная СЛАУ совместна и определена.

          Находить ранги матрицы системы и расширенной матрицы системы будем методом элементарных преобразований. Расширенная матрица системы: $w > $$ left( egin 1 & -1 & 2 & -1\ -1 & 2 & -3 & 3 \ 2 & -3 & 5 & -4 \ 3 & -2 & 5 & 1 \ 2 & -1 & 3 & 2 end
          ight) eginphantom<0>\r_2+r_1\r_3-2r_1\ r_4-3r_1\r_5-2r_1end
          ightarrow left( egin 1 & -1 & 2 & -1\ 0 & 1 & -1 & 2 \ 0 & -1 & 1 & -2 \ 0 & 1 & -1 & 4 \ 0 & 1 & -1 & 4 end
          ight) eginphantom<0>\phantom<0>\r_3-r_2\ r_4-r_2\r_5+r_2end
          ightarrow\ $$ $$
          ightarrowleft( egin 1 & -1 & 2 & -1\ 0 & 1 & -1 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 0 end
          ight) eginphantom<0>\phantom<0>\phantom<0>\ r_4-r_3\phantom<0>end
          ightarrow left( egin 1 & -1 & 2 & -1\ 0 & 1 & -1 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 2 \ 0 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 0 end
          ight) $$

          Расширенная матрица системы приведена к ступенчатому виду. Ранг ступенчатой матрицы равен количеству её ненулевых строк, поэтому $
          angw >

          Ответ: система несовместна.

          Приводим расширенную матрицу системы к ступенчатому виду:

          $$ left( egin 2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\ 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17 \ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64 \ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 end
          ight) overset> <
          ightarrow>$$ $$
          ightarrowleft( egin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 2 & 0 & 7 & -5 & 11 & 42\ -3 & 9 & -11 & 0 & -7 & -64\ -5 & 17 & -16 & -5 & -4 & -90 \ 7 & -17 & 23 & 0 & 15 & 132 end
          ight) eginphantom<0>\ r_2-2r_1 \r_3+3r_1 \ r_4+5r_1 \ r_5-7r_1 end
          ightarrow left( egin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\ 0 & 3 & -2 & 0 & -1 & -13\ 0 & 7 & -1 & -5 & 6 & -5 \ 0 & -3 & 2 & 0 & 1 & 13 end
          ight) eginphantom<0>\ phantom<0>\4r_3+3r_2 \ 4r_4-7r_2 \ 4r_5+3r_2 end
          ightarrow $$ $$
          ightarrowleft( egin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76 \ 0 & 0 & 11 & -15 & 25 & 76 end
          ight) eginphantom<0>\ phantom<0>\phantom <0>\ r_4-r_3 \ r_5+r_2 end
          ightarrow left( egin 1 & -2 & 3 & 0 & 2 & 17\ 0 & 4 & 1 & -5 & 7 & 8\ 0 & 0 & -11 & 15 & -25 & -76\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 end
          ight) $$

          Мы привели расширенную матрицу системы и саму матрицу системы к ступенчатому виду. Ранг расширенной матрицы системы равен трём, ранг матрицы системы также равен трём. Так как система содержит $n=5$ неизвестных, т.е. $
          angw >

          Ответ: система является неопределённой.

          Во второй части мы разберём примеры, которые нередко включают в типовые расчёты или контрольные работы по высшей математике: исследование на совместность и решение СЛАУ в зависимости от значений параметров, входящих в неё.

          Матричный метод решения системы линейных алгебраических уравнений

          Уравнения вообще, линейные алгебраические уравнения и их системы, а также методы их решения занимают в математике, как теоретической, так и прикладной, особое место.

          Это связано с тем обстоятельством, что подавляющее большинство физических, экономических, технических и даже педагогических задач могут быть описаны и решены с помощью разнообразных уравнений и их систем. В последнее время особую популярность среди исследователей, ученых и практиков приобрело математическое моделирование практически во всех предметных областях, что объясняется очевидными его преимуществами перед другими известными и апробированными методами исследования объектов различной природы, в частности, так называемых, сложных систем. Существует великое многообразие различных определений математической модели, данных учеными в разные времена, но на наш взгляд, самое удачное, это следующее утверждение. Математическая модель – это идея, выраженная уравнением. Таким образом, умение составлять и решать уравнения и их системы – неотъемлемая характеристика современного специалиста.

          Для решения систем линейных алгебраических уравнений наиболее часто используются методы: Крамера, Жордана-Гаусса и матричный метод.   

          Матричный метод решения — метод решения с помощью обратной матрицы систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем.

          Если выписать коэффициенты при неизвестных величинах xi в матрицу A, неизвестные величины собрать в вектор столбец X, а свободные члены в вектор столбец B, то систему линейных алгебраических уравнений можно записать в виде следующего матричного уравнения A · X = B, которое имеет единственное решение только тогда, когда определитель матрицы A не будет равен нулю. При этом решение системы уравнений можно найти следующим способом X = A-1 · B, где A-1 — обратная матрица.

          Матричный метод решения состоит в следующем.

          Пусть дана система линейных уравнений с nнеизвестными:

          Её можно переписать в матричной форме: AX = B, где A — основная матрица системы, B и X — столбцы свободных членов и решений системы соответственно:

          Умножим это матричное уравнение слева на A-1 — матрицу, обратную к матрице AA-1 (AX) = A-1B

          Так как A-1A = E, получаем X = A-1B. Правая часть этого уравнения даст столбец решений исходной системы. Условием применимости данного метода (как и вообще существования решения неоднородной системы линейных уравнений с числом уравнений, равным числу неизвестных) является невырожденность матрицы A. Необходимым и достаточным условием этого является неравенство нулю определителя матрицы A: detA≠ 0.

          Для однородной системы линейных уравнений, то есть когда вектор B = 0, действительно обратное правило: система AX = 0 имеет нетривиальное (то есть не нулевое) решение только если detA = 0. Такая связь между решениями однородных и неоднородных систем линейных уравнений носит название альтернативы Фредгольма.

          Пример решения неоднородной системы линейных алгебраических уравнений.

          Убедимся в том, что определитель матрицы, составленный из коэффициентов при неизвестных системы линейных алгебраических уравнений не равен нулю.

          Следующим шагом будет вычисление алгебраических дополнений для элементов матрицы, состоящей из коэффициентов при неизвестных. Они  понадобятся для нахождения обратной матрицы.

          Теперь найдём союзную матрицу и транспонируем  её, потом подставим в формулу для нахождения обратной матрицы.

          Подставляя переменные в формулу, получаем:

          Найдем неизвестные. Для этого перемножим обратную матрицу  и столбец свободных членов.

          Итак, x=2; y=1; z=4.

          Если у Вас есть вопросы или Вам нужна помощь в решении линейных уравнений или систем, записывайтесь на мои занятия. Буду рад Вам помочь.  

          © blog.tutoronline.ru, при полном или частичном копировании материала ссылка на первоисточник обязательна.

          Метод крамера для чайников подробные примеры решений. Метод крамера решения систем линейных уравнений

          Метод Крамера основан на использовании определителей в решении систем линейных уравнений. Это значительно ускоряет процесс решения.

          Метод Крамера может быть использован в решении системы стольких линейных уравнений, сколько в каждом уравнении неизвестных. Если определитель системы не равен нулю, то метод Крамера может быть использован в решении, если же равен нулю, то не может. Кроме того, метод Крамера может быть использован в решении систем линейных уравнений, имеющих единственное решение.

          Определение . Определитель, составленный из коэффициентов при неизвестных, называется определителем системы и обозначается (дельта).

          Определители

          получаются путём замены коэффициентов при соответствующих неизвестных свободными членами:

          ;

          .

          Теорема Крамера . Если определитель системы отличен от нуля, то система линейных уравнений имеет одно единственное решение, причём неизвестное равно отношению определителей. В знаменателе – определитель системы, а в числителе – определитель, полученный из определителя системы путём замены коэффициентов при этом неизвестном свободными членами. Эта теорема имеет место для системы линейных уравнений любого порядка.

          Пример 1. Решить систему линейных уравнений:

          Согласно теореме Крамера имеем:

          Итак, решение системы (2):

          онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

          Три случая при решении систем линейных уравнений

          Как явствует из теоремы Крамера , при решении системы линейных уравнений могут встретиться три случая:

          Первый случай: система линейных уравнений имеет единственное решение

          (система совместна и определённа)

          Второй случай: система линейных уравнений имеет бесчисленное множество решений

          (система совместна и неопределённа)

          ** ,

          т.е. коэффициенты при неизвестных и свободные члены пропорциональны.

          Третий случай: система линейных уравнений решений не имеет

          (система несовместна)

          Итак, система m линейных уравнений с n переменными называется несовместной , если у неё нет ни одного решения, и совместной , если она имеет хотя бы одно решение. Совместная система уравнений, имеющая только одно решение, называется определённой , а более одного – неопределённой .

          Примеры решения систем линейных уравнений методом Крамера

          Пусть дана система

          .

          На основании теоремы Крамера

          ………….
          ,

          где

          определитель системы. Остальные определители получим, заменяя столбец с коэффициентами соответствующей переменной (неизвестного) свободными членами:

          Пример 2.

          .

          Следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители

          По формулам Крамера находим:

          Итак, (1; 0; -1) – единственное решение системы.

          Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

          Если в системе линейных уравнений в одном или нескольких уравнениях отсутствуют какие-либо переменные, то в определителе соответствующие им элементы равны нулю! Таков следующий пример.

          Пример 3. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

          .

          Решение. Находим определитель системы:

          Посмотрите внимательно на систему уравнений и на определитель системы и повторите ответ на вопрос, в каких случаях один или несколько элементов определителя равны нулю. Итак, определитель не равен нулю, следовательно, система является определённой. Для нахождения её решения вычисляем определители при неизвестных

          По формулам Крамера находим:

          Итак, решение системы — (2; -1; 1).

          Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

          К началу страницы

          Продолжаем решать системы методом Крамера вместе

          Как уже говорилось, если определитель системы равен нулю, а определители при неизвестных не равны нулю, система несовместна, то есть решений не имеет. Проиллюстрируем следующим примером.

          Пример 6. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

          Решение. Находим определитель системы:

          Определитель системы равен нулю, следовательно, система линейных уравнений либо несовместна и определённа, либо несовместна, то есть не имеет решений. Для уточнения вычисляем определители при неизвестных

          Определители при неизвестных не равны нулю, следовательно, система несовместна, то есть не имеет решений.

          Для проверки решений систем уравнений 3 Х 3 и 4 Х 4 можно воспользоваться онлайн-калькулятором , решающим методом Крамера.

          В задачах на системы линейных уравнений встречаются и такие, где кроме букв, обозначающих переменные, есть ещё и другие буквы. Эти буквы обозначают некоторое число, чаще всего действительное. На практике к таким уравнениям и системам уравнений приводят задачи на поиск общих свойств каких-либо явлений и предметов. То есть, изобрели вы какой-либо новый материал или устройство, а для описания его свойств, общих независимо от величины или количества экземпляра, нужно решить систему линейных уравнений, где вместо некоторых коэффициентов при переменных — буквы. За примерами далеко ходить не надо.

          Следующий пример — на аналогичную задачу, только увеличивается количество уравнений, переменных, и букв, обозначающих некоторое действительное число.

          Пример 8. Решить систему линейных уравнений методом Крамера:

          Решение. Находим определитель системы:

          Находим определители при неизвестных

          Метод Крамера или так называемое правило Крамера – это способ поиска неизвестных величин из систем уравнений. Его можно использовать только если число искомых значений эквивалентно количеству алгебраических уравнений в системе, то есть образуемая из системы основная матрица должна быть квадратной и не содержать нулевых строчек, а также если её детерминант не должен являться нулевым.

          Теорема 1

          Теорема Крамера Если главный определитель $D$ основной матрицы, составленной на основе коэффициентов уравнений, не равен нулю, то система уравнений совместна, причём решение у неё существует единственное. Решение такой системы вычисляется через так называемые формулы Крамера для решения систем линейных уравнений: $x_i = \frac{D_i}{D}$

          В чем заключается метод Крамера

          Суть метода Крамера в следующем:

          1. Чтобы найти решение системы методом Крамера, первым делом вычисляем главный определитель матрицы $D$. Когда вычисленный детерминант основной матрицы при подсчёте методом Крамера оказался равен нулю, то система не имеет ни одного решения или имеет нескончаемое количество решений. В этом случае для нахождения общего или какого-либо базисного ответа для системы рекомендуется применить метод Гаусса.
          2. Затем нужно заменить крайний столбец главной матрицы на столбец свободных членов и высчитать определитель $D_1$.
          3. Повторить то же самое для всех столбцов, получив определители от $D_1$ до $D_n$, где $n$ — номер крайнего справа столбца.
          4. После того как найдены все детерминанты $D_1$…$D_n$, можно высчитать неизвестные переменные по формуле $x_i = \frac{D_i}{D}$.

          Приёмы для вычисления определителя матрицы

          Для вычисления определителя матрицы с размерностью больше чем 2 на 2, можно использовать несколько способов:

          • Правило треугольников, или правило Саррюса, напоминающее это же правило. Суть метода треугольников в том, что при вычислении определителя произведения всех чисел, соединённых на рисунке красной линией справа, записываются со знаком плюс, а все числа, соединённые аналогичным образом на рисунке слева – со знаком минус. B то, и другое правило подходит для матриц размером 3 х 3. В случае же правила Саррюса сначала переписывается сама матрица, а рядом с ней рядом переписываются ещё раз её первый и второй столбец. Через матрицу и эти дополнительные столбцы проводятся диагонали, члены матрицы, лежащие на главной диагонали или на параллельной ей записываются со знаком плюс, а элементы, лежащие на побочной диагонали или параллельно ей — со знаком минус.

          Рисунок 1. Правило треугольников для вычисления определителя для метода Крамера

          • С помощью метода, известного как метод Гаусса, также иногда этот метод называют понижением порядка определителя. В этом случае матрица преобразуется и приводится к треугольному виду, а затем перемножаются все числа, стоящие на главной диагонали. Следует помнить, что при таком поиске определителя нельзя домножать или делить строчки или столбцы на числа без вынесения их как множителя или делителя. В случае поиска определителя возможно только вычитать и складывать строки и столбы между собой, предварительно помножив вычитаемую строку на ненулевой множитель. Также при каждой перестановке строчек или столбцов матрицы местами следует помнить о необходимости смены конечного знака у матрицы.
          • При решении методом Крамера СЛАУ с 4 неизвестными, лучше всего будет применять именно метод Гаусса для поиска и нахождения определителей или опредлять детерминант через поиск миноров.

          Решение систем уравнений методом Крамера

          Применим метод Крамера для системы из 2 уравнений и двумя искомыми величинами:

          $\begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 = b_1 \\ a_3x_1 + a_4x_2 = b_2 \\ \end{cases}$

          Отобразим её в расширенной форме для удобства:

          $A = \begin{array}{cc|c} a_1 & a_2 & b_1 \\ a_3 & a_4 & b_1 \\ \end{array}$

          Найдём определитель основной матрицы, также называемый главным определителем системы:

          $D = \begin{array}{|cc|} a_1 & a_2 \\ a_3 & a_4 \\ \end{array} = a_1 \cdot a_4 – a_3 \cdot a_2$

          Если главный определитель не равен нулю, то для решения слау методом Крамера необходимо высчитать ещё парочку определителей от двух матриц с заменёнными столбцами основной матрицы на строчку свободных членов:

          $D_1 = \begin{array}{|cc|} b_1 & a_2 \\ b_2 & a_4 \\ \end{array} = b_1 \cdot a_4 – b_2 \cdot a_4$

          $D_2 = \begin{array}{|cc|} a_1 & b_1 \\ a_3 & b_2 \\ \end{array} = a_1 \cdot b_2 – a_3 \cdot b_1$

          Теперь найдём неизвестные $x_1$ и $x_2$:

          $x_1 = \frac {D_1}{D}$

          $x_2 = \frac {D_2}{D}$

          Пример 1

          Метод Крамера для решения СЛАУ с основной матрицей 3 порядка (3 x 3) и тремя искомыми.

          Решите систему уравнений:

          $\begin{cases} 3x_1 – 2x_2 + 4x_3 = 21 \\ 3x_1 +4x_2 + 2x_3 = 9\\ 2x_1 – x_2 — x_3 = 10 \\ \end{cases}$

          Сосчитаем главный детерминант матрицы пользуясь вышеизложенным под пунктом номер 1 правилом:

          $D = \begin{array}{|ccc|} 3 & -2 & 4 \\3 & 4 & -2 \\ 2 & -1 & 1 \\ \end{array} = 3 \cdot 4 \cdot (-1) + 2 \cdot (-2) \cdot 2 + 4 \cdot 3 \cdot (-1) – 4 \cdot 4 \cdot 2 – 3 \cdot (-2) \cdot (-1) — (-1) \cdot 2 \cdot 3 = — 12 – 8 -12 -32 – 6 + 6 = — 64$

          А теперь три других детерминанта:

          $D_1 = \begin{array}{|ccc|} 21 & 2 & 4 \\ 9 & 4 & 2 \\ 10 & 1 & 1 \\ \end{array} = 21 \cdot 4 \cdot 1 + (-2) \cdot 2 \cdot 10 + 9 \cdot (-1) \cdot 4 – 4 \cdot 4 \cdot 10 – 9 \cdot (-2) \cdot (-1) — (-1) \cdot 2 \cdot 21 = — 84 – 40 – 36 – 160 – 18 + 42 = — 296$

          $D_2 = \begin{array}{|ccc|} 3 & 21 & 4 \\3 & 9 & 2 \\ 2 & 10 & 1 \\ \end{array} = 3 \cdot 9 \cdot (- 1) + 3 \cdot 10 \cdot 4 + 21 \cdot 2 \cdot 2 – 4 \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 3 \cdot (-1) – 2 \cdot 10 \cdot 3 = — 27 + 120 + 84 – 72 + 63 – 60 = 108$

          $D_3 = \begin{array}{|ccc|} 3 & -2 & 21 \\ 3 & 4 & 9 \\ 2 & 1 & 10 \\ \end{array} = 3 \cdot 4 \cdot 10 + 3 \cdot (-1) \cdot 21 + (-2) \cdot 9 \cdot 2 – 21 \cdot 4 \cdot 2 — (-2) \cdot 3 \cdot 10 — (-1) \cdot 9 \cdot 3 = 120 – 63 – 36 – 168 + 60 + 27 = — 60$

          Найдём искомые величины:

          $x_1 = \frac{D_1} {D} = \frac{- 296}{-64} = 4 \frac{5}{8}$

          $x_2 = \frac{D_1} {D} = \frac{108} {-64} = — 1 \frac {11} {16}$

          $x_3 = \frac{D_1} {D} = \frac{-60} {-64} = \frac {15} {16}$


          2. Решение систем уравнений матричным методом (при помощи обратной матрицы).
          3. Метод Гаусса решения систем уравнений.

          Метод Крамера.

          Метод Крамера применяется для решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ ).

          Формулы на примере системы из двух уравнений с двумя переменными.
          Дано: Решить методом Крамера систему

          Относительно переменных х и у .
          Решение:
          Найдем определитель матрицы, составленный из коэффициентов системы Вычисление определителей. :



          Применим формулы Крамера и найдем значения переменных:
          и .
          Пример 1:
          Решить систему уравнений:

          относительно переменных х и у .
          Решение:


          Заменим в этом определителе первый столбец столбцом коэффициентов из правой части системы и найдем его значение:

          Сделаем аналогичное действие, заменив в первом определителе второй столбец:

          Применим формулы Крамера и найдем значения переменных:
          и .
          Ответ:
          Замечание: Этим методом можно решать системы и большей размерности.

          Замечание: Если получается, что , а делить на ноль нельзя, то говорят, что система не имеет единственного решения. В этом случае система имеет или бесконечно много решений или не имеет решений вообще.

          Пример 2 (бесконечное количество решений):

          Решить систему уравнений:

          относительно переменных х и у .
          Решение:
          Найдем определитель матрицы, составленный из коэффициентов системы:

          Решение систем методом подстановки.

          Первое из уравнений системы — равенство, верное при любых значениях переменных (потому что 4 всегда равно 4). Значит, остается только одно уравнение. Это уравнение связи между переменными .
          Получили, решением системы являются любые пары значений переменных, связанных между собой равенством .
          Общее решение запишется так:
          Частные решения можно определять выбирая произвольное значение у и вычисляя х по этому равенству связи.

          и т.д.
          Таких решений бесконечно много.
          Ответ: общее решение
          Частные решения:

          Пример 3 (решений нет, система несовместна):

          Решить систему уравнений:

          Решение:
          Найдем определитель матрицы, составленный из коэффициентов системы:

          Применять формулы Крамера нельзя. Решим эту систему методом подстановки

          Второе уравнение системы — равенство, неверное ни при каких значениях переменных (конечно же, так как -15 не равно 2). Если одно из уравнений системы не верно ни при каких значениях переменных, то и вся системы не имеет решений.
          Ответ: решений нет

          С количеством уравнений одинаковым с количеством неизвестных с главным определителем матрицы, который не равен нулю, коэффициентов системы (для подобных уравнений решение есть и оно только одно).

          Теорема Крамера.

          Когда определитель матрицы квадратной системы ненулевой, значит, система совместна и у нее есть одно решение и его можно найти по формулам Крамера :

          где Δ — определитель матрицы системы ,

          Δ i — определитель матрицы системы, в котором вместо i -го столбца находится столбец правых частей.

          Когда определитель системы нулевой, значит, система может стать совместной или несовместной.

          Этот способ обычно применяют для небольших систем с объемными вычислениями и если когда необходимо определить 1-ну из неизвестных. Сложность метода в том, что нужно вычислять много определителей.

          Описание метода Крамера.

          Есть система уравнений:

          Систему 3-х уравнений можно решить методом Крамера, который рассмотрен выше для системы 2-х уравнений.

          Составляем определитель из коэффициентов у неизвестных:

          Это будет определитель системы . Когда D≠0 , значит, система совместна. Теперь составим 3 дополнительных определителя:

          ,,

          Решаем систему по формулам Крамера :

          Примеры решения систем уравнений методом Крамера.

          Пример 1 .

          Дана система:

          Решим ее методом Крамера.

          Сначала нужно вычислить определитель матрицы системы:

          Т.к. Δ≠0, значит, из теоремы Крамера система совместна и у нее есть одно решение. Вычисляем дополнительные определители. Определитель Δ 1 получаем из определителя Δ, заменяя его первый столбец столбцом свободных коэффициентов. Получаем:

          Таким же путем получаем определитель Δ 2 из определителя матрицы системы заменяя второй столбец столбцом свободных коэффициентов:

          Пусть система линейных уравнений содержит столько уравнений, каково количество независимых переменных, т.е. имеет вид

          Такие системы линейных уравнений называются квадратными. Определитель, составленный из коэффициентов при независимых переменных системы (1.5), называется главным определителем системы. Мы будем обозначать его греческой буквой D. Таким образом,

          . (1.6)

          Если в главном определителе произвольный (j -ый) столбец, заменить столбцом свободных членов системы (1.5), то можно получить еще n вспомогательных определителей:

          (j = 1, 2, …, n ). (1.7)

          Правило Крамера решения квадратных систем линейных уравнений заключается в следующем. Если главный определитель D системы (1.5) отличен от нуля, то система имеет и притом единственное решение, которое можно найти по формулам:

          (1.8)

          Пример 1.5. Методом Крамера решить систему уравнений

          .

          Вычислим главный определитель системы:

          Так как D¹0, то система имеет единственное решение, которое можно найти по формулам (1.8):

          Таким образом,

          Действия над матрицами

          1. Умножение матрицы на число. Операция умножения матрицы на число определяется следующим образом.

          2. Для того чтобы умножить матрицу на число, нужно все ее элементы умножить на это число. То есть

          . (1.9)

          Пример 1.6. .

          Сложение матриц.

          Данная операция вводится только для матриц одного и того же порядка.

          Для того чтобы сложить две матрицы, необходимо к элементам одной матрицы прибавить соответствующие элементы другой матрицы:

          (1.10)
          Операция сложения матриц обладает свойствами ассоциативности и коммутативности.

          Пример 1.7. .

          Умножение матриц.

          Если число столбцов матрицы А совпадает с числом строк матрицы В , то для таких матриц вводится операция умножения:

          2

          Таким образом, при умножении матрицы А размерности m ´n на матрицу В размерности n ´k мы получаем матрицу С размерности m ´k . При этом элементы матрицы С вычисляются по следующим формулам:

          Задача 1.8. Найти, если это возможно, произведение матриц AB и BA :

          Решение. 1) Для того чтобы найти произведение AB , необходимо строки матрицы A умножить на столбцы матрицы B :

          2) Произведение BA не существует, т. к. количество столбцов матрицы B не совпадает с количеством строк матрицы A .

          Обратная матрица. Решение систем линейных уравнений матричным способом

          Матрица A — 1 называется обратной к квадратной матрице А , если выполнено равенство:

          где через I обозначается единичная матрица того же порядка, что и матрица А :

          .

          Для того чтобы квадратная матрица имела обратную необходимо и достаточно, чтобы ее определитель был отличен от нуля. Обратную матрицу находят по формуле:

          , (1.13)

          где A ij — алгебраические дополнения к элементам a ij матрицы А (заметим, что алгебраические дополнения к строкам матрицы А располагаются в обратной матрице в виде соответствующих столбцов).

          Пример 1.9. Найти обратную матрицу A — 1 к матрице

          .

          Обратную матрицу найдем по формуле (1.13), которая для случая n = 3 имеет вид:

          .

          Найдем det A = | A | = 1 × 3 × 8 + 2 × 5 × 3 + 2 × 4 × 3 — 3 × 3 × 3 — 1 × 5 × 4 — 2 × 2 × 8 = 24 + 30 + 24 — 27 — 20 — 32 = — 1. Так как определитель исходной матрицы отличен от нуля, то обратная матрица существует.

          1) Найдем алгебраические дополнения A ij :

          Для удобства нахождения обратной матрицы, алгебраические дополнения к строкам исходной матрицы мы расположили в соответствующие столбцы.

          Из полученных алгебраических дополнений составим новую матрицу и разделим ее на определитель det A . Таким образом, мы получим обратную матрицу:

          Квадратные системы линейных уравнений с отличным от нуля главным определителем можно решать с помощью обратной матрицы. Для этого систему (1.5) записывают в матричном виде:

          где

          Умножая обе части равенства (1.14) слева на A — 1 , мы получим решение системы:

          , откуда

          Таким образом, для того чтобы найти решение квадратной системы, нужно найти обратную матрицу к основной матрице системы и умножить ее справа на матрицу-столбец свободных членов.

          Задача 1.10. Решить систему линейных уравнений

          с помощью обратной матрицы.

          Решение. Запишем систему в матричном виде: ,

          где — основная матрица системы, — столбец неизвестных и — столбец свободных членов. Так как главный определитель системы , то основная матрица системы А имеет обратную матрицу А -1 . Для нахождения обратной матрицы А -1 , вычислим алгебраические дополнения ко всем элементам матрицы А :

          Из полученных чисел составим матрицу (причем алгебраические дополнения к строкам матрицы А запишем в соответствующие столбцы) и разделим ее на определитель D. Таким образом, мы нашли обратную матрицу:

          Решение системы находим по формуле (1.15):

          Таким образом,

          Решение систем линейных уравнений методом обыкновенных жордановых исключений

          Пусть дана произвольная (не обязательно квадратная) система линейных уравнений:

          (1.16)

          Требуется найти решение системы, т.е. такой набор переменных , который удовлетворяет всем равенствам системы (1.16). В общем случае система (1.16) может иметь не только одно решение, но и бесчисленное множество решений. Она может так же вообще не иметь решений.

          При решении подобных задач используется хорошо известный из школьного курса метод исключения неизвестных, который еще называется методом обыкновенных жордановых исключений. Суть данного метода заключается в том, что в одном из уравнений системы (1.16) одна из переменных выражается через другие переменные. Затем эта переменная подставляется в другие уравнения системы. В результате получается система, содержащая на одно уравнение и на одну переменную меньше, чем исходная система. Уравнение, из которого выражалась переменная, запоминается.

          Этот процесс повторяется до тех пор, пока в системе не останется одно последнее уравнение. В процессе исключения неизвестных некоторые уравнения могут превратиться в верные тождества, например . Такие уравнения из системы исключаются, так как они выполняются при любых значениях переменных и, следовательно, не оказывают влияния на решение системы. Если в процессе исключения неизвестных хотя бы одно уравнение становится равенством, которое не может выполняться ни при каких значениях переменных (например ), то мы делаем вывод, что система не имеет решения.

          Если в ходе решения противоречивых уравнений не возникло, то из последнего уравнения находится одна из оставшихся в нем переменных. Если в последнем уравнении осталась только одна переменная, то она выражается числом. Если в последнем уравнении остаются еще и другие переменные, то они считаются параметрами, и выраженная через них переменная будет функцией этих параметров. Затем совершается так называемый «обратный ход». Найденную переменную подставляют в последнее запомненное уравнение и находят вторую переменную. Затем две найденные переменные подставляют в предпоследнее запомненное уравнение и находят третью переменную, и так далее, вплоть до первого запомненного уравнения.

          В результате мы получаем решение системы. Данное решение будет являться единственным, если найденные переменные будут числами. Если же первая найденная переменная, а затем и все остальные будут зависеть от параметров, то система будет иметь бесчисленное множество решений (каждому набору параметров соответствует новое решение). Формулы, позволяющие найти решение системы в зависимости от того или иного набора параметров, называются общим решением системы.

          Пример 1.11.

          x

          После запоминания первого уравнения и приведения подобных членов во втором и третьем уравнении мы приходим к системе:

          Выразим y из второго уравнения и подставим его в первое уравнение:

          Запомним второе уравнение, а из первого найдем z :

          Совершая обратный ход, последовательно найдем y и z . Для этого сначала подставим в последнее запомненное уравнение , откуда найдем y :

          .

          Затем подставим и в первое запомненное уравнение , откуда найдем x :

          Задача 1.12. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных:

          . (1.17)

          Решение. Выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения:

          .

          Запомним первое уравнение

          В данной системе первое и второе уравнения противоречат друг другу. Действительно, выражая y , получим, что 14 = 17. Данное равенство не выполняется, ни при каких значениях переменных x , y , и z . Следовательно, система (1.17) несовместна, т.е. не имеет решения.

          Читателям предлагаем самостоятельно проверить, что главный определитель исходной системы (1.17) равен нулю.

          Рассмотрим систему, отличающуюся от системы (1.17) всего лишь одним свободным членом.

          Задача 1.13. Решить систему линейных уравнений методом исключения неизвестных:

          . (1.18)

          Решение. Как и прежде, выразим из первого уравнения переменную x и подставим ее во второе и третье уравнения:

          .

          Запомним первое уравнение и приведем подобные члены во втором и третьем уравнении. Мы приходим к системе:

          Выражая y из первого уравнения и подставляя его во второе уравнение , мы получим тождество 14 = 14, которое не влияет на решение системы, и, следовательно, его можно из системы исключить.

          В последнем запомненном равенстве переменную z будем считать параметром. Полагаем . Тогда

          Подставим y и z в первое запомненное равенство и найдем x :

          .

          Таким образом, система (1.18) имеет бесчисленное множество решений, причем любое решение можно найти по формулам (1.19), выбирая произвольное значение параметра t :

          (1.19)
          Так решениями системы, например, являются следующие наборы переменных (1; 2; 0), (2; 26; 14) и т. д. Формулы (1.19) выражают общее (любое) решение системы (1.18).

          В том случае, когда исходная система (1.16) имеет достаточно большое количество уравнений и неизвестных, указанный метод обыкновенных жордановых исключений представляется громоздким. Однако это не так. Достаточно вывести алгоритм пересчета коэффициентов системы при одном шаге в общем виде и оформить решение задачи в виде специальных жордановых таблиц.

          Пусть дана система линейных форм (уравнений):

          , (1.20)
          где x j — независимые (искомые) переменные, a ij — постоянные коэффициенты
          (i = 1, 2,…, m ; j = 1, 2,…, n ). Правые части системы y i (i = 1, 2,…, m ) могут быть как переменными (зависимыми), так и константами. Требуется найти решений данной системы методом исключения неизвестных.

          Рассмотрим следующую операцию, называемую в дальнейшем «одним шагом обыкновенных жордановых исключений». Из произвольного (r -го) равенства выразим произвольную переменную (x s ) и подставим во все остальные равенства. Разумеется, это возможно только в том случае, когда a rs ¹ 0. Коэффициент a rs называется разрешающим (иногда направляющим или главным) элементом.

          Мы получим следующую систему:

          . (1.21)

          Из s -го равенства системы (1.21) мы впоследствии найдем переменную x s (после того, как будут найдены остальные переменные). S -я строка запоминается и в дальнейшем из системы исключается. Оставшаяся система будет содержать на одно уравнение и на одну независимую переменную меньше, чем исходная система.

          Вычислим коэффициенты полученной системы (1.21) через коэффициенты исходной системы (1.20). Начнем с r -го уравнения, которое после выражения переменной x s через остальные переменные будет выглядеть следующим образом:

          Таким образом, новые коэффициенты r -го уравнения вычисляются по следующим формулам:

          (1.23)
          Вычислим теперь новые коэффициенты b ij (i ¹ r ) произвольного уравнения. Для этого подставим выраженную в (1.22) переменную x s в i -е уравнение системы (1.20):

          После приведения подобных членов, получим:

          (1.24)
          Из равенства (1.24) получим формулы, по которым вычисляются остальные коэффициенты системы (1.21) (за исключением r -го уравнения):

          (1.25)
          Преобразование систем линейных уравнений методом обыкновенных жордановых исключений оформляется в виде таблиц (матриц). Эти таблицы получили название «жордановых».

          Так, задаче (1.20) ставится в соответствие следующая жорданова таблица:

          Таблица 1.1

          x 1x 2x j x s x n
          y 1 =a 11a 12a 1j a 1s a 1n
          …………………………………………………………………..
          y i =a i 1a i 2a ij a is a in
          …………………………………………………………………..
          y r =a r 1a r 2a rj a rsa rn
          ………………………………………………………………….
          y n =a m 1a m 2a mj a ms a mn

          Жорданова таблица 1.1 содержит левый заглавный столбец, в который записывают правые части системы (1.20) и верхнюю заглавную строку, в которую записывают независимые переменные.

          Остальные элементы таблицы образуют основную матрицу коэффициентов системы (1.20). Если умножить матрицу А на матрицу , состоящую из элементов верхней заглавной строки, то получится матрица , состоящая из элементов левого заглавного столбца. То есть, по существу, жорданова таблица это матричная форма записи системы линейных уравнений: . Системе (1.21) при этом соответствует следующая жорданова таблица:

          Таблица 1.2

          x 1x 2x j y r x n
          y 1 =b 11b 12b 1 j b 1 s b 1 n
          …………………………………………………………………..
          y i = b i 1b i 2b ij b is b in
          …………………………………………………………………..
          x s = b r 1b r 2b rj b rs b rn
          ………………………………………………………………….
          y n = b m 1b m 2b mj b ms b mn

          Разрешающий элемент a rs мы будем выделять жирным шрифтом. Напомним, что для осуществления одного шага жордановых исключений разрешающий элемент должен быть отличен от нуля. Строку таблицы, содержащую разрешающий элемент, называют разрешающей строкой. Столбец, содержащий разрешающий элемент, называют разрешающим столбцом. При переходе от данной таблицы к следующей таблице одна переменная (x s ) из верней заглавной строки таблицы перемещается в левый заглавный столбец и, наоборот, один из свободных членов системы (y r ) из левого заглавного столбца таблицы перемещается в верхнюю заглавную строку.

          Опишем алгоритм пересчета коэффициентов при переходе от жордановой таблицы (1.1) к таблице (1.2), вытекающий из формул (1.23) и (1.25).

          1. Разрешающий элемент заменяется обратным числом:

          2. Остальные элементы разрешающей строки делятся на разрешающий элемент и изменяют знак на противоположный:

          3. Остальные элементы разрешающего столбца делятся на разрешающий элемент:

          4. Элементы, не попавшие в разрешающую строку и разрешающий столбец, пересчитываются по формулам:

          Последняя формула легко запоминается, если заметить, что элементы, составляющие дробь , находятся на пересечении i -ой и r -ой строк и j -го и s -го столбцов (разрешающей строки, разрешающего столбца и той строки и столбца, на пересечении которых находится пересчитываемый элемент). Точнее, при запоминании формулы можно использовать следующую диаграмму:

          -21-26-13-37

          система из
          уравнений

          коэффициент
          определитель матрицы

          ответ
          столбец

          D x : определитель коэффициента
          со столбцом ответов
          значений в
          x столбец

          2 х + 1 и + 1 z = 3
          1 х 1 л 1 z = 0
          1 х + 2 и + 1 z = 0

          Аналогично D y и D z тогда будет: Авторское право Элизабет Стапель 2004-2011 Все права защищены

          Оценка каждого детерминанта (с использованием метода, описанного здесь), получаем:

          Правило Крамера гласит, что x = D x D , л = D y D , и z = D z D .То есть:

            х = 3 / 3 = 1, y = 6 / 3 = 2 , и z = 9 / 3 = 3

          Вот и все, что нужно для Cramer’s Правило.Чтобы найти нужную вам переменную (назовите ее «» или «бета»), просто оцените определяющее частное D Д . (Пожалуйста не просите меня объяснять, почему это работает. Просто поверьте мне, что детерминанты может творить много видов магии.)

          • Учитывая следующее систему уравнений, найдите значение z .
          • Решить только для z , Сначала я нахожу определитель коэффициента.

            Затем формирую D z заменив третий столбец значений столбцом ответов:


            Затем я составляю частное и упростить:

          Смысл правила Крамера в том, что вам не нужно решать всю систему, чтобы получить одно значение тебе нужно.Это сэкономило мне много времени на некоторых тестах по физике. я забыть, над чем мы работали (я думаю, что-то с проводами и токами), но правило Крамера было намного быстрее, чем любой другой метод решения (и Видит Бог, мне нужно было дополнительное время). Не позволяйте всем нижним индексам и прочему запутать вас; Правило действительно довольно простое. Вы просто выбираете переменную вы хотите найти, замените столбец значений этой переменной в определитель коэффициента со значениями столбца ответа, оцените, что определитель и разделите на определитель коэффициента.Это все там к нему.

          Почти.

          Что делать, если определитель коэффициента ноль? Нельзя делить на ноль, что это значит? Я не могу пойти в технические детали здесь, но « D = 0 «означает, что система уравнений не имеет единственного решения. Система может быть несовместимой (никакого решения) или зависимое (бесконечное решение, которое может быть выражается как параметрическое решение, например «( a , а + 3, а 4) «).С точки зрения правила Крамера: « D = 0 «означает, что вам придется использовать другой метод (например, матрицу строковые операции) в решить систему. Если D = 0, вы не можете использовать Cramer’s Правило.

          Вверх | Вернуться к индексу

          Цитируйте эту статью как:

          Стапель, Елизавета.«Правило Крамера». Purplemath . Доступна с
          https://www.purplemath.com/modules/cramers.htm . Доступ [Дата] [Месяц] 2016 г.

          Детерминанты и правило Крамера | Безграничная алгебра

          Определители квадратных матриц 2 на 2

          Определитель квадратной матрицы [латекс] 2 \ умножить на 2 [/ латекс] — это математическая конструкция, используемая при решении задач, которая находится по специальной формуле.

          Цели обучения

          Попрактикуйтесь в нахождении определителя матрицы [латекс] 2 \ умножить на 2 [/ латекс]

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Определитель [latex] 2 \ times 2 [/ latex] матрицы [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} [/ latex] определяется как [latex] ad-bc [ /латекс].
          • Матрица часто используется для представления коэффициентов в системе линейных уравнений, а определитель может использоваться для решения этих уравнений.
          • Любая матрица имеет уникальную обратную, если ее определитель отличен от нуля.
          Ключевые термины
          • определитель : Уникальная скалярная функция по квадратным матрицам, которая является распределительной по матричному умножению, полилинейна по строкам и столбцам и принимает значение 1 для единичной матрицы. Его аббревиатура — «[латекс] \ det [/ латекс]».

          Что такое определитель?

          Матрица часто используется для представления коэффициентов в системе линейных уравнений, а определитель может использоваться для решения этих уравнений.Использование определителей в исчислении включает определитель Якоби в правило замены переменных для интегралов от функций нескольких переменных. Определители также используются для определения характеристического полинома матрицы, что важно для задач на собственные значения в линейной алгебре. В аналитической геометрии детерминанты выражают подписанные [латекс] n [/ латекс] -мерные объемы [латекс] n [/ латекс] -мерных параллелепипедов. Иногда детерминанты используются просто как компактная запись для выражений, которые в противном случае было бы неудобно записывать.

          Можно доказать, что любая матрица имеет единственную обратную матрицу, если ее определитель отличен от нуля. Также могут быть доказаны различные другие теоремы, в том числе то, что определитель произведения матриц всегда равен произведению определителей; и определитель эрмитовой матрицы всегда действительный.

          Определитель матрицы [латекс] [A] [/ латекс] обозначается [латекс] \ det (A) [/ latex], [латекс] \ det \ A [/ latex] или [латекс] \ left | А \ правый | [/ латекс]. В случае, когда элементы матрицы выписаны полностью, определитель обозначается путем окружения элементов матрицы вертикальными чертами вместо скобок или круглых скобок матрицы.

          Например, определитель матрицы [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ d & e \ end {bmatrix} [/ latex] записывается [latex] \ begin {vmatrix} a & b \\ d & e \ end {vmatrix} [/ латекс].

          Определитель матрицы 2 на 2

          В линейной алгебре определитель — это значение, связанное с квадратной матрицей. Его можно вычислить из элементов матрицы с помощью определенного арифметического выражения, показанного ниже:

          Для матрицы [latex] 2 \ times 2 [/ latex], [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} [/ latex],

          определитель [латекс] \ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix} [/ latex] определяется как [latex] ad-bc [/ latex].

          Пример 1: Найдите определитель следующей матрицы:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} 4 & -2 \\ 7 & 5 \ end {bmatrix} [/ latex]

          Определитель [латекс] \ begin {vmatrix} 4 & -2 \\ 7 & 5 \ end {vmatrix} [/ latex]:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} (4 \ cdot 5) — (-2 \ cdot 7) & = 20 — (-14) \\ & = 34 \ end {align} [/ latex]

          Кофакторы, второстепенные и другие детерминанты

          Кофактор записи [latex] (i, j) [/ latex] матрицы [latex] A [/ latex] является минорным знаком этой матрицы.

          Цели обучения

          Объясните, как использовать вспомогательные матрицы и матрицы сомножителей для вычисления определителей

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Пусть [latex] A [/ latex] представляет собой матрицу [latex] m \ times n [/ latex], а [latex] k [/ latex] — целое число с [latex] 0
          Ключевые термины
          • кофактор : минор со знаком записи матрицы.
          • второстепенный : определитель некоторой меньшей квадратной матрицы, вырезанной из матрицы [latex] A [/ latex] путем удаления одной или нескольких ее строк или столбцов.

          Кофактор и младший: определения

          Кофактор

          В линейной алгебре кофактор (иногда называемый дополнительным) описывает конкретную конструкцию, которая полезна для вычисления как определителя, так и обратного значения квадратных матриц.{i + j} M_ {ij} [/ латекс]

          Незначительный

          Чтобы узнать, что такое минор со знаком, нам нужно знать, что такое минор матрицы. В линейной алгебре минор матрицы [latex] A [/ latex] является определителем некоторой меньшей квадратной матрицы, вырезанной из [latex] A [/ latex] путем удаления одной или нескольких ее строк или столбцов. Миноры, полученные путем удаления только одной строки и одного столбца из квадратных матриц (первые миноры), необходимы для вычисления сомножителей матрицы .

          Пусть [latex] A [/ latex] представляет собой матрицу [latex] m \ times n [/ latex], а [latex] k [/ latex] — целое число с [latex] 0

          Вычислить определитель

          Определитель любой матрицы можно найти с помощью миноров со знаком. Определитель — это сумма минорных значений со знаком любой строки или столбца матрицы, масштабируемая элементами в этой строке или столбце.

          Вычисление несовершеннолетних

          Для нахождения определителя заданного минора матрицы A используются следующие шаги:

          1. Выберите запись [latex] a_ {ij} [/ latex] из матрицы.
          2. Вычеркните записи, которые лежат в соответствующей строке [latex] i [/ latex] и столбце [latex] j [/ latex].
          3. Перепишите матрицу без отмеченных элементов.
          4. Получите определитель этой новой матрицы.

          [латекс] M_ {ij} [/ latex] называется второстепенным для входа [latex] a_ {ij} [/ latex].

          Примечание. Если [latex] i + j [/ latex] — четное число, кофактор совпадает со своим младшим числом: [latex] C_ {ij} = M_ {ij} [/ latex]. В противном случае он равен аддитивной инверсии своего минорного значения: [latex] C_ {ij} = — M_ {ij} [/ latex]

          Вычисление определителя

          Мы найдем определитель следующей матрицы A, вычислив определители ее сомножителей для третьего, крайнего правого столбца, а затем умножив их на элементы этого столбца.

          [латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} 1 & 4 & 7 \\ 3 & 0 & 5 \\ -1 & 9 & 11 \\ \ end {bmatrix} [/ latex]

          В качестве примера мы вычислим определитель второстепенного [латекса] M_ {23} [/ latex], который является определителем матрицы [латекс] 2 \ times 2 [/ latex], образованной удалением [латекса] 2 [/ latex] -й ряд и [latex] 3 [/ latex] -й столбец. Черная точка представляет собой удаляемый элемент.

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} \ begin {vmatrix} 1 & 4 & \ bullet \\ \ bullet & \ bullet & \ bullet \\ -1 & 9 & \ bullet \ end {vmatrix} & = \ begin {vmatrix} 1 & 4 \\ -1 & 9 \ end {vmatrix} \\ & = (9 — (- 4)) \\ & = 13 \ end {align} [/ latex]

          Поскольку [latex] i + j = 5 [/ latex] является нечетным числом, кофактор является аддитивным, обратным его второстепенному значению: [latex] — (13) = — 13 [/ latex]

          Умножаем это число на [latex] a_ {23} = 5 [/ latex], что дает [latex] -65 [/ latex].

          Тот же самый процесс выполняется для нахождения детерминантов [латекса] C_ {13} [/ latex] и [latex] C_ {33} [/ latex], которые затем умножаются на [latex] a_ {13} [/ латекс] и [латекс] а_ {33} [/ латекс] соответственно. Затем определитель находится путем суммирования всего этого:

          [латекс] \ begin {align} \ det {A} & = a_ {13} \ det {C_ {13}} + a_ {23} \ det {C_ {23}} + a_ {33} \ det {C_ {33}} \\ & = 7 \ cdot27-5 \ cdot13 + 11 \ cdot-12 \\ & = — 8 \ end {align} [/ latex]

          Правило Крамера

          Правило Крамера использует определители для решения уравнения [латекс] Ax = b [/ latex], когда [latex] A [/ latex] представляет собой квадратную матрицу.

          Цели обучения

          Используйте правило Крамера, чтобы найти единственную переменную в системе линейных уравнений

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Правило Крамера работает только с квадратными матрицами, у которых есть ненулевой определитель и единственное решение.
          • Рассмотрим линейную систему [латекс] \ left \ {\ begin {matrix} ax + by & = {\ color {Red} e} \\ cx + dy & = {\ color {Red} f} \ end {matrix} \ right. [/ latex], который в формате матрицы имеет вид [latex] \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} {\ color {Red} e} \\ {\ color {Red} f} \ end {bmatrix} [/ latex].Предположим, что определитель не равен нулю. Затем [latex] x [/ latex] и [latex] y [/ latex] можно найти по правилу Крамера: [latex] x = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} e} & b \\ {\ color {Red} f} & d \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {{\ color {Red} e} db {\ color {Red} f}} {ad-bc} [/ latex] и [latex] y = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} e} \\ c & {\ color {Red} f} \ end {vmatrix }} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {a {\ color {Red} f} — {\ color {Red} e} c} {ad-bc} [/ латекс ].
          • Правило Крамера эффективно для решения небольших систем и может быть вычислено довольно быстро; однако по мере роста системы вычисление новых детерминантов может быть утомительным.
          Ключевые термины
          • определитель : Уникальная скалярная функция над квадратными матрицами, которая является распределительной по матричному умножению, полилинейна по строкам и столбцам и принимает значение [latex] 1 [/ latex] для единичной матрицы. Его аббревиатура — «[латекс] \ det [/ латекс]».
          • квадратная матрица : матрица, имеющая такое же количество строк, как и столбцов.

          «Правило Крамера» — это еще один способ решения системы линейных уравнений с матрицами.Он использует формулу для вычисления решения системы с использованием определения определителей.

          Правило Крамера: определение

          Правило Крамера — это явная формула для решения системы линейных уравнений с таким же количеством уравнений, сколько и неизвестных, то есть квадратная матрица, действительная во всех случаях, когда система имеет уникальное решение. Он выражает решение в терминах определителей (квадратной) матрицы коэффициентов и матриц, полученных из нее путем замены одного столбца вектором правых частей уравнений.

          Правило Крамера: Формула

          Правила для матрицы [латекс] 2 \ times 2 [/ latex]

          Рассмотрим линейную систему:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} {\ color {Red} e} \\ {\ color {Red} f} \ end {bmatrix} [/ latex]

          Предположим, что определитель не равен нулю. Тогда [latex] x [/ latex] и [latex] y [/ latex] можно найти по правилу Крамера:

          .

          [латекс] \ displaystyle x = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} e} & b \\ {\ color {Red} f} & d \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \ \ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {{\ color {Red} e} db {\ color {Red} f}} {ad-bc} [/ latex]

          А:

          [латекс] \ displaystyle y = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} e} \\ c & {\ color {Red} f} \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \ \ c & d \ end {vmatrix}} = \ frac {a {\ color {Red} f} — {\ color {Red} e} c} {ad-bc} [/ latex]

          Правила для [латекса] 3 \ times 3 [/ latex] Матрицы

          Дано:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \\ z \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} {\ color { Красный} j} \\ {\ color {Red} k} \\ {\ color {Red} l} \ end {bmatrix} [/ latex]

          Тогда значения [latex] x [/ latex], [latex] y [/ latex] и [latex] z [/ latex] могут быть найдены следующим образом:

          [латекс] \ displaystyle x = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} j} & b & c \\ {\ color {Red} k} & e & f \\ {\ color {Red} l} & h & i \ end { vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {vmatrix}} \ quad y = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} j} & c \\ d & {\ color {Red} k} & f \\ g & {\ color {Red} l} & i \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {vmatrix}} \ quad z = \ frac { \ begin {vmatrix} a & b & {\ color {Red} j} \\ d & e & {\ color {Red} k} \\ g & h & {\ color {Red} l} \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b & c \ \ d & e & f \\ g & h & i \ end {vmatrix}} [/ latex]

          Использование правила Крамера

          Пример 1. Решите систему, используя правило Крамера:

          [латекс] \ displaystyle \ left \ {\ begin {matrix} 3x + 2y & = 10 \\ -6x + 4y & = 4 \ end {matrix} \ right.[/ латекс]

          В матричном формате:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {bmatrix} 3 & 2 \\ — 6 & 4 \ end {bmatrix} \ begin {bmatrix} x \\ y \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} 10 \\ 4 \ end {bmatrix} [/ латекс]

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} x & = \ frac {\ begin {vmatrix} {\ color {Red} e} & b \\ {\ color {Red} f} & d \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} \\ & = \ frac {{\ color {Red} e} db {\ color {Red} f}} {ad-bc} \ end {align} [/ латекс]

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} x & = \ frac {\ begin {vmatrix} 10 & 2 \\ 4 & 4 \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} 3 & 2 \\ — 6 & 4 \ end {vmatrix}} \\ & = \ frac {10 \ cdot 4-2 \ cdot 4} {(3 \ cdot 4) — [2 \ cdot (-6)]} \\ & = \ frac {32} {24} = \ frac {4 } {3} \ end {align} [/ latex]

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} y & = \ frac {\ begin {vmatrix} a & {\ color {Red} e} \\ c & {\ color {Red} f} \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} a & b \\ c & d \ end {vmatrix}} \\ & = \ frac {a {\ color {Red} f} — {\ color {Red} e} c} {ad-bc} \ end {align} [/ латекс]

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} y & = \ frac {\ begin {vmatrix} 3 & 10 \\ — 6 & 4 \ end {vmatrix}} {\ begin {vmatrix} 3 & 2 \\ — 6 & 4 \ end {vmatrix}} \ \ & = \ frac {(3 \ cdot 4) — [10 \ cdot (-6)]} {(3 \ cdot 4) — [2 \ cdot (-6)]} \\ & = \ frac {72} {24} = 3 \ end {align} [/ latex]

          Решение системы — [latex] (\ frac {4} {3}, 3) [/ latex].

          Детерминанты и правило Крамера

          Линейные системы двух переменных и правило Крамера

          Напомним, что матрица — это прямоугольный массив чисел, состоящий из строк и столбцов. Мы классифицируем матрицы по количеству строк n и количеству столбцов m . Например, матрица 3 × 4, читаемая как «матрица 3 на 4», состоит из 3 строк и 4 столбцов. Квадратная матрица Матрица с одинаковым количеством строк и столбцов. — матрица, в которой количество строк совпадает с количеством столбцов.В этом разделе мы обрисовываем еще один метод решения линейных систем с использованием специальных свойств квадратных матриц. Начнем с рассмотрения следующей матрицы коэффициентов 2 × 2 A ,

          A = [a1b1a2b2]

          Определитель Действительное число, связанное с квадратной матрицей. матрицы 2 × 2, обозначенной вертикальными линиями | A |, или более компактно как det ( A ), определяется следующим образом:

          Определитель — это действительное число, которое получается вычитанием произведений значений на диагонали.

          Пример 1

          Вычислить: | 3−52−2 |.

          Решение:

          Вертикальные линии по обе стороны от матрицы показывают, что нам нужно вычислить определитель.

          | 3−52−2 | = 3 (−2) −2 (−5) = — 6 + 10 = 4

          Ответ: 4

          Пример 2

          Вычислить: | −6403 |.

          Решение:

          Обратите внимание, что матрица дана в виде верхнего треугольника.

          | −6403 | = −6 (3) −4 (0) = — 18−0 = −18

          Ответ: −18

          Мы можем решать линейные системы с двумя переменными, используя определители. Начнем с общей линейной системы 2 × 2 и решим относительно y . Чтобы исключить переменную x , умножьте первое уравнение на −a2, а второе уравнение на a1.

          {a1x + b1y = c1 a2x + b2y = c2 ⇒ × (−a2) ⇒ × a1 {−a1a2x − a2b1y = −a2c1a1a2x + a1b2y = a1c2

          Это приводит к эквивалентной линейной системе, в которой переменная x выровнена для исключения.Теперь складывая уравнения, мы получаем

          И числитель, и знаменатель очень похожи на определитель матрицы 2 × 2. На самом деле это так. Знаменатель — это определитель матрицы коэффициентов. И числитель является определителем матрицы, образованной заменой столбца, представляющего коэффициенты y , на соответствующий столбец констант. Эта специальная матрица обозначается Dy.

          y = DyD = | a1c1a2c2 | | a1b1a2b2 | = a1c2 − a2c1a1b2 − a2b1

          Значение x может быть получено аналогичным образом.

          x = DxD = | c1b1c2b2 | | a1b1a2b2 | = c1b2 − c2b1a1b2 − a2b1

          В целом, мы можем сформировать расширенную матрицу следующим образом:

          {a1x + b1y = c1a2x + b2y = c2 ⇔ [a1b1 | c1a2b2 | c2]

          , а затем определите D, Dx и Dy, вычислив следующие детерминанты.

          D = | a1b1a2b2 | Dx = | c1b1c2b2 | Dy = | a1c1a2c2 |

          Решение системы в терминах определителей, описанных выше, когда D ≠ 0, называется правилом Крамера: Решение независимой системы линейных уравнений, выраженное в терминах определителей..

          Правило Крамера (x, y) = (DxD, DyD)

          Эта теорема названа в честь Габриэля Крамера (1704 — 1752).

          Рисунок 3.2

          Габриэль Крамер

          Шаги решения линейной системы с двумя переменными с использованием определителей (правило Крамера) описаны в следующем примере.

          Пример 3

          Решите, используя правило Крамера: {2x + y = 7 3x − 2y = −7.

          Решение:

          Перед началом этого процесса убедитесь, что линейная система имеет стандартную форму.

          Шаг 1 : Постройте расширенную матрицу и сформируйте матрицы, используемые в правиле Крамера.

          {2x + y = 7 3x − 2y = −7 ⇒ [21 | 73−2 | −7]

          В квадратной матрице, используемой для определения Dx, замените первый столбец матрицы коэффициентов константами. В квадратной матрице, используемой для определения Dy, замените второй столбец константами.

          D = | 213−2 | Dx = | 71−7−2 | Dy = | 273−7 |

          Шаг 2 : Рассчитайте детерминанты.

          Dx = | 71−7−2 | = 7 (−2) — (- 7) (1) = — 14 + 7 = −7Dy = | 273−7 | = 2 (−7) −3 (7) = −14−21 = −35D = | 213−2 | = 2 (−2) −3 (1) = — 4−3 = −7

          Шаг 3 : Используйте правило Крамера для вычисления x и y .

          x = DxD = -7-7 = 1 и y = DyD = -35-7 = 5

          Следовательно, одновременное решение (x, y) = (1,5).

          Шаг 4 : Проверка необязательна; однако мы делаем это здесь для полноты картины.

          Чек: (1,5)

          Уравнение 1

          Уравнение 2

          2x + y = 72 (1) + (5) = 72 + 5 = 77 = 7 ✓

          3x − 2y = −73 (1) −2 (5) = — 73−10 = −7−7 = −7 ✓

          Ответ: (1, 5)

          Пример 4

          Решите, используя правило Крамера: {3x − y = −26x + 4y = 2.

          Решение:

          Соответствующая расширенная матрица коэффициентов следует.

          {3x − y = −26x + 4y = 2 ⇒ [3−1 | −264 | 2]

          А у нас,

          Dx = | −2−124 | = −8 — (- 2) = — 8 + 2 = −6Dy = | 3−262 | = 6 — (- 12) = 6 + 12 = 18D = | 3−164 | = 12 — (- 6) = 12 + 6 = 18

          Используйте правило Крамера, чтобы найти решение.

          x = DxD = -618 = -13 и y = DyD = 1818 = 1

          Ответ: (−13,1)

          Попробуй! Решите, используя правило Крамера: {5x − 3y = −7−7x + 6y = 11.

          Ответ: (−1, 23)

          Когда определитель матрицы коэффициентов D равен нулю, формулы правила Крамера не определены. В этом случае система либо зависима, либо несовместима в зависимости от значений Dx и Dy. Когда D = 0 и оба Dx = 0 и Dy = 0, система является зависимой. Когда D = 0 и либо Dx, либо Dy отличны от нуля, система несовместима.

          Когда D = 0, Dx = 0 и Dy = 0 ⇒ Зависимая система Dx ≠ 0 или Dy ≠ 0 ⇒ Несогласованная система

          Пример 5

          Решите, используя правило Крамера: {x + 15y = 3 5x + y = 15.

          Решение:

          Соответствующая расширенная матрица следует.

          {x + 15y = 3 5x + y = 15 ⇒ [115 | 351 | 15]

          А имеем следующее.

          Dx = | 315151 | = 3−3 = 0Dy = | 13515 | = 15−15 = 0D = | 11551 | = 1−1 = 0

          Если мы попытаемся использовать правило Крамера, мы получим

          x = DxD = 00 и y = DyD = 00

          , оба из которых являются неопределенными количествами.Поскольку D = 0 и как Dx = 0, так и Dy = 0, мы знаем, что это зависимая система. Фактически, мы можем увидеть, что оба уравнения представляют одну и ту же линию, если мы решим относительно y .

          {x + 15y = 3 5x + y = 15 ⇒ {y = −5x + 15 y = −5x + 15

          Следовательно, мы можем представить все решения (x, −5x + 15), где x — действительное число.

          Ответ: (x, −5x + 15)

          Попробуй! Решите, используя правило Крамера: {3x − 2y = 10 6x − 4y = 12.

          Ответ: Ø

          Линейные системы трех переменных и правило Крамера

          Рассмотрим следующую матрицу коэффициентов 3 × 3 A ,

          A = [a1b1c1a2b2c2a3b3c3]

          Определитель этой матрицы определяется следующим образом:

          det (A) = | a1b1c1a2b2c2a3b3c3 | = a1 | b2c2b3c3 | −b1 | a2c2a3c3 | + c1 | a2b2a3b3 | = a1 (b2c3 − b3c2) −b1 (a2c3 − 9 −3 ab2) +

          Здесь каждый определитель 2 × 2 называется второстепенным определителем матрицы, которая получается после удаления строки и столбца квадратной матрицы.предыдущего фактора. Обратите внимание, что множители — это элементы в первой строке матрицы, и что они меняют знак (+ — +).

          Пример 6

          Рассчитать: | 1322−1305−1 |.

          Решение:

          Чтобы легко определить второстепенное значение каждого фактора в первой строке, мы выстраиваем первую строку и соответствующий столбец. Определитель матрицы оставшихся элементов определяет соответствующий минор.

          Позаботьтесь о том, чтобы поменять знак множителей в первой строке. Далее следует разложение несовершеннолетними о первом ряду:

          | 1322−1305−1 | = 1 | −135−1 | −3 | 230−1 | +2 | 2−105 | = 1 (1−15) −3 (−2−0) +2 (10−0) = 1 (−14) −3 (−2) +2 (10) = — 14 + 6 + 20 = 12

          Ответ: 12

          Расширение по несовершеннолетним может производиться по любой строке или любому столбцу. Знак коэффициентов, определяемый выбранной строкой или столбцом, будет чередоваться в соответствии со следующим массивом знаков.

          [+ — + — + — + — +]

          Поэтому, чтобы расширить второй ряд, мы будем чередовать знаки, начиная с противоположного первого элемента. Мы можем расширить предыдущий пример о второй строке, чтобы показать, что получен такой же ответ для определителя.

          А можно написать,

          | 1322−1305−1 | = — (2) | 325−1 | + (- 1) | 120−1 | — (3) | 1305 | = −2 (−3−10) −1 (−1−0) −3 (5−0) = — 2 (−13) −1 (−1) −3 (5) = 26 + 1−15 = 12

          Обратите внимание, что мы получаем тот же ответ 12.

          Пример 7

          Рассчитать: | 4306122410 |.

          Решение:

          Расчеты упрощаются, если мы расширим третий столбец, потому что он содержит два нуля.

          Далее следует расширение несовершеннолетними по поводу третьего столбца:

          | 4306122410 | = 0 | 61241 | −2 | 4341 | +0 | 43612 | = 0−2 (4−12) + 0 = −2 (−8) = 16

          Ответ: 16

          Следует отметить, что существуют и другие методы, используемые для запоминания того, как вычислить определитель матрицы 3 × 3.Кроме того, многие современные калькуляторы и системы компьютерной алгебры могут найти определитель матриц. Предлагаем вам изучить эту обширную тему.

          Мы можем решать линейные системы с тремя переменными, используя определители. Для этого мы начнем с расширенной матрицы коэффициентов,

          {a1x + b1y + c1z = d1a2x + b2y + c2z = d2a3x + b3y + c3z = d3 ⇔ [a1b1c1 | d1a2b2c2 | d2a3b3c3 | d3]

          Пусть D представляет определитель матрицы коэффициентов,

          D = | a1b1c1a2b2c2a3b3c3 |

          Затем определите Dx, Dy и Dz, вычислив следующие определители.

          Dx = | d1b1c1d2b2c2d3b3c3 | Dy = | a1d1c1a2d2c2a3d3c3 | Dz = | a1b1d1a2b2d2a3b3d3 |

          Когда D ≠ 0, решение системы в терминах детерминантов, описанных выше, может быть вычислено с использованием правила Крамера:

          Правило Крамера (x, y, z) = (DxD, DyD, DzD)

          Используйте это для эффективного решения систем с тремя переменными.

          Пример 8

          Решите, используя правило Крамера: {3x + 7y − 4z = 02x + 5y − 3z = 1−5x + 2y + 4z = 8.

          Решение:

          Начните с определения соответствующей расширенной матрицы.

          {3x + 7y − 4z = 02x + 5y − 3z = 1−5x + 2y + 4z = 8 ⇔ [37−4 | 025−3 | 1−524 | 8]

          Затем вычислите определитель матрицы коэффициентов.

          D = | 37−425−3−524 | = 3 | 5−324 | −7 | 2−3−54 | + (- 4) | 25−52 | = 3 (20 — (- 6)) — 7 (8−15) −4 (4 — (- 25)) = 3 (26) −7 (−7) −4 (29) = 78 + 49−116 = 11

          Аналогичным образом мы можем вычислить Dx, Dy и Dz.Это оставлено как упражнение.

          Dx = | 07−415−3824 | = −44Dy = | 30−421−3−584 | = 0Dz = | 370251−528 | = −33

          Используя правило Крамера, мы имеем,

          x = DxD = −4411 = −4 y = DyD = 011 = 0 z = DzD = −3311 = −3

          Ответ: (−4,0, −3)

          Если определитель матрицы коэффициентов D = 0, то система либо зависимая, либо противоречивая. Это будет зависеть от Dx, Dy и Dz. Если все они равны нулю, то система зависима.Если хотя бы один из них отличен от нуля, то он несовместим.

          Когда D = 0, Dx = 0 и Dy = 0 и Dz = 0 ⇒ Зависимая система Dx ≠ 0 или Dy ≠ 0 или Dz ≠ 0 ⇒ Несогласованная система

          Пример 9

          Решите, используя правило Крамера: {4x − y + 3z = 521x − 4y + 18z = 7−9x + y − 9z = −8.

          Решение:

          Начните с определения соответствующей расширенной матрицы.

          {4x − y + 3z = 521x − 4y + 18z = 7−9x + y − 9z = −8 ⇔ [4−13 | 521−418 | 7−91−9 | −8]

          Затем определите определитель матрицы коэффициентов.

          D = | 4−1321−418−91−9 | = 4 | −4181−9 | — (- 1) | 2118−9−9 | +3 | 21−4−91 | = 4 (36−18) +1 (−189 — (- 162)) + 3 (21−36) = 4 (18) +1 (−27) +3 (−15) = 72−27−45 = 0

          Поскольку D = 0, система является либо зависимой, либо несовместимой.

          Dx = | 5−137−418−81−9 | = 96

          Однако, поскольку Dx отличен от нуля, мы заключаем, что система несовместима. Одновременного решения нет.

          Ответ: Ø

          Попробуй! Решите, используя правило Крамера: {2x + 6y + 7z = 4−3x − 4y + 5z = 125x + 10y − 3z = −13.

          Ответ: (−3,12,1)

          Основные выводы

          • Определитель матрицы — действительное число.
          • Определитель матрицы 2 × 2 получается вычитанием произведения значений на диагоналях.
          • Определитель матрицы 3 × 3 получается расширением матрицы с использованием миноров в любой строке или столбце. При этом позаботьтесь об использовании массива знаков для определения знака коэффициентов.
          • Используйте правило Крамера для эффективного определения решений линейных систем.
          • Когда определитель матрицы коэффициентов равен 0, правило Крамера не применяется; система будет либо зависимой, либо непоследовательной.

          Тематические упражнения

            Часть A: Линейные системы с двумя переменными

              Вычислить определитель.

            1. | 1234 |

            2. | 5324 |

            3. | −13−3−2 |

            4. | 743−2 |

            5. | −41−30 |

            6. | 95−10 |

            7. | 1050 |

            8. | 0350 |

            9. | 04−13 |

            10. | 102102 |

            11. | a1b10b2 |

            12. | 0b1a2b2 |

              Решите, используя правило Крамера.

            1. {3x − 5y = 82x − 7y = 9

            2. {2x + 3y = −13x + 4y = −2

            3. {2x − y = −34x + 3y = 4

            4. {x + 3y = 15x − 6y = −9

            5. {х + у = 16х + 3у = 2

            6. {x − y = −15x + 10y = 4

            7. {5x − 7y = 144x − 3y = 6

            8. {9x + 5y = −97x + 2y = −7

            9. {6x − 9y = 3−2x + 3y = 1

            10. {3x − 9y = 32x − 6y = 2

            11. {4x − 5y = 203y = −9

            12. {x − y = 02x − 3y = 0

            13. {2x + y = ax + y = Ь

            14. {ax + y = 0by = 1

            Часть B: Линейные системы с тремя переменными

              Вычислить определитель.

            1. | 123213132 |

            2. | 251124323 |

            3. | −31−13−1−2−251 |

            4. | 1−15−45−1−12−3 |

            5. | 3−1223−1521 |

            6. | 40−33−100−52 |

            7. | 0−34−30602−3 |

            8. | 6−1−325284−1 |

            9. | 257035004 |

            10. | 210004 |

            11. | a1b1c10b2c200c3 |

            12. | a100a2b20a3b3c3 |

              Решите, используя правило Крамера.

            1. {x − y + 2z = −33x + 2y − z = 13−4x − 3y + z = −18

            2. {3x + 4y − z = 104x + 6y + 7z = 92x + 3y + 5z = 3

            3. {5x + y − z = 02x − 2y + z = −9−6x − 5y + 3z = −13

            4. {−4x + 5y + 2z = 123x − y − z = −25x + 3y − 2z = 5

            5. {x − y + z = −1−2x + 4y − 3z = 43x − 3y − 2z = 2

            6. {2x + y − 4z = 72x − 3y + 2z = −44x − 5y + 2z = −5

            7. {4x + 3y − 2z = 22x + 5y + 8z = −1x − y − 5z = 3

            8. {x − y + z = 7x + 2y + z = 1x − 2y − 2z = 9

            9. {3x − 6y + 2z = 12−5x − 2y + 3z = 47x + 3y − 4z = −6

            10. {2x − y − 5z = 23x + 2y − 4z = −35x + y − 9z = 4

            11. {4x + 3y − 4z = −132x + 6y − 5z = −2−2x − 3y + 3z = 5

            12. {x − 2y + z = −14y − 3z = 03y − 2z = 1

            13. {2x + 3y − z = −5x + 2y = 03x + 10y = 4

            14. {2x − 3y − 2y = 9−3x + 4y + 4z = −13x − y − 2z = 4

            15. {2x + y − 2z = −1x − y + 3z = 23x + y − z = 1

            16. {3x − 8y + 9z = −2 − x + 5y − 10z = 3x − 3y + 4z = −1

            17. {5x − 6y + 3z = 23x − 4y + 2z = 02x − 2y + z = 0

            18. {5x + 10y − 4z = 122x + 5y + 4z = 0x + 5y − 8z = 6

            19. {5x + 6y + 7z = 22y + 3z = 34z = 4

            20. {x + 2z = −1−5y + 3z = 104x − 3y = 2

            21. {x + y + z = ax + 2y + 2z = a + bx + 2y + 3z = a + b + c

            22. {x + y + z = a + b + cx + 2y + 2z = a + 2b + 2cx + y + 2z = a + b + 2c

            Часть C: Обсуждение

            1. Изучите и обсудите историю детерминанта.Кто первым ввел обозначение определителя?

            2. Изучите другие способы вычисления определителя матрицы 3 × 3. Привести пример.

          ответы

          1. (-12,2)

          2. (-13,43)

          3. (54, −3)

          1. (12,12, −1)

          2. (12z − 4,23z + 1, z)

          3. (-12,5,52)

          4.6 Решение систем уравнений с использованием детерминантов — промежуточная алгебра 2e

          Цели обучения

          К концу этого раздела вы сможете:

          • Вычислить определитель матрицы 2 × 22 × 2
          • Вычислить определитель матрицы 3 × 33 × 3
          • Используйте правило Крамера для решения систем уравнений
          • Решение приложений с помощью определителей

          Будьте готовы 4.16

          Прежде чем начать, пройдите тест на готовность.

          Упростить: 5 (−2) — (- 4) (1). 5 (−2) — (- 4) (1).
          Если вы пропустили эту проблему, просмотрите Пример 1.20.

          Будьте готовы 4.17

          Упростить: −3 (8−10) + (- 2) (6−3) −4 (−3 — (- 4)) .− 3 (8−10) + (- 2) (6−3) — 4 (−3 — (- 4)).
          Если вы пропустили эту проблему, просмотрите Пример 1.19.

          Будьте готовы 4.18

          Упростить: −12−8. − 12−8.
          Если вы пропустили эту проблему, просмотрите Пример 1.18.

          В этом разделе мы узнаем о другом методе решения систем линейных уравнений, который называется правилом Крамера.Прежде чем мы сможем начать использовать правило, нам нужно выучить некоторые новые определения и обозначения.

          Вычислить определитель матрицы 2 × 22 × 2

          Если матрица имеет одинаковое количество строк и столбцов, мы называем ее квадратной матрицей. С каждой квадратной матрицей связано действительное число, называемое определителем. Чтобы найти определитель квадратной матрицы [abcd], [abcd], мы сначала записываем его как | abcd |. | Abcd |. Чтобы получить действительное числовое значение определителя, мы вычитаем произведения диагоналей, как показано.

          Определитель

          Определитель любой квадратной матрицы [abcd], [abcd], где a, b, c, и d — действительные числа, равен

          . | abcd | = ad − bc | abcd | = ad − bc

          Пример 4.45

          Вычислить определитель ⓐ [4−23−1] [4−23−1] ⓑ [−3−4−20]. [- 3−4−20].

          Попробовать 4.89

          Вычислите определяющее значение ⓐ [5−32−4] [5−32−4] ⓑ [−4−607]. [- 4−607].

          Попробовать 4,90

          Вычислите определяющее значение ⓐ [−13−24] [- 13−24] ⓑ [−7−3−50].[−7−3−50].

          Вычислить определитель матрицы 3 × 33 × 3

          Чтобы оценить определитель матрицы 3 × 33 × 3, мы должны уметь оценивать минор записи в определителе. Младший элемент записи — это определитель 2 × 22 × 2, найденный путем исключения строки и столбца в определителе 3 × 33 × 3, который содержит запись.

          Незначительная запись в 3 × 33 × 3 a Определитель

          Минор записи в определителе 3 × 33 × 3 — это определитель 2 × 22 × 2, найденный путем исключения строки и столбца в определителе 3 × 33 × 3, которые содержат запись.

          Чтобы найти второстепенную запись a1, a1, мы исключаем строку и столбец, которые ее содержат. Итак, мы удаляем первую строку и первый столбец. Затем запишем оставшийся определитель 2 × 22 × 2.

          Чтобы найти минор записи b2, b2, мы исключаем строку и столбец, которые ее содержат. Таким образом, мы удаляем 2 строки и и 2 столбца и . Затем запишем оставшийся определитель 2 × 22 × 2.

          Пример 4.46

          Для определителя | 4−2310−3−2−42 |, | 4−2310−3−2−42 | найдите и затем оцените минор ⓐ a1a1 ⓑ b3b3 ⓒ c2.c2.

          Решение





          Удалите строку и столбец, содержащие b3.b3.
          Запишите оставшийся определитель 2 × 22 × 2.
          Оценить.
          Упростить.




          Попробовать 4.91

          Для определителя | 1−1402−1−2−33 |, | 1−1402−1−2−33 | найдите и затем оцените минор ⓐ a1a1 ⓑ b2b2 ⓒ c3.c3.

          Попробовать 4.92

          Для определителя | −2−1030−1−1−23 |, | −2−1030−1−1−23 | найдите и затем оцените минор of a2a2 ⓑ b3b3 ⓒ c2.c2.

          Теперь мы готовы оценить определитель 3 × 33 × 3. Для этого мы расширяемся на миноры, что позволяет нам оценить определитель 3 × 33 × 3 с помощью определителей 2 × 22 × 2, которые мы уже знаем, как вычислить!

          Чтобы оценить определитель 3 × 33 × 3 путем расширения младшими по первой строке, мы используем следующий шаблон:

          Помните, чтобы найти второстепенный элемент записи, мы удаляем строку и столбец, содержащие эту запись.

          Расширение на младшие по первой строке для оценки определителя 3 × 33 × 3

          Чтобы оценить определитель 3 × 33 × 3 с помощью , расширенного младшими по первой строке , следующий шаблон:

          Пример 4.47

          Вычислить определитель | 2−3−1320−1−1−2 || 2−3−1320−1−1−2 | путем раскрытия несовершеннолетними по первому ряду.

          Попробовать 4.93

          Вычислите определитель | 3−240−1−223−1 |, | 3−240−1−223−1 |, расширив на младшие по первой строке.

          Попробовать 4.94

          Вычислите определитель | 3−2−22−14−10−3 |, | 3−2−22−14−10−3 |, расширив на младшие по первой строке.

          Чтобы оценить определитель 3 × 33 × 3, мы можем разложить его на миноры, используя любую строку или столбец. Выбор строки или столбца, отличного от первой, иногда упрощает работу.

          Когда мы расширяемся на любую строку или столбец, мы должны быть осторожны со знаком терминов в раскрытии. Чтобы определить знак условий, мы используем следующую диаграмму паттернов знаков.

          | + — + — + — + — + || + — + — + — + — + |

          Образец вывески

          При раскрытии по младшим с использованием строки или столбца знаки терминов в раскрытии следуют следующему шаблону.

          | + — + — + — + — + || + — + — + — + — + |

          Обратите внимание, что образец знака в первой строке совпадает со знаками между терминами в раскрытии первой строки.

          Поскольку мы можем расширяться на любую строку или столбец, как нам решить, какую строку или столбец использовать? Обычно мы пытаемся выбрать строку или столбец, которые упростят наши вычисления.Если определитель содержит 0, использование строки или столбца, содержащего 0, упростит вычисления.

          Пример 4.48

          Вычислить определитель | 4−1−33025−4−3 || 4−1−33025−4−3 | путем расширения несовершеннолетними.

          Решение

          Чтобы разложить по второстепенным, мы ищем строку или столбец, которые упростят наши вычисления. Поскольку 0 находится во второй строке и втором столбце, расширение с помощью любого из них — хороший выбор. Поскольку во второй строке меньше негативов, чем во втором столбце, мы расширим ее на вторую строку.

          Попробовать 4.95

          Вычислить определитель | 2−1−303−43−4−3 || 2−1−303−43−4−3 | путем расширения несовершеннолетними.

          Попробовать 4.96

          Вычислить определитель | −2−1−3−1224−40 || −2−1−3−1224−40 | путем расширения несовершеннолетними.

          Используйте правило Крамера для решения систем уравнений

          Правило Крамера — это метод решения систем уравнений с использованием определителей. Его можно получить, решив общий вид систем уравнений методом исключения.Здесь мы продемонстрируем правило как для систем двух уравнений с двумя переменными, так и для систем трех уравнений с тремя переменными.

          Начнем с системы двух уравнений с двумя переменными.

          Правило Крамера для решения системы двух уравнений

          Для системы уравнений {a1x + b1y = k1a2x + b2y = k2, {a1x + b1y = k1a2x + b2y = k2 решение (x, y) (x, y) может быть определено как

          Обратите внимание, что для формирования определителя D мы используем коэффициенты при переменных.

          Обратите внимание, что для формирования определителя DxDx и Dy, Dy мы подставляем константы вместо коэффициентов переменной, которую мы находим.

          Пример 4.49

          Как решить систему уравнений с помощью правила Крамера

          Решить, используя правило Крамера: {2x + y = −43x − 2y = −6. {2x + y = −43x − 2y = −6.

          Попробовать 4.97

          Решите, используя правило Крамера: {3x + y = −32x + 3y = 6. {3x + y = −32x + 3y = 6.

          Попробовать 4.98

          Решите, используя правило Крамера: {−x + y = 22x + y = −4.{−x + y = 22x + y = −4.

          How To

          Решите систему двух уравнений, используя правило Крамера.
          1. Шаг 1. Вычислите определитель D , используя коэффициенты переменных.
          2. Шаг 2. Вычислить определитель Dx.Dx. Используйте константы вместо коэффициентов x .
          3. Шаг 3. Вычислить определитель Dy.Dy. Используйте константы вместо коэффициентов y .
          4. Шаг 4. Найдите x и y .х = DxD, х = DxD, y = DyDy = DyD
          5. Шаг 5. Запишите решение в виде упорядоченной пары.
          6. Шаг 6. Убедитесь, что упорядоченная пара является решением обоих исходных уравнений.

          Чтобы решить систему из трех уравнений с тремя переменными с помощью правила Крамера, мы в основном делаем то же, что и для системы из двух уравнений. Однако теперь нам нужно найти три переменные, чтобы получить решение. Детерминанты также будут 3 × 33 × 3, что сделает нашу работу более интересной!

          Правило Крамера для решения системы трех уравнений

          Для системы уравнений {a1x + b1y + c1z = k1a2x + b2y + c2z = k2a3x + b3y + c3z = k3, {a1x + b1y + c1z = k1a2x + b2y + c2z = k2a3x + b3y + c3z = k3, решение (x, y, z) (x, y, z) можно определить с помощью

          Пример 4.50

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {3x − 5y + 4z = 55x + 2y + z = 02x + 3y − 2z = 3. {3x − 5y + 4z = 55x + 2y + z = 02x + 3y − 2z = 3.

          Попробовать 4,99

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {3x + 8y + 2z = −52x + 5y − 3z = 0x + 2y − 2z = −1. {3x + 8y + 2z = −52x + 5y − 3z = 0x + 2y −2z = −1.

          Попробуй 4.100

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {3x + y − 6z = −32x + 6y + 3z = 03x + 2y − 3z = −6. {3x + y − 6z = −32x + 6y + 3z = 03x + 2y −3z = −6.

          Правило Крамера не работает, когда значение определителя D равно 0, так как это будет означать, что мы будем делить на 0.Но когда D = 0, D = 0, система либо противоречива, либо зависима.

          Когда значение D = 0D = 0 и Dx, DyDx, Dy и DzDz все равны нулю, система согласована и зависима и существует бесконечно много решений.

          Когда значение D = 0D = 0 и Dx, DyDx, Dy и DzDz не все равны нулю, система несовместима и решения нет.

          Зависимые и несовместимые системы уравнений

          Для любой системы уравнений, где значение определителя D = 0, D = 0,
          Значение детерминантов Тип системы Решение D = 0 и Dx, DyandDz — все нулевые согласованные и зависимые бесконечно много решений D = 0 и Dx, DyandDz не все равны нулю, несогласованно, не решение Значение определителей Тип системы Решение D = 0 и Dx, DyandDz — все нулевые и непротиворечивые решения, множество непротиворечивых и непостоянных решений.

          В следующем примере мы будем использовать значения определителей, чтобы найти решение системы.

          Пример 4.51

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {x + 3y = 4−2x − 6y = 3. {X + 3y = 4−2x − 6y = 3.

          Решение

          {x + 3y = 4−2x − 6y = 3 Вычислить определитель D, используя коэффициенты переменных: D = | 13−2−6 | D = −6 — (- 6) D = 0 {x + 3y = 4− 2x − 6y = 3 Вычислить определитель D, используя коэффициенты переменных D = | 13−2−6 | D = −6 — (- 6) D = 0

          Мы не можем использовать правило Крамера для решения этой системы. Но, глядя на значение детерминантов DxDx и Dy, Dy, мы можем определить, является ли система зависимой или противоречивой.

          Вычислить определитель Dx.Dx = | 433−6 | Dx = −24−9Dx = -33 Вычислить определитель Dx.Dx = | 433−6 | Dx = −24−9Dx = -33

          Поскольку все определители не равны нулю, система несовместима. Нет решения.

          Попробуйте 4.101

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {4x − 3y = 88x − 6y = 14. {4x − 3y = 88x − 6y = 14.

          Попробуйте 4.102

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера: {x = −3y + 42x + 6y = 8. {X = −3y + 42x + 6y = 8.

          Решение приложений с использованием детерминантов

          Интересное приложение определителей позволяет нам проверить, являются ли точки коллинеарными.Три точки (x1, y1), (x1, y1), (x2, y2) (x2, y2) и (x3, y3) (x3, y3) коллинеарны тогда и только тогда, когда детерминант ниже равен нулю.

          | x1y11x2y21x3y31 | = 0 | x1y11x2y21x3y31 | = 0

          Тест на коллинеарные точки

          Три точки (x1, y1), (x1, y1), (x2, y2) (x2, y2) и (x3, y3) (x3, y3) коллинеарны тогда и только тогда, когда

          | x1y11x2y21x3y31 | = 0 | x1y11x2y21x3y31 | = 0

          Мы будем использовать это свойство в следующем примере.

          Пример 4.52

          Определите, коллинеарны ли точки (5, −5), (5, −5), (4, −3), (4, −3) и (3, −1) (3, −1).

          Решение
          Подставьте значения в определитель.
          (5, −5), (5, −5), (4, −3), (4, −3) и (3, −1) (3, −1)
          Оцените определитель, расширив
          на младшие, используя столбец 3.
          Оцените детерминанты.
          Упростить.
          Упростить.
          Значение определителя равно 0, поэтому
          точек коллинеарны.

          Попробуйте 4.103

          Определите, коллинеарны ли точки (3, −2), (3, −2), (5, −3), (5, −3) и (1, −1) (1, −1).

          Попробуйте 4.104

          Определите, соответствуют ли точки (−4, −1), (- 4, −1), (−6,2), (- 6,2) и (−2, −4) (- 2, −4) коллинеарны.

          Раздел 4.6. Упражнения

          Практика ведет к совершенству

          Вычислить определитель матрицы 2 × 2

          В следующих упражнениях оцените определитель каждой квадратной матрицы.

          Вычислить определитель матрицы 3 × 3

          В следующих упражнениях найдите и оцените указанных несовершеннолетних.

          236.

          | 3−14−10−2−415 || 3−14−10−2−415 |
          Найди минор ⓐ a1a1 ⓑ b2b2 ⓒ c3c3

          237.

          | −1−324−2−1−20−3 || −1−324−2−1−20−3 |
          Найдите минор ⓐ a1a1 ⓑ b1b1 ⓒ c2c2

          238.

          | 2−3−4−12−30−1−2 || 2−3−4−12−30−1−2 |
          Найдите минор ⓐ a2a2 ⓑ b2b2 ⓒ c2c2

          239.

          | −2−231−30−23−2 || −2−231−30−23−2 |
          Найди минор ⓐ a3a3 ⓑ b3b3 ⓒ c3c3

          В следующих упражнениях оцените каждый детерминант, расширяя его на младшие по первой строке.

          240.

          | −23−1−12−231−3 || −23−1−12−231−3 |

          241.

          | 4−1−2−3−21−2−57 || 4−1−2−3−21−2−57 |

          242.

          | −2−3−45−67−120 || −2−3−45−67−120 |

          243.

          | 13−25−640−2−1 || 13−25−640−2−1 |

          В следующих упражнениях оцените каждый детерминант, разложив на несовершеннолетние.

          244.

          | −5−1−440−32−26 || −5−1−440−32−26 |

          245.

          | 4−133−22−104 || 4−133−22−104 |

          246.

          | 354-130-261 || 354-130-261 |

          247.

          | 2−4−35−1−4320 || 2−4−35−1−4320 |

          Использование правила Крамера для решения систем уравнений

          В следующих упражнениях решите каждую систему уравнений, используя правило Крамера.

          248.

          {−2x + 3y = 3x + 3y = 12 {−2x + 3y = 3x + 3y = 12

          249.

          {x − 2y = −52x − 3y = −4 {x − 2y = −52x − 3y = −4

          250.

          {x − 3y = −92x + 5y = 4 {x − 3y = −92x + 5y = 4

          251.

          {2x + y = −43x − 2y = −6 {2x + y = −43x − 2y = −6

          252.

          {x − 2y = −52x − 3y = −4 {x − 2y = −52x − 3y = −4

          253.

          {x − 3y = −92x + 5y = 4 {x − 3y = −92x + 5y = 4

          254.

          {5x − 3y = −12x − y = 2 {5x − 3y = −12x − y = 2

          255.

          {3x + 8y = −32x + 5y = −3 {3x + 8y = −32x + 5y = −3

          256.

          {6x − 5y + 2z = 32x + y − 4z = 53x − 3y + z = −1 {6x − 5y + 2z = 32x + y − 4z = 53x − 3y + z = −1

          257.

          {4x − 3y + z = 72x − 5y − 4z = 33x − 2y − 2z = −7 {4x − 3y + z = 72x − 5y − 4z = 33x − 2y − 2z = −7

          258.

          {2x − 5y + 3z = 83x − y + 4z = 7x + 3y + 2z = −3 {2x − 5y + 3z = 83x − y + 4z = 7x + 3y + 2z = −3

          259.

          {11x + 9y + 2z = −97x + 5y + 3z = −74x + 3y + z = −3 {11x + 9y + 2z = −97x + 5y + 3z = −74x + 3y + z = −3

          260.

          {x + 2z = 04y + 3z = −22x − 5y = 3 {x + 2z = 04y + 3z = −22x − 5y = 3

          261.

          {2x + 5y = 43y − z = 34x + 3z = −3 {2x + 5y = 43y − z = 34x + 3z = −3

          262.

          {2y + 3z = −15x + 3y = −67x + z = 1 {2y + 3z = −15x + 3y = −67x + z = 1

          263.

          {3x − z = −35y + 2z = −64x + 3y = −8 {3x − z = −35y + 2z = −64x + 3y = −8

          264.

          {2x + y = 36x + 3y = 9 {2x + y = 36x + 3y = 9

          265.

          {x − 4y = −1−3x + 12y = 3 {x − 4y = −1−3x + 12y = 3

          266.

          {−3x − y = 46x + 2y = −16 {−3x − y = 46x + 2y = −16

          267.

          {4x + 3y = 220x + 15y = 5 {4x + 3y = 220x + 15y = 5

          268.

          {x + y − 3z = −1y − z = 0 − x + 2y = 1 {x + y − 3z = −1y − z = 0 − x + 2y = 1

          269.

          {2x + 3y + z = 12x + y + z = 93x + 4y + 2z = 20 {2x + 3y + z = 12x + y + z = 93x + 4y + 2z = 20

          270.

          {3x + 4y − 3z = −22x + 3y − z = −12x + y − 2z = 6 {3x + 4y − 3z = −22x + 3y − z = −12x + y − 2z = 6

          271.

          {x − 2y + 3z = 1x + y − 3z = 73x − 4y + 5z = 7 {x − 2y + 3z = 1x + y − 3z = 73x − 4y + 5z = 7

          Решение приложений с использованием детерминантов

          В следующих упражнениях определите, лежат ли заданные точки на одной прямой.

          272.

          (0,1), (0,1), (2,0), (2,0) и (−2,2). (- 2,2).

          273.

          (0, −5), (0, −5), (−2, −2), (−2, −2) и (2, −8). (2, −8).

          274.

          (4, −3), (4, −3), (6, −4), (6, −4) и (2, −2). (2, −2).

          275.

          (−2,1), (- 2,1), (−4,4), (- 4,4) и (0, −2). (0, −2).

          Письменные упражнения
          276.

          Объясните разницу между квадратной матрицей и ее определителем. Приведите пример каждого.

          277.

          Объясните, что означает младший элемент в квадратной матрице.

          278.

          Объясните, как решить, какую строку или столбец вы будете использовать для раскрытия определителя 3 × 33 × 3.

          279.

          Объясните шаги для решения системы уравнений с использованием правила Крамера.

          Самопроверка

          ⓐ После выполнения упражнений используйте этот контрольный список, чтобы оценить свое мастерство в достижении целей этого раздела.

          ⓑ Что вы сделаете, изучив этот контрольный список, чтобы стать уверенным в достижении всех целей?

          Исключение по Гауссу

          Тип 2.Умножьте строку на ненулевую константу.

          Тип 3. Добавьте одну строку, кратную одной, в другую.

          Цель этих операций — преобразовать — или уменьшить — исходную расширенную матрицу в одну из форм, где A ′ является верхним треугольником ( a ij ′ = 0 для i> j ), любые нулевые строки появляются внизу матрицы, и первая ненулевая запись в любой строке находится справа от первой ненулевой записи в любой более высокой строке; такая матрица имеет вид эшелон .Решения системы, представленные более простой расширенной матрицей, [ A ′ | b ′], можно найти путем осмотра нижних рядов и обратной подстановки в более высокие ряды. Поскольку элементарные операции со строками не меняют решений системы, векторы x , которые удовлетворяют более простой системе A x = b ′, как раз те, которые удовлетворяют исходной системе, A x = b .

          Пример 3 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:

          Расширенная матрица, которая представляет эту систему:

          Первая цель — получить нули под первой записью в первом столбце , что означает исключение первой переменной x из второго и третьего уравнений.Для этого выполняются следующие операции со строками:

          Вторая цель — получить ноль под второй записью во втором столбце, что означает исключение второй переменной y из третьего уравнения. Один из способов добиться этого — добавить -1/5 второй строки к третьей строке. Однако, чтобы избежать дробей, есть еще один вариант: сначала поменять местами второй и третий ряды. Замена двух строк просто меняет местами уравнения, что явно не изменит решения системы:

          Теперь прибавьте −5 раз вторую строку к третьей строке:

          Поскольку матрица коэффициентов преобразована в эшелонированную форму, «прямая» часть исключения Гаусса завершена.Теперь остается использовать третью строку для оценки третьего неизвестного, затем выполнить обратную подстановку во вторую строку для оценки второго неизвестного и, наконец, выполнить обратную замену в первой строке для оценки первого неизвестного.

          Третья строка финальной матрицы переводится в 10 z = 10, что дает z = 1. Обратная подстановка этого значения во вторую строку, которая представляет уравнение y — 3 z = — 1, дает y = 2.Обратная подстановка обоих этих значений в первую строку, которая представляет уравнение x — 2 y + z = 0, дает x = 3. Таким образом, решение этой системы ( x, y, z ) = (3, 2, 1).

          Пример 4 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:

          Для этой системы расширенная матрица (вертикальная линия опущена) составляет

          Сначала умножьте строку 1 на 1/2:

          Теперь добавление -1 первой строки ко второй строке дает нули под первой записью в первом столбце:

          Перестановка второй и третьей строк дает желаемую матрицу коэффициентов верхней треугольной формы:

          В третьей строке теперь указано z = 4.Обратная подстановка этого значения во вторую строку дает y = 1, а обратная подстановка обоих этих значений в первую строку дает x = −2. Решение этой системы, следовательно, ( x, y, z ) = (−2, 1, 4).

          Исключение Гаусса-Джордана . Исключение Гаусса осуществляется путем выполнения элементарных операций со строками для получения нулей ниже диагонали матрицы коэффициентов, чтобы привести ее к эшелонированной форме. (Напомним, что матрица A ′ = [ a ij ′] имеет эшелонированную форму, когда a ij ′ = 0 для i> j , любые нулевые строки появляются в нижней части матрицы , и первая ненулевая запись в любой строке находится справа от первой ненулевой записи в любой более высокой строке.Как только это будет сделано, проверка нижней строки (строк) и обратная подстановка в верхние строки определяют значения неизвестных.

          Однако можно сократить (или полностью исключить) вычисления, связанные с обратной подстановкой, путем выполнения дополнительных операций со строками для преобразования матрицы из эшелонированной формы в сокращенную эшелонированную форму . Матрица находится в форме сокращенного эшелона, когда, помимо того, что она находится в форме эшелона, каждый столбец, содержащий ненулевую запись (обычно равную 1), имеет нули не только под этой записью, но и над этой записью.Грубо говоря, исключение Гаусса работает сверху вниз, чтобы создать матрицу в форме эшелона, тогда как исключение Гаусса-Жордана , продолжается с того места, где остановилось Гаусса, а затем работает снизу вверх для создания матрицы в форме сокращенного эшелона. Техника будет проиллюстрирована на следующем примере.

          Пример 5 : Известно, что высота, y , брошенного в воздух объекта задается квадратичной функцией от t (время) в форме y = at 2 + bt + c .Если объект находится на высоте y = 23/4 в момент времени t = 1/2, при y = 7 в момент времени t = 1, и при y = 2 при t = 2 , определите коэффициенты a, b и c .

          Так как t = 1/2 дает y = 23/4

          , а два других условия, y ( t = 1) = 7 и y ( t = 2) = 2, дают следующие уравнения для a, b и c :

          Следовательно, цель — решить систему

          Расширенная матрица для этой системы сокращается следующим образом:

          На этом прямая часть исключения Гаусса завершена, поскольку матрица коэффициентов приведена к эшелонированной форме.Однако, чтобы проиллюстрировать исключение Гаусса-Жордана, выполняются следующие дополнительные элементарные операции со строками:

          Эта окончательная матрица сразу дает решение: a = −5, b = 10 и c = 2.

          Пример 6 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:

          Расширенная матрица для этой системы —

          Кратные значения первой строки добавляются к другим строкам, чтобы получить нули под первой записью в первом столбце:

          Затем −1 раз вторая строка добавляется к третьей строке:

          В третьей строке теперь указано 0 x + 0 y + 0 z = 1, уравнение, которому не могут удовлетворять никакие значения x, y и z .Процесс останавливается: у этой системы нет решений.

          Предыдущий пример показывает, как метод исключения по Гауссу обнаруживает противоречивую систему. Небольшое изменение этой системы (например, изменение постоянного члена «7» в третьем уравнении на «6») проиллюстрирует систему с бесконечным числом решений.

          Пример 7 : Решите следующую систему с помощью исключения Гаусса:

          Те же операции, которые применяются к расширенной матрице системы в примере 6, применяются к расширенной матрице для данной системы:

          Здесь третья строка переводится в 0 x + 0 y + 0 z = 0, уравнение, которому удовлетворяют любые x, y и z .Поскольку здесь нет ограничений на неизвестные, на неизвестные не три условия, а только два (представленные двумя ненулевыми строками в окончательной расширенной матрице). Поскольку имеется 3 неизвестных, но только 2 константы, 3–2 = 1 неизвестных, скажем, z , произвольно; это называется свободной переменной . Пусть z = t , где t — любое действительное число. Обратная подстановка z = t во вторую строку (- y + 5 z = −6) дает

          Обратная подстановка z = t и y = 6 + 5 t в первую строку ( x + y — 3 z = 4) определяет x :

          Следовательно, каждое решение системы имеет вид

          , где t — любое действительное число.Существует бесконечно много решений, поскольку каждое действительное значение t дает различное частное решение. Например, выбор t = 1 дает ( x, y, z ) = (−4, 11, 1), а t = 3 дает ( x, y, z ) = (4, — 9, −3) и т. Д. Геометрически эта система представляет собой три плоскости в R 3 , которые пересекаются по линии, и (*) является параметрическим уравнением для этой линии.

          Пример 7 дает иллюстрацию системы с бесконечным множеством решений, как возникает этот случай и как записывается решение.Каждая линейная система, имеющая бесконечно много решений, должна содержать хотя бы один произвольный параметр (свободная переменная). После того, как расширенная матрица была приведена к эшелонированной форме, количество свободных переменных равно общему количеству неизвестных минус количество ненулевых строк:

          Это согласуется с теоремой B выше, которая гласит, что линейная система с меньшим количеством уравнений, чем неизвестных, если она согласована, имеет бесконечно много решений. Условие «меньше уравнений, чем неизвестных» означает, что количество строк в матрице коэффициентов меньше количества неизвестных.Следовательно, приведенное выше уравнение в рамке подразумевает, что должна быть хотя бы одна свободная переменная. Поскольку такая переменная по определению может принимать бесконечно много значений, система будет иметь бесконечно много решений.

          Пример 8 : Найдите все решения для системы

          Во-первых, обратите внимание, что есть четыре неизвестных, но только три уравнения. Следовательно, если система непротиворечива, гарантировано, что у нее будет бесконечно много решений, а это состояние характеризуется по крайней мере одним параметром в общем решении.После того, как соответствующая расширенная матрица построена, исключение Гаусса дает

          Тот факт, что в эшелонированной форме расширенной матрицы остались только две ненулевые строки, означает, что 4-2 = 2 переменных свободны:

          Следовательно, выбрав y и z в качестве свободных переменных, пусть y = t 1 и z = t 2 . Во второй строке сокращенной расширенной матрицы следует

          , а первая строка дает

          Таким образом, решения системы имеют вид

          , где t 1 t 2 могут принимать любые реальные значения.

          Пример 9 : Пусть b = ( b 1 , b 2 , b 3 ) T и пусть A будет матрицей

          Для каких значений b 1 , b 2 и b 3 будет ли система A x = b согласованной?

          Расширенная матрица для системы A x = b читает

          , который гауссовский элиминатин сокращает следующим образом:

          Нижняя строка теперь подразумевает, что b 1 + 3 b 2 + b 3 должно быть равно нулю, чтобы эта система была согласованной.Следовательно, в данной системе есть растворины (фактически бесконечно много) только для тех векторов-столбцов b = ( b 1 , b 2 , b 3 ) T , для которых b 1 + 3 b 2 + b 3 = 0.

          Пример 10 : Решите следующую систему (сравните с Примером 12):

          Такая система, как эта, где постоянный член в правой части каждого уравнения равен 0, называется однородной системой .В матричной форме он читается как A x = 0 . Поскольку каждая гомогенная система непротиворечива (поскольку x = 0 всегда является решением), однородная система имеет либо ровно одно решение (простое решение , x = 0 ) или бесконечно много. Сокращение строки матрицы коэффициентов для этой системы уже было выполнено в примере 12. Нет необходимости явно дополнять матрицу коэффициентов столбцом b = 0 , поскольку никакая элементарная операция со строкой не может повлиять на эти нули.То есть, если A ‘является эшелонированной формой A , то операции элементарной строки преобразуют [ A | 0 ] в [ A ′ | 0 ]. По результатам Примера 12,

          Поскольку последняя строка снова подразумевает, что z можно принять как свободную переменную, пусть z = t , где t — любое действительное число. Обратная подстановка z = t во вторую строку (- y + 5 z = 0) дает

          и обратная подстановка z = t и y = 5 t в первую строку ( x + y -3 z = 0) определяет x :

          Следовательно, каждое решение этой системы имеет вид ( x, y, z ) = (−2 t , 5 t, t ), где t — любое действительное число.Существует бесконечно много растворяющих веществ, поскольку каждое действительное значение t дает уникальное частное решение.

          Обратите внимание на разницу между набором решений для системы в Примере 12 и здесь. Хотя у обоих была одна и та же матрица коэффициентов A , система в примере 12 была неоднородной ( A x = b , где b 0 ), а здесь — соответствующая однородная система, A x = 0 .Помещая свои решения рядом,

          общее решение для Ax = 0 : ( x, y, z ) = (−2 t , 5 t , t )

          общее решение для Ax = b : ( x, y, z ) = (−2 t , 5 t , t ) + (−2, 6, 0)

          иллюстрирует важный факт:

          Теорема C . Общие решения для согласованной неоднородной лиенарной системы, A x = b , равны общему решению соответствующей однородной системы, A x = 0 , плюс частное решение неоднородная система.То есть, если x = x h представляет собой общее решение A x = 0 , то x = x h + x представляет общее решение A x + b , где x — любое конкретное решение (согласованной) неоднородной системы A x = b .

          [Техническое примечание: теорема C, которая касается линейной системы , имеет аналог в теории линейных дифференциальных уравнений .Пусть L — линейный дифференциальный оператор; то общее решение разрешимого неоднородного линейного дифференциального уравнения, L (y) = d (где d ≢ 0), равно общему решению соответствующего однородного уравнения, L (y) = 0 плюс частное решение неоднородного уравнения. То есть, если y = y h повторно отображает общее решение L (y) = 0, то y = y h + y представляет собой общее решение L (y ) = d , где y — любое частное решение (решаемого) неоднородного линейного уравнения L (y) = d .]

          Пример 11 : Определить все решения системы

          Запишите расширенную матрицу и выполните следующую последовательность операций:

          Поскольку в этой конечной (эшелонированной) матрице остаются только 2 ненулевые строки, есть только 2 ограничения, и, следовательно, 4-2 = 2 из неизвестных (скажем, y и z ) являются свободными переменными. Пусть y = t 1 и z = t 2 .Обратная подстановка y = t 1 и z = t 2 во второй строке ( x — 3 y + 4 z = 1) дает

          Наконец, обратная замена x = 1 + 3 t 1 — 4 2 , y = t 1 и z = t 2 в первую строка (2 w -2 x + y = −1) определяет w :

          Следовательно, каждое решение этой системы имеет вид

          , где t 1 и t 2 — любые вещественные числа.Другой способ написать решение:

          , где t 1 , t 2 R .

          Пример 12 : Определите общее решение

          , которая является однородной системой, соответствующей неоднородной в примере 11 выше.

          Поскольку решение неоднородной системы в примере 11 равно

          Теорема C означает, что решение соответствующей однородной системы (где t 1 , t 2 R ) получается из (*), просто отбрасывая конкретное решение, x = (1 / 2,1,0,0) неоднородной системы.

          Пример 13 : Докажите теорему A: независимо от ее размера или количества неизвестных, содержащихся в ее уравнениях, линейная система не будет иметь решений, ровно одно решение или бесконечно много решений.

          Доказательство . Пусть данная линейная система записана в матричной форме A x = b . Теорема на самом деле сводится к следующему: если A x = b имеет более одного решения, то на самом деле их бесконечно много.Чтобы установить это, пусть x 1 и x 2 будут двумя разными решениями A x = b . Теперь будет показано, что для любого действительного значения t вектор x 1 + t ( x 1 x 2 ) также является решением A x = b ; Поскольку t может принимать бесконечно много различных значений, из этого следует желаемый вывод.Поскольку A x 1 = b и A x 2 ,

          Следовательно, x 1 + t ( x 1 x 2 ) действительно является решением A x = b , и теорема доказана.

          Квадратная матрица A имеет ненулевой определитель. Сколько в точности решений уравнения Ax = b?

          Сана С.

          спросил • 19.11.20

          Квадратная матрица A имеет ненулевой определитель. Сколько в точности решений уравнения Ax = b?

          Более

          Все еще ищете помощь? Получите правильный ответ быстро.

          ИЛИ
          Найдите онлайн-репетитора сейчас

          Выберите эксперта и познакомьтесь онлайн.Никаких пакетов или подписок, платите только за необходимое время.


          ¢ € £ ¥ ‰ µ · • § ¶ SS ‹ › « » < > ≤ ≥ — — ¯ ‾ ¤ ¦ ¨ ¡ ¿ ˆ ˜ ° — ± ÷ ⁄ × ƒ ∫ ∑ ∞ √ ∼ ≅ ≈ ≠ ≡ ∈ ∉ ∋ ∏ ∧ ∨ ¬ ∩ ∪ ∂ ∀ ∃ ∅ ∇ * ∝ ∠ ´ ¸ ª º † ‡ А Á Â Ã Ä Å Æ Ç È É Ê Ë Я Я Я Я Ð Ñ Ò Ó Ô Õ Ö Ø Œ Š Ù Ú Û Ü Ý Ÿ Þ à á â ã ä å æ ç è é ê ë я я я я ð ñ ò ó ô х ö ø œ š ù ú û ü ý þ ÿ Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ ς σ τ υ φ χ ψ ω ℵ ϖ ℜ ϒ ℘ ℑ ← ↑ → ↓ ↔ ↵ ⇐ ⇑ ⇒ ⇓ ⇔ ∴ ⊂ ⊃ ⊄ ⊆ ⊇ ⊕ ⊗ ⊥ ⋅ ⌈ ⌉ ⌊ ⌋ 〈 〉 ◊

          9.8: Решение систем с помощью правила Крамера

          Мы узнали, как решать системы уравнений с двумя переменными и тремя переменными, и с помощью нескольких методов: подстановки, сложения, исключения Гаусса, использования обратной матрицы и построения графиков. Некоторые из этих методов применять проще, чем другие, и они более подходят в определенных ситуациях. В этом разделе мы изучим еще две стратегии решения систем уравнений.

          Вычисление определителя матрицы 2 × 2

          Определитель — это действительное число, которое может быть очень полезно в математике, поскольку оно имеет множество приложений, таких как вычисление площади, объема и других величин.Здесь мы будем использовать определители, чтобы определить, является ли матрица обратимой, используя элементы квадратной матрицы, чтобы определить, существует ли решение системы уравнений. Однако, возможно, одним из наиболее интересных приложений является их использование в криптографии. Защищенные сигналы или сообщения иногда отправляются в виде матрицы. Расшифровать данные можно только с помощью обратимой матрицы и определителя. В наших целях мы ориентируемся на определитель как на показатель обратимости матрицы.Для вычисления определителя матрицы необходимо следовать определенным шаблонам, описанным в этом разделе.

          НАЙТИ ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАТРИЦЫ 2 × 2

          Определитель матрицы 2 × 2, учитывая

          \ (A = \ begin {bmatrix} a & b \\ c & d \ end {bmatrix} \)

          определяется как

          Обратите внимание на изменение обозначений. Есть несколько способов указать определитель, включая \ (\ det (A) \) и замену скобок в матрице прямыми линиями, \ (| A | \).

          Пример \ (\ PageIndex {1} \): поиск определителя матрицы \ (2 × 2 \)

          Найдите определитель заданной матрицы.

          \ (A = \ begin {bmatrix} 5 & 2 \\ — 6 & 3 \ end {bmatrix} \)

          Решение

          \ [\ begin {align *} \ det (A) & = \ begin {vmatrix} 5 & 2 \\ — 6 & 3 \ end {vmatrix} \\ & = 5 (3) — (- 6) (2) \\ & = 27 \ end {align *} \]

          Использование правила Крамера для решения системы двух уравнений с двумя переменными

          Теперь мы представим последний метод решения систем уравнений, использующий определители.Этот метод, известный как правило Крамера , восходит к середине 18 века и назван в честь своего новатора, швейцарского математика Габриэля Крамера (1704-1752), который представил его в 1750 году в . Introduction à l’Analyse des lignes Courbes algébriques . Правило Крамера — это жизнеспособный и эффективный метод поиска решений систем с произвольным числом неизвестных, при условии, что у нас есть такое же количество уравнений, что и неизвестных.

          Правило Крамера даст нам единственное решение системы уравнений, если оно существует.Однако, если система не имеет решения или бесконечное количество решений, это будет обозначено нулевым определителем. Чтобы выяснить, является ли система непоследовательной или зависимой, необходимо использовать другой метод, например исключение.

          Чтобы понять правило Крамера, давайте внимательно рассмотрим, как мы решаем системы линейных уравнений с использованием основных операций со строками. Рассмотрим систему двух уравнений с двумя переменными.

          \ [\ begin {align} a_1x + b_1y & = c_1 (1) \ label {eq1} \\ a_2x + b_2y & = c_2 (2) \ label {eq2} \\ \ end {align} \]

          Мы исключаем одну переменную, используя операции со строками, и решаем для другой.Скажите, что мы хотим найти \ (x \). Если уравнение \ ref {eq2} умножается на коэффициент, противоположный коэффициенту \ (y \) в уравнении \ ref {eq1}, уравнение \ ref {eq1} умножается на коэффициент при \ (y \) в уравнении \ ref {eq2}, и мы добавляем два уравнения, переменная \ (y \) будет удалена.

          \ [\ begin {align *} & b_2a_1x + b_2b_1y = b_2c_1 & \ text {Multiply} R_1 \ text {by} b_2 \\ — & \ underline {b_1a_2x − b_1b_2y = −b_1c_2} & \ text {Multiply} R_2 \ text {by} −b_1 \\ & b_2a_1x − b_1a_2x = b_2c_1 − b_1c_2 \ end {align *} \]

          Теперь решите относительно \ (x \).

          \ [\ begin {align *} b_2a_1x − b_1a_2x & = b_2c_1 − b_1c_2 \\ x (b_2a_1 − b_1a_2) & = b_2c_1 − b_1c_2 \\ x & = \ dfrac {b_2c_1 − b_1c_2} {b_2a_1 − b_1a_2} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} c_1 & b_1 \\ c_2 & b_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end {bmatrix}} \ end {align *} \]

          Аналогично, чтобы найти \ (y \), мы исключим \ (x \).

          \ [\ begin {align *} & a_2a_1x + a_2b_1y = a_2c_1 & \ text {Multiply} R_1 \ text {by} a_2 \\ — & \ underline {a_1a_2x − a_1b_2y = −a_1c_2} & \ text {Multiply} R_2 \ текст {by} −a_1 \\ & a_2b_1y − a_1b_2y = a_2c_1 − a_1c_2 \ end {align *} \]

          Решение относительно \ (y \) дает

          \ [\ begin {align *} a_2b_1y − a_1b_2y & = a_2c_1 − a_1c_2 \\ y (a_2b_1 − a_1b_2) & = a_2c_1 − a_1c_2 \\ y & = \ dfrac {a_2c_1 − a_1c_2} {a_2b_1 − a_1b_2} = \ dfrac {a_1c_2 − a_2c_1} {a_1b_2 − a_2b_1} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} a_1 & c_1 \\ a_2 & c_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end {bmatrix}} \ end {align * } \]

          Обратите внимание, что знаменатель для \ (x \) и \ (y \) является определителем матрицы коэффициентов.

          Мы можем использовать эти формулы для решения относительно \ (x \) и \ (y \), но правило Крамера также вводит новые обозначения:

          • \ (D \): определитель матрицы коэффициентов
          • \ (D_x \): определитель числителя в решении \ (x \)

            \ [x = \ dfrac {D_x} {D} \]

          • \ (D_y \): определитель числителя в решении \ (y \)

            \ [y = \ dfrac {D_y} {D} \]

          Ключ к правилу Крамера — заменить интересующий столбец переменных столбцом констант и вычислить детерминанты.Тогда мы можем выразить \ (x \) и \ (y \) как частное двух определителей.

          ПРАВИЛО КРЕМЕРА ДЛЯ СИСТЕМ \ (2 × 2 \)

          Правило Крамера — это метод, использующий детерминанты для решения систем уравнений, которые имеют то же количество уравнений, что и переменные.

          Рассмотрим систему двух линейных уравнений с двумя переменными.

          \ [\ begin {align *} a_1x + b_1y & = c_1 \\ a_2x + b_2y & = c_2 \ end {align *} \]

          Решение, использующее правило Крамера, дается как

          \ [\ begin {align} x & = \ dfrac {D_x} {D} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} c_1 & b_1 \\ c_2 & b_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end { bmatrix}} \; , D \ neq 0 \\ y & = \ dfrac {D_y} {D} = \ dfrac {\ begin {bmatrix} a_1 & c_1 \\ a_2 & c_2 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \ end {bmatrix }} \; , D \ neq 0 \ end {align} \]

          Если мы решаем для \ (x \), столбец \ (x \) заменяется постоянным столбцом.Если мы решаем для \ (y \), столбец \ (y \) заменяется постоянным столбцом.

          Пример \ (\ PageIndex {2} \): использование правила Крамера для решения системы \ (2 × 2 \)

          Решите следующую систему \ (2 × 2 \), используя правило Крамера.

          \ [\ begin {align *} 12x + 3y & = 15 \\ 2x-3y & = 13 \ end {align *} \]

          Решение

          Решите относительно \ (x \).

          \ [\ begin {align *} x & = \ dfrac {D_x} {D} \\ & = \ dfrac {\ begin {bmatrix} 15 & 3 \\ 13 & -3 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} 12 & 3 \\ 2 & -3 \ end {bmatrix}} \\ & = \ dfrac {-45-39} {- 36-6} \\ & = \ dfrac {-84} {- 42} \\ & = 2 \ end {align *} \]

          Решите относительно \ (y \).

          \ [\ begin {align *} y & = \ dfrac {D_y} {D} \\ & = \ dfrac {\ begin {bmatrix} 12 & 15 \\ 2 & 13 \ end {bmatrix}} {\ begin {bmatrix} 12 & 3 \\ 2 & -3 \ end {bmatrix}} \\ & = \ dfrac {156-30} {- 36-6} \\ & = — \ dfrac {126} {42} \\ & = -3 \ end {align * } \]

          Решение: \ ((2, −3) \).

          Упражнение \ (\ PageIndex {1} \)

          Используйте правило Крамера для решения системы уравнений \ (2 × 2 \).

          \ [\ begin {align *} x + 2y & = -11 \\ -2x + y & = -13 \ end {align *} \]

          Ответ

          \ ((3, −7) \)

          Вычисление определителя матрицы 3 × 3

          Найти определитель матрицы 2 × 2 несложно, но найти определитель матрицы 3 × 3 сложнее.Один из способов — увеличить матрицу 3 × 3 повторением первых двух столбцов, получив матрицу 3 × 5. Затем мы вычисляем сумму произведений записей на по каждой из трех диагоналей (от верхнего левого угла к нижнему правому) и вычитаем произведения записей на каждой из трех диагоналей (нижний левый верхний правый). Это легче понять с помощью наглядного пособия и примера.

          Найдите определитель матрицы 3 × 3.

          \ (A = \ begin {bmatrix} a_1 & b_1 & c_1 \\ a_2 & b_2 & c_2 \\ a_3 & b_3 & c_3 \ end {bmatrix} \)

          1. Дополните \ (A \) первыми двумя столбцами.

            \ (\ det (A) = \ left | \ begin {array} {ccc | cc} a_1 & b_1 & c_1 & a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 & c_2 & a_2 & b_2 \\ a_3 & b_3 & c_3 & a_3 & b_3 \ end {array} \ right | \)

          2. Слева вверху направо вниз: умножение значений по первой диагонали. Добавьте результат к произведению записей по второй диагонали. Добавьте этот результат к произведению записей по третьей диагонали.
          3. От левого нижнего угла к правому верхнему: вычтите произведение входов вверх по первой диагонали.Из этого результата вычтите произведение входов вверх по второй диагонали. Из этого результата вычтите произведение входов до третьей диагонали.

          Алгебра выглядит следующим образом:

          \ (| A | = a_1b_2c_3 + b_1c_2a_3 + c_1a_2b_3 − a_3b_2c_1 − b_3c_2a_1 − c_3a_2b_1 \)

          Пример \ (\ PageIndex {3} \): поиск определителя матрицы 3 × 3

          Найдите определитель матрицы \ (3 × 3 \) при

          \ (A = \ begin {bmatrix} 0 & 2 & 1 \\ 3 & −1 & 1 \\ 4 & 0 & 1 \ end {bmatrix} \)

          Решение

          Дополните матрицу первыми двумя столбцами, а затем следуйте формуле.Таким образом,

          \ [\ begin {align *} | А | & = \ left | \ begin {array} {ccc | cc} 0 & 2 & 1 & 0 & 2 \\ 3 & -1 & 1 & 3 & -1 \\ 4 & 0 & 1 & 4 & 0 \ end {array} \ right | \\ & = 0 (−1) (1) +2 (1) (4) +1 (3) (0) −4 (−1) (1) −0 (1) (0) −1 (3) (2) \\ & = 0 + 8 + 0 + 4−0−6 \\ & = 6 \ end {align *} \]

          Упражнение \ (\ PageIndex {2} \)

          Найдите определитель матрицы 3 × 3.

          \ (\ det (A) = \ begin {vmatrix} 1 & −3 & 7 \\ 1 & 1 & 1 \\ 1 & −2 & 3 \ end {vmatrix} \)

          Ответ

          \ (- 10 \)

          Q&A: Можем ли мы использовать тот же метод, чтобы найти определитель большей матрицы?

          Нет, этот метод работает только для матриц 2 × 2 и 3 × 3.Для больших матриц лучше всего использовать графическую утилиту или компьютерное программное обеспечение.

          Использование правила Крамера для решения системы трех уравнений с тремя переменными

          Теперь, когда мы можем найти определитель матрицы \ (3 × 3 \), мы можем применить правило Крамера для решения системы трех уравнений с тремя переменными. Правило Крамера простое и соответствует шаблону, соответствующему правилу Крамера для матриц \ (2 × 2 \). Однако по мере увеличения порядка матрицы до \ (3 × 3 \) требуется гораздо больше вычислений.

          Когда мы вычисляем, что определитель равен нулю, правило Крамера не дает никаких указаний на то, что у системы нет решения или есть бесконечное количество решений. Чтобы выяснить это, мы должны выполнить устранение в системе.

          Рассмотрим систему уравнений \ (3 × 3 \).

          \ [\ begin {align} a_1x + b_1y + c_1z & = \ color {blue} d_1 \\ a_2x + b_2y + c_2z & = \ color {blue} d_2 \\ a_3x + b_3y + c_3z & = \ color {blue} d_3 \\ \ end {align} \]

          \ (x = \ dfrac {D_x} {D} \), \ (y = \ dfrac {D_y} {D} \), \ (z = \ dfrac {D_z} {D} \), \ (D ≠ 0 \)

          где

          \ [D = \ begin {vmatrix} a_1 & b_1 & c_1 \\ a_2 & b_2 & c_2 \\ a_3 & b_3 & c_3 \ end {vmatrix} \; , \; D_x = \ begin {vmatrix} \ color {blue} d_1 & b_1 & c_1 \\ \ color {blue} d_2 & b_2 & c_2 \\ \ color {blue} d_3 & b_3 & c_3 \ end {vmatrix} \; , \; D_y = \ begin {vmatrix} a_1 & \ color {blue} d_1 & c_1 \\ a_2 & \ color {blue} d_2 & c_2 \\ a_3 & \ color {blue} d_3 & c_3 \ end {vmatrix} \; , \; D_z = \ begin {vmatrix} a_1 & b_1 & \ color {blue} d_1 \\ a_2 & b_2 & \ color {blue} d_2 \\ a_3 & b_3 & \ color {blue} d_3 \ end {vmatrix} \]

          Если мы пишем определитель \ (D_x \), мы заменяем столбец \ (x \) постоянным столбцом.Если мы пишем определитель \ (D_y \), мы заменяем столбец y на столбец констант. Если мы пишем определитель \ (D_z \), мы заменяем столбец \ (z \) постоянным столбцом. Всегда проверяйте ответ.

          Пример \ (\ PageIndex {4} \): решение системы \ (3 × 3 \) с использованием правила Крамера

          Найдите решение данной системы \ (3 × 3 \), используя правило Крамера.

          \ [\ begin {align *} x + y-z & = 6 \\ 3x-2y + z & = -5 \\ x + 3y-2z & = 14 \ end {align *} \]

          Решение

          Используйте правило Крамера.

          \ (D = \ begin {vmatrix} 1 & 1 & −1 \\ 3 & −2 & 1 \\ 1 & 3 & −2 \ end {vmatrix} \), \ (D_x = \ begin {vmatrix} 6 & 1 & −1 \\ — 5 & −2 & 1 \ \ 14 & 3 & −2 \ end {vmatrix} \), \ (D_y = \ begin {vmatrix} 1 & 6 & −1 \\ 3 & −5 & 1 \\ 1 & 14 & −2 \ end {vmatrix} \), \ (D_z = \ begin {vmatrix } 1 & 1 & 6 \\ 3 & −2 & −5 \\ ​​1 & 3 & 14 \ end {vmatrix} \)

          Затем,

          \ [\ begin {align *} x & = \ dfrac {D_x} {D} & = \ dfrac {-3} {- 3} & = 1 \\ y & = \ dfrac {D_y} {D} & = \ dfrac {-9} {- 3} & = 3 \\ z & = \ dfrac {D_z} {D} & = \ dfrac {6} {- 3} & = -2 \\ \ end {align *} \]

          Решение: \ ((1,3, −2) \).

          Упражнение \ (\ PageIndex {3} \)

          Используйте правило Крамера, чтобы решить матрицу \ (3 × 3 \).

          \ [\ begin {align *} x-3y + 7z & = 13 \\ x + y + z & = 1 \\ x-2y + 3z & = 4 \ end {align *} \]

          Ответ

          \ (\ left (−2, \ dfrac {3} {5}, \ dfrac {12} {5} \ right) \)

          Пример \ (\ PageIndex {5A} \): использование правила Крамера для решения несовместимой системы

          Решите систему уравнений, используя правило Крамера.

          \ [\ begin {align} 3x-2y & = 4 \ label {eq3} \\ 6x-4y & = 0 \ label {eq4} \ end {align} \]

          Решение

          Начнем с нахождения определителей \ (D \), \ (D_x \) и \ (D_y \).

          \ (D = \ begin {vmatrix} 3 & −2 \\ 6 & −4 \ end {vmatrix} = 3 (−4) −6 (−2) = 0 \)

          Мы знаем, что нулевой определитель означает, что либо система не имеет решения, либо имеет бесконечное количество решений. Чтобы узнать, какой из них, мы используем процесс исключения. Наша цель — исключить одну из переменных.

          1. Умножьте уравнение \ ref {eq3} на \ (- 2 \).
          2. Добавьте результат в уравнение \ ref {eq4}.

          \ [\ begin {align *} & −6x + 4y = −8 \\ & \; \; \; \ underline {6x − 4y = 0} \\ & \; \; \; \; \; \ ; \; \; \; \; 0 = −8 \ end {align *} \]

          Получаем уравнение \ (0 = −8 \), которое неверно. Следовательно, у системы нет решения. График системы показывает две параллельные линии. См. Рисунок \ (\ PageIndex {1} \).

          Рисунок \ (\ PageIndex {1} \)

          Пример \ (\ PageIndex {5B} \): использование правила Крамера для решения зависимой системы

          Решите систему с бесконечным количеством решений.

          \ [\ begin {align} x-2y + 3z & = 0 \ label {eq5} \\ 3x + y-2z & = 0 \ label {eq6} \\ 2x-4y + 6z & = 0 \ label {eq7} \ end {align} \]

          Решение

          Давайте сначала найдем определитель. Создайте матрицу, дополненную первыми двумя столбцами.

          \ (\ left | \ begin {array} {ccc | cc} 1 & −2 & 3 & 1 & -2 \\ 3 & 1 & −2 & 3 & 1 \\ 2 & −4 & 6 & 2 & -4 \ end {array} \ right | \)

          Затем,

          \ (1 (1) (6) + (- 2) (- 2) (2) +3 (3) (- 4) −2 (1) (3) — (- 4) (- 2) (1 ) −6 (3) (- 2) = 0 \)

          Поскольку определитель равен нулю, решения либо нет, либо существует бесконечное количество решений.Чтобы выяснить это, нам нужно провести отбор.

          1. Умножьте уравнение \ ref {eq5} на \ (- 2 \) и добавьте результат к уравнению \ ref {eq7}:

          \ [\ begin {align *} & −2x + 4y − 6x = 0 \\ & \; \; \ underline {2x − 4y + 6z = 0} \\ & \; \; \; \; \; \ ; \; \; \; \; \; \; \; \; \; \; 0 = 0 \ end {align *} \]

          2. Получение ответа \ (0 = 0 \), утверждение, которое всегда верно, означает, что система имеет бесконечное количество решений. Изобразив систему, мы видим, что две плоскости одинаковы, и обе они пересекают третью плоскость по прямой.См. Рисунок \ (\ PageIndex {2} \).

          Рисунок \ (\ PageIndex {2} \)

          Понимание свойств детерминантов

          Есть много свойств определителей. Здесь перечислены некоторые свойства, которые могут быть полезны при вычислении определителя матрицы.

          СВОЙСТВА ДЕТЕРМИНАНТОВ

          1. Если матрица имеет верхнюю треугольную форму, определитель равен произведению элементов по главной диагонали.
          2. Когда две строки меняются местами, определитель меняет знак.{−1} \) — величина, обратная определителю матрицы \ (A \).
          3. Если любая строка или столбец умножается на константу, определитель умножается на тот же коэффициент.

          Пример \ (\ PageIndex {6} \): иллюстрация свойств детерминантов

          Проиллюстрируйте каждое из свойств определителей.

          Решение

          Свойство 1 утверждает, что если матрица имеет верхнюю треугольную форму, определитель является произведением элементов по главной диагонали.

          \ (A = \ begin {bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & −1 \ end {bmatrix} \)

          Дополните \ (A \) первыми двумя столбцами.

          \ (A = \ left [\ begin {array} {ccc | cc} 1 & 2 & 3 & 1 & 2 \\ 0 & 2 & 1 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & −1 & 0 & 0 \ end {array} \ right] \)

          Затем

          \ [\ begin {align *} \ det (A) & = 1 (2) (- 1) +2 (1) (0) +3 (0) (0) -0 (2) (3) -0 (1) (1) +1 (0) (2) \\ & = -2 \ end {align *} \]

          Свойство 2 утверждает, что перестановка строк меняет знак.Учитывая

          \ [\ begin {align *} B & = \ begin {bmatrix} 4 & -3 \\ — 1 & 5 \ end {bmatrix} \\ \ det (B) & = (4) (5) — (- 1) (- 3) \\ & = 20-3 \\ & = 17 \ end {align *} \]

          Свойство 3 утверждает, что если две строки или два столбца идентичны, определитель равен нулю.

          \ [\ begin {align *} A & = \ left [\ begin {array} {ccc | cc} 1 & 2 & 2 & 1 & 2 \\ 2 & 2 & 2 & 2 & 2 \\ — 1 & 2 & 2 & -1 & 2 \ end {array} \ right] \\ \ det (A) & = 1 (2) (2) +2 (2) (- 1) +2 (2) (2) +1 (2) (2) -2 (2) (1) -2 (2) (2) \ \ & = 4-4 + 8 + 4-4-8 \\ & = 0 \ end {align *} \]

          Свойство 4 утверждает, что если строка или столбец равны нулю, определитель равен нулю.{-1}) & = — 2 \ left (- \ dfrac {1} {2} \ right) — \ dfrac {3} {2} (1) \\ & = — \ dfrac {1} {2} \ конец {выравнивание *} \]

          Свойство 6 утверждает, что если любая строка или столбец матрицы умножается на константу, определитель умножается на тот же коэффициент. Таким образом,

          Пример \ (\ PageIndex {7} \): использование правила Крамера и определяющих свойств для решения системы

          Найдите решение данной системы \ (3 × 3 \).

          Решение

          Используя правило Крамера, имеем

          \ (D = \ begin {bmatrix} 2 & 4 & 4 \\ 3 & 7 & 7 \\ 1 & 2 & 2 \ end {bmatrix} \)

          Обратите внимание, что второй и третий столбцы идентичны.Согласно свойству 3 определитель будет равен нулю, поэтому решения либо нет, либо существует бесконечное число решений. Чтобы выяснить это, нам нужно провести отбор.

          1. Умножьте уравнение \ ref {eq10} на \ (- 2 \) и добавьте результат в уравнение \ ref {eq8}.

          Получение противоречивого утверждения означает, что система не имеет решения.

          Медиа

          Получите доступ к этим онлайн-ресурсам для получения дополнительных инструкций и практики с правилом Крамера.

          .

          Рассчитать доверительный интервал онлайн: Расчет доверительного интервала | Онлайн калькулятор

          Confidence Interval / Доверительный интервал

           

          Confidence Interval / Доверительный интервал

          Метод для переноса значений оценок параметра (доли, среднего, медианы, дисперсии и т.д.) с выборки на генеральную совокупность. Выбор нужного доверительного интервала зависит от типа шкалы исследуемых признаков.

          Требуемый уровень подготовки пользователя: начальный.

          Желательно владение методами: описательной статистики.

          Навигация по странице

          ​​

          Доверительный интервал для доли
          Онлайн-калькулятор

          Доверительный интервал для доли применим к шкалам любого типа (предпочтительно — к категориальным), т.к. расчёт строится на основе частотных распределений. Сам доверительный интервал показывает, в каких границах находится интересующая доля в генеральной совокупности. Если построить интервалы отдельно для нескольких долей, то на основании них можно судить о наличии или отсутствии статистически значимых различий: если интервалы пересекаются, различий нет, если не пересекаются — различия есть. Такая процедура — аналог z-теста, в котором проверяется гипотеза о равенстве долей 
          (в SPSS этот тест имеет сложную реализацию через Custom Tables).

           

          Доверительный интервал для медианы
          Онлайн-калькулятор

          Доверительный интервал для медианы применим к шкалам порядкового (рангового) типа и выше. Сам доверительный интервал показывает, в каких границах находится медиана признака в генеральной совокупности. Если построить интервалы отдельно для нескольких медиан, то на основании них можно судить о наличии или отсутствии статистически значимых различий: если интервалы пересекаются, различий нет, если не пересекаются — различия есть. Такая процедура — аналог некоторых непараметрических методов, в которых проверяется гипотеза о равенстве медиан.

           

          Доверительный интервал для среднего
          Онлайн-калькулятор

          Доверительный интервал для среднего применим к шкалам интервального типа и выше. Сам доверительный интервал показывает, в каких границах находится математическое ожидание (среднее арифметическое) признака в генеральной совокупности. Если построить интервалы отдельно для нескольких средних, то на основании них можно судить о наличии или отсутствии статистически значимых различий: если интервалы пересекаются, различий нет, если не пересекаются — различия есть. Такая процедура — аналог t-тестов,
          в которых проверяется гипотеза о равенстве математических ожиданий.

          Объем выборки и доверительный интервал

          Расчет доверительного интервала, погрешности

          Требованием к построению выборки является репрезентативность. Репрезентативность для исследования означает, что состав выборки по ряду параметров соответствует пропорциям генеральной совокупности.

          Исследователь выделяет параметры, которые имеют ключевое значение. Им должна соответствовать выборочная совокупность. Чаще всего к ним относят: пол, возраст, профессию/должность, семейное положение, уровень дохода, образование и т.д.

          Для того чтобы определить, насколько репрезентативна выборка, рассчитывается показатель «ошибка выборки». Социологи считают, что высокая надежность выборочного отбора допускает ошибку выборки в 3%, стандартная — в среднем 3-10%, приближенная варьируется от 10-20%, ориентировочная- в среднем 20-40%, а прикидочная оценивается в 40% и более.
          Калькулятор производит расчет погрешности, принимая условие, что генеральная совокупность больше, чем объем выборки. Однако, формулы расчета при этом условии и обратном ему различны.

          Ошибки выборки могут быть случайными и систематическими.

          Систематические отклонения возникают, если при разработке программы исследования была допущена концептуальная ошибка. Неправильно выбранный параметр либо игнорирование значимых параметров, неточность расчета выборочной совокупности и как следствие смещение выборки — примеры часто встречающихся систематических ошибок.
          Распространенными систематическими ошибками считаются:

          1. Давление доступных объектов. Данная ошибка проявляется в том случае, если выводы, полученные в результате исследования только доступной части выборки, обобщаются и проектируются на всю выборочную совокупность.
          2. Иллюзия постоянства. Ошибка иллюзии постоянства заключается в том, что при проведении исследования пренебрегается та категория, которая не имеет четкого мнения. Но мнение может сформироваться, поменяться. В этом случае исследователь упускает ценную информацию.
          3. Недостаточный учет аномальных и труднодоступных единиц исследования. Речь идет о том, что в случае возникновения трудностей с налаживанием контакта, получением доступа к некоторым категориям населения, исследователь может ими пренебречь. Если учет аномальных и труднодоступных единиц исследования не отражен в концепции исследования, в задачах, гипотезах, то его можно опустить без риска снижения качества данных.
          4. Отказ от ответа. Отказ от ответа плох тем, что человек уже стал респондентом, его ответ фиксируется, но он не является информативным. А также значительно изменяют усредненные показатели, выводы.

          Случайные ошибки бывают двух видов.

          Первый вид включает случайные ошибки, которые появляются на этапах наблюдения и сбора информации. Это ошибки процедурные. Причинами допущения такого рода ошибок может быть неквалифицированный интервьюер/ анкетер, а также неполный охват выборки.

          Второй вид случайных ошибок выражается в отклонении характеристик выборки от характеристик генеральной совокупности. Случайные ошибки можно исправить, организовав дополнительный сбор информации.

          Построение и обоснование выборки- важный процедурный этап. От того, насколько грамотно исследователь отберет респондентов, зависит успешность исследования, точность и надежность, релевантность данных. Важно помнить, что выборка строится, исходя из концепта исследования, поставленных целей и задач, выдвинутых гипотез. Также не менее важны сущностные характеристики объекта исследования, учет которых требует корректировки выборки. Единой формулы для грамотного построения выборки нет. Необходимо разрабатывать исследование, в частности, выборку поэтапно. В этом случае есть вероятность минимизировать ошибки. А выполнить рутинную работу вам всегда поможет калькулятор.

          Найти доверительный интервал

          Продолжаем разбирать индивидуальное задание по теории вероятностей. Приведенная схема вычислений поможет найти доверительный интервал. Формулы для интервала доверия несложные, в этом Вы скоро убедитесь. Приведенные задачи задавали экономистам ЛНУ им. И.Франка. ВУЗы других городов Украины имеют подобную программу обучения, поэтому для себя часть полезного материала найдет каждый студент.

          Индивидуальное задание 1
          Вариант 11

          Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
          а) если γ=0,92, генеральная среднее квадратичное отклонение σ=4,0, выборочное среднее =15,0, а объем выборки n=16;

          б) если γ=0,99, подправленное среднее квадратичное отклонение s=4,0, выборочное среднее =20,0, а объем выборки n=16.

          Решение: а) Из уравнения с помощью функции Лапласа методом интерполяции находим t

          Границы интервала доверия ищем по формулам:


          После вычислений получим интервал доверия с надежностью 0,92.

          2, б) Поскольку n=16<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулу

          где ищем с помощью таблиц (распределение Стьюдента):



          Таким образом доверительный интервал равный с надежностью =0,99.

          Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью γ=0,99 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 35, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=13,3.
          Решение: Задача сводится к отысканию интервала доверия который покрывает с заданной надежностью 0,99.
          По таблице находим q

          Искомый доверительный интервал лежит в пределах или
          .

          Вариант 1

          Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:

          • а) если =0,9, генеральная среднее квадратичное отклонение s=3,0, выборочное среднее =7,0, а объем выборки n=9;
          • б) если =0,95, подправленное среднее квадратичное отклонение s=3,0, выборочное среднее =15,0, а объем выборки n=9.

          Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц методом интерполяции находим t

          Интерполяцию используем для уточнения t (когда в таблице значений функции Лапласа Ф(t) находится между двумя соседними).
          Границы интервала доверия ищем по формулам:


          Окончательно получаем такой интервал доверия с надежностью =0,9 2.
          б) Поскольку n=9<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулы
          ,
          где значение t ищем с помощью таблиц распределения Стьюдента:



          Формулы как видите не сложные и найти интервал доверия может как студент, так и школьник.
          Мы нашли интервал доверия с надежностью =0,95.

          Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью =0,95 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 17, а подправленное среднее квадратичное отклонение σ=11,2.
          Решение: Формулы для интервала доверия достаточно просты.
          По таблице находим значение функции q

          Далее по формулам вычисляем интервал доверия

          После вычислений он будет лежать в пределах

          Вариант-12

          Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью неизвестного математического ожидания и нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
          а) если =0,94, генеральная среднее квадратичное отклонение =5,0, выборочное среднее =18,0, а объем выборки n=25;
          б) если =0,999, подправленное среднее квадратичное отклонениеs=5,0, выборочное среднее =26,0, а объем выборки n=25.

          Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц распределения методом интерполяции находим t

          Крайние точки доверительного интервала ищем по формуле:


          Итак, интервал принимает множество значений с надежностью 0,94.
          2, б) Поскольку n=25<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулы

          где значение t — ищем с помощью таблиц распределения Стьюдента:

          Далее находим границы интервала доверия.


          Таким образом нашли доверительный интервал с надежностью 0,999.

          Задача 3. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью =0,999 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 45, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=15,1.
          Решение: Найдем интервал доверия по формуле

          По таблице находим значение функции q

          После этого выполняем вычисления границ интервала доверия


          Как видите формулы для вычисления доверительного интервала не сложные, поэтому с легкостью применяйте их на контрольных и тестах по теории вероятностей.

          Готовые решения по теории вероятностей

          Доверительный интервал вокруг биномиальной оценки 0 или 1

          Много было написано об этой проблеме. Общий совет — никогда не использовать нормальное приближение (т. Е. Асимптотический / доверительный интервал Вальда), поскольку оно обладает ужасными свойствами покрытия. R код для иллюстрации этого:

          library(binom)
          p = seq(0,1,.001)
          coverage = binom.coverage(p, 25, method="asymptotic")$coverage
          plot(p, coverage, type="l")
          binom.confint(0,25)
          abline(h=.95, col="red")
          

          Для малых вероятностей успеха вы можете запросить 95% доверительный интервал, но на самом деле получите, скажем, 10% доверительный интервал!

          Так что мы должны использовать? Я полагаю, что текущие рекомендации — это те, которые перечислены в статье Оценка интервалов для биномиальной пропорции Брауна, Кая и DasGupta в Статистической науке 2001, том. 16, нет 2, стр. 101–133. Авторы рассмотрели несколько методов расчета доверительных интервалов и пришли к следующему выводу.

          [W] мы рекомендуем интервал Вильсона или интервал Джеффриса с равным хвостом для малых n и интервал, предложенный в Agresti и Coull для больших n .

          Интервал Уилсона также иногда называют интервалом оценки , поскольку он основан на инвертировании теста оценки.

          Чтобы рассчитать эти доверительные интервалы, вы можете использовать этот онлайн-калькулятор или binom.confint()функцию из binomпакета в R. Например, для 0 успехов в 25 испытаниях код R будет иметь вид:

          > binom.confint(0, 25, method=c("wilson", "bayes", "agresti-coull"),
            type="central")
                   method x  n  mean  lower upper
          1 agresti-coull 0 25 0.000 -0.024 0.158
          2         bayes 0 25 0.019  0.000 0.073
          3        wilson 0 25 0.000  0.000 0.133
          

          Вот bayesинтервал Джеффриса. (Аргумент type="central"необходим для получения равноправного интервала.)

          Обратите внимание, что вы должны решить, какой из трех методов вы хотите использовать, прежде чем вычислять интервал. Глядя на все три и выбирая самый короткий, естественно, вы получите слишком малую вероятность покрытия.

          В заключение: если вы наблюдаете ровно ноль успехов в ваших n испытаниях и просто хотите очень приблизительный доверительный интервал, вы можете использовать правило трех . Просто разделите число 3 на n . В приведенном выше примере n равно 25, поэтому верхняя граница равна 3/25 = 0,12 (нижняя граница, конечно, равна 0).

          Математика и кофе: 4 заметки с тегом формулы

          Крайне любопытная статья на сайте EvanMiller.org, «Ranking Items With Star Ratings», предлагает продвинутый способ расчета рейтингов, например, по пятибалльной шкале.

          (Вообще, судя по интонации автора, история с рейтингами и методиками их расчета не так проста, как может показаться, и он неоднократно к ней возвращается.)

          Из того, что удалось понять: во-первых, расчет среднего рейтинга не всегда позволяет однозначно определить место объекта относительно остальных объектов — например, средние рейтинги могут, банально, совпадать. Во-вторых, средний рейтинг не учитывает количество голосов, ведь по идее, чем больше голосов участвует в расчете рейтинга, тем надежнее этот рейтинг.

          Простой пример — оценки двух сотрудников:

          Осипов — 5, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 2, 2, 2. Среднее = 3,50.
          Сухонцев — 4, 4, 3, 3. Среднее = 3,50.

          Неразрешимая, на первый взгляд, ситуация решается методами байесовской статистики (что бы конкретно это здесь ни значило), вуаля:

          Осипов — 2,72.
          Сухонцев — 2,63.

          Чудесным образом то ли меньшее среднеквадратичное отклонение (0,58 против 1,58), то ли меньшее количество оценок (4 против 10), то ли все они вместе уточнили средний рейтинг Сухонцева, отдав ему предпочтение в несколько сотых.

          Формула продвинутого расчета среднего рейтинга

          Приготовьтесь, будет немного больно.

          Итак, предполагается, что у нас есть K возможных оценок, считаемых по k, каждая оценка стоит sk баллов («1» — это 1 балл, «2» — это 2 балла и т. д.). Имея N полученных оценок для каждого объекта, по nk оценок для каждого k, можно посчитать рейтинг каждого объекта по формуле:

          Где zα/2 это 1−α/2 квантиль нормального распределения. Посчитанный рейтинг является нижней границей нормальной аппроксимации байесова доверительного интервала для среднего рейтинга. Принимая, например, α=0,10 (z=1,65), рассчитанный рейтинг S будет означать, что в 95% случаев средний рейтинг объекта будет выше S.

          Упрощая, «продвинутый» расчет среднего рейтинга позволяет дать прогноз возможной средней оценки, рассчитываемой традиционным путем. Ну и, следовательно, как показано выше, ранжировать объекты даже при формально одинаковой средней оценке.

          Пример расчета продвинутого среднего рейтинга

          Вооружившись 2000 оценок по пятибалльной шкале условных территориальных офисов продаж, я посчитал средний рейтинг каждого офиса обычным и «продвинутым» способом.

          Среднее 1.0 — средний рейтинг обычный, Среднее 2.0 — средний рейтинг продвинутый.

          «Таганский» упал со 2-го на 4-е место по всей видимости, из-за того, что выборка в 66 оценок не дает достаточной уверенности в том, что его средний рейтинг действительно настолько высок, и в 90% случаев его рейтинг прогнозируется выше всего лишь 4,55, что примерно соответствует 4-му месту.

          «Академический» формально был на 13-м месте, но, благодаря надежным 249 оценкам, для него прогнозируется, в 90% случаев, средний рейтинг не ниже 4,4, что поднимает его до 10-го места.

          У меня сложилось ощущение, что формула более убедительно работает для коротких шкал оценок, как «от 1 до 5» в приведенном примере.

          В любом случае, делюсь файлом в Google Таблицах — по идее, он считает рейтинги для всех шкал «длиной» до 100 оценок включительно, позволяет импортировать до 10 000 строк с оценками и корректировать уровень достоверности (90% в нашем примере).

          Cм. также

          https://www.evanmiller.org/ranking-items-with-star-ratings.html

          Продвинутый способ расчета рейтинга в Google Таблицах

          Доверительный интервал

          Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки, чем точечная. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью.
          Доверительным называется интервал, в который попадают измеренные в эксперименте значения, соответствующие доверительной вероятности.
          Метод доверительных интервалов разработал американский статистик Ежи Нейман, исходя из идей английского статистика Рональда Фишера.

          1. Определение
          Доверительным интервалом параметра θ {\displaystyle \theta } распределения случайной величины X {\displaystyle X} с уровнем доверия p, порождённым выборкой x 1, …, x n {\displaystyle x_{1},\ldots,x_{n}}, называется интервал с границами l x 1, …, x n {\displaystyle lx_{1},\ldots,x_{n}} и u x 1, …, x n {\displaystyle ux_{1},\ldots,x_{n}}, которые являются реализациями случайных величин L X 1, …, X n {\displaystyle LX_{1},\ldots,X_{n}} и U X 1, …, X n {\displaystyle UX_{1},\ldots,X_{n}}, таких, что
          P L ⩽ θ ⩽ U = p {\displaystyle \mathbb {P} L\leqslant \theta \leqslant U=p}.
          Граничные точки доверительного интервала l {\displaystyle l} и u {\displaystyle u} называются доверительными пределами.
          «Вероятность, с которой в условиях данного эксперимента полученные экспериментальные данные можно считать надежными достоверными, называют доверительной вероятностью или надежностью. Величина доверительной вероятности определяется характером производимых измерений. При выполнении учебных лабораторных работ в курсе общей физики доверительная вероятность обычно считается равной 95%.
          Толкование доверительного интервала, основанное на интуиции, будет следующим: если уровень доверия p велик скажем, 0.95 или 0.99, то доверительный интервал почти наверняка содержит истинное значение θ {\displaystyle \theta }.
          Еще одно истолкование понятия доверительного интервала: его можно рассматривать как интервал значений параметра θ {\displaystyle \theta }, совместимых с опытными данными и не противоречащих им.
          Более точное, хоть также не совсем строгое, толкование доверительного интервала с уровнем доверия, скажем, 95%, состоит в следующем. Если провести очень большое количество независимых экспериментов с аналогичным построением доверительного интервала, то в 95% экспериментов доверительный интервал будет содержать оцениваемый параметр θ {\displaystyle \theta } то есть будет выполняться L ⩽ θ ⩽ U {\displaystyle L\leqslant \theta \leqslant U}, а в оставшихся 5% экспериментов доверительный интервал не будет содержать θ {\displaystyle \theta }.

          2. Байесовский доверительный интервал
          В байесовской статистике существует схожее, но отличающееся в некоторых ключевых деталях определение доверительного интервала. Здесь оцениваемый параметр θ {\displaystyle \theta } сам считается случайной величиной с некоторым заданным априорным распределением в простейшем случае — равномерным, а выборка X {\displaystyle X} фиксирована в классической статистике всё в точности наоборот. Байесовский p {\displaystyle p} -доверительный интервал — это интервал }, покрывающий значение параметра θ {\displaystyle \theta } с апостериорной вероятностью p {\displaystyle p}:
          P L ⩽ θ ⩽ U | X = p {\displaystyle \mathbb {P} L\leqslant \theta \leqslant U|X=p}.
          Как правило, классический и байесовский доверительные интервалы различаются. В англоязычной литературе байесовский доверительный интервал принято называть термином credible interval, а классический — confidence interval.

          доверительный интервал excel, доверительный интервал mathprofi, доверительный интервал метрология, доверительный интервал простым языком, интервал замены масла поло седан, интервал замены масла рено трафик, интервал замены масла в гур, интервал замены ремня грм рено трафик, как изменить межсервисный интервал пежо 307, как изменить межсервисный интервал шкода октавия а5, как сбросить межсервисный интервал бмв х3 f25, как сбросить межсервисный интервал рено кенго, как сбросить сервисный интервал е83, как сбросить сервисный интервал мерседес, межсервисный интервал фольксваген, межсервисный интервал форд фокус 3, межсервисный интервал мерседес, межсервисный интервал паджеро 4, сброс межсервисный интервал паджеро спорт, сбросить сервисный интервал на т5
          • среднее значение выборки 95 — доверительная вероятность коэффициент надёжности 160 — 200 см — доверительный интервал 20 см — предел погрешности. Толкование:
          • распределения. Понятия толерантного и доверительного интервалов близки друг к другу. Толерантный интервал является интервалом в выборочном пространстве наблюденных
          • математической статистики при анализе работ: доверительный интервал для задания, доверительный интервал для организации, контрольная группа Организации
          • среднее арифметическое и его доверительный интервал зарубка на ящике Иногда зарубками обозначают доверительный интервал для медианы. В связи с тем
          • вывода является статистическое суждение, например: точечная оценка, доверительный интервал отвержение гипотезы, кластерный анализ. Основные школы статистического
          • 530 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 503 565 тыс. л. н. с денисовцами — около 400 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 367 484 тыс. л. н
          • отклонение Эксцесс Асимметрия Интервал Минимум Максимум Счёт Медиана Мода Квантиль Математическое ожидание Доверительный интервал Меры рассеяния показывают
          • некоммерческого объединения приверженцев доказательной медицины Доверительный интервал 3, корп. 1 — бывшее здание мебельной фабрики Мюр и Мерилиз
          • 95 доверительный интервал 806 — 447 тыс. лет назад а время появления Y — хромосомного Адама — в 275 тыс. лет назад 95 доверительный интервал 304 — 245
          • Фактически, более старые книги используют термины доверительный интервал и фидуциальный интервал взаимозаменяемо. Заметим, что фидуциальное распределение
          • и сокращении выборки. Для оценки точности рейтинга используется доверительный интервал При исследованиях популярности телеканалов в основном используются
          • современного человека оценили по Y — хромосоме в 588 тыс. лет назад 95 доверительный интервал 447 — 806 тыс. лет назад Также неандертальская мтДНК была обнаружена
          • L1K. Разделение линий L0 и L1 2 3 произошло 124 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 151 — 97 тыс. л. н. В 2019 году генетики рассчитали, что линия
          • оценок с их доверительными интервалами Важно, что для некоторых источников оптимальное значение может лежать вне доверительного интервала Наилучшей оценкой
          • Марсден и др. 2014 приводят оценку возраста 1, 2 млрд лет, но доверительный интервал оценки превосходит по величине саму оценку. Оценки возраста звёзд
          • гаплогруппы IJ на гаплогруппы I и J произошло 44 тыс. л. н. 95 доверительный интервал — 41 47 тыс. л. н. по данным компании YFull — 42, 9 тыс. лет назад
          • значение величины T лежит в интервале от 2, 7 с до 2, 9 с с некоторой оговорённой вероятностью см. доверительный интервал доверительная вероятность, стандартная
          • симметричному распределению перед построением доверительного интервала Если есть необходимость, доверительный интервал может быть преобразован обратно к исходному
          • наблюдения приблизительно равным нулю. Доверительный интервал для оценки угла наклона может быть определён как интервал содержащий средние 95 значений коэффициентов
          • Стьюдента Квантили распределения хи — квадрат Нормальное распределение Доверительный интервал Наукометрия Руководство участкового педиатра — ГЭОТАР — Медиа, 2008
          • Период повторяемости, интервал повторения — оценка интервала времени между такими событиями, как землетрясение, наводнение или изменение расхода воды
          • базальной неафриканской гаплогруппы N составляет около 51 тыс. лет 95 доверительный интервал 55, 1 — 46, 9 тыс. лет Предковая гаплогруппа L3, в свою очередь
          • подозреваемых бактерий, отсортированный по вероятности, указывала доверительный интервал для вероятностей диагнозов и их обоснование то есть MYCIN предоставляла
          • случаев заражения. Вводятся понятия: Статистическая значимость Доверительный интервал Доверительная вероятность На примере шкалы развития Гесселя англ. русск
          • тестируемым препаратами LSM Difference В случае если искомый доверительный интервал находится в границах 80.00 — 125.00 тестируемый лекарственный
          • используемые в задачах математической статистики таких как построение доверительных интервалов проверка статистических гипотез и непараметрическое оценивание
          • возраст Вселенной составляет 13, 798 0, 037 миллиарда лет 68 — й доверительный интервал Основная статья: История развития представлений о Вселенной В
          • автора, находится в пределах 2 — 4 часа. Отсутствие указаний на доверительный интервал ошибки является существенным недостатком методики, снижающим её
          • базальной неафриканской гаплогруппы M составляет около 49 тыс. лет 95 доверительный интервал 54, 8 — 43, 6 тыс. лет Предковая гаплогруппа L3 в свою очередь происходит
          • зачастую лучше. Оценивание точности прогноза в частности, с помощью доверительных интервалов — необходимая часть процедуры прогнозирования. Обычно используют

          Доверительный интервал: доверительный интервал простыми словами, доверительный интервал метрология, доверительный интервал excel, доверительный интервал mathprofi, доверительный интервал химия, доверительный интервал простым языком, доверительный интервал эконометрика, доверительный интервал примеры решения задач

          Статистический анализ данных: просто или сложно? точка.

          Что такое доверительный интервал для математического ожидания и как его вычислить. Доверительный интервал для удельного веса. Примеры. CFA Доверительные интервалы для среднего значения. Тема сегодняшней нашей беседы будет Доверительный интервал. Что такое доверительный интервал? Вы наверняка встречались с ним в научной. ВЛИЯНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ДИСПЕРСИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. Проблемы, поиски, решения Особенности накопления сумм ошибок измерений Сальников В.И. 58 63. Публикационная этика редакционная политика.

          Рассчитать доверительный интервал для зависимой Яндекс.

          Доверительный интервал для среднего совокупности вычисляют на основе оценок Альтернативный метод вычисления доверительного интервала с. ДОВЕРИТ.НОРМ функция ДОВЕРИТ.НОРМ Служба. Как считать в данном случае доверительный интервал по частоте. Причем усредняя по частоте можно получить отличный от единицы. Как рассчитать доверительный интервал в Excel. Правило трех. Построение доверительных интервалов для параметров нормального распределения. Выборка Х извлечена из нормально распределенной. Что такое 95% ный доверительный интервал и как его сделать в. Из данной статьи вы узнаете о доверительных интервалах, которые используются для математического ожидания. Оценка доверительных интервалов. Об асимптотически доверительном интервале см. указанные выше лекции И.Н. Володина и книгу А.Н. Ширяева, о точном интервале.

          Определение.

          Значения среднего по ней, а лишь получим доверительный интервал с шириной, половину8 элементов генсовокупности, доверительный интервал. Доверительный интервал для истинного значения величины. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ, интервал, построенный по результатам наблюдений над случайной величиной, накрывающий с заданной. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ ДЛЯ ЧАСТОТ И ДОЛЕЙ. Цель занятия: изучение методики вычисления относительных ве личин и доверительных интервалов к ним, оценки статистической значимости. Точечные и интервальные оценки. Доверительный интервал и. Перевод доверительный интервал с русского на английский в бесплатном словаре и многие другие английские переводы. Оценка параметров распределений через доверительные. Доверительные интервалы. Вполне вероятно, что вам знакомо понятие доверительный интервал, выражающее меру надежности. X6. Доверительные интервалы Мы рассмотрели несколько. Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности с нормальным распределением.

          Функция ДОВЕРИТ и нормальный доверительный интервал в.

          Доверительный интервал общие принципы и значение. Методика расчета. Директор Сотрудничающего Центра ВОЗ по статистике и анализу здоровья. Доверительный интервал общие принципы и значение. Доверительный интервал, можно понимать как погрешность, задает размах части кривой распределения по обе стороны от выбранной точки, куда. Отношение шансов Медицинская статистика. Будет очень здорово если эти доверительные интервалы будут выведены на график, типа точка и возле неё такая штучка буквой T. Как работают сплит тесты: памятка для гуманитариев. Сам этот интервал называется доверительным интервалом. что истинное значение длины отрезка заключается в интервале от 8.32 до 8.36 мм. Фундаментальная экология: Учебные материалы: В.Д. Мятлев, Л. Доверительные интервалы могут быть пос троены не только для генеральной средней и медианы, но и для многих параметров распределений:.

          Построение bootstrap доверительных интервалов.

          Определение этой величины, не укладывается в доверительный интервал, построенный по старым наблюдениям. Тутубалин В.И. В Философском. Построение доверительных интервалов в MATLAB Stack Overflow на. Доверительные интервалы для среднего задают область вокруг среднего, в которой с заданным уровнем доверия содержится истинное среднее. Доверительный интервал Machigoogle — wiki.info. Доверительный интервал погрешности результата измерений – интервал значений случайной погрешности, внутри которого с заданной. Доверительный интервал Большая Энциклопедия Нефти и Газа. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ confidence interval интервал между двумя значениями на шкале тестовых баллов, внутри которого с определенной. Как посчитать доверительный интервал функции когерентности Форум. Проверка адекватности регрессионной модели. 2.4.1. Коэффициент детерминации. В классическом регрессионном анализе предполагается, что.

          Доверительные интервалы и их применение Data Science.

          В заметке рассматривается построение доверительного интервала для математического ожидания генеральной совокупности при. Перевод термина доверительный интервал на английский язык. Доверительный интервал и доверительная вероятность. презентация. Презентация была опубликована 5 лет назад пользователемЛюбовь. Доверительный интервал параметра биномиального распределения. Как рассчитать доверительный интервал для коэффициента конверсии в Excel. Представим, что перед нами стоит задача. Доверительный интервал. В математической статистике интервал, в пределах которого с заданной вероятностью лежат выборочные оценки статистических характеристик. Лекция 3. Доверительный интервал. Доверительные интервалы являются способом количественной оценки неопределенности оценки. Их можно использовать для добавления границ или. Анализ распределения рекламного бюджета с помощью. Доверительный интервал для некоторого параметра функции распределения есть, нестрого говоря, интервал в параметрическом.

          Задание 3. Доверительные интервалы.

          К расчету доверительного интервала коэффициента конверсии стандартное отклонение Непосредственно доверительный. Построение доверительных интервалов для среднего. 4 мар 2006 Пример 166. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью 0.9 неизвестного математического ожидания $a $ нормально. Доверительный интервал склонение и спряжение Промт. Бесплатные примеры решений задач по математической статистике на тему Построение доверительных интервалов для среднего, дисперсии,. Доверительный интервал. Проверка статистических гипотез. Хотелось построить доверительный интервал для вершины параболы и к чему это привело. Знакомство с botstrap: идея, простой.

          Что такое доверительный интервал как вычислить 95%, для.

          Доверительные интервалы используются для нахождения диапазона значений оцениваемой величины. Рассмотрим эту концепцию, а. Доверительные интервалы примеры решения задач JINR. Аннотация. В настоящей работе исследовано влияние величины дисперсии распределения ошибки измерения на доверительный интервал. Зачем нужен доверительный интервал CI в статистике? google — wiki.info. Доверительный интервал. Доверительная вероятность. В предыдущих мы рассмотрели вопрос об оценке неизвестного параметра одним числом. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ Лаборатория Гуманитарные. Примеры расчетов и построения доверительного интервала нормального распределения с нахождением его границ с использованием функции. Доверительный интервал английский перевод google — wiki.info словарь. Исследования и Социальная статистика. Ключевые слова: выборочный метод генеральная со вокупность выборка доверительный интервал.

          ГОСТ Р 50779.22 2005.

          Качество этих прогнозов характеризуется дисперсиями ошибок прогнозов и шириной доверительных интервалов. И хотя прогнозы математического. Приложение 1. Доверительный интервал и полнота Гарант. Введем также определение доверительного интервала. Доверительный интервал это интервал, который строится вокруг оценочного значения. Доверительный интервал, доверительная вероятность. Доверительный интервал это расстояние в ± две ошибки среднего значения стандартная ошибка средней арифметической. Доверительный интервал для оценки среднего дисперсия. Аннотация: Рассматривается задача построения одностороннего асимптотического доверительного интервала для неизвестной условной. Доверительные интервалы метода взвешенных наименьших. Решено: Доверительный интервал Механика Ответ.

          Доверительный интервал Механика Киберфорум.

          Цель данного исследования – провести сравнительный анализ двух способов расчета доверительного интервала и выбрать. 05 Доверительные интервалы 2019.pdf. Доверительных интервалов для частот, подразумевая такие характе ристики выборки, как бесповторность и репрезентативность, а также. Доверительный интервал Русский Украинский Словарь Glosbe. 3.4.4 доверительный интервал confidence interval Интервал, имеющий нижнюю и верхнюю границы, в котором средние значения, принадлежащие. Доверительный интервал для среднего google — wiki.info. Доверительный интервал. Проверка статистических гипотез. 1. Доверительный интервал. Точечные оценки являются приближенными, так как они. Построение наилучших доверительных интервалов параметров. Стат. confidence interval for the mean доверительный интервал для среднего доверительные интервалы для среднего задают область вокруг среднего.

          ТеорВер Онлайн: 8.4 Доверительное оценивание параметров.

          Перевод фраз, содержащих доверительный интервал на английский язык. Прогноз математического ожидания регрессанда: дисперсия. МИНИ ПРОГРАММА ДЛЯ РАСЧЕТА ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА ЧАСТОТЫ И ДОЛИ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ С. Доверительный интервал Онлайн калькулятор. На главнуюСтатьи о моделях прогнозированияКак рассчитать доверительный интервал в Excel. Правило трех сигм применение на практике. Как рассчитать доверительный интервал для коэффициента. Для оценки значимости отношения шансов рассчитываются границы 95% доверительного интервала используется абрревиатура 95% ДИ или 95% CI.

          Доверительные интервалы допущение о неточности оценок.

          Практическим следствием такого доверительного интервала является то, Доверительный интервал можно также использовать, чтобы показать, на. Предложения со словосочетанием ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ. Ключевые слова. медицинская статистика, критерий Стьюдента, доверительный интервал, показатель гемоглобина, прогнозирование в медицине. ИНФОРМАТИКА И МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА. Доверия. 1.1 Доверительный интервал для среднего. 1.1.1 Случай известной дисперсии. Пусть нужно найти доверительный интервал для среднего в. Доверительный интервал. Доверительные интервалы метода взвешенных наименьших квадратов и стратегия градуировки. Доверительный интервал для коэффициента корреляции. Величина и доверительный интервал. Пусть измерение проводят несколько раз, причем условия эксперимента поддерживают, насколько возможно,. Доверительный интервал Lit google — wiki.info НМА Литобзор обзоры. Доверительный интервал в линейном регрессионном анализе. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ ДЛЯ НАКЛОНА ЛИНИИ РЕГРЕССИИ. Доверительный.

          доверительный интервал простыми словами, доверительный интервал простым языком, доверительный интервал примеры решения задач

          Как рассчитать «точный доверительный интервал» для относительного риска?

          Проверьте R Epi и epitools , которые включают в себя множество функций для вычисления точных и приблизительных значений CI/p-значений для различных мер ассоциации, обнаруженных в эпидемиологических исследованиях, включая относительный риск (РР). Я знаю, что есть PropCIs , но я никогда не пробовал. Bootstraping также является вариантом, но, как правило, это точные или аппроксимированные CI, которые представлены в эпидемиологических документах, хотя большинство объяснительных исследований полагаются на GLM и, таким образом, используют отношение шансов (OR) вместо RR (хотя, часто РР, который интерпретируется, потому что его легче понять, но это еще одна история).

          Вы также можете проверить свои результаты с помощью онлайн-калькулятора, например, на statpages.org или Родительский риск и разница в степени разницы в степени риска . Последнее объясняет, как выполняются вычисления.

          «Точные» тесты обычно означают, что тесты/CI не полагаются на асимптотическое распределение, например, хи-квадрат или стандартную нормаль; например в случае RR, 95% ДИ может быть аппроксимировано как $ \ exp \ left [\ log (\ text {rr}) — 1.96 \ sqrt {\ text {Var} \ big (\ log (\ text {rr}) \ large)} \ right], \ exp \ left [ \ log (\ text {rr}) + 1.96 \ sqrt {\ text {Var} \ big (\ log (\ text {rr}) \ large)} \ right] $, где $ \ text {Var} \ big (\ log (\ text {rr}) \ big) = 1/a — 1/(a ​​+ b) + 1/c — 1/(c + d) $ (при условии, что 2-сторонняя таблица перекрестной классификации, с $ a $, $ b $, $ c $ и $ d $, обозначающими частоту ячеек). Однако объяснения, данные @Keith, очень проницательны.

          Для более подробной информации о расчете CI в эпидемиологии я бы предложил посмотреть учебник Ротмана и Гренландии, Современная эпидемиология (теперь в ее третьем издании), Статистические методы для ставок и пропорций , от Fleiss et al., или Статистический анализ относительного риска , от JJ Gart (1979).

          Обычно вы получите похожие результаты с помощью fisher.test () , как указано @ gd047, хотя в этом случае эта функция предоставит вам 95% ДИ для коэффициента шансов (что в случае заболевания с низкой распространенностью будут очень близки к ОР).

          Notes:

          1. Я не проверял ваш файл Excel по причине, рекомендованной @csgillespie.
          2. Michael E Dewey предлагает интересное резюме доверительных интервалов для коэффициентов риска , из перечня сообщений в списке рассылки R.

          Калькулятор доверительного интервала

          Используйте этот калькулятор для вычисления доверительного интервала или предела погрешности, предполагая, что выборочное среднее, скорее всего, следует нормальному распределению. Используйте калькулятор стандартного отклонения, если у вас есть только необработанные данные.


          Что такое доверительный интервал?

          В статистике доверительный интервал — это диапазон значений, который определяется путем использования данных наблюдений, рассчитанных на желаемом уровне достоверности, который может содержать истинное значение изучаемого параметра.Уровень достоверности, например 95% доверительный уровень, относится к тому, насколько надежна процедура оценки, а не к степени уверенности в том, что вычисленный доверительный интервал содержит истинное значение изучаемого параметра. Желаемый уровень достоверности выбирается до вычисления доверительного интервала и указывает долю доверительных интервалов, которые при построении с учетом выбранного уровня достоверности по бесконечному количеству независимых испытаний будут содержать истинное значение параметра.

          Доверительные интервалы обычно записываются как (некоторое значение) ± (диапазон). Диапазон можно записать как фактическое значение или в процентах. Его также можно записать как просто диапазон значений. Например, все следующие эквивалентные доверительные интервалы:

          20,6 ± 0,887

          или

          20,6 ± 4,3%

          или

          [19,713 — 21,487]

          Расчет доверительных интервалов:

          Вычисление доверительного интервала включает определение выборочного среднего X и стандартного отклонения генеральной совокупности σ, если это возможно.Если стандартное отклонение генеральной совокупности использовать нельзя, то стандартное отклонение выборки s можно использовать, когда размер выборки больше 30. Для размера выборки больше 30 стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки будут аналогичными. В зависимости от того, какое стандартное отклонение известно, уравнение, используемое для расчета доверительного интервала, различается. Для целей этого калькулятора предполагается, что стандартное отклонение генеральной совокупности известно или размер выборки достаточно велик, поэтому стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки аналогичны.Отображается только уравнение для известного стандартного отклонения.

          Где Z — значение Z для выбранного уровня достоверности, X — среднее значение выборки, σ — стандартное отклонение, а n — размер выборки. Предполагая следующее с уровнем достоверности 95%:

          Х = 22,8

          Z = 1.960

          σ = 2,7

          п = 100

          Доверительный интервал:

          22,8 ± 0,5292

          Z-значения для доверительных интервалов

          Уровень достоверности Значение Z
          70% 1.036
          75% 1,150
          80% 1,282
          85% 1,440
          90% 1,645
          95% 1,960
          98% 2,326
          99% 2,576
          99,5% 2,807
          99,9% 3,291
          99,99% 3.891
          99,999% 4,417

          Калькулятор доверительного интервала — Найдите формулу доверительного интервала

          Воспользуйтесь этим онлайн-калькулятором доверительного интервала, который поможет вам рассчитать доверительный интервал с нижней и верхней границей. Кроме того, этот удобный калькулятор верхней и нижней границы вычисляет стандартную ошибку, Z-оценку, правостороннее P-значение и допустимую погрешность. Прочтите, чтобы узнать о функциях этого калькулятора уровня достоверности и о том, как рассчитать доверительные интервалы?

          Что такое доверительный интервал?

          Обычно доверительный интервал — это уровень неопределенности в любых вычислениях в рамках любой конкретной статистики.Мы используем его с погрешностью. Это говорит нам о том, насколько мы можем быть уверены в результатах опроса или опроса целевой группы. Доверительный интервал фундаментально связан с доверительным уровнем.

          Доверительный интервал иногда интерпретируется как означающий, что «истинное значение» вашей оценки находится в пределах доверительного интервала. Но на самом деле это не так. Доверительный интервал не может сказать вам вероятность найти истинное значение статистики. Сделайте оценку, потому что она основана на выборке, а не на всей генеральной совокупности.

          Доверительный интервал просто указывает, какой диапазон значений можно ожидать, если вы снова запустите образец или снова запустите эксперимент точно таким же образом. Чем точнее план выборки или реалистичнее эксперимент, тем больше вероятность того, что ваш доверительный интервал будет содержать оценочное истинное значение. Однако эта точность определяется вашими методами исследования, а не статистической информацией, собранной после сбора данных. !

          Доверительный интервал Пример:

          Если вы рассчитываете доверительный интервал с уровнем достоверности 95%, это означает, что вы уверены, что 95 из 100 ваших оценочных результатов будут находиться между верхним и нижним значениями.Однако калькулятор доверительного интервала может сделать более точную оценку по сравнению с ручными методами.

          Однако онлайн-калькулятор стандартной ошибки позволяет рассчитать выборочную среднюю дисперсию из заданного набора исходных данных.

          Формула доверительного интервала:

          Формула доверительного интервала:

          $$ CI = x̄ ± z * σ / (\ sqrt {n}) $$

          В этой формуле:

          • ДИ = доверительный интервал
          • x̄ = выборочное среднее
          • Z = значение уровня достоверности
          • Σ = стандартное отклонение выборки
          • N = образец

          Уравнение доверительного интервала можно разделить на три части:

          • пример статистики
          • уровень уверенности
          • и погрешность

          Статистика выборки — это значение генеральной совокупности, а комбинация уровня достоверности и допустимой погрешности указывает общую величину неопределенности, связанную с любой взятой выборкой.

          Уравнение доверительного интервала = точечная оценка + уровень достоверности * предел погрешности

          Как рассчитать доверительный интервал?

          Если у нас есть группа 10-футовых хирургических пациентов со средним весом 240 фунтов и стандартным отклонением выборки 25 фунтов, то каким будет доверительный интервал?

          Решение:

          Калькулятор доверительного интервала предоставляет вам быстрое решение, поскольку, вводя все значения переменной во входные данные, вы можете получить точные результаты с помощью последующих автоматических вычислений.Однако вы можете выполнить вычисления вручную, применив формулу доверительного интервала.

          Шаги для расчета доверительного интервала:

          • Прежде всего, вычтите 1 из 10, чтобы получить степень свободы: \ (10-1 = 9 \)
          • Теперь вычтите уровень достоверности из 1 и разделите его на 2: \ ((1 — 0,95) / 2 = 0,025 \)
          • Согласно таблице распределения 9 степеней свободы и α = 0,025, результат 2,262
          • Теперь вам нужно разделить стандартное отклонение выборки на квадратный корень из размера выборки: \ (25 / \ sqrt {10} = 7.90 \)
          • Умножьте ответы пунктов 3 и 4: \ (2,26 × 7,90 = 17,88 \)
          • Для вычисления нижней границы диапазона необходимо вычесть шаг 5 из среднего значения выборки:
          • \ (240 — 17,88 = 222,11 \)
          • Для расчета верхнего предела диапазона вам необходимо добавить шаг 5 к вашему среднему выборочному значению: 240 + 17,88 = 257,88

          Кроме того, калькулятор погрешности помогает определить погрешность на основе уровня достоверности, процента пропорции, размера выборки и размера генеральной совокупности.

          Значения таблицы доверительных интервалов:

          Таблица, представляющая Z-значения для некоторых общих уровней достоверности, приведена ниже:

          Уровень доверия Z- значение
          70% 1.036
          75% 1,150
          80% 1,282
          85% 1,440
          90% 1.645
          95% 1,960
          98% 2,326
          99% 2,576
          99,5% 2,807
          99,9% 3,291
          99,99% 3,891
          99.999% 4,417

          Трудно запомнить z-оценку, используемую для расчета интервала, поэтому вы можете использовать калькулятор CI, потому что вам не нужно вручную вводить z-оценку.

          Как работает калькулятор доверительного интервала?

          Этот калькулятор уровня достоверности для средних значений генеральной совокупности, стандартного отклонения и размера выборки работает следующим образом:

          Ввод:
          • Введите значение выборочного среднего, стандартное отклонение, общий размер выборки и уровень достоверности.
          • Вверху отображается уравнение доверительного интервала.
          • Нажмите кнопку «Рассчитать».

          Выход:

          Этот калькулятор доверительного уровня дает вам:

          • Значения доверительных интервалов с нижней и верхней границей.
          • Сообщает вам Среднее значение генеральной совокупности (μ), заключенное в доверительный интервал \ (x̅ ± E \), который содержит процент выборок.
          • Стандартная ошибка, Z-оценка, правостороннее значение P, раздельное значение нижней и верхней границы и допустимая погрешность (E).

          Как построить доверительный интервал?

          Онлайн-калькулятор доверительного интервала поможет вам построить мгновенный доверительный интервал, но если вы хотите, чтобы эти вычисления выполнялись вручную, вам необходимо выполнить следующие шаги, чтобы построить доверительный интервал:

          • Прежде всего, вы должны определить статистику выборки.Для этого выберите статистику, например среднее значение выборки, долю выборки для оценки параметра генеральной совокупности.
          • Теперь выберите уровень достоверности. В нем описывается неопределенность метода отбора проб.
          • Рассчитайте предел погрешности для построения доверительного интервала. Для расчета погрешности = Критическое значение * Стандартное отклонение статистики.
          • Укажите доверительный интервал и Доверительный интервал = статистика выборки + предел погрешности

          Пример:

          Мы выбираем случайную выборку из 230 мужчин из 1000 мужчин и взвешиваем их.Мы обнаружили, что средний вес нашей выборки составляет 150 фунтов, а стандартное отклонение образца — 40 фунтов. Что такое 95% доверительный интервал?

          • \ (150 + 1.86 \)
          • \ (150 + 40 \)
          • Ничего из вышеперечисленного

          Решение:

          Найдите стандартную ошибку. Стандартная ошибка (SE) среднего:

          $$ SE = s / sqrt (n) $$

          $$ SE = 40 / квадрат (230) = 40 / 15,17 = 2,6367 $$

          Теперь найдите критическое значение.Вычислить альфа (α):

          $$ Альфа α = 1 — (уровень достоверности / 100) = 0,05 $$

          Затем найдите критическую вероятность:

          .

          $$ p * = 1 — α / 2 = 1 — 0,05 / 2 = 0,975 $$$

          Итак, найдите степени свободы:

          $$ DF = п — 1 = 230 — 1 = 229 $$

          Критическое значение — это статистика t, имеющая 229 степеней свободы, а также кумулятивная вероятность, равная 0,975, из калькулятора доверительного интервала, критическое значение — 2,6367.

          Важные факторы, влияющие на Доверительные интервалы:

          доверительный интервал статики, который несет ответственность за ценности доверительных интервалов являются:

          Уровень уверенности:

          Когда мы рисуем случайную выборку из любой популяции несколько раз, определенный процент доверительных интервалов будет включать среднее этой группы населения.Этот процент известен как уровень достоверности.

          Стандартное отклонение выборки:

          Это обычное или типичное различие между точками данных в любой совокупности.

          Среднее значение выборки:

          Это среднее значение набора данных. Вы можете использовать его для вычисления:

          • центральная тенденция,
          • стандартное отклонение
          • отклонение
          • доверительный интервал
          Размер выборки:

          Это общее количество участников, включенных в любое исследование.Он также представляет собой количество переменных или наблюдений.

          Численность населения:

          Это общий набор форм данных, из которого вы взяли размер выборки. Например, если общая численность населения составляет 100 человек, размер выборки может составлять 20 или 50.

          Однако калькулятор доверительного интервала найдет все эти факторы, влияющие на доверительный интервал.

          Часто задаваемые вопросы:

          Какое значение имеет доверительный интервал?

          Это дает нам вероятность того, что любой выбранный параметр окажется между оценочной парой значений около среднего.Он позволит измерить неопределенность или достоверность любого метода отбора проб. Обычно они собираются на основе доверительной вероятности \ (95% или 99% \).

          Что такое хороший доверительный интервал?

          Хороший доверительный интервал зависит от размера и изменчивости выборки. Если размер выборки невелик, а вариабельность высока, то уровень доверительного интервала будет более широким, но с большей погрешностью.

          Как узнать, является ли доверительный интервал значимым?

          Когда уровень значимости равен 0.05, то соответствующий уровень достоверности составит 95%. Если значение нулевой гипотезы не связано с доверительным интервалом, то результаты являются статистически значимыми.

          Какая связь между P-значением и доверительным интервалом?

          Если доверительный интервал уже, p-значение будет меньше. Однако доверительный интервал предоставляет ценные факты и цифры о степени изученного воздействия и надежности оценки.

          Вывод:

          Этот калькулятор доверительного интервала поможет вам рассчитать значения верхней и нижней границы для оценки уровня достоверности и неопределенности любых оценочных результатов. Он предназначен для быстрых и простых вычислений, поэтому студенты и преподаватели могут доверять этому калькулятору верхней и нижней границы в учебных целях.

          Артикул:

          Из источника Википедии: доверительный интервал, философские вопросы, статистическая проверка гипотез, доверительный интервал, доверительный диапазон, значение t-таблиц и z-таблиц.

          Из источника Investopedia: Доверительный интервал, Расчет доверительного интервала, особенности.

          Из источника Йельского университета: доверительные интервалы для неизвестного среднего и известного стандартного отклонения, доверительные интервалы для неизвестного среднего и неизвестного стандартного отклонения.

          Калькулятор доверительного интервала

          Информация

          Калькулятор доверительного интервала вычисляет доверительный интервал среднего и доверительный интервал стандартного отклонения с использованием нормального распределения или t-распределения Стьюдента для среднего и распределения хи-квадрат. для стандартного отклонения.
          При использовании данных выборки мы знаем статистику выборки, но не знаем истинного значения показателей совокупности. Вместо этого мы можем рассматривать показатели совокупности как случайные величины и вычислять доверительный интервал.
          Во-первых, нам нужно определить уровень достоверности , который является требуемым уровнем уверенности в том, что истинное значение будет в доверительном интервале . Исследователи обычно используют уровень достоверности 0,95 .

          Средний доверительный интервал

          Когда мы знаем стандартное отклонение совокупности (σ), используйте нормальное распределение.Распределение среднего (x) — Нормальное (Среднее, SD / √n). В противном случае используйте стандартное отклонение размера выборки с t-распределением с n-1 степенями свободы. Распределение (x̄-Среднее) / (S / √n) равно T.

          Формула доверительного интервала
          Когда мы знаем стандартное отклонение генеральной совокупности. Когда мы не знаем стандартное отклонение генеральной совокупности и используем стандартное отклонение выборки.

          Стандартное отклонение Доверительный интервал

          Статистика (n-1) S 2 / σ 2 распределяет хи-квадрат с n-1 степенями свободы.
          Формула доверительного интервала
          (n — 1) S 2 ≤ σ 2 (n — 1) S 2
          χ 1-α / 2 (df ) χ α / 2 (df)
          n — объем выборки.
          S — стандартное отклонение выборки.
          σ — стандартное отклонение совокупности.

          Код R

          Следующий код R должен дать те же результаты. если вы не заполнили стандартное отклонение генеральной совокупности, поскольку код R использует только t-распределение, основанное на стандартном отклонении выборки.
          Sigma.test производит доверительный интервал отклонения вместо стандартного отклонения

          Калькулятор доверительного интервала

          Этот калькулятор доверительного интервала — инструмент, который поможет вам найти доверительный интервал для выборки при условии, что вы укажете среднее значение. , стандартное отклонение и размер выборки. Вы можете использовать его с любым произвольным уровнем уверенности. Если вы хотите знать, что такое доверительный интервал и как его вычислить, или ищете формулу 95 доверительного интервала без погрешности, эта статья обязательно вам поможет.

          Что такое доверительный интервал?

          В определении говорится, что «доверительный интервал — это диапазон значений, полученных из статистики выборки, который может содержать значение неизвестного параметра совокупности». Но что это значит на самом деле?

          Представьте, что производитель кирпича обеспокоен тем, соответствует ли масса кирпичей, которые он производит, спецификациям. Он измерил, что средняя масса образца из 100 кирпичей равна 3 кг. Он также обнаружил, что 95% доверительный интервал находится между 2.85 кг и 3,15 кг. Это означает, что он может быть на 95% уверен, что средняя масса всех кирпичей, которые он производит, будет составлять от 2,85 кг до 3,15 кг.

          Конечно, не всегда хочется быть уверенным точно на 95%. Возможно, вам захочется быть уверенным на 99%, или, может быть, вам будет достаточно того, что доверительный интервал верен в 90% случаев. Этот процент называется уровнем достоверности .

          95 формула доверительного интервала

          Для расчета доверительного интервала необходимо знать три параметра вашей выборки: среднее (среднее) значение, μ, стандартное отклонение, σ, и размер выборки, n (количество выполненных измерений).Затем вы можете рассчитать погрешность по следующим формулам:

          стандартная ошибка = σ / √n

          Предел погрешности = стандартная ошибка * Z (0,95)

          , где Z (0,95) — это z-оценка, соответствующая уровню достоверности 95%. Если вы используете другой уровень достоверности, вам необходимо вычислить соответствующий z-показатель вместо этого значения. Но не волнуйтесь, наш калькулятор z-значений упростит вам задачу!

          Как найти Z (0.95) значение? Это значение z-показателя, при котором двусторонний уровень достоверности равен 95%. Это означает, что если вы построите кривую нормального распределения, площадь между двумя z-значениями будет равна 0,95 (из 1).

          Если вы хотите рассчитать это значение с помощью таблицы z-значений, вам нужно сделать следующее:

          1. Определитесь со своим уровнем уверенности. Допустим, 95%.
          2. Рассчитайте вероятность того, что ваш результат не будет в доверительном интервале. Это значение равно 100% — 95% = 5%.
          3. Взгляните на кривую нормального распределения. 95% — это площадь посередине. Это означает, что область слева от вашего z-показателя равна 0,025 (2,5%), а область справа от вашего z-показателя также равна 0,025 (2,5%).
          4. Область справа от вашего z-показателя в точности совпадает с p-значением вашего z-показателя. Вы можете использовать таблицы z-оценок, чтобы найти z-оценку, соответствующую 0,025 p-значению. В данном случае это 1,959.

          После вычисления Z (0.95), вы можете просто ввести это значение в приведенное выше уравнение, чтобы получить предел погрешности. Теперь осталось только найти нижнюю и верхнюю границу доверительного интервала:

          нижняя граница = среднее значение - погрешность

          верхняя граница = среднее значение + погрешность

          Как рассчитать доверительный интервал: пример

          К счастью, наш калькулятор уровня достоверности может выполнить все эти вычисления самостоятельно. Все, что вам нужно сделать, это выполнить следующие действия, чтобы найти доверительный интервал.

          1. Найдите среднее значение для вашей выборки. Предположим, что мы решаем пример кирпича и средняя масса кирпича составляет 3 кг.
          2. Определите стандартное отклонение образца. Допустим, он равен 0,5 кг.
          3. Запишите размер выборки. Допустим, ваши расчеты были основаны на выборке из 100 кирпичей.
          4. Определите свой уровень уверенности. Вы можете оставить значение по умолчанию 95%.
          5. Наш калькулятор доверительного интервала автоматически находит Z (0.95) оценка равна 1,959.
          6. Найдите стандартную ошибку, равную σ / √n = 0,5 / √100 = 0,05 .
          7. Умножьте это значение на показатель Z (0,95), чтобы получить погрешность: 0,05 * 1,959 = 0,098 .
          8. Теперь все, что вам нужно сделать, это добавить или вычесть погрешность из среднего значения, чтобы получить доверительный интервал. В этом случае доверительный интервал составляет от 2,902 кг до 3,098 кг.

          Применение доверительного интервала при анализе временных рядов

          Одним из необычных способов использования доверительного интервала является анализ временных рядов , где набор выборочных данных представляет собой последовательность наблюдений в определенном временном интервале.

          Частый предмет такого исследования — влияет ли изменение одной переменной на другую рассматриваемую переменную.

          Чтобы быть более конкретным, давайте рассмотрим следующий общий вопрос, который часто вызывает интерес экономистов: «Как изменение процентной ставки влияет на уровень цен?»

          Есть несколько подходов к этому вопросу, которые включают комплексный теоретический и эмпирический анализ, который выходит далеко за рамки этого текста. Кроме того, существует несколько методов оценки и применения доверительных интервалов, но, тем не менее, в этом примере мы можем представить функциональность доверительного интервала в более сложной задаче.

          Горизонтальная ось представляет количество месяцев после изменения процентной ставки на одну единицу, вертикальная ось показывает реакцию уровня цен. Обратите внимание, что этот пример с рисунком является гипотетическим и показан здесь только в иллюстративных целях.

          Приведенный выше график представляет собой визуальное представление результатов оценки эконометрической модели, так называемой импульсной функции , которая показывает реакцию переменной на событие изменения другой переменной.Красные пунктирные линии под и над синей линией представляют собой 95% доверительный интервал, или, по-другому, доверительный интервал , который определяет область наиболее вероятных результатов. В частности, он показывает, что после изменения процентной ставки только второй месяц происходит значительный отклик на уровне цен.

          Подводя итог, мы надеемся, что с приведенными выше примерами и кратким описанием вы лучше поймете назначение доверительного интервала и обретете уверенность в использовании нашего калькулятора.

          Калькулятор размера выборки

          — уровень достоверности, доверительный интервал, размер выборки, размер совокупности, соответствующая совокупность

          Этот калькулятор размера выборки представляет собой общедоступную услугу программного обеспечения для проведения опросов Creative Research Systems. Вы можете использовать его, чтобы определить, сколько людей вам нужно проинтервьюировать, чтобы получить результаты, отражающие целевую совокупность настолько точно, насколько это необходимо. Вы также можете найти уровень точности, который у вас есть в существующем образце.

          Перед использованием калькулятора размера выборки вам необходимо знать два термина.Это: доверительный интервал и доверительный интервал . Если вы не знакомы с этими условиями, щелкните здесь. Чтобы узнать больше о факторах, влияющих на размер доверительных интервалов, щелкните здесь.

          Введите свой выбор в калькулятор ниже, чтобы найти нужный размер выборки или доверительный интервал. у тебя есть. Оставьте поле Население пустым, если популяция очень большая или неизвестна.

          Термины калькулятора размера выборки: доверительный интервал и доверительный уровень

          Доверительный интервал (также называемый пределом погрешности) — это положительная величина, обычно указываемая в результатах газетных или телевизионных опросов.Например, если вы используете доверительный интервал 4 и 47% процентов вашей выборки выбирает ответ, вы можете быть «уверены», что если бы вы задали вопрос всей соответствующей совокупности, от 43% (47-4) до 51% (47 + 4) выбрали бы этот ответ.

          Уровень достоверности говорит вам, насколько вы можете быть уверены. Он выражается в процентах и ​​показывает, как часто истинный процент населения, которое выберет ответ, находится в пределах доверительного интервала. Уровень уверенности 95% означает, что вы можете быть уверены на 95%; Уровень достоверности 99% означает, что вы можете быть уверены на 99%.Большинство исследователей используют уровень достоверности 95%.

          Когда вы сложите вместе доверительный уровень и доверительный интервал, вы можете сказать, что вы на 95% уверены, что истинный процент населения составляет от 43% до 51%. Чем шире доверительный интервал, который вы готовы принять, тем больше у вас будет уверенности в том, что ответы всего населения будут в пределах этого диапазона.

          Например, если вы спросили у выборки из 1000 жителей города, какую марку колы они предпочитают, и 60% ответили маркой А, вы можете быть уверены, что от 40 до 80% всех жителей города действительно предпочитают этот бренд, но нельзя быть уверенным, что от 59 до 61% жителей города предпочитают этот бренд.

          Факторы, влияющие на доверительные интервалы

          Существует три фактора, которые определяют размер доверительного интервала для данного уровня достоверности:

          • Размер образца
          • Процент
          • Численность населения
          • человек.

          Размер выборки

          Чем больше размер вашей выборки, тем больше вы можете быть уверены в том, что их ответы действительно отражают население. Это означает, что для данного уровня достоверности, чем больше размер вашей выборки, тем меньше доверительный интервал.Однако зависимость не является линейной (, то есть , удвоение размера выборки не уменьшает вдвое доверительный интервал).

          В процентах

          Ваша точность также зависит от процента вашей выборки, которая выбирает конкретный ответ. Если 99% вашей выборки ответили «Да», а 1% — «Нет», вероятность ошибки мала, независимо от размера выборки. Однако, если процентные значения составляют 51% и 49%, вероятность ошибки намного выше. Легче быть уверенным в крайних ответах, чем в промежуточных.

          При определении размера выборки, необходимого для заданного уровня точности, вы должны использовать процент наихудшего случая (50%). Вы также должны использовать этот процент, если хотите определить общий уровень точности для уже имеющейся пробы. Чтобы определить доверительный интервал для конкретного ответа, данного вашей выборкой, вы можете использовать процентный выбор этого ответа и получить меньший интервал.

          Численность населения

          Сколько человек в группе, которую представляет ваша выборка? Это может быть количество людей в городе, который вы изучаете, количество людей, которые покупают новые машины и т. Д.Часто вы можете не знать точную численность населения. Это не является проблемой. Математика вероятности доказывает, что размер популяции не имеет значения, если размер выборки не превышает нескольких процентов от общей популяции, которую вы исследуете. Это означает, что выборка из 500 человек одинаково полезна при изучении мнения государства с населением 15000000 человек и города с населением 100000 человек. По этой причине Survey System игнорирует размер популяции, когда он «большой» или неизвестный. Размер населения может быть фактором, только если вы работаете с относительно небольшой и известной группой людей ( e.грамм. , члены ассоциации).

          При расчетах доверительного интервала предполагается, что у вас есть подлинная случайная выборка из соответствующей генеральной совокупности. Если ваша выборка не является действительно случайной, вы не можете полагаться на интервалы. Неслучайные выборки обычно возникают в результате каких-либо недостатков или ограничений в процедуре отбора проб. Пример такой ошибки — звонить людям только днем ​​и пропускать почти всех, кто работает. Для большинства целей нельзя предположить, что неработающее население точно представляет все (работающее и неработающее) население.Примером ограничения является использование онлайн-опроса с возможностью выбора, например, при продвижении на веб-сайте. Невозможно быть уверенным в том, что опрос действительно представляет интересующее население.

          Калькулятор доверительного интервала для среднего (неизвестное стандартное отклонение)

          Инструкции: Используйте этот калькулятор доверительного интервала для среднего \ (\ mu \) генеральной совокупности, если стандартное отклонение генеральной совокупности \ (\ sigma \) не известно, и вместо этого мы используем стандартное отклонение выборки \ (s \).Введите среднее значение выборки, стандартное отклонение выборки, размер выборки и уровень достоверности, и доверительный интервал будет рассчитан для вас:


          Подробнее о

          доверительные интервалы чтобы вы лучше понимали результаты, полученные с помощью этого калькулятора

          Доверительный интервал — это интервал (соответствующий типу интервальных оценщиков), обладающий тем свойством, что с большой вероятностью параметр совокупности содержится в нем (и эта вероятность измеряется доверительным уровнем).В этом случае параметром совокупности является среднее значение совокупности (\ (\ mu \)). Доверительные интервалы обладают несколькими свойствами:

          • Они соответствуют интервалу, который, скорее всего, будет содержать анализируемый параметр совокупности.

          • Такая вероятность измеряется уровнем достоверности, который устанавливается по желанию.

          • Чем выше уровень достоверности, тем шире доверительный интервал (при прочих равных)

          • Для доверительных интервалов для \ (\ mu \) они симметричны относительно выборочного среднего, это выборочное среднее значение является центром интервала.

          Формула для доверительного интервала для среднего значения генеральной совокупности \ (\ mu \) при стандартном отклонении генеральной совокупности Неизвестный является

          \ [CI = (\ bar x — t _ {\ alpha / 2, n-1} \ times \ frac {s} {\ sqrt n}, \ bar x + t _ {\ alpha / 2, n-1} \ times \ frac {s} {\ sqrt n}) \]

          где значение \ (t _ {\ alpha / 2, n-1} \) является критическим значением t, связанным с заданным уровнем достоверности и числом степеней свободы df = n -1.Например, для уровня достоверности 95% мы знаем, что \ (\ alpha = 1 — 0,95 = 0,05 \) и размер выборки n = 20, мы получаем df = 20-1 = 19 степеней свободы, и используя таблицу таблицы t-распределения (или Excel), мы обнаруживаем, что \ (t_ {0,025, 19} = 2,093 \).

          Если вы вместо этого знаете стандартное отклонение генеральной совокупности, вам следует использовать наш Калькулятор доверительного интервала для среднего значения с известным стандартным отклонением для популяции .Вы можете использовать и другие доверительные интервалы, такие как доверительный интервал для дисперсии выборки, доверительный интервал для коэффициентов наклона или доверительные интервалы а также интервалы прогноза для оценки регрессии .

          Доверительный интервал для вычисления среднего значения

          Инструкции: Используйте этот пошаговый калькулятор доверительного интервала для среднего значения с известной дисперсией генеральной совокупности, предоставив выборочные данные в форме ниже:


          Доверительный интервал для среднего калькулятора

          Доверительный интервал соответствует области, в которой мы достаточно уверены, что параметр популяции содержится в.Параметр совокупности в данном случае — это среднее значение совокупности \ (\ mu \). Уровень достоверности задан заранее, и чем выше желаемый уровень достоверности, тем шире будет доверительный интервал. Для вычисления доверительного интервала для среднего используется следующее выражение:

          \ [CI = \ displaystyle \ left (\ bar X — z_c \ times \ frac {\ sigma} {\ sqrt n}, \ bar X + z_c \ times \ frac {\ sigma} {\ sqrt n} \ right) \ ]

          где критическое значение соответствует критическим значениям, связанным с нормальным распределением.Критические значения для данного \ (\ alpha \) равны \ (z_c = z_ {1 — \ alpha / 2} \).

          Предположения, которые необходимо выполнить

          В случае доверительного интервала для среднего значения генеральной совокупности необходимо соблюдение допущения о нормальности, что означает, что выборка взята из нормально распределенной совокупности.Кроме того, чтобы использовать приведенную выше формулу, нам необходимо знать стандартное отклонение генеральной совокупности.

          Другие калькуляторы, которые вы можете использовать

          Если стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно, вы можете использовать этот калькулятор доверительного интервала для совокупности означает, что стандартное отклонение совокупности неизвестно.Кроме того, если вы имеете дело с двумя средними значениями численности населения, вы можете использовать этот калькулятор для расчета доверительный интервал для разницы между средними .

          Как перевести градусы в миллиметры: Перевести градусы в миллиметры (мм) онлайн калькулятор

          Перевод мм в градусы — Измерения

          Перечитал еще раз тему и решил попробовать систематизировать ответы. Что-то мы ушли в методы измерений, а как мне теперь кажется, вопрос студенческий и методы измерения в данном случае вторичны. Напомню с чего началось и чем продолжилось

          1. Помогите пожалуйста перевести 0,5мм в градусы угла или 84градуса 40минут в мм.

          2. Вопрос как определить, что угол 85гр 34 мин в допуске?

          1. 0,5 мм и 84 градуса это разные параметры.

          84гр. 40 мин. это номинальный угол к которому надо стремиться.

          0,5 мм это

          отклонение угла между плоскостью и базовой плоскостью от номинального угла, выраженное в линейных единицах на длине нормируемого участка

          т.е. если Вы построите плоскость под углом 84 гр. 40 мин. относительно плоскости «А», проходящую через линию пересечения двух деталей, то отклонение контролируемой детали от построенной и измеренное на какой-то нормируемой длине должно быть не более 0,5 мм.

          2. Второй вопрос для меня остается загадкой, т.к. опять нет исходных данных. Из всех возможных размеров на рисунке указан только габарит обведенный в «кружочек». Считать его базовым как-то рука не поднимается. Может быть за «норму» взять расстояние от оси до края детали и считать 0,5 мм на краю, но размеры контролируемой детали тоже не указаны.

          С монитора компьютера пытаться вычислить размеры всех деталей имея только один габарит, занятие неблагодарное. Поэтому могу дать только совет который уже давала Ника. Воспользоваться тригонометрией. Надеюсь, что Вы поняли от куда ноги растут у проблемы. Вам надо вычислить величину катета в треугольнике с углом 6 мин (84 гр. 40 мин. минус 84 гр. 34 мин.), если он меньше 0,5 мм, то размер в допуске. Дело за малым, определить базовую длину.

          P.S. Если я в чем-то не прав, надеюсь профессионалы в геометрических измерениях меня поправят. Заранее прошу не пинать меня ногами за то, что методике расчета принял треугольник за прямоугольный, а не равнобедренный, мне кажется, в данном случае это не принципиально.

          Как перевести угловые величины в линейные? — Статьи — Каталог статей

              «Угловые» параметры, например, развал и угол тяги, измеряются в градусах, но могут отображаться как в градусах, так и в градусах с минутами. Параметры схождениятоже являются «угловыми» и соответственно всегда измеряются в градусах, но могут отображаться как в градусах, так и в мерах длины.

              Самым важным в данной ситуации является вопрос: при каком диаметре шины или колеса измеряется это расстояние? Чем больше диаметр, тем больше  будет расстояние для данного угла. Если в качестве единиц измерения установлено соотношение дюймов или миллиметров и эталонного диаметра, то система использует значение эталонного диаметра, заданное на экране «Спецификации автомобиля».Если в качестве единиц измерения установлены дюймы или миллиметры, но не задан диаметр диска, то по умолчанию диаметр считается равным 28,648 дюйма,что представляет собой простой пересчет 2° схождения на каждый дюйм(или 25,4 миллиметра) схождения.

             Когда схождение отображается в виде расстояния, оно означает разницу в ширине колеи между передним и задним краями  колес.

           

          L=L2-L1


          Малые углы

           

             В принципе можно было бы мерить все углы в радианах. На практике широко используется и градусное измерение углов, хотя с чисто математической точки зрения оно неестественно. При этом для малых углов используются специальные единицы: угловая минута и угловая секунда. Угловая минута — это  1/60 часть градуса; угловая секунда — это 1/60 часть угловой минуты.

              Представление об угловой минуте дает такой факт: «разрешающая способность’человеческого глаза (при стопроцентном зрении и хорошем освещении) равна примерно одной угловой минуте. Это означает, что две точки, которые видныпод углом  1′ или меньше, на глаз воспринимаются как одна.



             Посмотрим, что можно сказать о синусе, косинусе и тангенсе малых углов. Если на рисунке  угол α мал, то высота  BC, дуга  BD и отрезок  BE, перпендикулярный  AB, очень близки. Их длины — это sin α, радианная мера α и  tg α. Стало быть, для малых углов синус, тангенс и радианная мера приближенно равны друг другу: Если α — малый угол, измеренный в радианах, то sin α ≈ α ;  tg α ≈ α


               Тангенсом угла прямоугольного треугольника называется отношение противолежащего катета к прилежащему катету. Тангенс угла α обозначается: tg α. А при малых углах (а именно о таких идёт речь ) тангенс примерно равен самому углу, измеренному в радианах.

          Пример перевода линейной величины в угловую:

          Диаметр диска: 360 mm  AC
          Схождение:          1,5 mm  BC
          Тогда tg α ≈ α= 1,5/360 = 0.00417 (рад)

          Переведем в градусы:

          α[°] = (180 / π) × α[рад]

          где: α[рад] — угол в радианах, α[°] — угол в градусах

          Теперь в минуты:

          α = 0,00417×57,295779513°=0.2654703°=14.33542′

          Для  перевода единиц можно воспользоваться Конвертером


          Файл XLS для пересчета схождения колес на оси из линейных в угловые величины.


          Формулы перевода градусов в радианы, длин, площадей и объемов основных геометрических фигур

          Во первых, под числом «пи» Администрация Сайта понимает величину близкую к:

          3.14159 26535 89793 23846 26433 83279 50288 41971 69399 37510 58209 74944 59230 78164 06286 20899 86280 34825 34211 70679… (100 знаков после запятой)

          ФОРМУЛЫ ПЕРЕВОДА

          Перевод радиан в градусы

          Зная, что углу 2 * пи соответствует угол 360 градусов:

          Ad = Ar * 180 / пи
          Где Ad — угол в градусах, Ar — угол в радианах.

          Перевод градусов в радианы

          Зная, что углу 360 градусов соответствует угол 2 * пи:

          Ar = Ad * пи / 180
          Где Ad — угол в градусах, Ar — угол в радианах.

          ФОРМУЛЫ РАСЧЕТА ДЛИНЫ

          Длина окружности

          L = 2 * пи * R
          Где L — длина окружности, R — радиус окружности.

          Длина дуги окружности

          L = A * R
          Где L — длина дуги окружности, R — радиус окружности, A — центральный угол, выраженный в радианах.
          Так, для окружности, A = 2*пи (360 градусов), получим L = 2*пи*R.

          ФОРМУЛЫ РАСЧЕТА ПЛОЩАДИ

          Площадь треугольника.

          Формула Герона.

          S = (p * (p-a) * (p-b) * (p-c) )1/2.
          Где S — площадь треугольника, a, b, c — длины сторон,
          p=(a+b+c)/2 — полупериметр.

          Площадь круга

          S = пи * R2
          Где S — площадь круга, R — радиус круга.

          Площадь сектора

          S = (Ld * R)/2 = (A * R2)/2
          Где S — площадь сектора, R — радиус круга, Ld — длина дуги.

          Площадь поверхности шара (сферы)

          S = 4 * пи * R2
          Где S — площадь поверхности шара, R — радиус шара.

          Площадь боковой поверхности цилиндра

          S = 2 * пи * R * H
          Где S — площадь боковой поверхности цилиндра, R — радиус основания цилиндра, H — высота цилиндра.

          Площадь полной поверхности цилиндра

          S = 2 * пи * R * H + 2 * пи * R2
          Где S — площадь боковой поверхности цилиндра, R — радиус основания цилиндра, H — высота цилиндра.

          Площадь боковой поверхности конуса

          S = пи * R * L
          Где S — площадь боковой поверхности конуса, R — радиус основания конуса, L — длина образующей конуса.

          Площадь полной поверхности конуса

          S = пи * R * L + пи * R2
          Где S — площадь полной поверхности конуса, R — радиус основания конуса, L — длина образующей конуса.

          ФОРМУЛЫ РАСЧЕТА ОБЪЕМА

          Объем шара

          V = 4 / 3 * пи * R3
          Где V — объем шара, R — радиус шара.

          Объем цилиндра (прямого, круглого)

          V = пи * R2 *H
          Где V — объем цилиндра, R — радиус основания цилиндра, H — высота цилиндра.

          Объем конуса (прямого, круглого)

          V = пи * R * L = пи * R * H/cos (A/2) = пи * R * R/sin (A/2)
          Где V — объем конуса, R — радиус основания конуса, L — длина образующей конуса, A — угол при вершине конуса.

          Перевод мер измерения

          Перевод линейных размеров:

          1 in. (inch) — 25,4 миллиметров
          1 in. (inch) — 2,54 сантиметров
          1 ft. (feet) — 30 сантиметров
          1 yd. (yard) — 0,9 метра (91,44 сантиметра)
          1 mi. (mile) — 1,609 километра (сухопутная)
          1 mi. (mile) — 1,852 километра (морская)
          1 квадратный дюйм — 6,452 квадратных сантиметров
          1 квадратный фут = 9,290 квадратных дециметров.

          Значения линейных размеров (метрическая система):

          1 метр — длина, равная 1650763,73 длины волны в вакууме излучения, соответствующего переходу между уровнями 2p10 и 5d5 атома криптона 86. (11-я Генеральная конференция по мерам и весам, 1960 год)

          1 сантиметр = 10 миллиметров
          1 дециметр = 10 сантиметров = 100 миллиметров
          1 метр = 10 дециметров = 100 сантиметров = 1 000 миллиметров
          1 километр = 1 000 метров = 10 000 дециметров = 100 000 сантиметров = 1 000 000 миллиметров

          1 квадратный миллиметр — квадрат с длиной 1 миллиметр и шириной 1 миллиметр
          1 квадратный сантиметр = 100 кватрантым миллиметрам
          1 квадратный метр = 10 000 квадратным сантиметрам = 1 000 000 квадратных миллиметров
          1 квадратный километр = 1 000 000 квадратных метров = 10 000 000 000 квадратных сантиметров = 1 000 000 000 000 квадратных миллиметров

          1 кубический миллиметр — куб с высотой 1 миллиметр, длиной 1 миллиметр и шириной 1 миллиметр
          1 кубический сантиметр = 1 000 кубических миллиметров
          1 кубический метр = 1 000 000 кубических сантиметров = 1 000 000 000 кубических миллиметров

          1 астрономическая единица, а.е. — 149 600 000 километров (расстояние от Земли до Солнца)
          1 световой год — 9,46 x 1000 000 000 000 километров (расстояние, проходимое светом за год)
          1 парсек, пк — 3,263 светового года = 206 265 астрономических единиц = 3,068 x 100 000 000 000 000 километров (расстояние, на котором параллакс составляет 1″)

          Перевод веса ( весовых единиц измерения ):

          oz. ( ounce ) — 28 грамм
          lb. ( pound ) — 0,45 килограмм

          Значения весовых размеров ( метрическая система ):

          1 грамм равен массе 1 кубического сантиметра химически чистой дистиллированной воды при температуре её наибольшей плотности ( около 4 °С ) с точностью до 0,2%.

          1 грамм = 1 000 миллиграмм
          1 килограмм = 1 000 грамм = 1 000 000 миллиграмм
          1 центнер = 100 килограмм = 1 00 000 грамм = 100 000 000 миллиграмм
          1 тонна = 10 центнеров = 1 000 килограмм = 1 000 000 грамм = 1 000 000 000 000 миллиграмм

          Перевод единиц объема:

          tsp. ( teaspoon ) — 5 миллилитров
          Tbsp. ( tablespoon ) — 15 миллилитров
          fl. oz. ( fluid ounce ) — 30 миллилитров
          c ( cup ) — 0,24 литра
          pt. ( pint ) — 0,47 литра
          qt. ( quart )- 0,95 литра
          gal. ( gallon ) — 3,79 литров
          ini ( cubic inch ) — 16,387 куб.сантиметров
          fti ( cubic foot ) — 0,0283 куб.метра

          Значения мер объема:

          1 литр = 1 000 миллилитрам

          При переводе объема в вес необходимо учитывать плотность вещества. Так 1 литр воды и 1 литр растительного масла будут отличаться по весу. Так же будут отличаться по весу 1 куб.см. дерева и 1 куб.см. свинца. Плотность веществ зависит от температуры и в большей или меньшей степени от внешнего давления, влажности воздуха.

          Перевод градусов Фаренгейта в градусы Цельсия:

          °С = ( °F — 32 ) x 0,555
          0° С = 32° F
          °F — градусы Фаренгейта
          °C — градусы Цельсия

          Перевод градусов Кельвина в градусы Цельсия:

          °С = °К — 273,15
          0° С = 273,15° К
          °К — градусы Кельвина
          °C — градусы Цельсия

          Перевод едениц измерения давления:

          PSI — 0,07031 кг / куб.сантиметра

          Наименование кратных и дольных единиц, приставки к словам:

          Для образования наименований десятичных кратных и дольных единиц служат специальные приставки СИ:деци (для образования единиц, равных 10-1 по отношению к исходной),
          санти (10-2),
          милли (10-3),
          микро (10-6),
          нано (10-9),
          пико (10-12),
          фемто (10-15),
          атто (10-18),
          дека (101),
          гекто (102),
          кило (103),
          мега (106),
          гига (109),
          тера (1012).

          Значения количества цифровой информации:

          Bit ( От англ.Binary — двоичная + Digit — цифра ) Бит — минимальная единица измерения количества передаваемой или хранимой информации, соответствующая одному двоичному разряду, способному принимать значений 0 или 1. Скорость передачи данных ( скорость соединения ) измеряется в Кбит/сек. (пример бит — 1 или 0)

          Байт; Октада ( Byte; Octet ) Байт — в запоминающих устройствах — наименьшая адресуемая единица данных в памяти ЭВМ, обрабатываемая как единое целое. По умолчанию байт считается равным 8 битам. Обычно в системах кодирования данных байт представляет собой код одного печатного или управляющего символа. (пример: байт — 10111001, состоит из битов).
          Байт — в измерении информации — единица измерения количества информации, объема памяти и емкости запоминающего устройства и основа производных единиц:

          — 1 килобайт = 1024 байт,
          — 1 мегабайт = 1024 Кбайт,
          — 1 гигабайт = 1024 Мбайт,
          — 1 терабайт = 1024 Гбайт,
          — 1 петабайт = 1024 Тбайт.

          Скорость передачи данных между компьютерами (устройствами) принято измерять в битах (0 или 1 в секунду). Так например канал связи компьютера с компьютерной сетью интернет, с пропускной способностью 56 кБит/сек способен загружать информацию объемом 56 Кбит / 8 = 7 Кбайт в секунду. Если данное соединение постоянно находится в идеальном состоянии, то файл размером 1 Мбайт (1024 Кбайт) должен загружаться примерно 146 секунд или 2,5 минуты.

          В сети интернет скорость загружаемой информации зависит от многих причин, как пример — загруженность интернет-канала сервера на котором находится сайт (одновременное определенное количество соединений с данной страницей, загружаемым файлом), ограничение по скорости интернет-канала сервера (как пример: сервер соединен с сетью интернет модемом или ограниченным по скорости сетевым соединением).

          Загрузка…

          Узнаем как градусы перевести в минуты, секунды и радианы?

          Любые тела, форма которых является круглой, например сфера или окружность, нуждаются в специальных единицах измерения, отличающихся от таковых для линейных объектов. Этими единицами измерения стали градусы и радианы. При этом часто возникает вопрос о том, как градусы перевести в минуты, секунды и в радиальную систему измерения.

          Единицы измерения: градусы

          Приблизительно за тысячу лет до нашей эры древние вавилоняне применяли систему измерения небесных тел, по которой вся небесная сфера разделялась на 360 равных частей, что записывалось как 360 °. Одну трехсот шестидесятую часть они называли градусом.

          Поскольку система исчисления древних вавилонян являлась шестидесятеричной, они разделяли каждый градус на 60 равных частей, и одна такая часть получила название минуты и обозначалась 1′. В свою очередь каждая минута делилась еще на 60 частей, 1/60 минуты называлась секундой и обозначалась 1».

          Наша система исчисления, в отличие от системы древних вавилонян, является десятеричной, однако в области измерения круглых и сферических форм по-прежнему используются градусы, минуты и секунды в их первоначальном понимании. Например, прямым углом является угол в 90°, один градус содержит 60 минут, а одна минута — 60 секунд. Эту информацию рекомендуется запомнить, поскольку она помогает понять, как градусы перевести в минуты.

          Единицы измерения: радианы

          Наряду с градусами часто используются другие единицы измерения — радианы (от лат. radii — радиус). Радиан является более подходящей единицей измерения круглых тел, поскольку он непосредственно связан с их геометрией. Так, один радиан представляет собой угол, который опирается на длину дуги окружности, равную ее радиусу. Поскольку длина окружности вычисляется по формуле L = 2piR, где pi — число пи, равное 3,14, то полная окружность составляет 2pi радиан.

          Измерение углов в радианах очень удобно в тригонометрии, где вычисления и преобразования тригонометрических функций выполняются именно в этой системе исчисления. Например, sin(pi/2) = 1.

          Как градусы перевести в минуты, секунды и радианы

          Как сделать все правильно? Чтобы выполнить процедуру перевода градусов в минуты и секунды, нужно вспомнить, что в минутах он равен 60, а в секундах 60 x 60 = 3600 или 1° = 60′ и 1′ = 60».

          Приведем пример: есть угол a = 12°. Как градусы перевести в минуты для него? Для этого составим пропорцию, из которой получим: a = 60′ x 12º/1º = 720′. Теперь рассмотрим более сложный случай: есть угол a = 32º 45′ 23». Для перевода этого угла в минуты необходимо прибегнуть к сложению в минутах каждого его разряда. В итоге получаем: a = 32 x 60 + 45 + 23/60 = 1965,383′. В секундах этот угол будет равен: a = 32 x 60 x 60 + 45 x 60 + 23 = 117923».

          Чтобы перевести угол a из примера выше в радианы, нужно вспомнить, что 360° = 2pi. Теперь нужно указанный угол привести к градусам, получаем: a = 32 + 45/60 + 23/3600 = 32,75639°. Полученный в градусах угол через пропорцию переводим в радианы: a = 2pi x 32.75639°/360° = 0,5717 радиан.

          Как преобразовать градусы в дюймы или миллиметры

          Преобразование угла (ø) в расстояние (d) имеет смысл только тогда, когда рассматриваемое расстояние находится на окружности круга или на поверхности сферы. В этом случае используйте уравнение ø = d / r, где r — радиус круга или сферы. Это дает значение в радианах, которое легко преобразовать в градусы. Если вы знаете угол в градусах и хотите найти длину дуги, преобразуйте угол в радианы, а затем используйте обратное выражение: d = ø • r.Чтобы получить расстояние в английских единицах, вы должны выразить радиус в английских единицах. Точно так же вы должны выразить радиус в метрических единицах, чтобы получить расстояние в километрах, метрах, сантиметрах или миллиметрах.

          Измерение углов в радианах

          Радиан — это угловое измерение, основанное на длине радиуса круга или сферы. Радиус — это линия, проведенная от центра круга до точки A на его окружности или по периметру, если это сфера. Когда радиальная линия перемещается из точки A в другую точку B на окружности, она рисует дугу длиной d, в то же время очерчивая угол ø в центральной точке окружности.

          По определению, один радиан — это угол, который вы записываете, когда длина дуги от точки A до точки B равна длине радиуса. В общем, вы определяете величину любого угла ø в радианах, разделив длину дуги, проведенную линиями в радианах между двумя точками, на радиус. Это математическое выражение: ø (радианы) = d / r. Чтобы это выражение работало, вы должны выразить длину и радиус дуги в одних и тех же единицах.

          Например, предположим, что вы хотите определить угол дуги, очерченной радиальными линиями, идущими от центра Земли до Сан-Франциско и Нью-Йорка.Эти два города находятся на расстоянии 2572 миль (4139 километров) друг от друга, а экваториальный радиус Земли составляет 3963 мили (6378 километров). Мы можем найти угол, используя метрические или английские единицы, если мы используем их последовательно: 2572 мили / 3963 мили = 4139 км / 6378 км = 0,649 радиан.

          Радианы в градусы

          Мы можем получить простой коэффициент для преобразования радианов в градусы, заметив, что круг имеет 360 градусов, а длина окружности равна 2πr единицам.Когда радиальная линия проходит по всей окружности, длина дуги составляет 2πr / r = 2π, а поскольку линия проходит под углом в 360 градусов, мы знаем, что 360 градусов = 2π радиан. Разделив обе части этого уравнения на 2, мы получим:

          Это означает, что 1 градус = π / 180 радиан и 1 радиан = 180 / π градусов.

          Преобразование градусов в длину дуги

          Нам нужна одна ключевая информация, прежде чем мы сможем преобразовать градусы в длину дуги, а именно радиус круга или сферы, на которой мы измеряем дугу.Как только мы это узнаем, преобразование будет простым. Вот двухэтапная процедура:

          1. Преобразуйте градусы в радианы.
          2. Умножьте на радиус, чтобы получить длину дуги в тех же единицах.

          Если вы знаете радиус в дюймах и хотите длину дуги в миллиметрах, вы должны сначала преобразовать радиус в миллиметры.

          Пример 50-дюймовой окружности

          В этом примере вы хотите определить длину дуги — в миллиметрах — на окружности окружности диаметром 50 дюймов, проведенной парой линий, образующих угол 30 градусов.

          1. Начните с преобразования угла в радианы. 30 градусов = 30π / 180 радиан. Поскольку π приблизительно равно 3,14, получаем 0,523 радиана.
          2. Помните, что радиус круга равен половине его диаметра. В данном случае r = 25 дюймов.
          3. Преобразуйте радиус в целевые единицы — миллиметры — используя преобразование 1 дюйм = 25,4 миллиметра. Получаем 25 дюймов = 635 миллиметров.
          4. Умножьте радиус на угол в радианах, чтобы получить длину дуги.635 мм • 0,523 радиана = 332,1 мм.

          Перевести мил в градусы — Преобразование единиц измерения

          ›› Перевести миллирадианы в градусы

          Пожалуйста, включите Javascript для использования конвертер величин.
          Обратите внимание, что вы можете отключить большинство объявлений здесь:
          https://www.convertunits.com/contact/remove-some-ads.php



          ›› Дополнительная информация в конвертере величин

          Сколько мил в 1 градусе? Ответ: 17,453292519943.
          Мы предполагаем, что вы переводите между миллирадиан и градуса .
          Вы можете просмотреть более подробную информацию о каждой единице измерения:
          мил или градус
          В системе СИ производной единицей измерения угла является радиан.
          1 радиан равен 1000 мил, или 57,295779513082 градуса.
          Обратите внимание, что могут возникать ошибки округления, поэтому всегда проверяйте результаты.
          Используйте эту страницу, чтобы узнать, как переводить милы в градусы.
          Введите свои числа в форму для преобразования единиц!


          ›› Таблица быстрого перевода мил в градусы

          1 мил до степени = 0.0573 градус

          10 мил в градусах = 0,57296 градусах

          20 мил в градусах = 1,14592 градусах

          30 мил до градуса = 1,71887 градуса

          40 мил в градусах = 2,29183 градусах

          50 мил в градусах = 2,86479 градусах

          100 мил в градусах = 5,72958 градусах

          200 мил в градусах = 11,45916 градусах



          ›› Хотите другие юниты?

          Вы можете произвести обратное преобразование единиц измерения из градус в мил, или введите любые две единицы ниже:

          ›› Преобразование общих углов

          От

          мил до градиента
          мил до точки
          мил до 1/8 круга
          мил до оборота
          мил до 1/2 круга
          мил до полного круга
          мил до 1/4 круга
          мил до 1/16 круга
          мил до 1 / 6 круг
          мил до секунды


          ›› Определение: Mil

          Миллирадиан, часто называемый мил или мрад, — производная единица измерения угла в системе СИ, которая определяется как тысячная часть радиана (0.001 радиан).

          Компас использует mils обычно для упрощения округления от 6283 до 6400, но здесь мы используем официальное определение.


          ›› Определение: степень

          Градус (или полный градус дуги), обычно обозначаемый символом °, представляет собой измерение плоских углов или местоположения вдоль большого круга сферы (например, Земли или небесной сферы), представляющих 1 / 360 полного оборота.


          ›› Метрические преобразования и др.

          Конвертировать единицы.com предоставляет онлайн калькулятор преобразования для всех типов единиц измерения. Вы также можете найти метрические таблицы преобразования для единиц СИ. в виде английских единиц, валюты и других данных. Введите единицу символы, сокращения или полные названия единиц длины, площадь, масса, давление и другие типы. Примеры включают мм, дюйм, 100 кг, жидкая унция США, 6 футов 3 дюйма, 10 стоун 4, кубический см, метры в квадрате, граммы, моль, футы в секунду и многое другое!

          Как преобразовать градусы в дюймы или мм

          В геометрии градус — это единица измерения угла, равная 1/360 окружности.При измерении углов от центра круга градусы также могут быть выражены в радианах. Радианная мера угла — это отношение между длиной дуги, противоположной углу, и радиусом окружности. Дуга — это часть окружности круга, поэтому длина дуги определяется как длина этой части. Преобразуя градус угла в радиан, вы можете найти длину дуги, противоположную заданному углу, измеренную в таких единицах длины, как дюймы или миллиметры.

          • В геометрии градус — это единица измерения угла, равная 1/360 окружности.
          • Преобразуя градус угла в радиан, вы можете найти длину дуги, противоположную заданному углу, измеренную в единицах длины, таких как дюймы или миллиметры.

          Преобразует градус заданного угла в радианы. Формула преобразования градусов в радианы:

          радиана = градусы x пи / 180.

          Умножьте полученный градус на число пи / 180. Например, чтобы преобразовать 50 градусов в радианы, умножьте 50 на пи / 180. Это равно 50 (пи) / 180, что сокращается до 5 (пи) / 18.

          Определите радиус окружности, на которой существует измерение угла. Вам нужно знать радиус окружности, чтобы рассчитать длину дуги угла.

          Преобразует радиан из шага 1 в длину дуги. Поскольку радианная величина — это отношение длины дуги к радиусу, вы можете вычислить длину дуги угла, умножив радиан на радиус окружности. Математически это выражается как:

          • Умножьте вашу степень в градусах на пи / 180.
          • Поскольку радианная величина — это отношение длины дуги к радиусу, вы можете вычислить длину дуги угла, умножив радиан на радиус окружности.

          радиан = s / r, где s равно длине дуги, а r равно радиусу. Следовательно, длина дуги равна s = (радианы), умноженному на r.

          В примере из шага 1 размер в градусах был 50, что равняется 5 (пи) / 18 радиан. Чтобы определить длину дуги, соответствующую углу, умножьте 5 (пи) / 18 на радиус, который вы определили на шаге 2.Если радиус составляет 10 дюймов, длина дуги равна 10 x 5 (пи) / 18 или 50 (пи) / 18.

          Преобразуйте результат в десятичную форму с помощью калькулятора. Используйте приближение pi = 3,14159. В этом примере введите на калькуляторе 50 x 3,14159. Нажмите ÷, затем 18. Нажмите равно, чтобы получить результат округления до 8,727 дюйма. Поскольку радиус выражается в дюймах, длина дуги также выражается в дюймах.

          Преобразуйте дюймы в миллиметры, умножив результат на 25.4. Итак, 8,727 равно 221,666 мм.

          Инструмент для преобразования

          градусов в мил

          Угол

          Arcminute

          Минута или угловая минута [‘] — это единица измерения угла. Он равен 60 угловым секундам или 1/60 градуса. Его часто называют угловой минутой, чтобы отличить его от минуты времени.

          Arcsecond

          Секунда или угловая секунда [«] — единица измерения угла. Она равна 1/60 угловой минуты. Ее также называют угловой секундой, чтобы отличить ее от секунды.

          Градус

          Градус [°] — это стандартная единица измерения угла. Это равно 1/360 круга, или 60 минут, или 3600 секунд, или примерно 0,017 453 293 радиана. Эта единица была введена греческим геометром Гиппархом Никейским (ок. 180 — ок. 125 г. до н.э.), который разработал первые тригонометрические таблицы.

          Восьмой круг

          1/8 круга или восьмой круг равен 360/8 = 45 °.

          Полный круг

          Полный круг — это традиционная единица измерения плоского угла. Он равен 360 градусам.

          Гон

          гон используется при угловых измерениях, равных 0,9 градуса.

          Градиан

          Град — единица измерения угла. Он равен 1/400 окружности или 0,9 °. Этот агрегат был представлен во Франции. В первые годы существования метрической системы это называется оценкой. А grad — это английская версия, по-видимому, введенная инженерами около 1900 года.

          Helf circle

          1/2 круга или полукруга равняется 360 ° / 2 = 180 °.

          мил

          мил — единица измерения угла.Он используется в вооруженных силах для артиллерийских установок. Он равен 1/1000 прямого угла, 0,1 градуса, 0,09 ° или 5,4 угловых минуты. В последнее время различные армии НАТО использовали мил, равный 1/1600 прямого угла, или 0,05625 °.

          Точка

          точек используется при угловом измерении, равном 11,25 градуса.

          Квадрант

          Квадрант — это единица измерения плоского угла. Он равен 1/4 полного круга или 90 градусов.

          Четверть круга

          1/4 круга или четверть круга равна 360 ° / 4 = 90 °.

          Радиан

          Радиан — единица измерения угла. Он широко используется в математике и естественных науках. Он равен 1 / (2 пи) окружности или 57,295779 °. Эта единица была названа в честь Джеймса Томсона, профессора математики Королевского колледжа в Белфасте, Северная Ирландия, в 1873 году.

          Революция

          Оборот — это единица угла, равная 360 ° или 2 ×., Определяемая как полный оборот вокруг. круг.

          Прямой угол

          Прямой угол — это угол, который делит пополам угол, образованный двумя половинами прямой.

          Секстант

          Секстант — единица измерения плоского угла. Он равен 1/6 полного круга или 60 градусов.

          Знак

          Знак

          используется при угловых измерениях, равных 30 градусам.

          Шестой круг

          1/6 круга или шестой круг равен 360 ° / 6 = 60 °.

          Поворот

          Поворот используется при угловом измерении, равном 360 градусам.

          Двенадцатый круг

          1/12 круга или двенадцатый круг равен 360 ° / 12 = 30 °.

          Таблица преобразования

          градусов — угол

          1027777777777778 90772 9026% 9026% 9026% 9027 в мил)

          Введите угол в градусах ниже, чтобы получить значение, преобразованное в милы (НАТО).

          Как переводить градусы в милы (НАТО)

          Чтобы преобразовать градус в мил, умножьте угол на коэффициент преобразования.

          Поскольку один градус равен 17,777778 мил (НАТО), вы можете использовать эту простую формулу для преобразования:

          мил (НАТО) = градус × 17,777778

          Угол в милах (НАТО) равен градусам, умноженным на 17,777778.

          Например, вот как преобразовать 5 градусов в мил (НАТО), используя формулу выше.

          5 ° = (5 × 17,777778) = 88,888889 мил

          Для измерения угла используются градусы и милы (НАТО).Продолжайте читать, чтобы узнать больше о каждой единице измерения.

          Градус — это угол, равный 1/360 оборота или окружности. [1] Число 360 имеет 24 делителя, поэтому с ним довольно легко работать. В персидском календарном году также 360 дней, и многие предполагают, что ранние астрономы использовали 1 градус в день.

          Градус — это единица измерения угла в системе СИ, используемая в метрической системе.Градус иногда также называют градусом дуги, градусом дуги или градусом дуги. Градусы могут быть сокращены до ° , а также иногда сокращаются до ° . Например, 1 градус можно записать как 1 ° или 1 градус.

          В качестве альтернативы десятичной форме градусы также могут быть выражены с помощью минут и секунд. Минуты и секунды выражаются с помощью штрихов (‘) и двойных штрихов (″), хотя для удобства часто используются одинарные и двойные кавычки.

          Одна минута равна 1/60 градуса, а одна секунда равна 1/60 минуты.

          Транспортиры обычно используются для измерения углов в градусах. Это полукруглые или полукруглые устройства со степенью маркировка, позволяющая пользователю измерить угол в градусах. Узнайте больше о том, как использовать транспортир или загрузите транспортир для печати.

          Мил, сокращенно от миллирадиана, равен 1/6 400 круга.Мил, используемый вооруженными силами США и НАТО силы немного отличается от истинного значения миллирадиана, равного 1/6 283 круга.

          Во время Первой мировой войны США взяли на вооружение то, что сейчас называется НАТО, чтобы заменить градусы и минуты для использования в артиллерийских прицелах. В то время для простоты они выбрали округление до 6400 мил на круг. Сегодня мил обычно используется для измерения прицелов и прицелов огнестрельного оружия.

          По праву возникает большая путаница из-за того, что мили, принятые вооруженными силами США и НАТО, немного отличаются от миллирадиана.

          Мил иногда также называют угловым милом. Mils (НАТО) может быть сокращено как mil ; например, 1 мил можно записать как 1 мил.

          Веб-приложение

          ToolBox | Преобразование значений геометрии подвески: информация

          «ToolBox» теперь предлагает преобразование и расчет параметров подвески в миллиметрах и градусах.Это важно для настройки колеи транспортного средства (геометрии подвески). В зависимости от производителя автомобиля данные для регулировки подвески указываются в миллиметрах или градусах. Для современных автомобилей в основном в градусах. Однако с помощью простых средств, применяемых в обычном «гараже для хобби», можно измерить только миллиметры. Эта новая функция в «ToolBox» позволяет конвертировать градусы (метрические и шестидесятеричные) в миллиметры. Таким образом, гусеницу можно отрегулировать в своем частном гараже старым «струнным методом», просто измерив миллиметры.

          Введите значения, которые вы хотите преобразовать, в три верхних поля ввода. Пожалуйста, используйте точку («.») В качестве десятичной точки. Самое верхнее поле предназначено для ввода значений в миллиметрах (например, 1,5 мм), десятичных градусах (например, 1,5 °) или шестидесятеричных градусах (например, 1 °). В последнем случае вводите только целые числа, так как все десятичные дроби в любом случае будут усечены. Это также верно для ввода минут и секунд в поля два и три.

          Затем выберите единицу ввода и, если применимо, размер колеса.Размер колеса важен для преобразования данных из миллиметров в градусы и наоборот, и применяется только в этих случаях. Если вы измените размер колеса, результат обновится автоматически.

          Обод фланцевый тип

          Следующий флажок позволяет вам выбрать, учитывает ли расчет тип обода или нет. Эта опция активна по умолчанию, и при расчете учитывается тип обода «J». Это наиболее распространенный тип обода для колес легковых автомобилей (автомобилей).Вы найдете эту информацию на колесе или в документации на автомобиль (например: 7,5Jx 16 h3 ET15). На данный момент, к сожалению, нет данных о других типах обода.

          Почему эта информация важна? Размер колеса в дюймах соответствует внутреннему диаметру используемой шины. Диаметр колеса измеряется между заплечиками колеса. Обод — это внешний компонент колеса, а гребень или кромка обода — это его загиб над самой внешней частью, образующей внешний край колеса. С помощью «струнного метода» замеряется внешний край колеса.Следовательно, в расчет необходимо включить высоту фланца обода, которая складывается с номинальным диаметром колеса.
          Отключите эту опцию, только если конструкция фланца обода НЕ соответствует индексу «J».

          Нестандартный диаметр колеса

          Вы можете измерить диаметр своего колеса самостоятельно (от внешнего края до внешнего края) и использовать эту меру (только миллиметры). Например, если на вашем колесе не видна кромка обода J-типа.

          Дополнительные настройки

          Флажок «Общее значение схождения колес» — еще одна важная настройка.Если эта опция активна, результатом будет общее значение углов установки колес, как следует из названия. Колеса должны быть выровнены одинаково слева и справа: если общее значение настройки колеи составляет 1,2 мм, левое и правое колесо должны иметь схождение (или схождение) 0,6 мм. Также убедитесь, что колеса вращаются одинаково (см. Данные производителя)!
          Оставьте эту опцию отключенной, если ваше входное значение уже применяется к общему значению для настройки трека! Также отключите эту опцию, если вы хотите преобразовать градусы в миллиметры, например.грамм. установить развал.

          Обратите внимание: расчет может привести к ошибкам округления. Однако они должны быть незначительными. По крайней мере, при использовании «струнного метода» в частном гараже 😉

          АБСОЛЮТНО ОТСУТСТВУЕТ ГАРАНТИИ ОТНОСИТЕЛЬНО ТОЧНОСТИ И ТОЧНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ!

          Веб-приложения на веб-сайте Minetosh предназначены только для информационных целей.

          Теория вероятности формулы и определения: Теория вероятностей — Основные Формулы и Примеры

          Основы теории вероятностей для актуариев

          Вероятность: основные правила

          Формула полной вероятности

          Формула Байеса

          Случайные величины и их характеристики

          Время жизни как случайная величина

          Функция выживания

          Характеристики продолжительности жизни

          Аналитические законы смертности

           

          Все на свете происходит детерминировано или случайно…
          Аристотель


          Вероятность: основные правила

          Теория вероятностей вычисляет вероятности различных событий. Основным в теории вероятностей является понятие случайного события.

          Например, вы бросаете монету, она случайным образом падает на герб или решку. Заранее вы не знаете, на какую сторону монета упадет. Вы заключаете договор страхования, заранее вы не знаете, будут или нет проводиться выплаты.

          В актуарных расчетах нужно уметь оценивать вероятность различных событий, поэтому теория вероятностей играет ключевую роль. Ни одна другая область математики не может оперировать с вероятностями событий.

          Рассмотрим более подробно подбрасывание монеты. Имеется 2 взаимно исключающих исхода: выпадение герба или выпадение решки. Исход бросания является случайным, так как наблюдатель не может проанализировать и учесть все факторы, которые влияют на результат. Какова вероятность выпадения герба? Большинство ответит ½, но почему?

          Пусть формально А обозначает выпадение герба. Пусть монета бросается n раз. Тогда вероятность события А можно определить как долю тех бросков, в результате которых выпадает герб:

          (1)

          где n общее количество бросков, n(A) число выпадений герба.

          Отношение (1) называется частотой события А в длинной серии испытаний.

          Оказывается, в различных сериях испытаний соответствующая частота при больших n группируется около некоторой постоянной величины Р(А). Эта величина называется вероятностью события А и обозначается буквой Р – сокращение от английского слова probability – вероятность.

          Формально имеем:

          (2)

          Этот закон называется законом больших чисел.

          Если монета правильная (симметричная), то вероятность выпадения герба равняется вероятности выпадения решки и равняется ½.

          Пусть А и В некоторые события, например, произошел или нет страховой случай. Объединением двух событий называется событие, состоящее в выполнении события А, события В, или обоих событий вместе. Пересечением двух событий А и В называется событие, состоящее в осуществлении как события А, так и события В.

          Основные правила исчисления вероятностей событий следующие:

          1. Вероятность любого события заключена между нулем и единицей:

          2. Пусть А и В два события, тогда:

          (3)

          Читается так: вероятность объединения двух событий равна сумме вероятностей этих событий минус вероятность пересечения событий. Если события являются несовместными или непересекающимися, то вероятность объединения (суммы) двух событий равна сумме вероятностей. Этот закон называется законом сложения вероятностей.

          Мы говорим, что события является достоверным, если его вероятность равна 1. При анализе тех или иных явлений возникает вопрос, как влияет наступление события В на наступление события А. Для этого вводится условная вероятность:

          (4)

          Читается так: вероятность наступления А при условии В равняется вероятности пересечения А и В, деленной на вероятность события В.
          В формуле (4) предполагается, что вероятность события В больше нуля.

          Формулу (4) можно записать также в виде:

          (5)

          Это формула умножения вероятностей.

          Условную вероятность называют также апостериорной вероятностью события А – вероятность наступления А после наступления В.

          В этом случае саму вероятность называют априорной вероятностью. Имеется еще несколько важных формул, которые интенсивно используются в актуарных расчетах.

          Формула полной вероятности

          Допустим, что проводится опыт, об условиях которого можно заранее сделать взаимно исключающие друг друга предположения (гипотезы):

          Мы предполагаем, что имеет место либо гипотеза , либо … либо. Вероятности этих гипотез известны и равны:

          Тогда имеет место формула полной вероятности:

          (6)

          Вероятность наступления события А равна сумме произведений вероятности наступления А при каждой гипотезе на вероятность этой гипотезы.


          Формула Байеса

          Формула Байеса позволяет пересчитывать вероятность гипотез в свете новой информации, которую дал результат А.

          Формула Байеса в известном смысле является обратной к формуле полной вероятности.

          (7)

          Рассмотрим следующую практическую задачу.

          Задача 1


          Предположим, произошла авиакатастрофа и эксперты заняты исследованием ее причин. Заранее известны 4 причины, по которым произошла катастрофа: либо причина, либо , либо , либо . По имеющейся статистике эти причины имеют следующие вероятности:



          При осмотре места катастрофы найдены следы воспламенения горючего, согласно статистике вероятность этого события при тех или иных причинах такая:




          Вопрос: какая причина катастрофы наиболее вероятна?

          Вычислим вероятности причин при условия наступления события А.




          Отсюда видно, что наиболее вероятной является первая причина, так как ее вероятность максимальна.

          Задача 2


          Рассмотрим посадку самолета на аэродром.

          При посадке погодные условия могут быть такими: низкой облачности нет (), низкая облачность есть (). В первом случае вероятность благополучной посадки равна P1. Во втором случае – Р2. Ясно, что P1>P2.

          Приборы, обеспечивающие слепую посадку, имеют вероятность безотказной работы Р. Если есть низкая облачность и приборы слепой посадки отказали, вероятность удачного приземления равна Р3, причем Р3<Р2. Известно, что для данного аэродрома доля дней в году с низкой облачностью равна .

          Найти вероятность благополучной посадки самолета.

          Имеем:

          Нужно найти вероятность .

          Имеются два взаимно исключающих варианта: приборы слепой посадки действуют, приборы слепой посадки отказали, поэтому имеем:

          Отсюда по формуле полной вероятности:

          Задача 3


          Страховая компания занимается страхованием жизни. 10% застрахованных в этой компании являются курильщиками. Если застрахованный не курит, вероятность его смерти на протяжении года равна 0.01 Если же он курильщик, то эта вероятность равна 0.05.

          Какова доля курильщиков среди тех застрахованных, которые умерли в течение года?

          Варианты ответов: (А) 5%, (Б) 20%, (В) 36 %, (Г) 56%, (Д) 90%.

          Решение

          Введём события:

          1. = {застрахованный – курильщик}

          2. = {застрахованный – не курильщик}

          3. = {застрахованный умер в течение года}

          Условие задачи означает, что

          Кроме того, поскольку события и образуют полную группу попарно несовместимых событий, то .
          Интересующая нас вероятность – это .

          Используя формулу Байеса, мы имеем:

          поэтому верным является вариант (В).

          Задача 4


          Страховая компания продаёт договора страхования жизни трёх категорий: стандартные, привилегированные и ультрапривилегированные.

          50% всех застрахованных являются стандартными, 40% — привилегированными и 10% — ультрапривилегированными.

          Вероятность смерти в течение года для стандартного застрахованного равна 0.010, для привилегированного – 0.005, а для ультра привилегированного – 0.001.

          Чему равна вероятность того, что умерший застрахованный является ультрапривилегированным?

          Решение

          Введем в рассмотрение следующие события:

          1. = {застрахованный является стандартным}

          2. = {застрахованный является привилегированным}

          3. = {застрахованный является ультрапривилегированным}

          4. = {застрахованный умер в течение года}

          В терминах этих событий интересующая нас вероятность – это . По условию:

          Поскольку события , , образуют полную группу попарно несовместимых событий, используя формулу Байеса мы имеем:

          Случайные величины и их характеристики

          Пусть некоторая случайная величина, например, ущерб от пожара или величина страховых выплат.
          Случайная величина полностью характеризуется своей функцией распределения.

          Определение. Функция называется функцией распределения случайной величины ξ.

          Определение. Если существует такая функция , что для произвольных a<b выполнено

          ,

          то говорят, что случайная величина ξ имеет плотность распределения вероятности f(x).

          Определение. Пусть . Для непрерывной функции распределения F теоретической α-квантилью называется решение уравнения .

          Такое решение может быть не единственным.

          Квантиль уровня ½ называется теоретической медианой, квантили уровней ¼ и ¾ нижней и верхней квартилями соответственно.

          В актуарных приложениях важную роль играет неравенство Чебышева:

          при любом

          — символ математического ожидания.

          Читается так: вероятность того, что модуль больше меньше или равняется математическому ожиданию величины модуль , деленному на .

          Время жизни как случайная величина

          Неопределенность момента смерти является основным фактором риска при страховании жизни.

          Относительно момента смерти отдельного человека нельзя сказать ничего определенного. Однако если мы имеем дело с большой однородной группой людей и не интересуемся судьбой отдельных людей из этой группы, то мы находимся в рамках теории вероятностей как науки о массовых случайных явлениях, обладающих свойством устойчивости частот.

          Соответственно, мы можем говорить о продолжительности жизни как о случайной величине Т.

          Функция выживания

          В теории вероятностей описывают стохастическую природу любой случайной величины Т функцией распределения F (x), которая определяется как вероятность того, что случайная величина Т меньше, чем число x:

          .

          В актуарной математике приятно работать не с функцией распределения, а с дополнительной функцией распределения . Применительно к продолжительной жизни – это вероятность того, что человек доживет до возраста x лет.

          Функция

          называется функцией выживания (survival function):

          Функция выживания обладает следующими свойствами:

          1. убывает при ;
          2. ;
          3. ;
          4. непрерывна.

          В таблицах продолжительности жизни обычно считают, что существует некоторый предельный возраст (limiting age) (как правило, лет) и соответственно при x >.

          При описании смертности аналитическими законами обычно считают, что время жизни неограниченно, однако подбирают вид и параметры законов так, чтобы вероятность жизни свыше некоторого возраста была пренебрежимо мала.

          Функция выживания имеет простой статистический смысл.

          Допустим, что мы наблюдаем за группой из новорожденных (как правило, ), которых мы наблюдаем и можем фиксировать моменты их смерти.

          Обозначим число живых представителей этой группы в возрасте через . Тогда:

          .

          Символ E здесь и ниже используется для обозначения математического ожидания.

          Итак, функция выживания равна средней доле доживших до возраста из некоторой фиксированной группы новорожденных.

          В актуарной математике часто работают не с функцией выживания , а с только что введенной величиной (зафиксировав начальный размер группы ).

          Функция выживания может быть восстановлена по плотности:

          Характеристики продолжительности жизни

          С практической точки зрения важны следующие характеристики:

          1. Среднее время жизни

          ,
          2. Дисперсия времени жизни

          ,
          где
          ,

          Корень квадратный из дисперсии называется стандартным отклонением (standard deviation). Это более удобная величина, чем дисперсия, так как имеет ту же размерность, что исходные данные.

          3. Медиана времени жизни , которая определяется как корень уравнения
          .

          Медиана времени жизни – это возраст, до которого доживает ровно половина представителей исходной группы новорожденных.

          Аналитические законы смертности

          Для упрощения расчетов, теоретического анализа и т.д. естественно попытаться описать получаемые эмпирическим путем данные о функции выживания или интенсивности смертности с помощью простых аналитических формул.

          Простейшее приближение было введено в 1729 году де Муавром (de Moivre), который предложил считать, что время жизни равномерно распределено на интервале , где — предельный возраст.

          В модели де Муавра при 0<x<

          Сравнение графиков этих функций с реальными графиками функции выживания , функции смертей , интенсивности смертности , показывает, что закон де Муавра является не очень хорошим приближением.

          Например, первая формула означает, что кривая смертей является горизонтальной линией, в то время как эмпирические данные указывают на пик в районе 80 лет.

          В модели, которую предложил в 1825 году Гомпертц (Gompertz), интенсивность смертности приближается показательной функцией вида , где >0 и B>0 – некоторые параметры. Соответствующая функция выживания имеет вид

          ,

          а кривая смертей:

          .

          Мэйкхам (Makeham) в 1860 году обобщил предыдущую модель, приблизив интенсивность смертности функцией вида .

          Постоянное слагаемое позволяет учесть риски для жизни, связанные с несчастными случаями (которые мало зависят от возраста), в то время как член учитывает влияние возраста на смертность.

          В этой модели
          ,
          .

          Второй закон Мэйкхама, введенный в 1889 году, приближает интенсивность смертности функцией вида . В этой модели
          ,
          .

          Вейбулл (Weibull) в 1939 году предложил приближать интенсивность смертности более простой степенной функцией вида . В этой модели
          , .

          В практике страхования эти параметры неизвестны и оцениваются по реальным данным.

          Связанные определения:
          Вероятность события
          Независимые повторные испытания Бернулли
          Независимые события

          В начало

          Содержание портала

          Теория вероятности в ставках на спорт – в чем суть, как работает, как применить

          В этом материале «Рейтинг Букмекеров» расскажет о том, что такое теория вероятностей простым языком и как она работает в ставках на спорт. Также из этого материала вы узнаете, какие стратегии подойдут для ставок по теории вероятности — и определите основные ее составляющие.

          Что такое теория вероятности

          По определению теория вероятности – это раздел математической науки, в котором изучаются закономерности случайных событий и величин, операции над ними и основные их свойства. С помощью этой теории можно произвести точную оценку вероятности разных событий по отношению к другим.

          В ставках на спорт теория вероятности (или тервер) выступает базисом для построения букмекерского бизнеса. В коэффициенты, на которые игроки делают ставки, закладывается маржа (комиссия букмекера), что позволяет получить доход вне зависимости от того, как сложится игра. Сами котировки определяются именно на основе вероятности наступления конкретного события. Неверный их расчет приведет к серьезным убыткам.

          Читайте также:

          Подходы определения теории

          Для определения вероятности существуют 3 подхода:

          • Субъективный
          • Байесовский метод
          • Эмпирический

          В первом случае вероятность определяется с помощью наблюдателей, анализа ситуации или общественного мнения. В оценку закладывается максимальное количество возможных факторов.

          Метод Байеса предполагает определение вероятности заранее. Можно привести пример с монеткой – при подбрасывании вероятность выпадения решки или орла равна 50%. Согласно этому методу, орел и решка будут выпадать по очереди, что на практике маловероятно.

          Эмпирический метод имеет специальную формулу для вычисления вероятности: P = N / X, где N – количество подходящих исходов, X – число всех возможных вариантов.

          В ставках это выглядит так: «Реал» обыграл «Барселону» 7 раз из последних 10 на своем поле. Значит, вероятность выигрыша у себя на стадионе в следующей игре будет равна 70%.

          Оцениваем вероятность события

          Вернемся к марже. Вероятность определяется согласно формуле P = 1 / K, где К – коэффициент события. Для расчета маржи есть своя формула:

          M = (S – 1) * 100%, где S – сумма вероятностей.

          Простой пример: в игре между «Баварией» и дортмундской «Боруссией» коэффициенты расставлены таким образом: 1,70 на победу «Баварии», 4,30 на ничью и 5,20 на победу «Боруссии». Вычислим вероятность:

          • Победа «Баварии»: 1/1,70 = 0,588
          • Ничья: 1/4,30 = 0,232
          • Победа «Боруссии»: 1/5,20 = 0,192

          Складываем получившиеся значения: 0,588 + 0,232 + 0,192 = 1,012. Маржа будет равна 1,20%, поскольку (1,012 – 1) * 100 = 1,20.

          Определение ценности ставки

          Коэффициент как цифра показывает мнение аналитиков букмекерских контор.
          В оценку заложен человеческий фактор, следовательно, возможна недооценка. Эти ставки в беттинге получили определение валуйных.

          Валуйность определяется по формуле K * P > 1. Здесь К – коэффициент, P – оценка вероятности. Представим следующую ситуацию – играют «Зенит» и «Спартак». После анализа игры было решено, что вероятность ничьей составляет 30%. Букмекер определил коэффициент ничьей 4,50. Оценим ставку – 4,50 * 0,30 = 1,35. Это больше единицы (причем намного), что говорит о валуйности события.

          Ценность математического анализа

          Математика популярна не только у тех, кто определяет коэффициенты, но и у тех, кто по ним ставит. Профессиональные капперы при помощи математического анализа могут определять разные показатели статистики:

          Поскольку оценка вероятности в определении верности выставленных коэффициентов может быть неверной, профессиональные игроки этим пользуются и в случаях возникновения валуйности ставки превращают эти ситуации в способ для заработка.

          Понятие дисперсии

          В математике дисперсией называется разброс случайной величины по отношению к ее математическому ожиданию. С ее помощью есть возможность определить, будет ли у команды серия поражений или, напротив, белая полоса.

          Оттолкнемся от позитива – возьмем случай с победами. Вероятность серии побед можно определить по формуле D = (1 – 1/K) в степени S. S – количество побед подряд, K – коэффициент.

          Разберем баскетбольный матч. В игре между «Лос-Анджелес Лейкерс» и «Сакраменто Кингз» на победу «Лейкерс» дают коэффициент 1,30. Вероятность победы составляет 1 / 1,30 = 0,769. Поэтому «Лейкерс» должны выиграть 7-8 игр из 10.3 = 0,012.

          Стратегии игры по науке

          С игрой по теории вероятности хорошо сочетаются финансовые стратегии ставок. Пример – классический флэт. Игроки фиксируют номинал пари и при средней проходимости 60-70% можно получить прибыль на дистанции при котировках 1,85+.

          Существуют и математические модели. Яркий пример – догон (метод Мартингейла). При каждой неудачной ставке беттор удваивает номинал пари, при этом коэффициенты событий должны быть не менее 2. В реальности модель хороша в случае большого банка и при начале игры с 0,5%-1% от общего размера банкролла.

          Заключение

          Теория вероятности изучает закономерности событий и величин. В ставках на спорт при применении математического анализа она позволит игрокам достигнуть стабилизации прибыли. Бетторы могут использовать дополнительные математические и финансовые стратегии, чтобы иметь плюс на дистанции.

          Теория вероятности может быть использована в ставках на любые игровые дисциплины – от футбола до керлинга. Для игроков важно делать точные расчеты и производить верную оценку вероятности, чтобы понимать, где мог ошибиться букмекер, и сыграть на этом.

          Ответы на частые вопросы

          Кто придумал теорию вероятности?

          Основателями теории вероятности в математике являются Пьер Ферма и Блез Паскаль.

          Как играть по теории вероятности?

          Игрокам необходимо проводить самостоятельный анализ матчей, в ходе которого сравнивать собственную оценку с коэффициентами букмекеров. При наличии большой разницы в расчетах можно делать ставки на недооцененный в линии БК вариант. Также можно применять стратегии ставок, основанные на теории вероятности.

          В чем заключаются основные понятия теории?

          Закон вероятности формируется на описанных выше понятиях дисперсии, математического ожидания и определения вероятности и ценности.

          Кол-во Справочная единица равно Коэффициент преобразования Установка
          1 градус = 1 градус
          1 = 0.017453292519943 радиан
          1 = 1.1111111111111 град
          1 = 60

          1 = 0,033333333333333 знак
          1 = 17.777777777778 мил
          переворот
          1 = 0,0027777777777778 круг
          1 = 0,0027777777777778 поворот
          1 = 0,011111111111111 квадранте
          1 = 0,011111111111111 прямой угол
          1 = 0.016666666666667 секстант
          1 = 0,022222222222222 октант
          1

          Теория вероятностей. Ресурсы Интернета.


          А.Д. Манита. Теория вероятностей и математическая статистика
          Электронный учебник, ориентированный на студентов естественных факультетов МГУ им. М.В. Ломоносова. Вы найдете на этом сайте полный текст книги, включая краткие статистические таблицы.
          Теория вероятностей
          Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Основные понятия теории.
          Математическое Бюро. Примеры по теории вероятностей
          Примеры решения задач по теории вероятностей по разделам: Классическое определение вероятности; Геометрическое определение вероятности; Формула Бернулли; Теоремы сложения и умножения вероятностей; Теоремы Лапласа; Случайные процессы.
          Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft, Inc. (2001)
          Подробный учебник по статистике с многочисленными примерами приложений, в основном в гуманитарной области.
          Теория вероятностей
          Web-версия учебного курса Петрозаводского ГУ.
          Математика случая. Материал из Викиучебника
          Рассмотрены все основные понятия, используемые при применении современных статистических методов. Особое внимание уделено непараметрическим подходам, статистике нечисловых данных и другим перспективным элементам высоких статистических технологий. Учебное пособие рекомендовано Всероссийской ассоциацией статистических методов.
          Электронный учебник по теории вероятностей
          Классическое определение. Первоначальные понятия и определения. Умножение и сложение вероятностей. Частота и вероятность. Геометрическое определение вероятности. Случайные величины. Непрерывные случайные величины. Генераторы случайных чисел. Формула Бернулли и др.
          Теория вероятностей
          Электронный учебник wikiznanie. Основные понятия. Исторический обзор. Учебники и справочники.
          В.В.Афанасьев. Теория вероятностей в вопросах и задачах
          Учебное пособие для студентов физико-математических факультетов. В нем изложены основные идеи теории вероятностей, математической статистики, энтропии и информации. Каждая глава содержит перечень опорных понятий, теорем, умений, навыков, методов и алгоритмов. В начале параграфов даются краткие теоретические сведения, содержание которых раскрывается вопросами для самоконтроля, решенными примерами и трехуровневой системой задач.


          НОУ ИНТУИТ | Основы теории вероятностей

          Форма обучения:

          дистанционная

          Стоимость самостоятельного обучения:

          бесплатно

          Доступ:

          свободный

          Документ об окончании:

          Уровень:

          Специалист

          Длительность:

          7:45:00

          Выпускников:

          631

          Качество курса:

          3.86 | 2.57

          Теория вероятностей относится к одному из разделов «чистой математики». Она строится на дедуктивных принципах, на основании опыта и умозаключений. Эта наука о возможных взаимоотношениях большого количества случайных событий.

          Вероятностно-статистический подход для обработки и интерпретации экспериментальных данных широко используется на всех этапах работы с физической информацией. Это обуславливается тем, что любое отдельное данное, полученное экспериментальным путем, является случайным событием. К таким событиям могут быть отнесены все любые события, объекты, так как данные, собранные на этих объектах другими людьми или в другое время могут быть несколько иными, так как сами объекты со временем изменяются, а положение точек наблюдений и отбора проб выбираются исследователями самостоятельно. Кроме того, из-за наложения помех, связанных с погрешностью приборов, различными неоднородностями, неучтенными вариациями физических объектов и ряда других причин, объект исследования реализуется случайным образом. Следовательно, если на практике исследователь имеет дело с данными, которые с большим основанием оцениваются случайными величинами и процессами, то для выделения полезной информации он обязательно должен использоваться вероятностно-статистический подход. Теоретической базой указанного метода являются теория вероятностей, математическая статистика и их различные приложения.

          Теги: beta, анализ, биноминальное распределение, бифуркация, вычисления, графика, дискретная случайная величина, законы, несовместное событие, нормальная функция, ось ординат, полная группа, распределение пуассона, формула полной вероятности, цвета, элементарное события

          Дополнительные курсы

           

          2 часа 30 минут

          Основные формулы теории вероятности / Блог / Справочник :: Бингоскул

          Классическое определение вероятности

          Случайное событие – любое событие, которое может произойти, а может и не произойти в результате какого-либо опыта.

          Вероятность события р равна отношению числа благоприятных исходов k к числу всевозможных исходов n, т.е.

          p=\frac{k}{n}

           

          Формулы сложения и умножения теории вероятности

          Событие \bar{A} называется противоположным событию A, если не произошло событие A.

          Сумма вероятностей противоположных событий равна единице, т.е.

           

          P(\bar{A}) + P(A) =1

          • Вероятность события не может быть больше 1.
          • Если вероятность события равна 0, то оно не случится.
          • Если вероятность события равна 1, то оно произойдет.

          Теорема сложения вероятностей:

          «Вероятность суммы двух несовместимых событий равна сумме вероятностей этих событий.»

           

          P(A+B) = P(A) + P(B)

           

          Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без учета их совместного появления:

           

          P(A+B) = P(A) + P(B) — P(AB)


          Теорема умножения вероятностей

          «Вероятность произведения двух событий равна произведению вероятностей одного из них на условную вероятность другого, вычисленную при условии, что первое имело место.»

           

          P(AB)=P(A)*P(B)

          События называются несовместными, если появление одного из них исключает появление других. То есть, может произойти только одно определённое событие, либо другое.

          События называются совместными, если наступление одного из них не исключает наступления другого.

          Два случайных события А и В называются независимыми, если наступление одного из них не изменяет вероятность наступления другого. В противном случае события А и В называют зависимыми.

           

          Смотри также: Основные формулы по математике

          Функция ВЕРОЯТНОСТЬ — Служба поддержки Office

          В этой статье описаны синтаксис формулы и использование  в Microsoft Excel.

          Описание

          Возвращает вероятность того, что значение из интервала находится внутри заданных пределов. Если верхний_предел не задан, то возвращается вероятность того, что значения в аргументе x_интервал равняются значению аргумента нижний_предел.

          Синтаксис

          ВЕРОЯТНОСТЬ(x_интервал;интервал_вероятностей;[нижний_предел];[верхний_предел])

          Аргументы функции ВЕРОЯТНОСТЬ описаны ниже.

          • x_интервал    Обязательный. Диапазон числовых значений x, с которыми связаны вероятности.

          • Интервал_вероятностей    Обязательный. Множество вероятностей, соответствующих значениям в аргументе «x_интервал».

          • Нижний_предел    Необязательный. Нижняя граница значения, для которого вычисляется вероятность.

          • Верхний_предел    Необязательный. Верхняя граница значения, для которого вычисляется вероятность.

          Замечания

          • Если значение в prob_range ≤ 0 или любое из значений в prob_range > 1, то значение СБ возвращает #NUM! значение ошибки #ЗНАЧ!.

          • Если сумма значений в prob_range не равна 1, возвращается значение #NUM! значение ошибки #ЗНАЧ!.

          • Если верхний_предел опущен, то функция ВЕРОЯТНОСТЬ возвращает вероятность равенства значению аргумента нижний_предел.

          • Если x_интервал и интервал_вероятностей содержат различное количество точек данных, то функция ВЕРОЯТНОСТЬ возвращает значение ошибки #Н/Д.

          Пример

          Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

          Данные

          Значение x

          Вероятность

          0

          0,2

          1

          0,3

          2

          0,1

          3

          0,4

          Формула

          Описание

          Результат

          =ВЕРОЯТНОСТЬ(A3:A6;B3:B6;2)

          Вероятность того, что x является числом 2.

          0,1

          =ВЕРОЯТНОСТЬ(A3:A6;B3:B6;1;3)

          Вероятность того, что x находится в интервале от 1 до 3.

          0,8

          Основные формулы теории вероятности / Теория вероятности [Калинин В.М., Тихомиров С.Р.] / 3dstroyproekt.ru

          №№

          п/п

          Понятия,
          обозначения

          Содержание, формула

          1

          Множество

          Множество $A-$ совокупность каких-либо объектов $a$, называемых элементами множества: $a\in A$

          2

          Дополнение $\overline A $ 
          { не $A$ }

          $\overline A $ содержит все элементы, не принадлежащие $A$

          3

          Равенство
          множеств $A=B$

          Два множества $A$ и $B$ равны между собой, если они состоят из одних и тех же элементов

          4

          Объединение { сумма } множеств $C=A+B$

          Множество $C$ состоит из всех элементов, принадлежащих или множеству $A$, или множеству $B$ или и $A$ и $B$ одновременно

          5

          Пересечение
          { произведение }
          множеств $C=A\cdot B$

          Множество $C$ состоит из элементов, принадлежащих одновременно и множеству $A$ и множеству $B$

          6

          Разность двух
          множеств $C=A-B$

          $C$ состоит из элементов множества $A$, которые не являются элементами множества $B$

          7

          Эквивалентные
          множества

          Два множества называются эквивалентными, если между ними установлено взаимно-однозначное соответствие.n$

          12

          Стохастический эксперимент

          Это опыт { испытание } , результат которого заранее не определен

          13

          Достоверное
          событие

          Результат, который обязательно наступает при осуществлении данного комплекса условий { опыта, эксперимента } называется достоверным событием

          14

          Случайное
          событие

          Это событие, которое может произойти, а может и не произойти в данном испытании

          15

          Невозможное
          событие

          Это событие, которое не может произойти при данном комплексе условий

          16

          Относительная частота события $A$

          Отношение $\nu (A)=\frac { m } { n } $ числа экспериментов $m$, завершившихся событием $A$, к общему числу $n$ проведенных экспериментов

          17

          Статистическое определение
          вероятности

          Если при неограниченном увеличении числа экспериментов относительная частота события $\nu (A)$ стремится к некоторому фиксированному числу, то событие $A$ стохастически устойчиво и это число $p(A)$ называют вероятностью события $A$

          18

          Определение
          вероятности в классической
          схеме

          $P(A)=\frac { m } { n } $, где $m$ – число исходов стохастического эксперимента, благоприятствующих наступлению события $A$, $n$ – общее число всех равновозможных исходов

          19

          Вероятность
          суммы
          { объединения } , двух событий $A$ и $B$

          $P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)$

          20

          Вероятность
          произведения двух зависимых
          событий $A$ и $B$

          $P(AB)=P(A)\cdot P(B/A)=P(B)\cdot P(A\vert B)$,

          где $P(B\vert A)$ – условная вероятность события $B$ при условии, что событие $A$ с ненулевой вероятностью произошло

          21

          Независимые
          события $A$ и $B$

          Это такие события, для которых $P(B\vert A)=P(B)$ и $P(A\vert B)=P(A)$.2 } { 2 } } } dt$; $\Phi (-x)=-\Phi (x)$  { таблица 4 }

          27

          Понятие
          случайной
          величины

          Случайной величиной называют переменную величину, которая принимает числовые значения в зависимости от исходов испытания случайным образом.

          28

          Понятие
          дискретной
          случайной
          величины { ДСВ $X$ }

          ДСВ $X$ – случайная величина, принимающая различные значения, которые можно записать в виде конечной или бесконечной последовательности, то есть численные значения которой образуют конечное или счетное множество.

          29

          Закон
          распределения
          дискретной
          случайной
          величины

          Соответствие между значениями $x_1, x_2, \cdots $ дискретной случайной величины и их вероятностями $p_1, p_2, \cdots $ называется законом распределения и может быть задан таблично или аналитически { то есть с помощью формул } .\infty { p_k =1 } $

          30

          Понятие
          непрерывной
          случайной
          величины { НСВ $X$ }

          НСВ $X$ – случайная величина, которая может принимать любые значения из некоторого промежутка, то есть множество значений непрерывной случайной величины несчетно.

          31

          Функция
          распределения. Свойства функции распределения

          Функцией распределения случайной величины $X$ называется функция действительного переменного $x$, определяемая равенством $F(x)=P(X\lt x)$, где $P(X\lt x)$ — вероятность того, что случайная величина $X$ принимает значение, меньше $x$

          Функция распределения $F(x)$ для ДСВ $X$, которая может принимать значения $x_1 ,x_2 ,…x_n $ c соответствующими вероятностями $p_1 ,p_2 ,…,p_n$  имеет вид $F(x)=\sum\limits_ { x_k \lt x } { P(X\lt x_k ) } $, где символ $x_k \lt x$ означает, что суммируются вероятности $p_k $ тех значений, которые меньше $x$.

          Функция является разрывной.

          Случайная величина $X$ называется непрерывной, если ее функция распределения $F(x)$ является непрерывно дифференцируемой.

          Вероятность того, что СВХ примет значение из промежутка $\left[ { \alpha ;\beta }\right)$, равна разности значений ее функции распределения на концах этого полуинтервала:

          $P(\alpha \leqslant X\lt \beta )=F(\beta )-F(\alpha )$

          Свойства функции распределения

          1. $0\leqslant F(x)\leqslant 1$ 

          2. Если $x_1 \lt x_2 $, то $F(x_1 )\leqslant F(x_2 )$, то есть функция распределения является неубывающей.

           

          31

          Функция
          распределения. Свойства функции распределения

          3. Функция $F(x)$ в точке $x_0 $  непрерывна слева, то есть $\mathop { \lim } \limits_ { x\to x_0 -0 } F(x)=F(x_0 )$; $F(x_0 -0)=F(x_0 )$

          4. Если все возможные значения  СВХ принадлежат интервалу $(a;b)$, то $F(x)=0$ при $x\leqslant a$, $F(x)=1$ при $x\geqslant b$ 

          5. Если все возможные значения СВХ принадлежат бесконечному интервалу $\left( { -\infty ;+\infty }\right)$, то $\mathop { \lim } \limits_ { x\to -\infty } F(x)=0;\mathop { \lim } \limits_ { x\to +\infty } F(x)=1;$

          Если $X$ – непрерывная случайная величина, то вероятность того, что она примет одно заданное определенное значение, равна нулю:

          $P(X=\alpha )=0$

          Отсюда следует, что для непрерывной случайной величины выполняются равенства:

          $P(\alpha \lt X\lt \beta )=P(\alpha \leqslant X\leqslant \beta )=P(\alpha \leqslant X\lt \beta )=$

          $=P(\alpha \lt X\leqslant \beta )=F(\beta )-F(\alpha )$

          32

          Плотность
          распределения
          вероятностей
          непрерывной
          случайной
          величины.4 } -3.$

          Для нормального распределения $Э_x =0$.

          Кривые, более островершинные по сравнению с нормальной кривой Гаусса, имеют $Э_x \gt 0$.
          У более плосковершинных кривых $Э_x \lt 0.$

          теория вероятностей | Определение, примеры и факты

          Применение простых вероятностных экспериментов

          Фундаментальным элементом теории вероятностей является эксперимент, который можно повторить, по крайней мере, гипотетически, в практически идентичных условиях и который может привести к различным результатам в разных испытаниях. Набор всех возможных результатов эксперимента называется «пробелом». Эксперимент по подбрасыванию монеты один раз приводит к пространству выборки с двумя возможными исходами: «орлом» и «решкой».«Бросок двух игральных костей имеет пространство выборки с 36 возможными исходами, каждый из которых может быть идентифицирован с помощью упорядоченной пары ( i , j ), где i и j принимают одно из значений 1, 2, 3, 4, 5, 6 и обозначают лица, изображенные на отдельных кубиках. Важно думать, что игральные кости можно идентифицировать (например, по разнице в цвете), чтобы результат (1, 2) отличался от (2, 1). «Событие» — это четко определенное подмножество выборочного пространства. Например, событие «сумма лиц, показанных на двух кубиках, равна шести», состоит из пяти исходов (1, 5), (2, 4), (3, 3), (4, 2) и ( 5, 1).

          Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

          Третий пример — вытянуть n шаров из урны, содержащей шары разного цвета. Общий результат этого эксперимента — набор n , где i -я запись определяет цвет шара, полученного при розыгрыше i -го ( i = 1, 2,…, n ) . Несмотря на простоту этого эксперимента, глубокое понимание дает теоретическую основу для опросов общественного мнения и выборочных опросов.Например, люди в группе населения, поддерживающие конкретного кандидата на выборах, могут быть идентифицированы шарами определенного цвета, лица, поддерживающие другого кандидата, могут быть идентифицированы другим цветом и так далее. Теория вероятностей обеспечивает основу для изучения содержимого урны по выборке шаров, извлеченных из урны; приложение предназначено для того, чтобы узнать об электоральных предпочтениях населения на основе выборки, взятой из этого населения.

          Еще одно применение простых моделей урн — клинические испытания, призванные определить, лучше ли новое лечение болезни, новое лекарство или новая хирургическая процедура, чем стандартное лечение.В простом случае, когда лечение можно рассматривать как успешное или неудачное, цель клинического испытания состоит в том, чтобы выяснить, приводит ли новое лечение к успеху чаще, чем стандартное лечение. Больных можно идентифицировать по шарикам в урне. Красные шары — это те пациенты, которых вылечили с помощью нового лечения, а черные шары — это те пациенты, которые не вылечились. Обычно есть контрольная группа, получающая стандартное лечение. Они представлены второй урной с возможно другой долей красных шаров.Цель эксперимента по извлечению некоторого количества шаров из каждой урны — определить на основе образца, в какой урне больше красных шаров. Вариант этой идеи можно использовать для проверки эффективности новой вакцины. Возможно, самым крупным и известным примером является испытание вакцины Солка от полиомиелита, проведенное в 1954 году. Оно было организовано Службой общественного здравоохранения США и охватило почти два миллиона детей. Его успех привел к почти полной ликвидации полиомиелита как проблемы здоровья в промышленно развитых частях мира.Строго говоря, эти приложения являются задачами статистики, основу которых составляет теория вероятностей.

          В отличие от описанных выше экспериментов, многие эксперименты имеют бесконечно много возможных результатов. Например, можно подбрасывать монету до тех пор, пока «орел» не появится впервые. Количество возможных бросков — n = 1, 2,…. Другой пример — крутить спиннер. Для идеализированного прядильщика, сделанного из отрезка прямой линии без ширины и повернутого в его центре, набор возможных результатов представляет собой набор всех углов, которые конечное положение счетчика образует с некоторым фиксированным направлением, что эквивалентно всем действительным числам в [0 , 2π).Многие измерения в естественных и социальных науках, такие как объем, напряжение, температура, время реакции, предельный доход и т. Д., Производятся в непрерывных масштабах и, по крайней мере, теоретически включают бесконечно много возможных значений. Если повторные измерения на разных предметах или в разное время на одном и том же предмете могут привести к разным результатам, теория вероятностей является возможным инструментом для изучения этой изменчивости.

          Из-за их сравнительной простоты сначала обсуждаются эксперименты с конечным пространством выборок.На раннем этапе развития теории вероятностей математики рассматривали только те эксперименты, для которых казалось разумным, исходя из соображений симметрии, предположить, что все результаты эксперимента были «одинаково вероятными». Затем в большом количестве испытаний все исходы должны происходить примерно с одинаковой частотой. Вероятность события определяется как отношение количества случаев, благоприятных для данного события, то есть количества исходов в подмножестве выборочного пространства, определяющего событие, к общему количеству случаев.Таким образом, 36 возможных исходов при броске двух кубиков считаются равновероятными, а вероятность получения «шести» равна количеству благоприятных случаев, 5, деленному на 36, или 5/36.

          Теперь предположим, что монета была подброшена n раз, и рассмотрим вероятность события «орел не выпадает» при n подбрасываниях. Результатом эксперимента является набор n , k -я запись которого определяет результат k -го броска. Поскольку существует два возможных результата для каждого броска, количество элементов в пространстве выборки составляет 2 n .Из них только один исход соответствует отсутствию орла, поэтому требуемая вероятность равна 1/2 n .

          Немного сложнее определить вероятность «не более одной головы». В дополнение к единственному случаю, в котором не происходит никакого выпадения, существует n случаев, в которых выпадает ровно один выпад, потому что он может произойти при первом, втором,… или n -м броске. Следовательно, существует n + 1 случаев, благоприятных для получения не более одной головы, и желаемая вероятность равна ( n + 1) / 2 n .

          теория вероятностей | Определение, примеры и факты

          Применение простых вероятностных экспериментов

          Фундаментальным элементом теории вероятностей является эксперимент, который можно повторить, по крайней мере, гипотетически, в практически идентичных условиях и который может привести к различным результатам в разных испытаниях. Набор всех возможных результатов эксперимента называется «пробелом». Эксперимент по подбрасыванию монеты один раз приводит к пространству выборки с двумя возможными исходами: «орлом» и «решкой».«Бросок двух игральных костей имеет пространство выборки с 36 возможными исходами, каждый из которых может быть идентифицирован с помощью упорядоченной пары ( i , j ), где i и j принимают одно из значений 1, 2, 3, 4, 5, 6 и обозначают лица, изображенные на отдельных кубиках. Важно думать, что игральные кости можно идентифицировать (например, по разнице в цвете), чтобы результат (1, 2) отличался от (2, 1). «Событие» — это четко определенное подмножество выборочного пространства. Например, событие «сумма лиц, показанных на двух кубиках, равна шести», состоит из пяти исходов (1, 5), (2, 4), (3, 3), (4, 2) и ( 5, 1).

          Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

          Третий пример — вытянуть n шаров из урны, содержащей шары разного цвета. Общий результат этого эксперимента — набор n , где i -я запись определяет цвет шара, полученного при розыгрыше i -го ( i = 1, 2,…, n ) . Несмотря на простоту этого эксперимента, глубокое понимание дает теоретическую основу для опросов общественного мнения и выборочных опросов.Например, люди в группе населения, поддерживающие конкретного кандидата на выборах, могут быть идентифицированы шарами определенного цвета, лица, поддерживающие другого кандидата, могут быть идентифицированы другим цветом и так далее. Теория вероятностей обеспечивает основу для изучения содержимого урны по выборке шаров, извлеченных из урны; приложение предназначено для того, чтобы узнать об электоральных предпочтениях населения на основе выборки, взятой из этого населения.

          Еще одно применение простых моделей урн — клинические испытания, призванные определить, лучше ли новое лечение болезни, новое лекарство или новая хирургическая процедура, чем стандартное лечение.В простом случае, когда лечение можно рассматривать как успешное или неудачное, цель клинического испытания состоит в том, чтобы выяснить, приводит ли новое лечение к успеху чаще, чем стандартное лечение. Больных можно идентифицировать по шарикам в урне. Красные шары — это те пациенты, которых вылечили с помощью нового лечения, а черные шары — это те пациенты, которые не вылечились. Обычно есть контрольная группа, получающая стандартное лечение. Они представлены второй урной с возможно другой долей красных шаров.Цель эксперимента по извлечению некоторого количества шаров из каждой урны — определить на основе образца, в какой урне больше красных шаров. Вариант этой идеи можно использовать для проверки эффективности новой вакцины. Возможно, самым крупным и известным примером является испытание вакцины Солка от полиомиелита, проведенное в 1954 году. Оно было организовано Службой общественного здравоохранения США и охватило почти два миллиона детей. Его успех привел к почти полной ликвидации полиомиелита как проблемы здоровья в промышленно развитых частях мира.Строго говоря, эти приложения являются задачами статистики, основу которых составляет теория вероятностей.

          В отличие от описанных выше экспериментов, многие эксперименты имеют бесконечно много возможных результатов. Например, можно подбрасывать монету до тех пор, пока «орел» не появится впервые. Количество возможных бросков — n = 1, 2,…. Другой пример — крутить спиннер. Для идеализированного прядильщика, сделанного из отрезка прямой линии без ширины и повернутого в его центре, набор возможных результатов представляет собой набор всех углов, которые конечное положение счетчика образует с некоторым фиксированным направлением, что эквивалентно всем действительным числам в [0 , 2π).Многие измерения в естественных и социальных науках, такие как объем, напряжение, температура, время реакции, предельный доход и т. Д., Производятся в непрерывных масштабах и, по крайней мере, теоретически включают бесконечно много возможных значений. Если повторные измерения на разных предметах или в разное время на одном и том же предмете могут привести к разным результатам, теория вероятностей является возможным инструментом для изучения этой изменчивости.

          Из-за их сравнительной простоты сначала обсуждаются эксперименты с конечным пространством выборок.На раннем этапе развития теории вероятностей математики рассматривали только те эксперименты, для которых казалось разумным, исходя из соображений симметрии, предположить, что все результаты эксперимента были «одинаково вероятными». Затем в большом количестве испытаний все исходы должны происходить примерно с одинаковой частотой. Вероятность события определяется как отношение количества случаев, благоприятных для данного события, то есть количества исходов в подмножестве выборочного пространства, определяющего событие, к общему количеству случаев.Таким образом, 36 возможных исходов при броске двух кубиков считаются равновероятными, а вероятность получения «шести» равна количеству благоприятных случаев, 5, деленному на 36, или 5/36.

          Теперь предположим, что монета была подброшена n раз, и рассмотрим вероятность события «орел не выпадает» при n подбрасываниях. Результатом эксперимента является набор n , k -я запись которого определяет результат k -го броска. Поскольку существует два возможных результата для каждого броска, количество элементов в пространстве выборки составляет 2 n .Из них только один исход соответствует отсутствию орла, поэтому требуемая вероятность равна 1/2 n .

          Немного сложнее определить вероятность «не более одной головы». В дополнение к единственному случаю, в котором не происходит никакого выпадения, существует n случаев, в которых выпадает ровно один выпад, потому что он может произойти при первом, втором,… или n -м броске. Следовательно, существует n + 1 случаев, благоприятных для получения не более одной головы, и желаемая вероятность равна ( n + 1) / 2 n .

          Формула вероятности — Скачать формулу вероятности PDF

          Формула вероятности: Формулы вероятности полезны для расчета вероятности наступления события. Вероятность — это раздел математики, который занимается численным описанием вероятности того, что событие произойдет. Вероятность события всегда находится между 0 и 1, где 0 указывает на невозможное событие, а 1 указывает на определенное событие.

          Предположим, что вероятность наступления события равна x, тогда вероятность того, что событие не произойдет, обозначается (1-x).Мы используем основные формулы вероятности, чтобы определить вероятность того, что событие произойдет.

          Формула вероятности: определение вероятности

          Неопределенность / определенность возникновения события измеряется вероятностью. Хотя теория вероятности началась с азартных игр, сейчас она широко используется в областях физических наук, торговли, биологических наук, медицины, прогнозирования погоды и т. Д. Вероятность для класса 10 — важная глава для студентов, в которой объясняются все основные концепции.

          Чтобы определить вероятность возникновения одного события, во-первых, мы должны знать общее количество возможных исходов. Например, когда мы подбрасываем монету, мы получаем либо голову, либо решку, т.е. возможны только два возможных исхода (H, T). Если мы хотим, чтобы пришла голова, наш благоприятный исход — H. Итак, мы обозначаем вероятность выпадения головы при подбрасывании монеты:

          = 1/2

          Как найти вероятность?

          Формула вероятности дает возможность события.Он равен отношению количества благоприятных исходов к общему количеству исходов. Мы предоставили вероятностные формулы с примерами.

          Вероятность наступления события P (E) = Количество благоприятных исходов / общее количество исходов

          или,

          P (A) — вероятность события «A»
          n (A) — количество благоприятных исходов
          n (S) — общее количество событий в пространстве выборки

          Мы используем два термина — «благоприятный исход» и «желаемый исход» в контексте вероятности.Иногда студенты путаются между этими двумя терминами. В некоторых требованиях проигрыш в определенном тесте или возникновение нежелательного результата может быть благоприятным событием для проведения экспериментов.

          Основные формулы вероятности

          Здесь мы предоставили некоторые математические формулы вероятности, которые будут очень полезны учащимся:

          Диапазон вероятности 0 ≤ P (A) ≤ 1
          Правило дополнительных событий P (A c ) + P (A) = 1
          Правило сложения P (A∪B) = P (A) + P (B) — P (A∩B)
          Непересекающиеся события — События A и B не пересекаются, если P (A∩B) = 0
          Условная вероятность P (A | B) = P (A∩B) / P (B)
          Формула Байеса P (A | B) = P (B | A) ⋅ P (A) / P (B)
          Независимые события — События A и B независимы, если и только если P (A∩B) = P (A) ⋅ P (B)
          Кумулятивная функция распределения F X ( x ) = P ( X x )

          Помимо этих формул вероятности Класс 10, есть еще несколько важных уравнений вероятности:

          Функция массы вероятности

          Функция массы вероятности (PMF) (или функция частоты) дискретной случайной величины X присваивает вероятности возможным значениям случайной величины.

          Кроме того, если A является подмножеством возможных значений X, то вероятность того, что X принимает значение в A, определяется выражением:

          Функция плотности вероятности

          Функция плотности вероятности (PDF) , обозначенная f, непрерывной случайной величины X удовлетворяет следующему:

          Ковариация

          Ковариация — это мера совместной изменчивости двух случайных величин.Обозначается следующей формулой:

          Здесь,

          cov x, y = ковариация между переменными a и y

          x i = значение данных 9014 43 i = значение данных y

          = среднее значение x

          ȳ = среднее значение y

          N = 9017 Количество значений данных

          Загрузить — Формулы вероятности PDF

          Другие важные математические статьи:

          Решенные примеры формул вероятности, класс 12

          Здесь мы привели несколько вероятностно решаемых примеров.

          Вопрос 1: Монета брошена 3 раза. Какова вероятность получения хотя бы одной головы?

          Решение: Пробел = [HHH, HHT, HTH, THH, TTH, THT, HTT, TTT] Общее количество путей = 2 × 2 × 2 = 8.
          Благоприятные случаи = 7 [Требуется как минимум 1 голова] P (A) = количество благоприятных исходов / общее количество исходов
          = 7/8

          Вопрос 2: Из колоды в 52 карты берутся две карты. Найдите вероятность того, что оба являются бриллиантами или оба являются королями.

          Решение: Общее количество путей = 52 C 2
          Случай I: Оба бриллианта = 13 C 2
          Случай II: Оба короли = 4 C 2
          P (оба бриллианты или оба являются королями) = ( 13 C 2 + 4 C 2 ) / 52 C 2 = 14/221

          Вопрос 3: Рассчитайте вероятность выпадения четного числа при броске кубика.

          Решение: Пробел (S) = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
          n (S) = 6
          Пусть «E» будет событием получения нечетного числа, E = {2, 4, 6}
          n (E) = 3
          Итак, вероятность получить нечетное число составляет:
          P (E) = (Количество благоприятных исходов) / (Общее количество исходов)
          = n (E) / n (S)
          = 3/6
          = 1/2

          Вопрос 4: Какова вероятность получить сумму 22 или больше, когда брошены четыре кубика?

          Решение: Общее количество способов = 6 4
          = 1296
          (i) Количество способов получения суммы 22 равно 6,6,6,4 = 4! / 3!
          = 4 и 6,6,5,5 = 4! / 2! 2!
          = 6.
          (ii) Количество способов получить сумму 23 равно 6,6,6,5 = 4! / 3! = 4
          (iii) Количество способов получить сумму 24 равно 6,6,6,6 = 1.
          Fav. Количество корпусов = 4 + 6 + 4 + 1 = 15 способов.
          P (получаем сумму 22 или больше) = 15/1296
          = 5/432

          Вопрос 5. Найдите вероятность того, что в високосном году 52 воскресенья.

          Решение: В високосном году может быть 52 воскресенья или 53 воскресенья.
          В високосном году 366 дней, из которых 52 полных недели и оставшиеся 2 дня.
          Так вот, эти два дня могут быть (сб, вс), (вс, пн), (пн, вт), (вт, ср), (ср, чт), (чт, пт), (пт, сб).
          Итак, всего 7 случаев, из которых (Сб, Вс) (Вс, Пн) — два благоприятных случая.
          Итак, P (53 воскресенья) = 2/7
          Сейчас, P (52 воскресенья) + P (53 воскресенья) = 1
          Итак, P (52 воскресенья) = 1 — P (53 воскресенья) = 1 — (2 / 7) = (5/7)

          Также чек:

          Практические вопросы по всем формулам вероятностей

          Здесь мы предоставили вам некоторые практические вопросы по формулам вероятности для класса 7:

          Вопрос 1: Три пакета содержат 3 красных, 7 черных; 8 красных, 2 черных, 4 красных и 6 черных шаров соответственно.Случайно выбирается 1 из мешков, и из него вынимается шар. Если выпавший шар красный, найдите вероятность того, что он будет вытянут из третьего мешка.

          Вопрос 2: Пятнадцать человек сидят за круглым столом. Каковы шансы, что два человека не будут сидеть вместе?

          Вопрос 3: Из колоды карт наугад вытягиваются три карты. Найдите вероятность того, что каждая карта принадлежит к разной масти.

          Вопрос 4: Два кубика бросаются вместе.Какова вероятность того, что число, полученное на одной из игральных костей, кратно числу, полученному на другой кости?

          Вопрос 5: Случайным образом вытягивается 1 карта из колоды из 52 карт.
          (i) Найдите вероятность того, что это карта чести.
          (ii) Это лицевая карта.

          Вопрос 6: Есть 5 зеленых 7 красных шаров. Два шара выбираются один за другим без замены. Найдите вероятность того, что первое будет зеленым, а второе — красным.

          Вопрос 7: Рассмотрим другой пример, когда пачка содержит 4 синих, 2 красных и 3 черных ручки.Если ручка случайным образом извлечена из пачки, заменена и процесс повторен еще 2 раза, какова вероятность того, что вы вытащите 2 синих ручки и 1 черную ручку?

          Вопрос 8: В классе 40% студентов изучают математику и естественные науки. 60% студентов изучают математику. Какова вероятность того, что студент будет изучать естественные науки, если он / она уже изучает математику?

          Часто задаваемые вопросы, связанные с формулой вероятности

          Здесь мы предоставили некоторые из часто задаваемых вопросов, связанных с формулами статистической вероятности:

          Q1: Какая формула вероятности?

          A: Вероятность события — это количество благоприятных исходов, деленное на общее количество возможных исходов.Это базовое определение вероятности предполагает, что все исходы имеют одинаковую вероятность.

          Q2: Каковы 3 типа вероятности?

          A: Существует 3 типа вероятности:
          (i) Теоретическая вероятность.
          (ii) Экспериментальная вероятность.
          (iii) Аксиоматическая вероятность.

          Q3: Что означает P (AUB)?

          A: P (AUB) — это вероятность суммы всех точек выборки в AU B. Она определяется соотношением P (A) + P (B), которое представляет собой сумму вероятностей точек выборки в A и B .

          Q4: Что означает P (A | B)?

          A: P (A | B) — условная вероятность. Это вероятность наступления события A при условии, что событие B произойдет.

          Q5: Где я могу скачать формулы вероятности для определения способностей?

          A: Вы можете загрузить формулы вероятности для PDF-файла aptitude из Embibe. На этой странице мы предоставили все основные формулы вместе с уравнениями вероятности.

          Теперь вам предоставлена ​​вся необходимая информация обо всех формулах вероятности 9 класса.Мы надеемся, что вы скачали PDF-файл с формулами вероятности, доступный на этой странице. Практикуйте больше вопросов и овладейте этой концепцией.

          Студенты могут использовать NCERT Solutions для математики, предоставленные Embibe для подготовки к экзаменам.

          Мы надеемся, что эта подробная статья о формулах вероятности статистики вам поможет. Если у вас есть какие-либо вопросы по этой статье, свяжитесь с нами через раздел комментариев ниже, и мы свяжемся с вами как можно скорее.

          1586 Просмотры

          Вероятностные правила | Безграничная статистика

          Правило сложения

          Правило сложения гласит, что вероятность двух событий — это сумма вероятностей того, что одно из них произойдет, за вычетом вероятности того, что оба события произойдут.

          Цели обучения

          Рассчитайте вероятность события с помощью правила сложения

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Правило сложения: [latex] \ text {P} (\ text {A} \ cup \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) + \ text {P} (\ текст {B}) — \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}).[/ латекс]
          • Последний член учитывался дважды: один раз в [латексе] \ text {P} (\ text {A}) [/ latex] и один раз в [латексе] \ text {P} (\ text {B}) [ / latex], поэтому его нужно вычесть один раз, чтобы он не учитывался дважды.
          • Если [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] не пересекаются, то [latex] \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text { B}) = 0 [/ latex], поэтому формула становится [latex] \ text {P} (\ text {A} \ cup \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) + \ text {P} (\ text {B}). [/ latex]
          Ключевые термины
          • вероятность : относительная вероятность того, что событие произойдет.

          Закон о добавлении

          Закон вероятности сложения (иногда называемый правилом сложения или правилом сумм), утверждает, что вероятность того, что [latex] \ text {A} [/ latex] или [latex] \ text {B} [/ latex] будет Произойти — это сумма вероятностей того, что произойдет [latex] \ text {A} [/ latex] и произойдет [latex] \ text {B} [/ latex], за вычетом вероятности того, что оба [latex] \ text { A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] произойдут. Правило сложения резюмируется формулой:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} \ cup \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) + \ text {P} (\ text {B} ) — \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) [/ latex]

          Рассмотрим следующий пример.При вытягивании одной карты из колоды игральных карт [latex] 52 [/ latex], какова вероятность получить черву или лицевую карту (король, дама или валет)? Пусть [latex] \ text {H} [/ latex] обозначает рисование сердца, а [latex] \ text {F} [/ latex] обозначает рисование карты лица. Так как есть [латексные] 13 [/ латексные] червы и в общей сложности [латексные] 12 [/ латексные] лицевые карты ([латекс] 3 [/ латекс] каждой масти: пики, червы, бубны и трефы), но только [latex] 3 [/ latex] лицевых карты червей, получаем:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {H}) = \ frac {13} {52} [/ latex]

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {F}) = \ frac {12} {52} [/ latex]

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {F} \ cap \ text {H}) = \ frac {3} {52} [/ latex]

          Используя правило сложения, получаем:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} \ text {P} (\ text {H} \ cup \ text {F}) & = \ text {P} (\ text {H}) + \ text {P} (\ text {F}) — \ text {P} (\ text {H} \ cap \ text {F}) \\ & = \ frac {13} {52} + \ frac {12} {52} — \ гидроразрыв {3} {52} \ end {align} [/ latex]

          Причина вычитания последнего члена состоит в том, что в противном случае мы бы дважды считали среднюю часть (поскольку [latex] \ text {H} [/ latex] и [latex] \ text {F} [/ latex] перекрываются).

          Правило сложения для непересекающихся событий

          Предположим, что [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] не пересекаются, их пересечение пусто. Тогда вероятность их пересечения равна нулю. В символах: [латекс] \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) = 0 [/ latex]. Затем закон сложения упрощается до:

          [латекс] \ text {P} (\ text {A} \ cup \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) + \ text {P} (\ text {B}) \ qquad \ text {when} \ qquad \ text {A} \ cap \ text {B} = \ emptyset [/ latex]

          Символ [latex] \ emptyset [/ latex] представляет пустой набор, который указывает, что в этом случае [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] не имеют какие-либо общие элементы (они не пересекаются).

          Пример:

          Предположим, что карта взята из колоды из 52 игральных карт: какова вероятность получить короля или королеву? Пусть [latex] \ text {A} [/ latex] представляет событие, когда нарисован король, а [latex] \ text {B} [/ latex] представляет событие, когда нарисован ферзь. Эти два события не пересекаются, поскольку нет королей, которые также были бы королевами. Таким образом:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} \ text {P} (\ text {A} \ cup \ text {B}) & = \ text {P} (\ text {A}) + \ text {P} (\ text {B}) \\ & = \ frac {4} {52} + \ frac {4} {52} \\ & = \ frac {8} {52} \\ & = \ frac {2} { 13} \ end {align} [/ latex]

          Правило умножения

          Правило умножения гласит, что вероятность того, что встречаются [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex], равна вероятности того, что [latex] \ text {B} [/ latex] умножает на условную вероятность того, что встречается [latex] \ text {A} [/ latex], учитывая, что встречается [latex] \ text {B} [/ latex].

          Цели обучения

          Примените правило умножения, чтобы вычислить вероятность появления как [latex] \ text {A} [/ latex], так и [latex] \ text {B} [/ latex].

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Правило умножения можно записать как: [latex] \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) = \ text {P} (\ text {B}) \ cdot \ text { P} (\ text {A} | \ text {B}) [/ latex].
          • Мы получаем общее правило умножения, умножая обе части определения условной вероятности на знаменатель.
          Ключевые термины
          • пространство образцов : Набор всех возможных результатов игры, эксперимента или другой ситуации.

          Правило умножения

          В теории вероятностей правило умножения гласит, что вероятность появления [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] равна вероятности того, что [latex] \ text {A} [/ latex] умножает на условную вероятность того, что [latex] \ text {B} [/ latex] встречается, при условии, что мы знаем, что [latex] \ text {A} [/ latex] уже произошло.Это правило можно записать:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) = \ text {P} (\ text {B}) \ cdot \ text {P} (\ text {A } | \ text {B}) [/ latex]

          Переключая роль [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex], мы также можем записать правило как:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) \ cdot \ text {P} (\ text {B } | \ text {A}) [/ latex]

          Мы получаем общее правило умножения, умножая обе части определения условной вероятности на знаменатель.То есть в уравнении [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} | \ text {B}) = \ frac {\ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B })} {\ text {P} (\ text {B})} [/ latex], если мы умножим обе стороны на [latex] \ text {P} (\ text {B}) [/ latex], мы получим Правило умножения.

          Правило полезно, когда мы знаем и [латекс] \ text {P} (\ text {B}) [/ latex], и [latex] \ text {P} (\ text {A} | \ text {B}) [/ latex] или оба [латекс] \ text {P} (\ text {A}) [/ latex] и [latex] \ text {P} (\ text {B} | \ text {A}). [ / латекс]

          Пример

          Предположим, что мы извлекаем две карты из колоды карт и пусть [latex] \ text {A} [/ latex] будет событием, когда первая карта является тузом, а [latex] \ text {B} [/ latex ] Если вторая карта — туз, то:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A}) = \ frac {4} {52} [/ latex]

          А:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} \ left ({\ text {B}} | {\ text {A}} \ right) = \ frac {3} {51} [/ latex]

          Знаменатель во втором уравнении [латекс] 51 [/ латекс], поскольку мы знаем, что карта уже разыграна.Таким образом, осталось всего [латекс] 51 [/ латекс]. Мы также знаем, что первой картой был туз, поэтому:

          [латекс] \ displaystyle \ begin {align} \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) & = \ text {P} (\ text {A}) \ cdot \ text {P } (\ text {B} | \ text {A}) \\ & = \ frac {4} {52} \ cdot \ frac {3} {51} \\ & = 0,0045 \ end {align} [/ latex]

          Независимое событие

          Обратите внимание, что когда [латекс] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] независимы, у нас есть [latex] \ text {P} (\ text {B} | \ text {A}) = \ text {P} (\ text {B}) [/ latex], поэтому формула становится [latex] \ text {P} (\ text {A} \ cap \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) \ text {P} (\ text {B}) [/ latex], с которым мы столкнулись в предыдущем разделе.В качестве примера рассмотрим эксперимент по бросанию игральной кости и подбрасыванию монеты. Вероятность того, что мы получим [латекс] 2 [/ latex] на кубике и решки на монете, равна [latex] \ frac {1} {6} \ cdot \ frac {1} {2} = \ frac {1 } {12} [/ latex], поскольку два события независимы.

          Независимость

          Сказать, что два события независимы, означает, что возникновение одного не влияет на вероятность другого.

          Цели обучения

          Объяснить понятие независимости в связи с теорией вероятностей

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Два события независимы, если выполняются следующие условия: [latex] \ text {P} (\ text {A} | \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) [/ latex] , [латекс] \ text {P} (\ text {B} | \ text {A}) = \ text {P} (\ text {B}) [/ latex] и [латекс] \ text {P} ( \ text {A} \ \ text {и} \ \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) \ cdot \ text {P} (\ text {B}) [/ latex].
          • Если хотя бы одно из этих условий верно, то все они верны.
          • Если события [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] независимы, то вероятность возникновения [latex] \ text {A} [/ latex] отсутствует. влияют на вероятность появления [latex] \ text {B} [/ latex] и наоборот.
          Ключевые термины
          • независимость : Возникновение одного события не влияет на вероятность наступления другого.
          • теория вероятностей : математическое исследование вероятности (вероятность возникновения случайных событий с целью прогнозирования поведения определенных систем).

          Независимые мероприятия

          В теории вероятностей утверждение, что два события независимы, означает, что возникновение одного не влияет на вероятность того, что другое произойдет. Другими словами, если события [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] независимы, то вероятность [latex] \ text {A} [/ latex] не влияет на вероятность появления [latex] \ text {B} [/ latex] и наоборот. Концепция независимости распространяется на коллекции, состоящие из более чем двух событий.

          Два события являются независимыми, если выполняется одно из следующих условий:

          1. [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} | \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) [/ latex]
          2. [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {B} | \ text {A}) = \ text {P} (\ text {B}) [/ latex]
          3. [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} \ \ text {and} \ \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) \ cdot \ text {P} (\ text {B}) [/ latex]

          Чтобы показать, что два события независимы, вы должны показать только одно из перечисленных выше условий.Если хотя бы одно из этих условий верно, то все они верны.

          Переводя символы в слова, первые два перечисленных выше математических утверждения говорят, что вероятность события с условием такая же, как вероятность события без условия. Для независимых событий условие не меняет вероятность события. Третье утверждение гласит, что вероятность возникновения обоих независимых событий [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] такая же, как вероятность возникновения [latex] \ text { A} [/ latex], умноженное на вероятность появления [latex] \ text {B} [/ latex].

          В качестве примера представьте, что вы последовательно выбираете две карты из полной колоды игральных карт. Эти два выбора не являются независимыми. Результат первого выбора изменяет оставшуюся колоду и влияет на вероятность второго выбора. Это называется выбором «без замены», потому что первая карта не была заменена в колоду до того, как будет выбрана вторая карта.

          Однако предположим, что вы должны были выбрать две карты «с заменой», вернув первую карту в колоду и перетасовав колоду перед тем, как выбрать вторую карту.Поскольку колода карт является полной для обоих вариантов выбора, первый выбор не влияет на вероятность второго выбора. При выборе карт с заменой выбор не зависит.

          Независимые события : Выбор двух карт из колоды, сначала выбрав одну, затем заменив ее в колоде перед выбором второй, является примером независимых событий.

          Рассмотрим роль справедливого кубика, которая представляет собой еще один пример независимых событий.Если человек, играющий роль двоих, умирает, результат первого броска не меняет вероятность результата второго броска.

          Пример

          Два друга играют в бильярд и решают подбросить монету, чтобы определить, кто будет играть первым в каждом раунде. В первых двух раундах монета выпадает орлом. Они решают сыграть в третий раунд и снова подбрасывают монету. Какова вероятность того, что монета снова упадет орлом?

          Во-первых, обратите внимание, что каждое подбрасывание монеты — независимое событие.Сторона, на которую приземляется монета, не зависит от того, что произошло ранее.

          Для любого подбрасывания монеты существует [latex] {\ frac {1} {2}} [/ latex] шанс, что монета упадет орлом. Таким образом, вероятность того, что монета упадет орлом во время третьего раунда, равна [latex] {\ frac {1} {2}} [/ latex].

          Пример

          При подбрасывании монеты, какова вероятность получить решки [латекс] 5 [/ латекс] раз подряд?

          Напомним, что каждый бросок монеты независим, и вероятность выпадения решки составляет [латекс] {\ frac {1} {2}} [/ latex] для любого подбрасывания.Также напомним, что для любых двух независимых событий A и B справедливо следующее утверждение:

          [латекс] \ displaystyle \ text {P} (\ text {A} \ \ text {and} \ \ text {B}) = \ text {P} (\ text {A}) \ cdot \ text {P} (\ text {B}) [/ latex]

          Наконец, концепция независимости распространяется на коллекции более чем [latex] 2 [/ latex] событий.

          Следовательно, вероятность получить хвосты [латекс] 4 [/ латекс] раза подряд составляет:

          [латекс] \ displaystyle {\ frac {1} {2}} \ cdot {\ frac {1} {2}} \ cdot {\ frac {1} {2}} \ cdot {\ frac {1} {2 }} = {\ frac {1} {16}} [/ latex]

          Правила и методы подсчета

          Комбинаторика — это раздел математики, изучающий конечные или счетные дискретные структуры.

          Цели обучения

          Описать различные правила и свойства комбинаторики

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Правило суммы (правило сложения), правило произведения (правило умножения) и принцип включения-исключения часто используются для целей перечисления.
          • Биективные доказательства используются, чтобы продемонстрировать, что два набора имеют одинаковое количество элементов.
          • Двойной счет — это метод, используемый для демонстрации равенства двух выражений.Принцип ячейки часто устанавливает существование чего-либо или используется для определения минимального или максимального количества чего-либо в дискретном контексте.
          • Генерирующие функции и рекуррентные отношения — мощные инструменты, которые можно использовать для управления последовательностями, и они могут описывать, если не разрешать многие комбинаторные ситуации.
          • Двойной счет — это метод, используемый для демонстрации равенства двух выражений.
          Ключевые термины
          • полином : выражение, состоящее из суммы конечного числа членов: каждый член является произведением постоянного коэффициента и одной или нескольких переменных, возведенных в неотрицательную целую степень.
          • комбинаторика : Раздел математики, изучающий (обычно конечные) совокупности объектов, удовлетворяющих указанным критериям.

          Комбинаторика — это раздел математики, изучающий конечные или счетные дискретные структуры. Комбинаторные методы применимы ко многим областям математики, и знание комбинаторики необходимо для создания прочных навыков в области статистики. Он включает в себя перечисление, комбинирование и перестановку наборов элементов и математических соотношений, которые характеризуют их свойства.

          Аспекты комбинаторики включают: подсчет структур данного вида и размера, решение, когда могут быть соблюдены определенные критерии, а также создание и анализ объектов, соответствующих критериям. Аспекты также включают поиск «наибольших», «наименьших» или «оптимальных» объектов, изучение комбинаторных структур, возникающих в алгебраическом контексте, или применение алгебраических методов к комбинаторным задачам.

          Комбинаторные правила и методы

          Общепризнано и используется несколько полезных комбинаторных правил или комбинаторных принципов.Каждый из этих принципов используется для определенной цели. Правило суммы (правило сложения), правило произведения (правило умножения) и принцип включения-исключения часто используются для целей перечисления. Биективные доказательства используются, чтобы продемонстрировать, что два набора имеют одинаковое количество элементов. Двойной счет — это способ показать, что два выражения равны. Принцип ячейки часто устанавливает существование чего-либо или используется для определения минимального или максимального количества чего-либо в дискретном контексте.Генерирующие функции и рекуррентные отношения — мощные инструменты, которые можно использовать для управления последовательностями, и они могут описывать, если не разрешать многие комбинаторные ситуации. Каждый из этих методов более подробно описан ниже.

          Правило суммы

          Правило суммы — это интуитивный принцип, гласящий, что если есть [latex] \ text {a} [/ latex] возможные способы сделать что-то, и [latex] \ text {b} [/ latex] возможные способы сделать что-то другое вещь, и две вещи не могут быть выполнены одновременно, тогда есть [latex] \ text {a} + \ text {b} [/ latex] все возможные способы сделать одну из вещей.Более формально сумма размеров двух непересекающихся множеств равна размеру объединения этих множеств.

          Правило продукта

          Правило продукта — это еще один интуитивный принцип, гласящий, что если есть [latex] \ text {a} [/ latex] способы сделать что-то и [latex] \ text {b} [/ latex] способы сделать что-то еще, то тогда есть [latex] \ text {a} \ cdot \ text {b} [/ latex] способы сделать и то, и другое.

          Принцип включения-исключения

          Принцип включения-исключения — это метод подсчета, который используется для получения количества элементов в объединении нескольких наборов.Этот метод подсчета гарантирует, что элементы, которые присутствуют более чем в одном наборе в объединении, не будут подсчитаны более одного раза. Он учитывает размер каждого набора и размер пересечения наборов. Самый маленький пример — когда есть два набора: количество элементов в объединении [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] равно сумме количество элементов в [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex] за вычетом количества элементов на их пересечении.См. Схему ниже для примера с тремя наборами.

          Биективное доказательство

          Биективное доказательство — это метод доказательства, который находит биективную функцию [latex] \ text {f}: \ text {A} \ rightarrow \ text {B} [/ latex] между двумя конечными наборами [latex] \ text {A} [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex], что доказывает, что они имеют одинаковое количество элементов, [latex] | \ text {A} | = | \ text {B} | [/ латекс]. Биективная функция — это функция, в которой существует взаимно однозначное соответствие между элементами двух множеств.Другими словами, каждый элемент в наборе [latex] \ text {B} [/ latex] связан ровно с одним элементом в наборе [latex] \ text {A} [/ latex]. Этот метод полезен, если мы хотим узнать размер [latex] \ text {A} [/ latex], но не можем найти прямого способа подсчета его элементов. Если [латекс] \ text {B} [/ latex] легче подсчитать, то установка биекции из [latex] \ text {A} [/ latex] в [latex] \ text {B} [/ latex] решает проблему. .

          Двойной счет

          Двойной счет — это комбинаторный метод доказательства равенства двух выражений.Это делается путем демонстрации того, что два выражения представляют собой два разных способа подсчета размера одного набора. В этом методе конечный набор [latex] \ text {X} [/ latex] описывается с двух точек зрения, что приводит к двум различным выражениям для размера набора. Поскольку оба выражения равны размеру одного и того же набора, они равны друг другу.

          Принцип голубятни

          Принцип «ящика» гласит, что если каждый элемент [latex] \ text {a} [/ latex] помещается в одно из полей [latex] \ text {b} [/ latex], где [latex] \ text {a}> \ text {b} [/ latex], то хотя бы одно из ящиков содержит более одного элемента.Этот принцип позволяет продемонстрировать наличие некоторого элемента в наборе с некоторыми специфическими свойствами. Например, рассмотрим комплект из трех перчаток. В таком наборе должно быть либо две левых перчатки, либо две правые перчатки (или три левых или правых). Это применение принципа «ячеек», позволяющее получить информацию о свойствах перчаток в наборе.

          Генерирующая функция

          Производящие функции можно рассматривать как многочлены с бесконечным числом членов, коэффициенты которых соответствуют членам последовательности.{\ text {n}} [/ latex]

          , коэффициенты которого дают последовательность [латекс] \ left \ {\ text {a} _ {0}, \ text {a} _ {1}, \ text {a} _ {2},… \ right \} [/ латекс].

          Отношение повторения

          Рекуррентное отношение определяет каждый член последовательности в терминах предыдущих терминов. Другими словами, если даны один или несколько начальных терминов, каждый из следующих членов последовательности является функцией предыдущих терминов.

          Последовательность Фибоначчи — один из примеров рекуррентного отношения. Каждый член последовательности Фибоначчи задается [латексом] \ text {F} _ {\ text {n}} = \ text {F} _ {\ text {n} -1} + \ text {F} _ {\ text {n} -2} [/ latex] с начальными значениями [latex] \ text {F} _ {0} = 0 [/ latex] и [latex] \ text {F} _ {1} = 1 [/ латекс].Таким образом, начинается последовательность чисел Фибоначчи:

          [латекс] \ displaystyle 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89,… [/ латекс]

          Правило Байеса

          Правило Байеса выражает, как субъективная степень веры должна рационально измениться, чтобы учесть свидетельства.

          Цели обучения

          Объясните важность теоремы Байеса в математическом манипулировании условными вероятностями.

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Правило Байеса связывает шансы события [latex] \ text {A} _1 [/ latex] с событием [latex] \ text {A} _2 [/ latex], до (до) и после (после) обусловливание другого события [latex] \ text {B} [/ latex].
          • Более конкретно, с учетом событий [latex] \ text {A} _1 [/ latex], [latex] \ text {A} _2 [/ latex] , и [latex] \ text {B} [/ latex], Правило Байеса гласит, что условные шансы [latex] \ text {A} _1: \ text {A} _2 [/ latex] с учетом [latex] \ text {B} [/ latex] равны предельным шансам [latex ] \ text {A} _1: \ text {A} _2 [/ latex], если умножить на коэффициент Байеса.
          • Правило
          • Байеса показывает, что суждение о том, является ли [latex] \ text {A} _1 [/ latex] или [latex] \ text {A} _2 [/ latex] истинным, должно быть обновлено на основе наблюдения за доказательствами.
          • Байесовский вывод — это метод вывода, в котором правило Байеса используется для обновления оценки вероятности гипотезы по мере получения дополнительных свидетельств.
          Ключевые термины
          • Фактор Байеса : Отношение условных вероятностей события $ B $ при условии, что $ A_1 $ имеет место, или что $ A_2 $, соответственно.

          В теории вероятностей и статистике теорема Байеса (или правило Байеса) является важным результатом при математическом манипулировании условными вероятностями.Это результат, вытекающий из более основных аксиом вероятности. При применении вероятности, включенные в теорему Байеса, могут иметь любую из множества вероятностных интерпретаций. В одной из этих интерпретаций теорема используется непосредственно как часть определенного подхода к статистическому выводу. В частности, с байесовской интерпретацией вероятности теорема выражает, как субъективная степень веры должна рационально измениться, чтобы учесть свидетельства. Это известно как байесовский вывод, который является фундаментальным для байесовской статистики.

          Правило Байеса связывает шансы события [latex] \ text {A} _1 [/ latex] с событием [latex] \ text {A} _2 [/ latex] до (до) и после (после) кондиционирования на другом мероприятии [latex] \ text {B} [/ latex]. Шансы на [latex] \ text {A} _1 [/ latex] на событие [latex] \ text {A} _2 [/ latex] — это просто отношение вероятностей двух событий. Отношение выражается с помощью отношения правдоподобия или байесовского фактора. По определению, это соотношение условных вероятностей события [latex] \ text {B} [/ latex] с учетом того, что [latex] \ text {A} _1 [/ latex] является случаем или что [latex] \ text {A} _2 [/ latex] — это соответственно регистр.Правило просто гласит:

          Апостериорные шансы равны предыдущим шансам, умноженным на коэффициент Байеса.

          Более конкретно, с учетом событий [latex] \ text {A} _1 [/ latex], [latex] \ text {A} _2 [/ latex] и [latex] \ text {B} [/ latex], правило Байеса заявляет, что условные шансы [латекса] \ text {A} _1: \ text {A} _2 [/ latex] с учетом [latex] \ text {B} [/ latex] равны предельным шансам [latex] \ text {A} _1: \ text {A} _2 [/ latex], умноженное на коэффициент Байеса или отношение правдоподобия. Это показано в следующих формулах:

          [латекс] O (\ text {A} _1: \ text {A} _2 | \ text {B}) = \ Lambda (\ text {A} _1: \ text {A} _2 | \ text {B}) \ cdot O (\ text {A} _1: \ text {A} _2) [/ latex]

          Где отношение правдоподобия [latex] \ Lambda [/ latex] — это отношение условных вероятностей события [latex] \ text {B} [/ latex] при условии, что [latex] \ text {A} _1 [/ latex ] — это случай или [латекс] \ text {A} _2 [/ latex], соответственно:

          [латекс] \ displaystyle \ Lambda (\ text {A} _1: \ text {A} _2 | \ text {B}) = \ frac {\ text {P} (\ text {B} | \ text {A} _1)} {\ text {P} (\ text {B} | \ text {A} _2)} [/ latex]

          Правило Байеса широко используется в статистике, науке и технике, например в: выборе модели, вероятностных экспертных системах на основе сетей Байеса, статистических доказательствах в судебных разбирательствах, фильтрах спама в электронной почте и т. Д.Правило Байеса говорит нам, как связаны безусловная и условная вероятности, независимо от того, работаем ли мы с частотной или байесовской интерпретацией вероятности. Согласно байесовской интерпретации, это часто применяется в ситуации, когда [латекс] \ text {A} _1 [/ latex] и [latex] \ text {A} _2 [/ latex] являются конкурирующими гипотезами, а [latex] \ text { B} [/ latex] — некоторые наблюдаемые доказательства. Правило показывает, как следует обновлять суждение о том, является ли [latex] \ text {A} _1 [/ latex] или [latex] \ text {A} _2 [/ latex] истинным, при рассмотрении доказательств).

          Байесовский вывод

          Байесовский вывод — это метод вывода, в котором правило Байеса используется для обновления оценки вероятности гипотезы по мере получения дополнительных свидетельств. Байесовское обновление — важный метод всей статистики, особенно в математической статистике. Байесовское обновление особенно важно при динамическом анализе последовательности данных. Байесовский вывод нашел применение в целом ряде областей, включая науку, инженерию, философию, медицину и право.

          Неофициальное определение

          С рациональной точки зрения правило Байеса имеет большой смысл. Если доказательства не совпадают с гипотезой, гипотезу следует отвергнуть. Но если гипотеза a priori крайне маловероятна, ее также следует отвергнуть, даже если кажется, что доказательства совпадают.

          Например, представьте, что у нас есть различные гипотезы о природе новорожденного ребенка друга, в том числе:

          • [латекс] \ text {H} _1 [/ latex]: Младенец — мальчик с шатенками.
          • [латекс] \ text {H} _2 [/ latex]: Ребенок — светловолосая девочка.
          • [латекс] \ text {H} _3 [/ latex]: Ребенок — собака.

          Затем рассмотрим два сценария:

          1. Нам представлены доказательства в виде фотографии светловолосой девочки. Мы находим, что это свидетельство поддерживает [латекс] \ text {H} _2 [/ latex] и выступает против [latex] \ text {H} _1 [/ latex] и [latex] \ text {H} _3 [/ latex].
          2. Нам представлены доказательства в виде фотографии собачки. Хотя это свидетельство, рассматриваемое изолированно, поддерживает [latex] \ text {H} _3 [/ latex], моя предыдущая вера в эту гипотезу (что человек может родить собаку) чрезвычайно мала.Следовательно, апостериорная вероятность все же мала.

          Таким образом, критическим моментом байесовского вывода является то, что он обеспечивает принципиальный способ объединения новых свидетельств с предшествующими убеждениями посредством применения правила Байеса. Кроме того, правило Байеса можно применять итеративно. После наблюдения некоторых свидетельств результирующая апостериорная вероятность затем может рассматриваться как априорная вероятность, а новая апостериорная вероятность вычисляется на основе новых свидетельств. Это позволяет применять байесовские принципы к различным видам доказательств, независимо от того, просматриваются они все сразу или с течением времени.Эта процедура называется байесовским обновлением.

          Теорема Байеса : синий неоновый знак в Autonomy Corporation в Кембридже, демонстрирующий простую формулировку теоремы Байеса.

          Дело Коллинза

          Народ штата Калифорния против Коллинза было судом присяжных в Калифорнии в 1968 году, в ходе которого использовалась печально известная судебно-медицинская экспертиза статистических данных и вероятностей.

          Цели обучения

          Обсудить причины заблуждения прокурора

          Основные выводы

          Ключевые моменты
          • Свидетели ограбления в Лос-Анджелесе показали, что преступниками были темнокожий мужчина с бородой и усами и женщина европеоидной расы со светлыми волосами, собранными в хвост.Они скрылись на желтом автомобиле.
          • Свидетель обвинения, преподаватель математики, объяснил присяжным правило умножения, но не принял во внимание независимость или разницу между условной и безусловной вероятностями.
          • Дело Коллинза является ярким примером явления, известного как ошибка прокурора.
          Ключевые термины
          • правило умножения : Вероятность того, что A и B возникнут, равна вероятности того, что A произойдет, умноженной на вероятность того, что B произойдет, при условии, что мы знаем, что A уже произошло.
          • ошибка прокурора : ошибка статистической аргументации при использовании в качестве аргумента в судебном разбирательстве.

          Народ штата Калифорния против Коллинза было судом присяжных в Калифорнии в 1968 году. Он широко использовал статистику и вероятность для криминалистической экспертизы. Свидетели ограбления в Лос-Анджелесе показали, что преступниками были темнокожий мужчина с бородой и усами и женщина европеоидной расы со светлыми волосами, завязанными в хвост. Они скрылись на желтом автомобиле.

          Прокурор вызвал для дачи показаний преподавателя математики местного государственного колледжа. Инструктор объяснил жюри правило умножения, но не принял во внимание независимость или разницу между условной и безусловной вероятностями. Затем прокурор предположил, что присяжные будут уверены в оценке следующих вероятностей:

          • Чернокожий мужчина с бородой: 1 из 10
          • Мужчина с усами: 1 из 4
          • Белая женщина с конским хвостом: 1 из 10
          • Белая женщина со светлыми волосами: 1 из 3
          • Желтый легковой автомобиль: 1 из 10
          • Межрасовая пара в машине: 1 из 1000

          Эти вероятности, если их рассматривать вместе, дают шанс 1 из 12 000 000, что преступление совершила любая другая пара с аналогичными характеристиками, то есть по мнению прокурора.Присяжные признали виновным.

          Как видно из апелляции, Верховный суд Калифорнии отменил обвинительный приговор, критикуя статистические аргументы и не допуская того, как решение было передано присяжным. В своем решении судьи отметили, что математика:

          Дело Коллинза : Дело Коллинза — классический пример ошибки прокурора. Приговор о виновности был отменен после подачи апелляции в Верховный суд Калифорнии в 1968 году.

          … помогая исследователю фактов в поисках истины, не должен околдовывать его.

          Заблуждение обвинителя

          Дело Коллинза является ярким примером феномена, известного как ошибка прокурора — ошибки статистической аргументации, используемой в качестве аргумента в судебном разбирательстве. По сути, заблуждение заключается в предположении, что априорная вероятность случайного совпадения равна вероятности невиновности обвиняемого. Например, если известно, что у преступника та же группа крови, что и у обвиняемого (и 10% населения разделяют эту группу крови), аргументировать исключительно на этом основании, что вероятность того, что обвиняемый виновен, составляет 90%, делает обвинение заблуждение (в очень простой форме).

          Основная ошибка возникает из-за неправильного понимания условной вероятности и пренебрежения предыдущими шансами обвиняемого быть виновным до того, как это доказательство было представлено. Когда прокурор собрал некоторые доказательства (например, совпадение ДНК) и попросил эксперта дать показания о том, что вероятность найти эти доказательства, если обвиняемый был невиновен, мала, ошибка возникает, если делается вывод о том, что вероятность невиновности обвиняемого должен быть сравнительно крошечным. Если совпадение ДНК используется для подтверждения вины, которая подозревается иным образом, то это действительно веское доказательство.Однако, если доказательство ДНК является единственным доказательством против обвиняемого, и обвиняемый был выбран из большой базы данных профилей ДНК, то вероятность случайного совпадения может быть уменьшена. Следовательно, это менее опасно для ответчика. Шансы в этом сценарии не связаны с вероятностью быть виновным; они связаны с шансами быть выбранными наугад.

          Условная вероятность — определение, формула, вероятность событий

          Что такое условная вероятность?

          Условная вероятность — это вероятность наступления события при условии, что другое событие уже произошло.Эта концепция является одним из основных понятий в теории вероятностей. Правило общей вероятности. Правило полной вероятности (также известное как закон полной вероятности) является фундаментальным правилом в статистике, относящейся к условным и предельным значениям. Обратите внимание, что условная вероятность не утверждает, что между двумя событиями всегда существует причинная связь, а также не указывает, что оба события происходят одновременно.

          Концепция условной вероятности в первую очередь связана с теоремой Байеса Теорема Байеса Теорема Байеса (также известная как правило Байеса) — это математическая формула, используемая для определения условной вероятности событий., которая является одной из самых влиятельных теорий в статистике.

          Формула условной вероятности

          Где:

          • P (A | B) — условная вероятность; вероятность наступления события A при условии, что событие B уже произошло
          • P (A ∩ B) — совместная вероятность событий A и B; вероятность того, что оба события A и B произойдут
          • P (B) — вероятность события B

          Приведенная выше формула применяется для расчета условной вероятности событий, которые не являются независимыми Независимые события В статистике и теории вероятностей, Независимые события — это два события, в которых возникновение одного события не влияет на возникновение другого события и не исключает друг друга.

          Другой способ вычисления условной вероятности — использование теоремы Байеса. Теорема может использоваться для определения условной вероятности события A, учитывая, что событие B произошло, зная условную вероятность события B, учитывая, что событие A произошло, а также индивидуальные вероятности событий A и B. , теорему Байеса можно обозначить следующим образом:

          Наконец, условные вероятности можно найти с помощью древовидной диаграммы.На древовидной диаграмме вероятности в каждой ветви условны.

          Условная вероятность для независимых событий

          Два события являются независимыми, если вероятность исхода одного события не влияет на вероятность исхода другого события. По этой причине условная вероятность двух независимых событий A и B равна:

          P (A | B) = P (A)
          P (B | A) = P (B)

          Условная вероятность для Взаимоисключающие события

          В теории вероятностей взаимоисключающие события Взаимоисключающие события В статистике и теории вероятности два события являются взаимоисключающими, если они не могут происходить одновременно.Простейшим примером взаимоисключающих явлений являются события, которые не могут происходить одновременно. Другими словами, если одно событие уже произошло, другое может событие произойти не может. Таким образом, условная вероятность взаимоисключающих событий всегда равна нулю.

          P (A | B) = 0
          P (B | A) = 0

          Дополнительные ресурсы

          CFI предлагает аналитика финансового моделирования и оценки (FMVA) ™ Стать сертифицированным аналитиком финансового моделирования и оценки (FMVA Сертификация ®CFI «Финансовый аналитик по моделированию и оценке» (FMVA) ® поможет вам обрести уверенность в своей финансовой карьере.Запишитесь сегодня! программа сертификации для тех, кто хочет вывести свою карьеру на новый уровень. Чтобы продолжать учиться и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие ресурсы CFI:

          • ForecastingForecastingForecasting — это практика прогнозирования того, что произойдет в будущем, с учетом событий в прошлом и настоящем. По сути, это инструмент для принятия решений, который помогает предприятиям справиться с последствиями неопределенности будущего путем изучения исторических данных и тенденций.
          • Закон больших чисел Закон больших чисел В статистике и теории вероятностей закон больших чисел — это теорема, которая описывает результат повторения одного и того же эксперимента большого количества
          • Непараметрические тесты Непараметрические тесты В статистике непараметрические тесты — это методы статистического анализа, которые не требуют распределения для соответствия необходимым допущениям для анализа
          • Количественный анализ Количественный анализ Количественный анализ — это процесс сбора и оценки измеримых и проверяемых данных, таких как доходы, доля рынка и заработная плата, чтобы понять поведение и эффективность бизнеса. .В эпоху информационных технологий количественный анализ считается предпочтительным подходом к принятию обоснованных решений.

          Условная вероятность: определение и примеры

          Условная вероятность — это вероятность того, что одно событие произойдет в некоторой связи с одним или несколькими другими событиями.

          Посмотрите видео с несколькими примерами формулы:


          Не можете посмотреть видео? Кликните сюда.

          События в условной вероятности

          Условная вероятность может описывать событие, например:

          • Событие A заключается в том, что на улице идет дождь, и ему присвоено значение 0.Вероятность 3 (30%) дождя сегодня.
          • Событие B заключается в том, что вам нужно выйти на улицу, и это имеет вероятность 0,5 (50%).

          Условная вероятность будет рассматривать эти два события во взаимосвязи друг с другом, например, вероятность того, что идет дождь и , вам нужно будет выйти на улицу.

          Формула условной вероятности:

          P (B | A) = P (A и B) / P (A)

          , который также можно переписать как:

          P (B | A) = P (A∩B) / P (A)

          нужна помощь с домашним заданием? Посетите нашу страницу обучения!

          Примеры формул условной вероятности

          Пример 1

          В группе из 100 покупателей спортивных автомобилей 40 приобрели сигнализацию, 30 приобрели ковшеобразные сиденья и 20 приобрели сигнализацию и ковшеобразные сиденья.Если случайно выбранный покупатель автомобиля купил сигнализацию, какова вероятность, что он также купил ковшеобразные сиденья?

          Шаг 1: Найдите P (A). В вопросе оно указано как 40% или 0,4.

          Шаг 2: Вычислить P (A∩B). Это пересечение A и B: оба происходят вместе. Это дано в вопросе 20 из 100 покупателей, или 0,2.

          Шаг 3. Вставьте свои ответы в формулу:
          P (B | A) = P (A∩B) / P (A) = 0,2 / 0,4 = 0,5.

          Вероятность того, что покупатель купил ковшеобразные сиденья, с учетом того, что он приобрел сигнализацию, составляет 50%.

          Диаграмма

          Венна для 90 покупателей, показывающая, что 20 покупателей сигнализаторов также приобрели ковшеобразные сиденья.

          Пример 2:

          В этом вопросе используется следующая таблица непредвиденных обстоятельств:

          Какова вероятность, что случайно выбранный человек является мужчиной, учитывая, что у него есть домашнее животное?

          Шаг 1. Заново заполните формулу новыми переменными, чтобы она имела смысл для вопроса (необязательно, но это помогает прояснить, что вы ищете). Я собираюсь сказать, что M означает самец, а PO означает владелец питомца, поэтому формула выглядит следующим образом:
          P (M | PO) = P (M∩PO) / P (PO)

          Шаг 2: Определите P (M∩PO) из таблицы.Пересечение самцов / домашних животных (пересечение этих двух факторов в таблице) составляет 0,41.

          Шаг 3: Определите P (PO) из таблицы. Из итоговой колонки у 86% (0,86) респондентов было домашнее животное.

          Шаг 4: Вставьте свои значения в формулу:
          P (M | PO) = P (M∩PO) / P (M) = 0,41 / 0,86 = 0,477, или 47,7%.

          Почему нас волнует условная вероятность? События в жизни редко имеют простую вероятность. Подумайте о вероятности дождя.

          Условная вероятность в реальной жизни

          Условная вероятность используется во многих областях, таких как математический анализ, страхование и политика.Например, переизбрание президента зависит от предпочтений избирателей и, возможно, успеха телевизионной рекламы — даже от вероятности того, что оппонент сделает оплошности во время дебатов!

          Метеоролог может заявить, что в вашем районе вероятность дождя составляет 40 процентов. Однако этот факт условно от многих вещей, таких как вероятность…

          • … холодный фронт приближается к вам.
          • … образуются дождевые облака.
          • … еще один фронт, отталкивающий дождевые тучи.

          Мы говорим, что условная вероятность выпадения дождя зависит от всех вышеперечисленных событий.

          Откуда взялась формула условной вероятности?

          Формула условной вероятности выводится из правила умножения вероятностей, P (A и B) = P (A) * P (B | A). Вы также можете увидеть это правило как P (A∪B). Символ Союза (∪) означает «и», как в случае события A и события B.

          Шаг за шагом, вот как вывести уравнение условной вероятности из правила умножения:

          Шаг 1 : Запишите правило умножения:
          P (A и B) = P (A) * P (B | A)

          Шаг 2: Разделите обе части уравнения на P (A):
          P (A и B) / P (A) = P (A) * P (B | A) / / P (A)

          Шаг 3 : Отмените P (A) в правой части уравнения:
          P (A и B) / P (A) = P (B | A)

          Шаг 4 : Перепишите уравнение:
          P (B | A) = P (A и B) / P (A)

          Посетите наш канал YouTube, чтобы получить дополнительную статистику, помощь и советы!

          Список литературы

          Бехара, Р.Краткое содержание справочного руководства по вероятности. BarCharts; Lam Rfc Cr издание. 2010.

          ————————————————— —————————-

          Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С помощью Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

          Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .


          Биология 301

          В заключительных лекциях этого класса мы изложим основы теории вероятностей и подчеркнем важность вероятностного моделирования в биологии.

          До сих пор мы изучили только детерминированных моделей, в которых будущие состояния полностью определяются текущим состоянием системы.

          Однако в реальном мире случайность играет важную роль в динамике популяции. Молния может поразить человека. Пожар может уничтожить население.Отдельные особи могут не воспроизвести или произвести прекрасный урожай потомства. Новые полезные мутации могут случайно произойти у людей, не оставляющих детей. Могут случиться засуха и голод, или дожди и избыток.

          Вероятностные модели включают случайные события и исходы и могут приводить к результатам, которые отличаются от чисто детерминированных моделей.

          В этой лекции мы начнем с некоторых основных определений и правил теории вероятностей.

          Для получения дополнительной информации прочтите «Теорию вероятностей» Джо Романо, из которой я взял несколько из следующих определений.

          Какая вероятность?
          • Частотная интерпретация: «Вероятности понимаются как математически удобные приближения к долгосрочным относительным частотам».
          • Субъективная интерпретация: «Утверждение вероятности выражает мнение некоторого человека о том, насколько определенно должно произойти событие».
          Есть определенная терминология, которая полезна при обсуждении вероятностей: Правило дополнения: Вероятность того, что A не произойдет, равна вероятности того, что произойдет дополнение события A.P (A c ) = 1 — P (A).

          Правило различия: Если A является подмножеством B, то вероятность появления B, но не A, равна P (B) — P (A) = P (B A c ).

          Правило включения-исключения: Вероятность появления A или B (или обоих) равна P (A U B) = P (A) + P (B) — P (AB).

          Пример: если вероятность иметь зеленые глаза составляет 10%, вероятность иметь каштановые волосы составляет 75%, а вероятность того, что они будут зеленоглазыми каштановыми волосами, составляет 9%, какова вероятность

          • не имея зеленых глаз? [найти P (A c )]
          • с зелеными глазами, но не с каштановыми волосами? [найти P (A) — P (AB)]
          • с зелеными глазами и / или каштановыми волосами? [найти P (A U B)]

          Условная вероятность: Вероятность того, что A произойдет при условии, что B произошло, = P (A | B).Другими словами, среди тех случаев, когда произошло событие B, P (A | B) — это доля случаев, в которых произошло событие A.

          Правило умножения: Вероятность появления A и B равна вероятности B, умноженной на вероятность того, что A произойдет, при условии, что B имеет: P (AB) = P (B) P (A | B).

          Следовательно, условная вероятность равна P (A | B) = P (AB) / P (B).

          Точно так же вероятность того, что произойдет A и что B произойдет, при условии, что A имеет: P (A) P (B | A) = P (AB), поэтому P (B | A) = P (AB) / P (A).

          Пример: какова вероятность того, что у вас будут каштановые волосы, если у вас зеленые глаза? [найти P (B | A)]

          Какова вероятность того, что у вас будут зеленые глаза, если у вас каштановые волосы? [найти P (A | B)]

          Правило Байеса:

          P (B | A) = P (B) P (A | B) / P (A) Эта формула связывает условную вероятность B для данного A с условной вероятностью A для данного B.

          Пример: Считается, что способность ощущать вкус фенилтиокарбамида (PTC) определяется одним доминантным геном с неполной пенетрантностью.Среди североамериканских белых вероятность попробовать PTC составляет 70% [P (дегустатор) = 0,7]. Если каждый, кто пробует PTC, является носителем [P (носитель | дегустатор) = 1], и если 80% населения несет ген [P (носитель) = 0,8], какова пенетрантность гена? То есть, какова вероятность попробовать PTC, если вы — перевозчик, P (дегустатор | перевозчик)?

          Формула среднего: Скажем, множество A можно полностью разделить на n взаимоисключающих подмножеств. Тогда общая вероятность A равна средней вероятности A в подмножествах, взвешенных по вероятности этих подмножеств: P (A) = P (A | B 1 ) P (B 1 ) + P (A | B 2 ) P (B 2 ) +… + P (A | B n ) P (B n )

          Пример: какова общая вероятность смерти от малярии в регионе, где шанс умереть от малярии составляет 15% для лиц, не являющихся носителями аллеля серповидноклеточных клеток, и 1% для носителей? Предположим, что частота несущих равна 0,25.

          P (умирает) =? = P (умирающий | не носитель) P (не носитель) + P (умирающий | носитель) P (носитель) = 0,15 * 0,75 + 0,01 * 0,25 Таким образом, общая вероятность смерти от малярия составляет 11,5%, что значительно ниже, чем если бы аллель серповидных клеток отсутствовал в популяции.

          Независимость: Если вероятность A не зависит от того, выпадает ли B, то мы говорим, что A и B независимы.

          ТОЛЬКО для независимых мероприятий,

          • P (A | B) = P (A)
          • P (AB) = P (A) P (B)

          Пример: в США частота группы крови O составляет около 0,45, а частота Rh + составляет около 0,86.

          2 корня из 2 умножить на 3: 2 корней из 2 умножить на 3 сколько получится 2№2умножить на 3=?

          2 корень из 2 умножить на 3

          Вы искали 2 корень из 2 умножить на 3? На нашем сайте вы можете получить ответ на любой математический вопрос здесь. Подробное решение с описанием и пояснениями поможет вам разобраться даже с самой сложной задачей и 2 корня из 2 умножить на 3, не исключение. Мы поможем вам подготовиться к домашним работам, контрольным, олимпиадам, а так же к поступлению в вуз. И какой бы пример, какой бы запрос по математике вы не ввели — у нас уже есть решение. Например, «2 корень из 2 умножить на 3».

          Применение различных математических задач, калькуляторов, уравнений и функций широко распространено в нашей жизни. Они используются во многих расчетах, строительстве сооружений и даже спорте. Математику человек использовал еще в древности и с тех пор их применение только возрастает. Однако сейчас наука не стоит на месте и мы можем наслаждаться плодами ее деятельности, такими, например, как онлайн-калькулятор, который может решить задачи, такие, как 2 корень из 2 умножить на 3,2 корня из 2 умножить на 3,2 корня из 3 умножить на 2,2 корня из 3 умножить на 3,2 умножить на 2 корней из 3,2 умножить на 2 корня из 3,2 умножить на 3 корня из 2,2 умножить на корень из 3 и умножить на корень из 2,3 корень из 2 умножить на 2,3 корень из 3 умножить на 2,3 корня из 2 умножить на 2,3 корня из 2 умножить на корень из 2,3 корня из 3 умножить на 2,3 умножить на 3 корня из 2,корень 2 умножить корень 3,корень 3 умножить корень 2,корень из 2 умножить на 2 корня из 3,корень из 2 умножить на 3,корень из 2 умножить на 3 корня из 2,корень из 3 на 2 умножить на 2. {- \frac{1}{10} + \frac{7 \sqrt{2}}{8}} \geq \frac{1}{2}$$

                                   ___       
                          1    7*\/ 2        
                        - -- + ------- >= 1/2
                   ___    10      8          
          -3 + 2*\/ 2 *2                     

          значит решение неравенства будет при:
          $$x \leq \frac{7 \sqrt{2}}{8}$$
           _____          
                \    
          -------•-------
                 x1

          Умножение корней

          Приветствую, котаны! В прошлый раз мы подробно разобрали, что такое корни (если не помните, рекомендую почитать). Главный вывод того урока: существует лишь одно универсальное определение корней, которое вам и нужно знать. Остальное — брехня и пустая трата времени.

          Сегодня мы идём дальше. Будем учиться умножать корни, изучим некоторые проблемы, связанные с умножением (если эти проблемы не решить, то на экзамене они могут стать фатальными) и как следует потренируемся. Поэтому запасайтесь попкорном, устраивайтесь поудобнее — и мы начинаем. 🙂

          Вы ведь тоже ещё не вкурили?

          Урок получился довольно большим, поэтому я разделил его на две части:

          1. Сначала мы разберём правила умножения. Кэп как бы намекает: это когда есть два корня, между ними стоит знак «умножить» — и мы хотим что-то с этим сделать.
          2. Затем разберём обратную ситуацию: есть один большой корень, а нам приспичило представить его в виде произведения двух корней попроще. С какого перепугу это бывает нужно — вопрос отдельный. Мы разберём лишь алгоритм.

          Тем, кому не терпится сразу перейти ко второй части — милости прошу. С остальными начнём по порядку.

          Основное правило умножения

          Начнём с самого простого — классических квадратных корней. Тех самых, которые обозначаются $\sqrt{a}$ и $\sqrt{b}$. Для них всё вообще очевидно:

          Правило умножения. Чтобы умножить один квадратный корень на другой, нужно просто перемножить их подкоренные выражения, а результат записать под общим радикалом:

          \[\sqrt{a}\cdot \sqrt{b}=\sqrt{a\cdot b}\]

          Никаких дополнительных ограничений на числа, стоящие справа или слева, не накладывается: если корни-множители существуют, то и произведение тоже существует.

          Примеры. Рассмотрим сразу четыре примера с числами:

          \[\begin{align} & \sqrt{25}\cdot \sqrt{4}=\sqrt{25\cdot 4}=\sqrt{100}=10; \\ & \sqrt{32}\cdot \sqrt{2}=\sqrt{32\cdot 2}=\sqrt{64}=8; \\ & \sqrt{54}\cdot \sqrt{6}=\sqrt{54\cdot 6}=\sqrt{324}=18; \\ & \sqrt{\frac{3}{17}}\cdot \sqrt{\frac{17}{27}}=\sqrt{\frac{3}{17}\cdot \frac{17}{27}}=\sqrt{\frac{1}{9}}=\frac{1}{3}. \\ \end{align}\]

          Как видите, основной смысл этого правила — упрощение иррациональных выражений. И если в первом примере мы бы и сами извлекли корни из 25 и 4 без всяких новых правил, то дальше начинается жесть: $\sqrt{32}$ и $\sqrt{2}$ сами по себе не считаются, но их произведение оказывается точным квадратом, поэтому корень из него равен рациональному числу.

          Отдельно хотел бы отметить последнюю строчку. Там оба подкоренных выражения представляют собой дроби. Благодаря произведению многие множители сокращаются, а всё выражение превращается в адекватное число.

          Конечно, не всегда всё будет так красиво. Иногда под корнями будет стоять полная лажа — непонятно, что с ней делать и как преобразовывать после умножения. Чуть позже, когда начнёте изучать иррациональные уравнения и неравенства, там вообще будут всякие переменные и функции. И очень часто составители задач как раз и рассчитывают на то, что вы обнаружите какие-то сокращающиеся слагаемые или множители, после чего задача многократно упростится.

          Кроме того, совсем необязательно перемножать именно два корня. Можно умножить сразу три, четыре — да хоть десять! Правило от этого не поменяется. Взгляните:

          Примеры.

          \[\begin{align} & \sqrt{2}\cdot \sqrt{3}\cdot \sqrt{6}=\sqrt{2\cdot 3\cdot 6}=\sqrt{36}=6; \\ & \sqrt{5}\cdot \sqrt{2}\cdot \sqrt{0,001}=\sqrt{5\cdot 2\cdot 0,001}= \\ & =\sqrt{10\cdot \frac{1}{1000}}=\sqrt{\frac{1}{100}}=\frac{1}{10}. \\ \end{align}\]

          И опять небольшое замечание по второму примеру. Как видите, в третьем множителе под корнем стоит десятичная дробь — в процессе вычислений мы заменяем её обычной, после чего всё легко сокращается. Так вот: очень рекомендую избавляться от десятичных дробей в любых иррациональных выражениях (т.е. содержащих хотя бы один значок радикала). В будущем это сэкономит вам кучу времени и нервов.

          Но это было лирическое отступление. Теперь рассмотрим более общий случай — когда в показателе корня стоит произвольное число $n$, а не только «классическая» двойка.

          Случай произвольного показателя

          Итак, с квадратными корнями разобрались. А что делать с кубическими? Или вообще с корнями произвольной степени $n$? Да всё то же самое. Правило остаётся прежним:

          Чтобы перемножить два корня степени $n$, достаточно перемножить их подкоренные выражения, после чего результат записать под одним радикалом.

          В общем, ничего сложного. Разве что объём вычислений может оказаться больше. Разберём парочку примеров:

          Примеры. Вычислить произведения:

          \[\begin{align} & \sqrt[4]{20}\cdot \sqrt[4]{\frac{125}{4}}=\sqrt[4]{20\cdot \frac{125}{4}}=\sqrt[4]{625}=5; \\ & \sqrt[3]{\frac{16}{625}}\cdot \sqrt[3]{0,16}=\sqrt[3]{\frac{16}{625}\cdot \frac{16}{100}}=\sqrt[3]{\frac{64}{{{25}^{2}}\cdot 25}}= \\ & =\sqrt[3]{\frac{{{4}^{3}}}{{{25}^{3}}}}=\sqrt[3]{{{\left( \frac{4}{25} \right)}^{3}}}=\frac{4}{25}. {2n}}}=\left| a \right|. \\ \end{align}\]

          Подобные «махинации» могут здорово сэкономить вам время на экзамене или контрольной работе, поэтому запомните:

          Не спешите перемножать числа в подкоренном выражении. Сначала проверьте: вдруг там «зашифрована» точная степень какого-либо выражения?

          При всей очевидности этого замечания должен признать, что большинство неподготовленных учеников в упор не видят точные степени. Вместо этого они перемножают всё напролом, а затем удивляются: почему это получились такие зверские числа?:)

          Впрочем, всё это детский лепет по сравнению с тем, что мы изучим сейчас.

          Умножение корней с разными показателями

          Ну хорошо, теперь мы умеем перемножать корни с одинаковыми показателями. А что, если показатели разные? Скажем, как умножить обычный $\sqrt{2}$ на какую-нибудь хрень типа $\sqrt[7]{23}$? Можно ли вообще это делать?

          Да конечно можно. Всё делается вот по этой формуле:

          Правило умножения корней. {2}}}=\sqrt[3]{5}. \\ \end{align}\]

          Но тогда получается какая-то хрень:

          \[\sqrt[3]{-5}=\sqrt[3]{5}\]

          Этого не может быть, потому что $\sqrt[3]{-5} \lt 0$, а $\sqrt[3]{5} \gt 0$. Значит, для чётных степеней и отрицательных чисел наша формула уже не работает. После чего у нас есть два варианта:

          1. Убиться об стену констатировать, что математика — это дурацкая наука, где «есть какие-то правила, но это неточно»;
          2. Ввести дополнительные ограничения, при которых формула станет рабочей на 100%.

          В первом варианте нам придётся постоянно вылавливать «неработающие» случаи — это трудно, долго и вообще фу. Поэтому математики предпочли второй вариант.:)

          Но не переживайте! На практике это ограничение никак не влияет на вычисления, потому что все описанные проблемы касаются лишь корней нечётной степени, а из них можно выносить минусы.

          Поэтому сформулируем ещё одно правило, которое распространяется вообще на все действия с корнями:

          Прежде чем перемножать корни, сделайте так, чтобы подкоренные выражения были неотрицательны. {2}}}=\sqrt[4]{75}. \end{align}\]

          Ну что ж, с умножением корней разобрались. Теперь рассмотрим обратную операцию: что делать, когда под корнем стоит произведение?

          Смотрите также:

          1. Свойства арифметического квадратного корня
          2. Корень степени N
          3. Пробный ЕГЭ 2012. Вариант 2 (без логарифмов)
          4. Что такое ЕГЭ по математике 2012
          5. Наибольшее и наименьшее значение
          6. Задача 7: касательная к графику функции — 2

          Что такое квадратный корень? Формулы и Примеры

          Что такое квадратный корень

          Определение арифметического квадратного корня ясности не добавляет, но заучить его стоит:

          Арифметическим квадратным корнем из неотрицательного числа a называется такое неотрицательное число, квадрат которого равен a.

          Определение квадратного корня также можно представить в виде формул:
          √a = x
          x2 = a
          x ≥ 0
          a ≥ 0

          Из определения следует, что a не может быть отрицательным числом. То есть то, что стоит под корнем — обязательно положительное число.

          Чтобы разобраться, почему именно так и никак иначе, давайте рассмотрим пример.

          Попробуем найти корень из √-16

          Здесь логично предположить, что 4, но давайте проверим: 4*4 = 16 — не сходится.

          Если — 4, то -4 * -4 = 16, (минус на минус всегда дает плюс).

          Получается, что ни одно число не может дать отрицательный результат при возведении его в квадрат.

          Числа, стоящие под знаком корня, должны быть положительными.

          Исходя из определения, значение корня также не должно быть отрицательным

          Здесь могут возникнуть резонные вопросы, почему, например, в примере x2 = 16, x = 4 и x = -4.

          Разница между квадратным корнем и арифметическим квадратным уравнением

          Прежде всего, чтобы разграничить эти два понятия, запомните:

          • x2 = 16 не равно  x = √16.

          Это два нетождественных друг другу выражения.

          • x2 = 16 — это квадратное уравнение.
          • x = √ 16 — арифметический квадратный корень.

          Из выражения x2 = 16 следует, что:

          • |x| = √16, это значит, что x = ±√16 = ±4, x1 = 4, x2 = -4.

          Если две вертикальные палочки возле x вводят вас в замешательство, почитайте нашу статью о модуле числа.

          В то же самое время, из выражения x = √16 следует, что x = 4.

          Если ситуация все еще кажется запутанной и нелогичной, просто запомните, что отрицательное число может быть решением только в квадратном уравнении. Если в решении «минус» — есть два варианта:

           
          1. Пример решен неверно

          2. Это квадратное уравнение.

          Если вы извлекаете квадратный корень из числа, то можете быть уверены, вас ждет «положительный» результат.

          Давайте рассмотрим пример, чтобы окончательно выяснить разницу между квадратным корнем и квадратным уравнением.

          Даны два выражения: 

           
          1. x2 = 36

          2. x = √36

          Первое выражение — квадратное уравнение.  

          |x| = √36
          x1 = +6
          x2 = -6.

          Второе выражение — арифметический квадратный корень. 

          √36 = 6
          x = 6.

          Мы видим, что результатом решения первого выражения стали два числа — отрицательное и положительное. А во втором случае — только положительное.

          Запись иррациональных чисел с помощью квадратного корня

          Иррациональное число — это число, которое нельзя представить в виде обыкновенной дроби.

          Чаще всего, иррациональные числа можно встретить в виде корней, логарифмов, степеней и т.д.

          Примеры иррациональных чисел:

          √2 = 1,414213…;

          π = 3,141592…;

          e = 2,718281…. .

          Чтобы упростить запись иррациональных чисел, математики ввели понятие квадратного корня. Давайте разберем пару примеров, чтобы увидеть квадратный корень в деле.

          Дано уравнение: x2 = 2.

          Сразу сталкиваемся с проблемой, поскольку очевидно, что ни одно целое число не подходит.  

          Переберем числа, чтобы удостовериться в этом:

          1 * 1 = 1,
          2 * 2 = 4,
          3 * 3 = 9.

          Отрицательные числа дают такой же результат. Значит результатом решения не могут быть целые числа.

          Решение следующее:
          Строим график функции y = x2.
          Отмечаем решения на графике: -√2; √2.


          Если попробовать извлечь квадратный корень из 2 с помощью калькулятора, то результат будет следующий: √2 = 1,414213… .

          В таком виде ответ не записывают — нужно оставить квадратный корень.
          x2 = 2.
          x = √2
          x = -√2. 

          Извлечение корней

          Решать примеры с квадратными корнями намного легче, если запомнить как можно больше квадратов чисел. Для этого воспользуйтесь таблицей — сохраните ее себе и используйте для решения задачек.

          Таблица квадратов


          Вот несколько примеров извлечения корней, чтобы научиться пользоваться таблицей:

          • 1. Извлеките квадратный корень: √289

          Ищем в таблице число 289, двигаемся от него влево и вверх, чтобы определить цифры, образующие нужное нам число.

          Влево — 1, вверх — 7.

          Ответ: √289 = 17.

          • 2. Извлеките квадратный корень: √3025

          Ищем в таблице число 3025.
          Влево — 5, вверх —  5.

          Ответ: √3025 = 55.

          • 3. Извлеките квадратный корень: √7396

          Ищем в таблице число 7396.

          Влево — 8, вверх — 6.

          Ответ: √7396 = 86.

          • 4. Извлеките корень: √9025

          Ищем в таблице число 9025.

          Влево — 9, вверх — 5.

          Ответ: √9025 = 95.

          • 5. Извлеките корень √1600

          Ищем в таблице число 1600.

          Влево — 4, вверх — 0.

          Ответ: √1600 = 40.

          Извлечением корня называется нахождение его значение.

          Свойства арифметического квадратного корня

          У арифметического квадратного корня есть 3 свойства — их нужно запомнить, чтобы проще решать примеры.

          • Корень произведения равен произведению корней
          • Извлечь корень из дроби — это извлечь корень из числителя и из знаменателя
          • Чтобы возвести корень в степень, нужно возвести в степень значение под корнем

          Давайте потренируемся и порешаем примеры на все три свойства. Не забывайте обращаться к таблице квадратов. Попробуйте решить примеры самостоятельно, а для проверки обращайтесь к ответам.

          Умножение арифметических корней

          Для умножения арифметических корней используйте формулу:

          Примеры:

           

          Внимательно посмотрите на второе выражение и запомните, как записываются такие примеры.

          Если нет возможности извлечь корни из чисел, то поступаем так:

           

          1. Если множителей больше двух, то решается примерно точно так, как и с двумя множителями:

          Добрая напоминалочка

          Чтобы решать примеры быстрее, не забывайте пользоваться таблицей квадратов.

           


          Деление арифметических корней

          Для деления арифметических корней используйте формулу:

          Примеры:

           
          1. Ответ: смешанную дробь превращаем в неправильную (16 * 3) + 1 = 49





          Выполняя деление, не забывайте сокращать множители. При делении арифметических корней, используйте правила преобразования обыкновенных дробей.

          Возведение арифметических корней в степень

          Для возведения арифметического корня в степень используйте формулу:

          Примеры:



          Эти две формулы нужно запомнить:


          Повторите свойства степеней, чтобы без труда решать такие примеры.

          Внесение множителя под знак корня

          Вы уже умеете по-всякому крутить и вертеть квадратными корнями: умножать, делить, возводить в степень. Богатый арсенал, не правда ли? Осталось овладеть еще парой приемов и можно без страха браться за любую задачку.

          А теперь давайте разберемся, как вносить множитель под знак корня.

          Дано выражение: 7√9

          Число семь умножено на квадратный корень из числа девять. 

          Извлечем квадратный корень и умножим его на 7.

          √9= 3.

          7√9 = 7*3 = 21

          В данном выражение число 7 — множитель. Давайте внесем его под знак корня. 

          Запомните, что вносить множитель под знак корня обязательно нужно так, чтобы значение исходного выражения осталось неизменным. Иными словами, после наших манипуляций с корнем, значение выражения должно по-прежнему оставаться 21.

          Вы помните, что (√a)2 = a

          Тогда число 7 должно быть возведено во вторую степень. В этом случае значение выражения останется тем же. 

          7√9 = √72* 9 = √49 * 9 = √49 * √9 = 7 * 3 = 21.

          Формула внесения множителя под знак корня:

          Запоминаем:

          Нельзя вносить отрицательные числа под знак корня.

          Потренируемся вносить множители. Попробуйте решить примеры самостоятельно, сверяясь с ответами.

           


          Вынесение множителя из-под знака корня 

          С тем, как вносить множитель под корень мы, кажется, разобрались. Но алгебра — такая алгебра, поэтому теперь неплохо бы и вынести множитель из-под знака корня.

          Дано выражение в виде квадратного корня из произведения.

          Вы уже наверняка без труда извлекаете квадратный корень из чего угодно, поэтому знаете, что делать.

          Извлекаем корень из всех имеющихся множителей. 


          В данном выражении квадратный корень мы можем извлечь только из 4, поэтому:


          Таким образом множитель выносится из-под знака корня.

          Давайте разберем примеры. Попробуйте вынести множители из-под знака корня самостоятельно, сверяясь с ответами.

           
          1. √28

            Раскладываем подкоренное выражение на множители 28 = 7*4.

            Извлекаем корень из 4. Множитель 7 оставляем под знаком корня.



          2. Ответ: по правилу извлечения квадратного корня из произведения,

            Так как вынесенный множитель должен стоять перед подкоренным знаком, то меняем их местами.

          3. Вынесите множитель из-под знака корня в выражении: √24

            Ответ: Раскладываем выражение под корнем на множители 24 = 6 * 4.


          4. Упростите выражение:

            Вынесем в двух последних выражения множитель из-под знака корня.

            Умножаем (-4 * 4) = -16. Все остальное выражение записываем в неизменном виде.

            Мы видим, что во всем выражении есть один общий множитель — √5.
            Выносим общий множитель за скобки:

            Далее вычисляем все, что в скобках:

           

          Сравнение квадратных корней

          Мы почти досконально разобрали арифметический квадратный корень, научились умножать, делить и возводить его в степень. Теперь вы без труда можете вносить множители под знак корня и выносить их оттуда. Осталось научиться сравнивать корни и стать непобедимым теоретиком.

          Итак, чтобы понять, как сравнить два квадратных корня, нужно запомнить пару правил.

          Если:

          • √a < √b, то a < b
          • √a = √b, то a = b

          Давайте разберем на примере.

          Сравните два выражения: √70 и 8√2

          Первым делом преобразуем второе выражение: 8√2 = √64 * √2 = √64*2 = √128.

          70 < 128.

          Это значит, что √70  <  8√2.

          Запоминаем

          Чем больше число под знаком корня, тем больше сам корень.

          Потренируйтесь в сравнении корней. Сверяете свои результаты с ответами.

           
          1. Сравните два выражения: √50 и 9√5

            Ответ: преобразовываем выражение 9√5.

            9√5 = √81 * √5 = √81*5 = √405

            50 < 405

            Это значит, что √50 < 9√5.


          2. Сравните два выражения: 6√5 и √18

            Ответ: преобразовываем выражение 6√5.

            6√5 = √36 * √5 = √36*5= √180

            180 > 18

            Это значит, что 6√5 > √18.


          3. Сравните два выражения: 7√12 и √20

            Ответ: преобразовываем выражение 7√12.

            7√12 = √49 * √12 = √49*12 = √588

            588 >20

            Это значит, что 7√12 > √20.

          Как видите, ничего сложного в сравнении арифметических квадратных корней нет. 

          Самое главное — выучить формулы и сверяться с таблицей квадратов, если значения корня слишком большие для легкого вычисления в уме.

          Не бойтесь пользоваться вспомогательными материалами. Математика просто создана для того, чтобы окружить себя подсказками и намеками.

          Когда вы почувствуете, что уже достаточно натренировались в решении примеров с квадратными корнями, можете позволить себе время от времени прибегать к помощи онлайн-калькуляторов. Они помогут решать примеры быстрее и быть эффективнее. 

          Таких калькуляторов в интернете много, вот один из них.

          Извлечение квадратного корня из большого числа

          Вы уже наверняка познакомились и подружились с таблицей квадратов. Она — ваша правая рука. С ее помощью вы реактивно решаете примеры и, возможно, даже подумываете запомнить ее наизусть.

          Но, как вы можете заметить, таблица заканчивается на числе 9801. А это, согласитесь, не самое крупное число из тех, что могут вам попасться в примере.


          Чтобы извлечь корень из большого числа, которое отсутствует в таблице квадратов, нужно:

           
          1. Определить «сотни», между которыми оно стоит.

          2. Определить «десятки», между которыми оно стоит.

          3. Определить последнюю цифру в этом числе.

          Извлечь корень из большого числа можно разными способами — вот один из них.

          Извлечем корень из √2116.

          Наша задача в том, чтобы определить между какими десятками стоит число 2116.

          102 = 100

          202 = 400

          302 = 900

          402 = 1600

          502 = 2500 

          Мы видим что, 2116 больше 1600, но меньше 2500.

          Это значит, что число 2116 находится между 402и 502.

          41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49.

          Запомните лайфхак по вычислению всего на свете, что нужно возвести в квадрат.

          Не секрет, что на последнем месте в любом числе может стоять только одна цифра от 1 до 0.


          Как пользоваться таблицей

          12 = 1

          22 = 4

          32 = 9

          42 = 16 ⇒ 6

          52 = 25 ⇒ 5

          62 = 36 ⇒ 6

          72 = 49 ⇒ 9

          82 = 64 ⇒ 4

          92 = 81 ⇒ 1

          Мы знаем, что число 41, возведенное в квадрат, даст число, на конце которого — цифра 1.

          Число, 42, возведенное в квадрат, даст число, на конце которого — цифра 4.

          Число 43, возведенное в квадрат, даст число, на конце которого — 9.

          Такая закономерность позволяет нам без записи «перебрать» все возможные варианты, исключая те, которые не дают нужную нам цифру 6 на конце.

          Таким образом, у нас остаются два варианта: 442 и 462.

          Далее вычисляем: 44 * 44 = 1936.

          46 * 46 = 2116.

          Ответ: √2116 = 46

          Если такой способ показался не до конца понятным — можно потратить чуть больше времени и разложить число на множители. Если решить все правильно, получим такой же результат. 

          Еще пример. Извлечем корень из числа √11664

          Разложим число 11664 на множители: 

          11666 : 4 = 2916

          2916 : 4 = 729

          729 : 3 = 243

          243 : 3 = 81

          11664

          4

          2916

          4

          729

          3

          243

          3

          81

          81

          Запишем выражение в следующем виде:


          Извлечь квадратный корень из большого числа гораздо проще с помощью калькулятора. Но знать парочку таких способов «на экстренный случай» точно не повредит. Например, для контрольной или ЕГЭ.

          Чтобы закрепить все теоретические знания, давайте ещё немного поупражняемся в решении примеров на арифметические квадратные корни.
           

          Действия с корнями.

          1. Главная
          2. Алгебра
          3. Степени и корни
          4. Действия с корнями.

          Умножение корней с одинаковыми показателями

          Чтобы перемножить корни с одинаковыми показателями, нужно оставить тот же показатель корня, а подкоренные выражения перемножить.

          √(81) × √(25) =
          = √(81 × 25) =
          = 9 × 5 =
          = 45

          Умножение корней с разными показателями

          Чтобы перемножить корни с разными показателями, нужно сначала привести корни к общему показателю, а потом перемножить полученные корни с одинаковым показателем. Чтобы умножить корень на число, надо занести под знак корня это число, возведённое в степень с показателем, как у корня.

          ∛‎(729) × √(25) =
          = √(81) × √(25) =
          = √(81 × 25) =
          = 9 × 5 =
          = 45

          Деление корней с одинаковыми и разными показателями

          Чтобы разделить корни с одинаковыми показателями, нужно разделить подкоренные выражения, а показатель корня оставить прежний.

          √(81) / √(25) =
          = √(81 / 25) =
          = 9 / 5

          Если показатели корней разные, то сначала нужно привести корни к общему показателю, а потом — поделить получившиеся корни с одинаковыми показателями.Можно делить (число на корень или корень на число) — для этого нужно занести под знак корня (в числитель или в знаменатель) это число, возведённое в степень с показателем, как у корня.

          ∛‎(729) / √(25) =
          = √(81) / √(25) =
          = √(81 / 25) =
          = 9 / 5

          Возведение корней в степень

          Чтобы возвести корень в степень, нужно возвести в эту степень подкоренное выражение, а показатель корня оставить тем же.
          (∛‎(125))2 = (∛‎(1252))

          Извлечение корня из корня

          Чтобы извлечь корень из корня, нужно перемножить показатели корней, а подкоренное выражение оставить прежним.

          Уничтожение иррациональности в знаменателе

          Чтобы избавиться от иррациональности в знаменателе, нужно домножить на одно и то же выражение числитель и знаменатель дроби, пользуясь по мере надобности формулами сокращённого умножения. Если в знаменатетеле дроби корень числа — домножаем на такой же корень, и в знаменателе оказывается само число.

          7 / √(5) =
          = 7 × √(5) / 5

          Если в знаменателе дроби сумма/разность корней двух чисел — домножаем на разность/сумму этих корней, и в знаменателе оказывается разность самих чисел.

          7 / [ √(7) — √(3) ] =
          = 7 × [ √(7) + √(3) ] / [ 7 — 3 ] =
          = 7 × [ √(7) + √(3) ] / 4

          Если в знаменателе сумма/разность кубических корней двух чисел — домножаем на неполный квадрат разности/суммы этих кубических корней. В знаменателе получается сумма/разность самих чисел.Если в знаменателе неполный квадрат суммы/разности кубических корней двух чисел — домножаем на разность/сумму этих кубических корней. В знаменателе получается разность/сумма самих чисел.

          5 / [ ∛(7) + ∛(4) ] =
          = 5 × [ ∛(49) — ∛(7 × 4) + ∛(16) ] / [ 7 + 4 ] =
          = 5 × [ ∛(49) — ∛(7 × 4) + ∛(16) ] / 11

          Разложение многочлена на множители. Теорема Безу и схема Горнера

          Разложение  многочлена на множители.  Теорема Безу и схема Горнера

          При решении уравнений и неравенств нередко возникает необходимость разложить на множители многочлен, степень которого равна трем или выше. В этой статье мы рассмотрим,  каким образом это сделать проще всего.

          Как обычно, обратимся за помощью к теории.

          Теорема Безу утверждает, что остаток от деления многочлена    на  двучлен равен .

          Но для нас важна не сама теорема, а следствие из нее:

          Если число является корнем многочлена , то многочлен   делится без остатка на двучлен .

          Перед нами стоит задача каким-то способом найти хотя бы один корень многочлена, потом разделить многочлен на , где — корень многочлена. В результате мы  получаем многочлен,    степень которого на единицу меньше, чем степень исходного. А потом при необходимости можно повторить процесс.

          Эта задача распадается на две: как найти корень многочлена , и как разделить многочлен на двучлен.

          Остановимся подробнее на этих моментах.

          1. Как найти корень многочлена.

          Сначала проверяем, являются ли числа 1 и -1 корнями многочлена.

          Здесь нам помогут такие факты:

          Если сумма всех коэффициентов многочлена равна нулю, то число является корнем многочлена.

          Например, в многочлене сумма коэффициентов равна нулю: . Легко проверить, что является корнем многочлена.

          Если сумма коэффициентов многочлена  при четных степенях равна сумме коэффициентов при нечетных степенях, то число является корнем многочлена. Свободный член считается коэффициентом при четной степени, поскольку , а — четное число.

          Например, в многочлене  сумма коэффициентов при четных степенях :  , и сумма коэффициентов при нечетных степенях :   . Легко проверить, что является корнем многочлена.

          Если ни 1, ни -1 не являются корнями многочлена, то двигаемся дальше.

          Для приведенного многочлена степени (то есть многочлена, в котором старший коэффициент — коэффициент при — равен единице) справедлива формула Виета:

          , где — корни многочлена .

          Есть ещё формул Виета, касающихся остальных коэффициентов многочлена, но нас интересует именно эта.

          Из этой формулы Виета следует, что если корни многочлена целочисленные, то они являются делителями его свободного члена, который также является целым числом.

          Исходя из этого, нам надо разложить свободный член многочлена на множители, и последовательно, от меньшего к большему, проверять, какой из множителей является корнем многочлена.

          Рассмотрим, например, многочлен

          Делители свободного члена: ; ; ;

          Сумма всех коэффициентов многочлена равна , следовательно, число 1 не является корнем многочлена.

          Сумма коэффициентов при четных степенях :  

          Сумма коэффициентов при нечетных степенях :

          , следовательно, число -1 также не является корнем многочлена.

          Проверим, является ли число 2 корнем  многочлена: , следовательно, число 2  является корнем многочлена. Значит, по теореме Безу, многочлен делится без остатка на двучлен .

          2. Как разделить многочлен на двучлен.

          Многочлен можно разделить на двучлен столбиком.

          Разделим многочлен  на двучлен столбиком:

          Есть и другой способ деления многочлена на двучлен — схема Горнера.

          Посмотрите это видео, чтобы понять, как делить многочлен на двучлен столбиком, и с помощью схемы Горнера.

          Замечу, что если при делении столбиком какая-то степень неизвестного в исходном многочлене отсутствует, на её месте пишем 0 — так же, как при составлении таблицы для схемы Горнера.

          Итак, если нам нужно разделить многочлен на двучлен и в результате деления мы получаем многочлен , то коэффициенты многочлена   мы можем найти по схеме Горнера:

          Мы также можем использовать схему Горнера для того, чтобы проверить, является ли данное число корнем многочлена: если число является корнем многочлена , то остаток от деления многочлена на равен нулю, то есть в последнем столбце второй строки схемы Горнера мы получаем 0.

          Используя схему Горнера, мы «убиваем двух зайцев»: одновременно проверяем, является ли число корнем многочлена и делим этот многочлен на двучлен .

          Пример. Решить уравнение:

          1. Выпишем делители свободного члена, и будем искать корни многочлена среди делителей свободного члена.

          Делители числа 24:

          2. Проверим, является ли число 1  корнем многочлена.

          Сумма коэффициентов многочлена , следовательно, число 1 является корнем многочлена.

          3. Разделим исходный многочлен на двучлен с помощью схемы Горнера.

          А) Выпишем в первую строку таблицы коэффициенты исходного многочлена.

          Так как член, содержащий отсутствует, в том столбце таблицы, в котором должен стоять коэффициент при пишем 0. Слева пишем найденный корень: число 1.

          Б) Заполняем первую строку таблицы.

          В последнем столбце, как и ожидалось, мы получили ноль, мы разделили исходный многочлен на двучлен без остатка. Коэффициенты многочлена, получившегося в результате деления изображены синим цветом во второй строке таблицы:

          Будем делить дальше. Нам нужно найти корни многочлена . Корни также ищем среди делителей свободного члена, то есть теперь уже  числа -24.

          Легко проверить, что числа 1 и -1 не являются корнями многочлена

          В) Продолжим таблицу. Проверим, является ли число 2 корнем многочлена :

          Так степень многочлена, который получается в результате деления на единицу меньше степени исходного многочлена, следовательно и количество коэффициентов и количество столбцов на единицу меньше.

          В последнем столбце мы получили -40 — число, не равное нулю, следовательно, многочлен делится на двучлен  с остатком, и число 2 не является корнем многочлена.

          Идем дальше.

          В) Проверим, является ли число -2 корнем многочлена . Так как предыдущая попытка оказалась неудачной, чтобы не было путаницы с коэффициентами, я сотру строку, соответствующую этой попытке:

          Отлично! В остатке мы получили ноль, следовательно, многочлен разделился на двучлен  без остатка, следовательно, число -2 является корнем многочлена. Коэффициенты многочлена, который получается в результате деления многочлена  на двучлен в таблице изображены зеленым цветом.

          В результате деления мы получили квадратный трехчлен , корни которого легко находятся по теореме Виета:

          Итак, корни исходного уравнения :

          {}

          Ответ: {}

          И.В. Фельдман, репетитор по математике.

           

           

           

          Сирень обыкновенная — Сирень — Лиственные деревья и кустарники — Декоративные деревья и кустарники

          Происхождение:

          горы Юго-Восточной Европы, до высоты 1200 м

          Размеры и формы роста:

          жизненная форма: кустарник

          листопадное

          высота: до 6,0 м

          диаметр кроны: 3,5-4 м

          форма кроны: округлая или чашеобразная, ногоствольная, густая

          корневая система: мочковатая, широко распростертая, с глубоко уходящими главными корнями, очень сильно разветвленная, образует корневую поросль

          Продолжительность жизни:

          • корнесобственная сирень обыкновенная живет 50-100 лет; 
          • сортовая сирень, привитая на сирень обыкновенную или сирень венгерскую, недолговечна, немного более долговечна привитая на бирючину, еще лучше — на ясень маньчжурский

          Скорость роста:

          темп роста средний, годовой прирост до 20 см в высоту и 15 см в ширину

          Почва:

          pH: 6,6-7,5

          механический состав почвы: суглинки

          специфическая потребность в микро и макро элементах: повышенное содержание кальция в почве

          Посадка и размножение:

          посадочный материал: с закрытой корневой системой

          оптимальные сроки посадки: 
          • с середины августа до начала сентября;
          • посадочный материал, приобретенный весной, до осени прикапывают вместе с контейнером

          способы размножения: семенами, зелеными черенками, отводками, порослью, прививкой

          особенности семенного размножения: 
          • семенное размножение используется для основного вида, сорта размножают вегетативно;
          • всхожесть семян — 50%
          вегетативное размножение: 
          • порослью, отводками, прививкой, стеблевыми черенками;
          • укореняется менее половины летних черенков

          Уход:

          Полив: 
          • хорошо растет и цветет только при достаточном увлажнении; 
          • нуждается во влаге особенно в мае-июне;
          • с середины июля полив прекращают, чтобы не произошло пробуждения почек
          Подкормки: 
          • при хорошей заправке посадочной ямы в первые 2-3 года не удобряют;
          • в дальнейшем подкармливают умеренными дозами минеральных и оранических (коровяк, птичий помет, настой травы) удобрениями;
          • минеральные подкормки: по снегу аммичачной селитрой, в августе — калийно-фосфорными удобрениями раз в 2-3 года;
          • по листве полезно опрыскивание раствором микроэлементов или слабым раствором (3-5 г/10 л воды) комплексных минеральных удобрений с микроэлементами в период активного роста
          Обрезка: 
          • производится ранней весной, до пробуждения почек;
          • заключается в укорачивании побегов и прореживании куста;
          • санитарная обрезка может производиться в течение всего сезона;
          • омолаживающую обрезку производят постепенно, вырезая по 1-2 старых побега в год;
          • после обрезки хорошо отрастает

          Зимостойкость:

          основной вид: зимостоек

          Декоративность:

          Сезон декоративности: весна

          Пик декоративности: вторая половина мая-начало июня, 12-15 дней

          Декоративные свойства: соцветия

          Листья: супротивные, черешчатые, широкояйцевидные, с сердцевидным основанием, 5-12 см длиной и 4-9 см шириной, плотные, голые, грубоватые

          Летняя окраска листьев (хвои): тёмно-зелёная, снизу — светлее

          Осенняя окраска листьев (хвои): зелёная

          Сроки цветения: вторая половина мая-июнь

          Цветовая гамма:  Цветки: 

          цветки мелкие, 1-1,2 см в диаметре, типичные — простые, лиловые или лилово-голубые, с сильным приятным «сиреневым» ароматом

          Соцветия: соцветия — пирамидальные парные метелки до 28 см длиной, из 100-140 цветков

          Плоды: плод — плотная двугнездная коробочка с 2-4 крылатыми семенами 

          Сроки плодоношения: 

          сентябрь-октябрь

          Декоративные формы (сорта):

          имеет более 500 сортов 

          Особенности:

          Особенности: нетребовательность, морозостойкость, дымогазоустойчивость, устойчивость к городским условиям, ветроустойчивость, медонос

          Тип насаждений:

          Тип насаждений: группа, солитер, рядовая посадка

          Калькулятор корня

          Калькулятор квадратного корня

          Калькулятор кубического корня

          Калькулятор общего корня


          Калькулятор связанных показателей | Научный калькулятор | Калькулятор журнала

          В математике общий корень или корень n th числа a — это другое число b , которое при умножении на себя n раз равно a . В формате уравнения:

          n √a = b
          б н = а

          Оценка корня

          Некоторые общие корни включают квадратный корень, где n = 2, и кубический корень, где n = 3.Вычисление квадратных корней и корней n th довольно сложно. Это требует оценки, проб и ошибок. Существуют более точные и эффективные способы вычисления квадратных корней, но ниже приведен метод, который не требует глубокого понимания более сложных математических концепций. Для расчета √a:

          1. Оценить число b
          2. Разделите a на b . Если возвращаемое число c является точным до желаемого десятичного разряда, остановитесь.
          3. Среднее значение b и c и использование результата в качестве нового предположения
          4. Повторите шаг два
          EX: Найти √27 до 3 знаков после запятой
          Предположение: 5. 125
          27 ÷ 5,125 = 5,268
          (5,125 + 5,268) / 2 = 5,197
          27 ÷ 5,197 = 5,195
          (5,195 + 5,197) / 2 = 5,196
          27 ÷ 5,196 = 5,196

          Оценка n

          th Корень

          Вычисление корней n th можно выполнить с помощью аналогичного метода, но с изменениями для работы с n .Вычисление квадратного корня полностью вручную утомительно. Оценить более высокие корни n th , даже если использовать калькулятор для промежуточных шагов, значительно утомительнее. Для тех, кто разбирается в рядах, см. Здесь более математический алгоритм для вычисления корней n th . Для более простого, но менее эффективного метода перейдите к следующим шагам и примеру. Для расчета n √a:

          1. Оценить число b
          2. Разделите a на b n-1 .Если возвращаемое число c является точным до желаемого десятичного разряда, остановитесь.
          3. Среднее значение: [b × (n-1) + c] / n
          4. Повторите шаг два
          EX: Найти 8 √15 до 3 знаков после запятой
          Предположение: 1.432
          15 ÷ 1,4327 = 1,405
          (1,432 × 7 + 1,405) / 8 = 1,388
          15 ÷ 1,388 7 = 1,403
          (1,403 × 7 + 1,388) / 8 = 1.402

          Тогда должно быть ясно, что дальнейшие вычисления приведут к числу, которое будет округляться до 1,403, в результате чего 1,403 будет окончательной оценкой с точностью до 3 знаков после запятой.

          Упрощение / Умножение радикалов | Purplemath

          Purplemath

          При упрощении у вас не всегда будут только числа внутри радикала; вам также придется работать с переменными.Переменные в аргументе радикала упрощаются так же, как и обычные числа. Вы учитываете вещи, и все, что у вас есть, можно вынести «на передний план».

          • Упростить

          Я уже знаю, что 16 — это 4 2 , поэтому я знаю, что выберу 4 из радикала. Затем, глядя на переменную часть, я вижу, что у меня есть две пары x , поэтому я могу взять по одной x из каждой пары.Тогда:

          MathHelp.com

          Как видите, упрощение радикалов, содержащих переменные, работает точно так же, как упрощение радикалов, содержащих только числа. Мы разлагаем на множители, находим квадраты (или, что то же самое, находим факторы, встречающиеся в парах), а затем вытаскиваем одну копию того, что было возведено в квадрат (или того, что мы нашли пару).


          • Упростить

          Глядя на числовую часть подкоренного выражения, я вижу, что 12 — это произведение 3 и 4, поэтому у меня есть пара двоек (так что я могу взять 2 впереди), но оставшуюся 3 (которая останется позади внутри радикала).

          Глядя на переменную часть, у меня есть две пары и ; У меня есть три пары b , одна b осталась; и у меня есть одна пара c , еще одна c осталась. Таким образом, корень упрощается как:

          Вы привыкли ставить сначала числа в алгебраическом выражении, а затем любые переменные. Но для радикальных выражений любые переменные вне радикала должны идти перед радикалом, как показано выше. Всегда помещайте все , которые вы извлекаете из корня , перед этим радикалом (если что-то осталось внутри).


          • Упростить

          Записывать полную факторизацию было бы утомительно, поэтому я просто воспользуюсь тем, что знаю о полномочиях. 20 множителей равны 4 × 5, причем 4 — это полный квадрат. r 18 имеет девять пар r ; s непарный; и t 21 имеет десять пар t , с одной t оставшейся.Тогда:


          Технический момент: ваш учебник может посоветовать вам «предполагать, что все переменные положительны», когда вы упрощаете. Почему? Потому что квадратный корень из квадрата отрицательного числа равен , а не исходному числу.

          Например, вы можете начать с –2, возвести его в квадрат, чтобы получить +4, а затем извлечь квадратный корень из +4 (который равен , определенному как как положительный корень ), чтобы получить +2. Вы подключили отрицательный результат, а в итоге получили положительный результат.

          Мы применяем процесс, в результате которого мы получаем одно и то же числовое значение, но оно всегда положительное (или, по крайней мере, неотрицательное). Звучит знакомо? Должно: так работает абсолютное значение: | –2 | = +2. Извлечение квадратного корня из квадрата фактически является техническим определением абсолютной величины.

          Но эта формальность может вызвать трудности, если вы работаете со значениями неизвестного знака; то есть с переменными.| –2 | +2, но какой знак | x |? Вы не можете знать, потому что вы не знаете самого знака x — если только они не укажут, что вы должны «предполагать, что все переменные положительные» или, по крайней мере, неотрицательные (что означает «положительный или ноль»).


          Умножение Квадратные корни

          Первое, что вы научитесь делать с квадратными корнями, — это «упрощать» термины, которые складывают или умножают корни.

          Упростить умноженные радикалы довольно просто, и они почти не отличаются от упрощений, которые мы уже сделали. Мы используем тот факт, что продукт двух радикалов совпадает с радикалом продукта, и наоборот.

          • Запишите как произведение двух корней:

          Поскольку 6 множителей равны 2 × 3, я могу разделить этот радикал на произведение двух радикалов, используя факторизацию.(Да, я мог бы также разложить на множители как 1 × 6, но они, вероятно, ожидают разложения на простые множители.)

          Да, эта манипуляция была довольно упрощенной и не очень полезной, но она показывает, как мы можем манипулировать радикалами. И использование этой манипуляции для работы в другом направлении может оказаться весьма полезным. Например:

          • Упростите, написав не более одного радикала:

          При умножении радикалов, как в этом упражнении, обычно не ставят символ «умножение» между радикалами. Умножение понимается как «сопоставление», так что технически больше ничего не требуется.

          Чтобы сделать это упрощение, я сначала умножу два радикала вместе. Это даст мне 2 × 8 = 16 внутри радикала, который, как я знаю, является полным квадратом.

          Между прочим, я мог бы сначала упростить каждый радикал, затем умножить, а затем сделать еще одно упрощение.Работа была бы немного дольше, но результат был бы тот же:

          sqrt [2] × sqrt [8] = sqrt [2] × sqrt [4] sqrt [2]

          = sqrt [2] × 2 sqrt [2]

          = 2 × sqrt [2] sqrt [2]

          = 2 и умножить на 2 = 4


          • Упростите, написав не более одного радикала:

          Ни один из радикалов, которые они мне дали, не содержит квадратов, так что я не могу ничего вынести вперед — пока. Что произойдет, если я умножу их вместе?


          • Упростите, написав не более одного радикала:

          В таком виде радикалов ничего не упрощается. Однако, как только я умножу их вместе в один радикал, я получу то, что смогу вынуть, потому что:

          6 × 15 × 10 = 2 × 3 × 5 × 2 × 5

          = 2 × 3 × 2 × 5 × 5 × 3

          Итак, я смогу взять 2, 3 и 5:


          Процесс работает таким же образом, когда включены переменные:

          • Упростите, написав не более одного радикала:

          Четверка в первом корне — это квадрат, поэтому я смогу извлечь квадратный корень 2 спереди; Я застряну с 5 внутри радикала. Умножив переменные части двух радикалов вместе, я получу x 4 , что является квадратом x 2 , поэтому я смогу взять x 2 впереди. , тоже.


          Вы можете использовать виджет Mathway ниже, чтобы попрактиковаться в упрощении произведений радикалов. Попробуйте выполнить указанное упражнение или введите свое собственное. Затем нажмите кнопку, чтобы сравнить свой ответ с ответом Mathway.

          / p>

          (Нажмите «Нажмите, чтобы просмотреть шаги», чтобы перейти непосредственно на сайт Mathway для платного обновления.)



          URL: https://www.purplemath.com/modules/radicals2.htm

          Упрощение квадратного корня

          Чтобы упростить извлечение квадратного корня: сделайте число внутри квадратного корня как можно меньшим (но все же целым числом):

          Пример: √12 проще как 2√3

          Возьмите калькулятор и проверьте, хотите ли вы: они оба имеют одинаковое значение!

          Вот правило: когда a и b не отрицательны

          А вот как им пользоваться:

          Пример: упрощение √12

          12 — это 4 умножить на 3:

          √12 = √ (4 × 3)

          Используйте правило:

          √ (4 × 3) = √4 × √3

          И квадратный корень из 4 равен 2:

          √4 × √3 = 2√3

          Итак, √12 проще, чем 2√3

          Другой пример:

          Пример: упрощение √8

          √8 = √ (4 × 2) = √4 × √2 = 2√2

          (поскольку квадратный корень из 4 равен 2)

          И еще:

          Пример: упрощение √18

          √18 = √ (9 × 2) = √9 × √2 = 3√2

          Часто помогает разложить числа (лучше всего на простые числа):

          Пример: упростить √6 × √15

          Сначала мы можем объединить два числа:

          √6 × √15 = √ (6 × 15)

          Затем мы множим их:

          √ (6 × 15) = √ (2 × 3 × 3 × 5)

          Потом видим две тройки и решаем «вытащить их»:

          √ (2 × 3 × 3 × 5) = √ (3 × 3) × √ (2 × 5) = 3√10

          Дроби

          Аналогичное правило для дробей:

          Пример: упрощение √30 / √10

          Сначала мы можем объединить два числа:

          √30 / √10 = √ (30/10)

          Затем упростите:

          √ (30/10) = √3

          Примеры посложнее

          Пример: упрощение

          √20 × √5 √2

          Посмотрите, сможете ли вы выполнить следующие шаги:

          √20 × √5 √2

          √ (2 × 2 × 5) × √5 √2

          √2 × √2 × √5 × √5 √2

          √2 × √5 × √5

          √2 × 5

          5√2

          Пример: упрощение 2√12 + 9√3

          Первое упрощение 2√12:

          2√12 = 2 × 2√3 = 4√3

          Теперь оба члена имеют √3, мы можем их сложить:

          4√3 + 9√3 = (4 + 9) √3 = 13√3

          Surds

          Примечание: корень, который не может упростить , называется Surd. Итак, √3 — сюрд. Но √4 = 2 не является сюрпризом.

          Двукратный корень из 2: инструкции и шаги — видео и стенограмма урока

          Итерация

          Один из способов вычислить квадратный корень из 2 — это повторять обоснованные догадки. Этот процесс называется итерацией и включает использование результатов предыдущего предположения для информирования следующего. Таким образом, вы можете приближаться к фактическому ответу, пока не достигнете точки, в которой решите, что вы достаточно близки.Но с чего начать?

          Давайте начнем с обзора того, что мы знаем о квадратах чисел до и после 2. Квадратный корень из 1 равен 1, поэтому квадратный корень из 2 должен быть больше 1. Квадратный корень из 4 равен 2, поэтому квадратный корень из 2 должен быть меньше 2. Следовательно, квадратный корень из 2 находится где-то между 1 и 2. Давайте разделим разницу и попробуем 1,5 в качестве первого предположения.

          1,5 x 1,5 = 1,5 (1 + 0,5) = 1,5 + 0,75 = 2,25

          Поскольку 2,25 больше 2, давайте сделаем следующее предположение 1. 4.

          1,4 x 1,4 = 1,4 (1 + 0,4) = 1,4 + 0,56 = 1,96

          Мы приближаемся. Фактически, наши расчеты могут быть достаточно точными для многих ситуаций, когда мы используем квадратный корень из 2. Однако Стефани действительно хочет, чтобы ее рамка изображения имела точный размер, поэтому ее оценка квадратного корня из 2 также должна быть точной два десятичных знака. Давайте теперь попробуем 1.42.

          1,42 x 1,42 = 1,42 (1 + 0,4 + 0,02) = 1,42 + 0,568 + 0,0284 = 2,0164

          Теперь мы очень близко.Давайте теперь попробуем 1.41. Это может быть не более точным, чем 1,42, и в этом случае мы оставим 1,42 в качестве нашего ответа.

          1,41 x 1,41 = 1,41 (1 + 0,4 + 0,01) = 1,41 + 0,564 + 0,014 = 1,9881

          Поскольку 2 — 1,9881 = 0,0119 меньше 0,0164, 1,41 немного ближе к квадратному корню из 2, чем 1,42. В качестве ответа мы оставим 1,41, что с точностью до двух десятичных знаков.

          Теперь, когда мы знаем квадратный корень из двух, мы можем подставить его в исходное выражение и вычислить: 2 (1. 41) = 2,82. Наш ответ 2,82 фута.

          Проверка вашей работы

          Теперь, когда у нас есть ответ на нашу проблему, мы должны спросить себя, имеет ли наш ответ смысл. Итак, имеет ли смысл, что двукратный квадратный корень из 2 равен 2,82?

          Ответ: да, 2,82 кажется разумным ответом. Конечно, это не означает, что наш ответ правильный, но задав себе этот вопрос, мы сможем избежать серьезных ошибок.

          Один из эффективных способов проверить ответ на математическую задачу — перебрать ее в обратном направлении.Вместо того, чтобы пытаться найти квадратный корень из 2, а затем умножить его на 2, чтобы получить ответ, мы можем разделить наш ответ на 2, а затем возвести его в квадрат.

          2,82 / 2 = 1,41

          1,41 x 1,41 = 1,9881

          Этот ответ довольно близок к 2, поэтому наш окончательный ответ 2,82 близок, но не точно, равен двукратному квадратному корню из 2.

          Другой способ проверки вычислений — использовать калькулятор, если он есть. Наш ответ был 2,82, но насколько он близок к фактическому ответу, который мы получили бы, если бы у нас был доступ к калькулятору? Фактический ответ с точностью до шести знаков после запятой — 2. 828427, округляем до 2,83. Итак, хотя наш ответ не был точным до двух десятичных знаков, он был менее чем на 0,3% от фактического ответа.

          Умножение радикалов разных корней — концепция

          Чтобы упростить два радикала с разными корнями, мы сначала перепишем корни как рациональные показатели. Прежде чем члены можно будет перемножить, мы меняем показатели, чтобы они имели общий знаменатель. Таким образом, основания теперь имеют одинаковые корни, и их члены можно умножать вместе.Затем мы пишем задачу, используя корневые символы, а затем упрощаем.

          Итак, мы знаем, как умножить квадратные корни вместе, когда у нас есть тот же индекс, тот же корень, с которым мы имеем дело. Мы не знаем, как их умножить, если у нас другой корень. Вот о чем мы и поговорим прямо сейчас.
          Итак, если у нас есть квадратный корень из 3, умноженный на квадратный корень из 5. Оба они являются квадратными корнями, мы можем просто объединить наши термины и получить квадратный корень 15. Хорошо? Это достаточно просто. На самом деле мы не знаем, что делать, когда наши корни другие. Итак, у меня есть кубический корень и квадратный корень, хорошо? Мы не можем комбинировать их, потому что имеем дело с разными корнями. Но есть способ манипулировать ими, чтобы их можно было комбинировать. И как я всегда это делаю, так это переписываю свои корни как экспоненты, хорошо? Так что превратите это в 2 к одной трети умножить на 3 к половине.Хорошо. И помните, что когда мы имеем дело с долей экспонент, это власть над корнем. Чтобы умножить наши радикалы вместе, наши корни должны быть одинаковыми. Итак, нам нужно как-то манипулировать этими двумя корнями, 3 и квадратом, 3 и 2, чтобы они были одним и тем же корнем, хорошо? Так что подумайте, какое у нас наименьшее общее кратное. 2 и 3, 6. Хорошо? Итак, мы хотим переписать обе эти степени с корнем со знаменателем 6. Итак, 6, 2 вы получите 6. Нам просто нужно умножить это на 2 на 2, так что мы получим 2 на 6, а затем 3, нужно чтобы сделать половину со знаменателем 6, чтобы получилось 3 на 6.Хорошо. Итак, то, что у нас действительно есть прямо сейчас, — это корень шестой степени из 2, умноженный на корень шестой степени из 3 в третьем. Хорошо? Таким образом, мы вообще не изменили нашу задачу, а просто изменили нашу экспоненту на небольшую, но большую дробь. Это прекрасно. И теперь у нас одинаковые корни, поэтому мы можем перемножить, получив корень шестой степени из 2 в квадрате, умноженного на 3 куба. Хорошо. Часто эти числа будут довольно уродливыми и довольно большими, поэтому иногда вы можете просто оставить их вот так. 2 в квадрате и 3 в кубе — не такие уж большие числа.2 в квадрате равно 4, 3 в квадрате равно 27, 4 умноженное на 27, я полагаю, 108. Таким образом, это становится корнем шестой степени из 108.
          Просто небольшое примечание, вам не обязательно переходить от переписывания его с показателями дроби к ваши радикалы. Часто это помогает людям точно увидеть, что у них есть, так что видя, что у вас одни и те же корни, вы можете приумножить их, но если вам удобно, вы можете просто перейти от этого шага прямо к этому. Это прекрасно.
          Таким образом, всякий раз, когда вы умножаете радикалы с разными индексами, разными корнями, вам всегда нужно сделать ваши корни одинаковыми, и вы делаете это, просто меняя свою дробь на общий знаменатель [IB].

          Как умножить квадратные корни с пошаговыми решениями и множеством практических задач.

          Vocabulary Refresher
          Подкрепленное выражение относится к числу под знаком корня. В нижнем радикале подкоренное выражение — это цифра «5».

          Видео о том, как умножить квадратные корни

          Примеры

          Пример 1 умножения квадратных корней
          Шаг 1

          Проверьте, можете ли вы упростить какой-либо из квадратных корней (.) Если можно, то упрощай!

          Оба квадратных корня уже упрощены, поэтому пропустите этот шаг.

          Шаг 2

          Умножаем подкоренные выражения вместе

          Шаг 3

          Практика Задачи

          Умножьте квадратные корни, указанные ниже, и выразите каждый ответ в простейшей радикальной форме.

          Задача 1
          Покажи ответ

          Эта проблема аналогична примеру 1, потому что вы не можете упростить ни один из квадратных корней.

          Шаг 1 шаг 1 ответ

          Пропустите это, поскольку оба квадратных корня уже упрощены.

          Шаг 2 шаг 1 ответ Шаг 3 шаг 1 ответ
          Задача 4
          Покажи ответ

          Эта задача аналогична примеру 2, поскольку квадратные корни можно упростить.Единственная разница в том, что оба квадратных корня в этой задаче можно упростить.

          Шаг 1

          Проверьте, можете ли вы упростить какой-либо из квадратных корней. Если можете, то упростите!

          шаг 1 ответ Шаг 2 шаг 1 ответ Шаг 3 шаг 1 ответ

          Это радикальное выражение уже упрощено, так что все готово

          Задача 5
          Покажи ответ

          Эта задача аналогична примеру 2, поскольку квадратные корни можно упростить.Единственная разница в том, что оба квадратных корня в этой задаче можно упростить.

          Шаг 1

          Проверьте, можете ли вы упростить какой-либо из квадратных корней. Если можете, то упростите!

          шаг 1 ответ
          Шаг 2 шаг 1 ответ Шаг 3 шаг 1 ответ

          Это радикальное выражение уже упрощено, так что все готово

          Задача 6
          Покажи ответ

          Эта задача аналогична примеру 2, поскольку квадратные корни можно упростить.Единственная разница в том, что оба квадратных корня в этой задаче можно упростить.

          Шаг 1

          Проверьте, можете ли вы упростить какой-либо из квадратных корней. Если можете, то упростите!

          шаг 1 ответ Шаг 2 шаг 1 ответ Шаг 3 шаг 1 ответ
          Задача 7
          Покажи ответ

          Вы можете заметить, что это то же самое, что и предыдущая проблема (№6)… кроме того, что мы добавили некоторые коэффициенты.

          Шаг 1

          Проверьте, можете ли вы упростить какой-либо из квадратных корней. Если можете, то упростите!

          шаг 1 ответ Шаг 2 шаг 1 ответ Шаг 3 шаг 1 ответ

          Квадратный корень — Калькулятор капитана

          Калькулятор квадратного корня

          Обратите внимание: для работы этого калькулятора требуется JavaScript.

          Определение — Что такое квадратный корень?

          Квадратный корень из числа — это число, которое при умножении само на себя дает исходное число.

          Например, квадратный корень из 9 равен 3, так как 3 x 3 = 9.

          Квадратный корень из 25 равен 5, так как 5 x 5 = 25.

          Квадратный корень из 49 равен 7, так как 7 x 7 = 49.

          Квадратный корень может быть положительным или отрицательным (-3 x -3 равно 9, -5 x -5 = 25 и -7 x -7 = 49). Когда люди говорят «квадратный корень», они обычно имеют в виду положительный квадратный корень.

          Противоположность квадратному корню — это вычисление в квадрате (степень двойки).

          Для чего используется квадратный корень?

          С практической точки зрения, в геометрии квадратный корень можно использовать для определения длины стороны квадрата, когда площадь известна.

          Формула

          — Как вычислить квадратный корень из числа

          Не существует быстрой математической формулы для вычисления квадратного корня. Большинство калькуляторов используют метод очень быстрых проб и ошибок.

          Метод 1 — Метод проб и ошибок

          Метод проб и ошибок подходит для полных квадратов. Это может занять очень много времени для неидеальных квадратов, поскольку в них много десятичных знаков.

          Чтобы найти квадратный корень методом проб и ошибок:

          1. Угадайте число, которое, по вашему мнению, может быть квадратным корнем.
          2. Умножьте это число на само
          3. Если результат слишком низкий, попробуйте другое большее число. Если результат слишком высокий, попробуйте другое меньшее число.
          4. Продолжайте, пока не найдете квадратный корень.

          Пример. Методом проб и ошибок найти квадратный корень из 64:

          1. Попробуйте число — 5: 5 умножить на 5 = 25 (слишком мало)
          2. Попробуйте число, которое больше 6 — 10 — 10 умножить на 10 = 100 (слишком большое
          3. Попробуйте число от 6 до 10 — 8 — 8 умножить на 8 = 64 (ответ)

          Метод 2 — Быстро найти корни из точных квадратных чисел

          Этот метод позволяет быстрее найти корень из полного квадратного числа.Однако, если число не является точным корнем, этот метод не сработает.

          Метод 3. Быстрый поиск квадратного корня из любого числа

          Этот метод позволяет найти квадратный корень из любого числа (включая неполные квадраты). Это занимает немного больше времени, чем метод 2.

          Как ввести квадратный корень?

          • Вы можете скопировать символ квадратного корня -> √ <- с этой страницы и вставить его в свой документ.
          • На компьютере с Windows откройте карту символов, найдите символ квадратного корня и скопируйте его.Вставьте его там, где хотите символ.
          • На компьютере Mac нажмите option + v для символа √.

          Таблица чисел квадратного корня — полные квадраты

          • √1 = 1, как 1 x 1 = 1
          • √4 = 2, как 2 x 2 = 4
          • √9 = 3, как 3 x 3 = 9
          • √16 = 4, как 4 x 4 = 16
          • √25 = 5, поскольку 5 x 5 = 25
          • √36 = 6, поскольку 6 x 6 = 36
          • √49 = 7, поскольку 7 x 7 = 49
          • √64 = 8, как 8 x 8 = 64
          • √81 = 9, поскольку 9 x 9 = 81
          • √100 = 10, поскольку 10 x 10 = 100
          • √121 = 11, поскольку 11 x 11 = 121
          • √144 = 12, как 12 x 12 = 144
          • √225 = 15, как 15 x 15 = 225
          • √289 = 17, как 17 x 17 = 289
          • √400 = 20, как 20 x 20 = 400
          • √625 = 25, как 25 x 25 = 625
          • √900 = 30, как 30 x 30 = 900
          • √1089 = 33, так как 33 x 33 = 1,089
          • √2025 = 45, так как 45 x 45 = 2,025
          • √ 2500 = 50, поскольку 50 x 50 = 2,500
          • √3600 = 60, поскольку 60 x 60 = 3,600
          • √5625 = 75, поскольку 75 x 75 = 5,625
          • √10000 = 100, поскольку 100 x 100 = 10,000

          Таблица чисел квадратного корня — несовершенные квадраты

          Обратите внимание: для работы этой таблицы требуется JavaScript.