Квадратные уравнения с корнями – Иррациональные уравнения. Подробная теория с примерами.

Квадратные уравнения (способы решения)

Разделы: Математика


Необходимость решать уравнения не только первой, но и второй степени ещё в древности была вызвана потребностью решать задачи, связанные с нахождением площадей земельных участков и с земляными работами военного характера, а также с развитием астрономии и самой математики.

Квадратные уравнения умели решать около 2000 лет до нашей эры в Вавилоне. Применяя современную алгебраическую запись, можно сказать, что в их книгописных текстах встречаются, кроме неполных, и такие, как полные квадратные уравнения.

Определение

Уравнение вида ax2 + bx + c = 0, где a, b, c — действительные числа, причем a ≠ 0, называют квадратным уравнением.

Если a = 1 , то квадратное уравнение называют приведенным; если a ≠ 1, то неприведенным .
Числа a, b, c носят следующие названия: a — первый коэффициент, b — второй коэффициент, c — свободный член.

Корни уравнения ax2 + bx + c = 0 находят по формуле

Выражение D = b2— 4ac называют дискриминантом квадратного уравнения.

  • если D < 0, то уравнение не имеет действительных корней;
  • если D = 0, то уравнение имеет один действительный корень;
  • если D > 0, то уравнение имеет два действительных корня.

В случае, когда D = 0, иногда говорят, что квадратное уравнение имеет два одинаковых корня.

Формулы

Полное квадратное уравнение

Неполные квадратные уравнения

Если в квадратном уравнении ax2 + bx + c = 0 второй коэффициент b или свободный член c равен нулю, то квадратное уравнение называется неполным.

Неполные уравнения выделяют потому, что для отыскания их корней можно не пользоваться формулой корней квадратного уравнения — проще решить уравнение методом разложения его левой части на множители.

Способы решения неполных квадратных уравнений:

  1. c = 0, то уравнение примет вид
    ax2 + bx = 0.
    x(ax + b) = 0 ,
    x = 0 или ax + b = 0, x = —b : a.
  2. b = 0, то уравнение примет вид
    ax2 + c = 0,
    x2 = —c / a,
    x1, 2 = ±√(-c / a).
  3. b = 0 и c = 0 , то уравнение примет вид
    ax2 = 0,
    x = 0

Решение неполного квадратного уравнения

Квадратные уравнения с комплексными переменными

Сначала рассмотрим простейшее квадратное уравнение z2 = a, где a-заданное число, а z-неизвестное. На множестве действительных чисел это уравнение:

  1. имеет один корень z = 0, если а = 0;
  2. имеет два действительных корня z1, 2 = ±√a
  3. Не имеет действительных корней, если a < 0

Решение квадратных уравнений с помощью графиков

Не используя формул квадратное уравнение можно решить графическим способом. Например x2 + x + 1 = 0.
Решим уравнение. Для этого построим два графика y = x2; y = x + 1.

y = x2, квадратичная функция, график парабола.
y = x + 1, линейная функция, график прямая.

Графики пересекаются в двух точках, уравнение имеет два корня.
Ответ: x ≈ -0,6; x ≈ 2,6.

Решение задач с помощью квадратных уравнений

Процессы Скорость км/ч Время ч. Расстояние км.
Вверх по реке 10 — x 35 / (10 — x) 35
Вверх по протоку 10 — x + 1 18 / (10 — x + 1) 18
V течения x
V притока x + 1

Зная, что скорость в стоячей воде равна 10 км/ч, составим уравнение.

ОДЗ: ∀ x ≠ 9, 10.

Практикум


т.к. D1
Ответ: корней нет.
Ответ: x = 2,5.

Заключение

Ещё в древности люди пользовались ими не зная, что это – квадратные уравнения.

В наше время невозможно представить себе решение как простейших, так и сложных задач не только в математике, но и в других точных науках, без применения решения квадратных уравнений.

Надеюсь и вы открыли для себя что-нибудь новое

Презентация

20.06.2009

Поделиться страницей:

urok.1sept.ru

Вывод формулы корней полного квадратного уравнения. Решение приведенных квадратных уравнений и уравнений с четным вторым коэффициентом

Разделы: Математика


Устный счет:

1. При каком значении Х , выражение принимает минимальное значение

а) ; б)
2. Зависимость y(x) выражается формулой y = 13x + 1 выразить x(y)

3. Не решая уравнения, определить, равносильны ли они:

4. Выделить полный квадрат:

5. Вычислить пары чисел , удовлетворяющих условиям

а) m + n = 4
mn = 4
б) m + n = –3
mn = –18
  1. Какое уравнение называется полным?
  2. Что такое корни квадратного уравнения?
  3. Сколько корней может иметь квадратное уравнение?

Теорема. Квадратное уравнение не может иметь более двух различных корней.

Доказательство:

Предположим, что уравнение три различных корня:

Если уравнение имеет корень, то после подстановки его в уравнение получится верное числовое равенство:

(1)
(2)
(3)

из (2) отнимаем (1)



_____________________

В каком случае произведение равно 0?

Так как = > 0 = > a+ b = 0. (4)

Из (3) вычтем (2)




_________________

= > a+ b = 0 (5)

Из (4) отнимем (5)




________________

а0 = > = > ,
а по условию пришли к противоречию.

Давайте решим уравнение:

Самостоятельно:

a)

Вместе:

б)

Нравится ли этот способ? Нет! Тогда будем рассуждать иначе:

(формулу для нахождения корней квадратного уравнения учить проговаривать словами).

– дискриминант квадратного уравнения.

По теореме, доказанной нами , уравнение не может иметь более двух корней.

Количество корней зависит от D.

1). D > 0
2). D = 0

3). D < 0 – уравнение действительных корней не имеет.

Решить уравнения:

1)
– корней нет.

2)
D = 49–48 = 1

3)
D = 25 + 12 = 37

Если в уравнении b = 2k ,то уравнение имеет вид



D =

Диктант(один ученик на внутренней доске, в это время двое по карточкам)

1) Вычислить дискриминант квадратного уравнения D = 100
2) Найти корни квадратного уравнения х = 3 и
3) При каком условии полное квадратное уравнение имеет один корень D = 0
4) При каком условии полное квадратное уравнение не имеет корней.
5) Решить уравнение D < 0.

После диктанта ребята меняются тетрадями и проверяют задание , исправляют ошибки и задают вопросы ученику у доски.

Все проверяют работу учеников на доске, которым были даны карточки.

1)

а) Решить уравнение


б) При каком m можно представить в виде квадрата двучлена выражение

а)
б)

2)

1. Решить уравнение


2. При каком а уравнение имеет один корень

Этим учащимся задаются вопросы и ставится оценка.

Итог урока

– Какие уравнения мы сегодня решали?
– Сколько корней может иметь квадратное уравнение?
– С помощью чего мы их решали?

Когда D = 0, то …
D < 0, то …
D > 0, то …

3.03.2008

Поделиться страницей:

urok.1sept.ru

Квадратные уравнения и его корни

Квадратные уравнения – это фундамент, на котором покоится величественное здание алгебры. Квадратные уравнения находят широкое применение при решении тригонометрических, показательных, иррациональных уравнений и неравенств. Решение многих задач математики, физики и практики сводится к решению алгебраических уравнений.

В школьном курсе математики изучаются формулы корней квадратных уравнений, с помощью которых можно решать любые квадратные уравнения.

Однако имеются и другие приёмы решения квадратных уравнений, которые позволяют очень быстро и рационально решать квадратные уравнения.

Данные приёмы решения заслуживают внимания, поскольку они не отражены в школьных учебниках математики.

Овладение данными приёмами поможет мне экономить время и эффективно решать уравнения.

Потребность в быстром решении обусловлена применением тестовой системы вступительных экзаменов.

Квадратным уравнением называется уравнение ах² + bх + с = 0, где а≠0, а, b,с – заданные числа числа, х – неизвестное.

Коэффициенты а, b,с квадратного уравнения называют так: а- первым или старшим коэффициентом, b-вторым коэффициентом, с-свободным членом.

Неполное квадратное уравнение

Квадратное уравнение ах² + bх + с = 0 называют неполным, если хотя бы один из коэффициентов b или с равен нулю.

1) ах² = 0, х=0

2) ах² + с = 0, ах² = -с

1. если с>0, то нет действительных корней

2. если с

3) ах² + bх = 0, х(ах+в)=0 х=0 или ах=- в х=- в/а

Пример1: 5х²=0 х=0

Ответ: х= 0

Пример2: 3х² — 27 = 0

3х²=27 х²=9 х 1,2=

Ответ: х1,2 =

Пример3: х²+7=0 х²=-7

Ответ: нет действительных корней

Пример4: х²- 6х=0 х(х-6)=0 х1=0 или х2=6

Ответ: х1=0; х2=6

3. История квадратных уравнений.

Квадратные уравнения в Древнем Вавилоне.

Необходимость решать уравнения не только первой, но и второй степени ещё в древности была вызвана потребность решать задачи, связанные с нахождением площадей земельных участков и с земляными работами военного характера, а также с развитием астрономии и самой математики. Квадратные уравнения умели решать около 2000 лет назад до н. э. вавилоняне. Применяя современную алгебраическую запись, можно сказать, что в их клинописных текстах встречаются, кроме неполных, и такие, например, полные квадратные уравнения:

Правило решения этих уравнений, изложено в вавилонских текстах, совпадает по существу с современным, однако неизвестно, каким образом дошли вавилоняне до этого правила. Почти все найденные до сих пор клинописные тексты переводят только задачи с решениями, изложенными в виде рецептов, без указаний относительно того, каким образом они были найдены.

Несмотря на высокий уровень развития алгебры в Вавилоне, в клинописных текстах отсутствуют понятие отрицательного числа и общие методы решения квадратных уравнений.

Как составлял и решал Диофант квадратные уравнения.

В “Арифметике” Диофант нет систематического изложения алгебры, однако в ней содержится систематизированный ряд задач, сопровождаемых объяснениями и решаемых при помощи составления уравнений разных степеней.

При составлении уравнений Диофант для упрощения решения умело выбирает неизвестные.

Вот, к примеру, одна из его задач.

Задача 11. “Найти два числа, зная, что их сумма равна 20, а произведение – 96”.

Диофант рассуждает следующим образом: из условия задачи вытекает, что искомые числа не равны, так если бы они были равны, то их произведение равнялось бы не96, а 100. Таким образом, одно из них будет больше половины их суммы, т. е. 10 – x. Разность между ними 2x. Отсюда уравнение

(10 + x) (10 – x) = 96, или же

100 – x² = 96, x² – 4 = 0 (1)

Отсюда x = 2. Одно из искомых чисел равно 12, другое 8. Решение x = -2 для Диофанта не существует, так как греческая математика знала только положительные числа.

Если мы решим эту задачу, выбирая в качестве неизвестного одно из искомых чисел, то мы придем к решению уравнения y (20 – y) = 96 y² – 20y + 96 = 0 (2)

Ясно, что, выбирая в качестве неизвестного полуразность искомых чисел, Диофант упрощает решение; ему удаётся свести задачу к решению не полного квадратного уравнения(1).

Квадратные уравнения в Индии

Задачи на квадратные уравнения встречаются уже в 499г. В Древней Индии были распространены публичные соревнования в решении трудных задач. В одной из старинных индийских книг говорится по поводу таких соревнований следующее:

«Как солнце блеском своим затмевает звёзды, так ученый человек затмит славу другого в народных собраниях, предлагая и решая алгебраические задачи».

Одна из задач знаменитого индийского математика XIIв. Бхаскары:

Решение Бхаскары свидетельствует о том, что он знал о двузначности корней квадратных уравнений. Часть страницы из алгебры Бхаскары (вычисление корней).

Квадратные уравнения у ал-Хорезми

В алгебраическом трактате ал-Хорезми даётся классификация линейных уравнений и квадратных уравнений. Автор насчитывает 6 видов уравнений, выражая их следующим образом:

1) “Квадраты равны корнями”, т. е. ax² = bx.

2) “Квадраты равны числу”, т. е. ax²= c.

3) “Корни равны числу”, т. е. ax = c

4) “Квадраты и числа равны корням”, т. е. ax² + c = bx/

5) “Квадраты и корни равны числу”, т. е. ax² + bx = c.

6) “Корни и числа равны квадратам”, т. е. bx + c + ax²

Для ал-Хорезми, избегавшего употребления отрицательных чисел, члены каждого из этих уравнений слагаемые, а не вычитаемые. При этом заведомо не берутся во внимание уравнения, у которых нет положительных решений. Автор излагает способы решения указанных уравнений, пользуясь приёмами ал-джабар и ал-мукабала. Его решения, конечно, не совпадает полностью с нашим. Уже не говоря о том, что оно чисто риторическое, следует отметить, например, что при решении неполного квадратного уравнения первого вида ал-Хорезми, как и все математики до 17 века, не учитывает нулевого решения, вероятно, потому, что в конкретных практических задачах оно не имеет значения. При решении полных квадратных уравнений ал-Хорезми на частных числовых примерах излагает правила решения, а затем их геометрические доказательства.

Квадратные уравнения в Европе XIII — XVIIв. в.

Формулы решения квадратных уравнений по образцу ал-Хорезми в Европе были впервые изложены в книге “Книге абака”, написанной в 1202 г. Итальянским математиком Леонардо Фибоначчи. Этот объёмистый труд, в котором отражено влияние математики как стран ислама, так и Древней Греции, отличается и полнотой, и ясностью изложения. Автор разработал самостоятельно некоторые новые алгебраические примеры задач и первый в Европе подошёл к введению отрицательных чисел. Его книга способствовала распространению алгебраических знаний не только в Италии, но и в Германии, Франции и других стран Европы. Многие задачи из “Книги абака” переходили почти во все европейские учебники 16 – 17 веков и частично 18 века.

Общие правило решения квадратных уравнений, приведённых к единому каноническому виду x² + bx = c, при всевозможных комбинациях знаков коэффициентов b, c было сформулировано в Европе лишь в 1544 г. М. Штифелем.

Вывод формулы решения квадратного уравнения в общем виде имеется у Виета, однако Виет признавал только положительные корни. Итальянские математики Тарталья, Кардано, Бомбелли среди первых в 16 веке учитывают, помимо положительных, и отрицательные корни. Лишь в 17 веке благодаря трудам Жирара, Декарта, Ньютона и других учёных способов решения квадратных уравнений принимает современный вид.

4. Решение квадратных уравнений.

4. 1 Метод выделения полного квадрата

Пример1: решить квадратное уравнение х² + 2х – 3=0

➢ Преобразуем это уравнение так: х² + 2х = 3, х² + 2х +1= 3+1,

(х + 1)² = 4.

Следовательно, х+1=2 или х+1= -2, откуда х1=1, х2= -3.

Решая уравнение, мы преобразовали его так, что в левой части получился квадрат двучлена, а правая часть не содержит неизвестное.

4. 2 Решение квадратных уравнений по формуле.

ах² + bх + с = 0

D=b²- 4ac

Если D =0,то х=

Если D>0,то

Если D

Пример1: х² — 4х +5 =0

D=16-4·1·5

D

Пример2: 2х² + 3х + 1 = 0

D=9-4·2·1=1 х1=

Ответ: -1; — ½

4. 3 Теорема Виета

Если — корни уравнения х² + bх + c = 0, то справедливы формулы

Т. е. сумма корней приведенного квадратного уравнения равна второму коэффициенту, взятому с противоположным знаком, а произведение корней равно свободному члену.

Пример1: х² — 14х – 15 =0

Ответ: 15; -1

Теорема Виета aх² + bх + c = 0 x1 + x2 = — b/a x1· x2 = c/a

По праву достойна в стихах быть воспета

О свойствах корней теорема Виета.

Что лучше, скажи, постоянства такого:

Умножишь ты корни – и дробь уж готова?

В числителе с , в знаменателе а.

А сумма корней тоже дроби равна.

Хоть с минусом дробь, что за беда.

В числителе в, b знаменателе а.

5. Приёмы устного решения квадратного уравнения.

1. Свойства коэффициентов квадратного уравнения:

Если в квадратном уравнении ах² + bх + с = 0 сумма коэффициентов а + в + с = 0, то х1 = 1; х2 = с/а.

Пример: 5х² — 8х +3 = 0

Так как 5 – 8 + 3 = 0, то х1 = 1; х2 = 0,6

Если в квадратном уравнении ах² + bх + с = 0 выполняется равенство а + с = в, то х1 = -1; х2 = — с/а.

Пример: 5х² + 8х +3 = 0

Так как 5 + 3 = 8, то х1 = — 1; х2 = — 0,6

Пример. Решить уравнения с большими коэффициентами:

5. 2 Приём «Переброски»:

Пример1:

2х² — 11х +5=0 х²-11х+10=0

делим на 2

Пример2:

6х² — 7х – 3 = 0 х² — 7х -18 = 0

делим на 6

Ответ:1,5; -1/3

6. Комплексные числа.

Решение многих задач физики и техники приводит к квадратным уравнениям с отрицательным дискриминантом. Эти уравнения не имеют решения в области действительных чисел. Но решение многих таких задач имеет вполне определенный физический смысл. Значение величин, получающихся в результате решения указанных уравнений, назвали комплексными числами. Комплексные числа широко использовал отец русской авиации Н. Е. Жуковский (1847 – 1921) при разработке теории крыла, автором которой он является. Комплексные числа и функции от комплексного переменного находят применение во многих вопросах науки и техники.

Цель настоящей работы знакомство с историей появления комплексных чисел, с действиями с комплексными числами, решение уравнений с комплексным переменным.

7. Действия с комплексными числами.

Рассмотрим решение квадратного уравнения х²+1=0. Отсюда х²=-1. Число х, квадрат которого равен –1, называется мнимой единицей и обозначается i. Таким образом i²=-1, откуда i=. Решение квадратного уравнения, например, х² –8х+25=0, можно записать следующим образом: х=4=4=4=

=43=43i.

Числа вида 4+3i и 4-3i называют комплексными числами. В общем виде комплексное число записывается а+bi, где a и b- действительные числа, а i – мнимая единица. Число а называется действительной частью комплексного числа, bi-мнимой частью этого числа, b- коэффициентом мнимой части комплексного числа.

Сложение комплексных чисел. Суммой двух комплексных чисел z1=a+bi и z2=c+di называется комплексное число z=(a+c)+(b+d)i. Числа a+bi и a-bi называются сопряженными. Их сумма равна действительному числу 2а, (а+bi)+(а-bi)=2а. Числа а+bi и -a-bi называются противоположными. Их сумма равна нулю. Комплексные числа равны, если равны их действительные части и коэффициенты мнимых частей: а+bi=c+di, если a=c, b=d. Комплексное число равно нулю тогда, когда его действительная часть и коэффициент мнимой части равны нулю, т. е. z=a+bi=0, если a=0,b=0. Действительные числа являются частным случаем комплексных чисел. Если b=0, то a+bi=a — действительное число. Если а=0, b0, то a+bi=bi – чисто мнимое число. Для комплексных чисел справедливы переместительный и сочетательный законы сложения. Их справедливость следует из того, что сложение комплексных чисел по существу сводится к сложению действительных частей и коэффициентов мнимых частей, а они являются действительными числами, для которых справедливы указанные законы.

Вычитание комплексных чисел определяется как действие, обратное сложению: разностью двух комплексных чисел a+ bi и c+di называется комплексное число х+уi, которое в сумме с вычитаемым дает уменьшаемое. Отсюда, исходя из определения сложения и равенства комплексных чисел получим два уравнения, из которых найдем, что х=а-с, у=b-d. Значит, (а+bi)-(c+di)=(a-c)+ (b-d)i.

Произведение комплексных чисел z1=a+bi и z2=c+di называется комплексное число z = (ac-bd)+(ad+bc)i, z1z2= (a+bi)(c+di)=(ac-bd)+(ad+bc)i. Легко проверить, что умножение комплексных чисел можно выполнять как умножение многочленов с заменой i2 на –1. Для умножения комплексных чисел также справедливы переместительный и сочетательный законы, а также распределительный закон умножения по отношению к сложению.

Из определения умножения получим, что произведение сопряженных комплексных чисел равно действительному числу: (a +bi)(a-bi)=a2+b2

Деление комплексных чисел, кроме деления на нуль, определяется как действие, обратное умножению. Конкретное правило деления получим, записав частное в виде дроби и умножив числитель и знаменатель этой дроби на число, сопряженное со знаменателем:(a+bi):(c+di) =. = = +i.

Степень числа i является периодической функцией показателя с периодом 4. Действительно, i2 =-1, i3 =-i, i4 = 1, i4n = (i4)n = 1n = 1, i4n+1=i, i4n+2 =-1, i4n+3 =-i.

Квадратное уравнение с комплексным неизвестным.

Рассмотрим сначала простейшее квадратное уравнение z2=a, где а — заданное число, z — неизвестное.

На множестве действительных чисел это уравнение:

1) имеет один корень z=0, если а=0;

2) имеет два действительных корня z1,2=, если а>0;

3) не имеет действительных корней, если а

На множестве комплексных чисел это уравнение всегда имеет корень.

Задача 1. Найти комплексные корни уравнения z2=a, если:

1) а = -1; 2) а = -25; 3) а = -3.

1)z2 = -1. Так как i2 = -1, то это уравнение можно записать в виде z2 = i2, или z2- i2 = 0. Отсюда, раскладывая левую часть на множители, получаем

(z-i)(z+i)=0, z1=i, z2=-i.

Ответ. z1,2=i.

2) z2 = -25. Учитывая, что i2 = -1,преобразуем это уравнение: z2=(-1)25, z2=i252, z2-52i=0, (z-5i)(z+5i)=0, откуда z1=5i, z2=-5i.

Ответ. z 1,2=5i.

3) z2=-3, z2=i2()2, z2-()2i2=0, (z-i)(z+i)=0, z1 =i, z 2=-i.

Ответ. z1,2=i.

Вообще уравнение z2=a, где а

Используя равенство i2=-1, квадратные корни из отрицательных чисел принято записывать так: =i, =i=2i, = i.

Итак, определен для любого действительного числа а (положительного, отрицательного и нуля). Поэтому любое квадратное уравнение az2+bz+c=0, где а,b,с- действительные числа, а0, имеет корни. Эти корни находятся по известной формуле:

Задача 2. Решить уравнение z2-4z+13=0. По формуле находим: z1,2= = = = =23i.

Заметим, что найденные в этой задаче корни являются сопряженными: z1=2+3i и z2=2-3i. Найдем сумму и произведение этих корней: z1+z2=(2+3i)+(2-3i)=4, z1z2=(2+3i)(2-3i)=13.

Число 4 — это 2-й коэффициент уравнения z2-4z+13=0, взятый с противоположным знаком, а число 13 — свободный член, то есть в этом случае справедлива теорема Виета. Она справедлива для любого квадратного уравнения: если z1 и z2 — корни уравнения az2+bz+c=0, z1+z2= -, z1z2=.

Задача 3. Составить приведенное квадратное уравнение с действительными коэффициентами, имеющее корень z1=-1-2i.

Второй корень z2 уравнения является числом, сопряженным с данным корнем z1, то есть z2=-1+2i. По теореме Виета находим

P=-(z1+z2)=2, q=z1z2=5. Ответ z²+2z+5=0.

8. Заключение.

В данной работе рассмотрены способы решения квадратных уравнений. А также рассмотрены приёмы решения квадратных уравнений, которые позволяют очень быстро и рационально решать квадратные уравнения.

Данные приёмы решения заслуживают внимания, поскольку они не отражены в школьных учебниках математики. Овладение данными приёмами поможет мне экономить время и эффективно решать уравнения. Потребность в быстром решении обусловлена применением тестовой системы вступительных экзаменов.

В настоящем работе дано понятие комплексных чисел, история их возникновения. Рассмотрены примеры действий с комплексными числами. Приведены примеры решения уравнений с комплексным переменным, что позволяет решить любые квадратные уравнения, даже с отрицательным дискриминантом.

Таким образом, цели работы — рассмотреть способы решения квадратных уравнений: метод выделения полного квадрата, решение квадратных уравнений по формуле, теорема Виета; изучить приёмы устного решения квадратного уравнения; рассмотреть решение квадратного уравнения с комплексными неизвестными — достигнуты.

www.hintfox.com

Формулы корней квадратных уравнений | Учеба-Легко.РФ

 

Пусть дано квадратное уравнение ах+ bх + с = 0. 
Применим к квадратному трехчлену ах2 + bх + с те же преобразования, которые мы выполняли в § 13, когда доказывали теорему о том, что графиком функции у = ах2 + bх + с является парабола. 
Имеем

Обычно выражение b2 — 4ас обозначают буквой D и называют дискриминантом квадратного уравнения ах2 + bх + с = 0 (или дискриминантом квадратного трехчлена ах + bх + с).

Таким образом

Значит, квадратное уравнение ах2 + их + с = О можно переписать в виде

Любое квадратное уравнение можно преобразовать к виду (1), удобному, как мы сейчас убедимся, для того, чтобы определять число корней квадратного уравнения и находить эти корни.

Доказательство. Если D < 0, то правая часть уравнения (1) — отрицательное число; в то же время левая часть уравнения (1) при любых значениях х принимает неотрицательные значения. Значит, нет ни одного значения х, которое удовлетворяло бы уравнению (1), а потому уравнение (1) не имеет корней.

Пример 1. Решить уравнение 2x2 + 4х + 7 = 0. 
Решение. Здесь а = 2, b = 4, с = 7, 
D = b2-4ac = 42427 = 16-56 = -40. 
Так как D < 0, то по теореме 1 данное квадратное уравнение не имеет корней.

Доказательство. Если D = 0, то уравнение (1) принимает вид

   — единственный корень уравнения.

Замечание 1. Помните ли вы, что х = —  — абсцисса вершины параболы, которая служит графиком функции у = ах2 + их + с? Почему именно это 
значение оказалось единственным корнем квадратного уравнения ах2 + их + с — 0? «Ларчик» открывается просто: если D — 0, то, как мы установили ранее,

Графиком же функции  является парабола с вершиной в точке  (см., например, рис. 98). Значит, абсцисса вершины параболы и единственный корень квадратного уравнения при D = 0 — одно и то же число.

 


Пример 2. Решить уравнение 4x2 — 20x + 25 = 0. 
Решение. Здесь а = 4, b = -20, с = 25, D = b2 — 4ас = (-20)2 — 4 • 4 • 25 = 400 — 400 = 0.

Так как D = 0, то по теореме 2 данное квадратное уравнение имеет один корень. Этот корень находится по формуле

Ответ: 2,5. 

Замечание 2. Обратите внимание, что 4х2 — 20х +25 — полный квадрат: 4х2 — 20х + 25 = (2х — 5)2
Если бы мы это заметили сразу, то решили бы уравнение так: (2х — 5)2 = 0, значит, 2х — 5 = 0, откуда получаем х = 2,5. Вообще, если D = 0, то

ах2 + bх + с =  — это мы отметили ранее в замечании 1. 
Если D > 0, то квадратное уравнение ах2 + bх +  с = 0 имеет два корня, которые находятся по формулам

 

Доказательство. Перепишем квадратное уравнение ах2 + Ьх + с = 0 в виде (1)

Положим 
По условию, D > 0, значит, правая часть уравнения положительное число. Тогда из уравнения (2) получаем, что

Итак, заданное квадратное уравнение имеет два корня:

Замечание 3. В математике довольно редко бывает так, чтобы введенный термин не имел, образно выражаясь, житейской подоплеки. Возьмем новое 
понятие — дискриминант. Вспомните слово «дискриминация». Что оно означает? Оно означает унижение одних и возвышение других, т.е. различное отноше- 
ние к различным пюдям. Оба слова (и дискриминант, и дискриминация) происходят от латинского discriminans — «различающий». Дискриминант различает квадратные уравнения по числу корней.

Пример 3. Решить уравнение Зх2 + 8х — 11 = 0. 
Решение. Здесь а = 3, b = 8, с = — 11, 
D = b2 — 4ас = 82 — 4 • 3 • (-11) = 64 + 132 = 196. 
Так как D > 0, то по теореме 3 данное квадратное уравнение имеет два корня. Эти корни находятся по формулам (3)

Фактически мы с вами выработали следующее правило:

Правило решения уравнения 
ах2 + bх + с = 0

Это правило универсально, оно применимо как к полным, так и к неполным квадратным уравнениям. Однако неполные квадратные уравнения обычно по этому правилу не решают, их удобнее решать так, как мы это делали в предыдущем параграфе.

Пример 4. Решить уравнения:

а) х2 + Зх — 5 = 0;            б) — 9x2 + 6х — 1 = 0;            в) 2х2-х + 3,5 = 0.

Р е ш е н и е. а) Здесь а = 1, b = 3, с = — 5, 
D = b2 — 4ас = З2 — 4 • 1 • (- 5) = 9 + 20 = 29.

Так как D > 0, то данное квадратное уравнение имеет два корня. Эти корни находим по формулам (3)

б) Как показывает опыт, удобнее иметь дело с квадратными уравнениями, у которых старший коэффициент положителен. Поэтому сначала умножим обе части уравнения на -1, получим

9x2 — 6x + 1 = 0. 
Здесь а = 9, b = -6, с = 1, D = b2 — 4ас = 36 — 36 = 0. 
Так как D = 0, то данное квадратное уравнение имеет один корень. Этот корень находится по формуле х = — . Значит, 

Это уравнение можно было решить по-другому: так как 
2 — 6x + 1 = (Зх — IJ, то получаем уравнение (Зх — I)2 = 0, откуда находим Зх — 1 = 0, т. е. х = .

в) Здесь а = 2, b = — 1, с = 3,5, D = b2 — 4ас = 1 — 4 • 2 • 3,5= 1 — 28 = — 27. Так как D < 0, то данное квадратное уравнение не имеет корней.

Математики — люди практичные, экономные. Зачем, говорят они, пользоваться таким длинным правилом решения квадратного уравнения, лучше сразу написать общую формулу:

Если окажется, что дискриминант D = b2 — 4ас — отрицательное число, то записанная формула не имеет смысла (под знаком квадратного корня находится отрицательное число), значит, корней нет. Если же окажется, что дискриминант равен нулю, то получаем

т. е. один корень (говорят также, что квадратное уравнение в этом случае имеет два одинаковых корня:

Наконец, если окажется, что b2 — 4ас > 0, то получаются два корня х1и х2, которые вычисляются по тем же формулам (3), что указаны выше.

Само число  в этом случае положительно (как всякий квадратный корень из положительного числа), а двойной знак перед ним означает, что в одном случае (при отыскании х1 ) это положительное число прибавляется к числу — b, а в другом случае (при отыскании х2) это положительное число вы-
читается из числа — b.

У вас есть свобода выбора. Хотите —- решайте квадратное уравнение подробно, используя сформулированное выше правило; хотите — запишите сразу формулу (4) и с ее помощью делайте необходимые выводы.

Пример 5. Решить уравнения: 

Решение, а) Конечно, можно использовать формулы (4) или (3), учитывая, что в данном случае  Но зачем выполнять действия с дробями, когда проще и, главное, приятнее иметь дело с целыми числами? Давайте освободимся от знаменателей. Для этого нужно умножить обе части уравнения на 12, т. е. на наименьший общий знаменатель дробей, служащих коэффициентами уравнения. Получим


откуда 8х2 + 10x — 7 = 0.

А теперь воспользуемся формулой (4)

б) Мы снова имеем уравнение с дробными коэффициентами: а = 3, b = — 0,2, с = 2,77. Умножим обе части уравнения на 100, тогда получим уравнение с целыми коэффициентами: 
300x2 — 20x + 277 = 0. 
Далее воспользуемся формулой (4):

Простая прикидка показывает, что дискриминант (подкоренное выражение) — отрицательное число. Значит, уравнение не имеет корней.

Пример 6. Решить уравнение 
Решение. Здесь, в отличие от предыдущего примера, предпочтительнее действовать по правилу, а не по сокращенной формуле (4).

Имеем а = 5, b = -, с = 1, D = b2 — 4ас = (- ) 2 — 4 • 5 • 1 = 60 — 20 = 40. Так как D > 0, то квадратное уравнение имеет два корня, которые будем искать по формулам (3)


Пример 7. Решить уравнение 
х2 — (2р + 1)x +(р2+р-2) = 0

Решение. Это квадратное уравнение отличается от всех рассмотренных до сих пор квадратных уравнений тем, что в роли коэффициентов выступают не конкретные числа, а буквенные выражения. Такие уравнения называют уравнениями с буквенными коэффициентами или уравнениями с параметрами. В данном случае параметр (буква) р входит в состав второго коэффициента и свободного члена уравнения. 
Найдем дискриминант:

Пример 8. Решить уравнение рx2 + (1 — р) х — 1 = 0. 
Решение. Это также уравнение с параметром р, но, в отличие от предыдущего примера, его нельзя сразу решать по формулам (4) или (3). Дело в том, что указанные формулы применимы к квадратным уравнениям, а про заданное уравнение мы этого пока сказать не можем. В самом деле, а вдруг р = 0? Тогда 
уравнение примет вид 0 • x2+ (1-0)x- 1 = 0, т. е. х — 1 = 0, откуда получаем х = 1. Вот если точно известно, что , то можно применять формулы корней квадратного уравнения:

uclg.ru

Какие виды углов получились на рисунке измерь и запиши их величину – ♥Какие виды углов получились на рисунке: острые, тупые,…

§12. Виды углов. Измерение углов

ПОВТОРЯЕМ ТЕОРИЮ

125. Заполните пропуски.

1) Угол, стороны которого образуют прямую, называют развернутым.
2) Единицу измерения углов называют градусом.
3) Измерить угол — значит подсчитать, сколько градусов входит в этот угол.
4) Величина развернутого угла составляет 180 градусов.
5) Углы измеряют с помощью прибора, который называют транспортиром.
6) Равные углы имеют равные градусные меры.
7) Из двух неравных углов большим считают тот, у которого градусная мера больше другого.
8) Если между сторонами угла АВС провести луч ВD, то градусная мера угла АВС равна сумме градусных мер углов ABD и DBC.
9) Острым называют угол, градусная мера которого меньше 90 градусов.
10) Прямым называют угол, градусная мера которого равна 90 градусам.
11) Тупым называют угол, градусная мера которого больше 90 градусов.
12) Биссектриса развернутого угла делит его на два прямых угла.




РЕШАЕМ ЗАДАЧИ

126. Начертите:
1) острый угол ACD;
2) прямой угол HTR;
3) тупой угол M;
4) развернутый угол KBO.

127. Известно, что . Заполните таблицу.

Острые углы А, Е
Тупые углы В, D, N
Прямые углы C, M
Развернутые углы F

128. Найдите, пользуясь транспортиром, градусные меры углов, изображенных на рисунке. Отпределите вид каждого угла.

129. 1) Отлоите от луча ВА угол АВС, величина которого равна 60 градусов.
2) Отложите от луча CD угол DCB, величина которого равна 140 градусов.
3) Отложите от луча ОК угол КОМ, величина которого равна 90 градусов.
4) Отложите от луча ST угол TSK, величина которого равна 26 градусов.
5) Отложите от луча QP угол PQR, величина которого равна 118 градусов.
6) Отложите от луча EF угол FEK, величина которого равна 180 градусов. 



130. На данном рисунке угол EDK равен 43 градуса. Тогда угол CDE равен 180-43 = 137 градусов.

131. Начертите два угла с общей стороной так, чтобы они: 1) составляли развернутый угол; 2) не составляли развернутый угол.

132. Углы АВС и DBC составляют развернутый угол. Определите вид угла DBC, если угол АВС: 1) острый; 2) прямой; 3) тупой.

Ответ: 1) тупой; 2) прямой; 3) острый.

133. Из вершины прямого угла МОК проведены два луча ОР и ON так, что МON=64, РОК=57. Вычислити величину угла РON.

134. Развернутый угол АВС разделили лучами ВD, ВМ и ВК на четыре равных угла. Заполните пропуски.

1) Градусную меру 45 градусов имеют углы ABD, DBM, MBK, KBC.
2) Градусную меру 90 градусов имеют углы ABM, MBC, DBK.
3) Градусную меру 135 градусов имеют углы ABK, DBC.

135. Начертите угол COD, равный 163 градусам. Лучом OA разделите этот угол на два угла так, чтобы угол AOD был равен 88 градусам. Вычислите величину угла AOC.

136. Известно, что луч DE — биссектриса угла ADC, угол ADE=54 градусам. Тогда угол ADC = ? Пользуясь транспортиром, начертите угол  ADC и проведите луч DE.

137. Нарисуйте на циферблате часов часовую и минутную стрелки так, чтобы часы показывали заданное время, и найдите градусную меру угла между стрелками часов.
1) 2 ч; 2) 6 ч; 3) 8 ч

138. Угол АВС равен 30 градусам. Проведите луч BD так, чтобы: 1) луч ABD был равен 90 градусам, а угол  CBD — 120; 2) угол  ABD был равен 90 градусам, а угол  CBD — 60.


matem-gdz.ru

Измерение углов. 5-й класс

Разделы: Математика


Цели урока:

Обучающая: Ввести понятие величины угла. Познакомить с инструментами измерения углов.

Развивающая: формирование навыков и умений выполнять измерение углов, работать с чертежными инструментами, умений обобщать; развитие качеств мышления: гибкость, целенаправленность, критичность.

Воспитывающая: Развитие познавательного интереса, воображения, геометрической зоркости в творческой деятельности; Воспитание аккуратности, товарищеской поддержки, интереса к оперированию геометрическими понятиями и образами, привитие интереса к геометрии.

Пояснения: пред изучением данной темы учитель готовит 4-5 консультантов из класса работать с транспортиром. Каждому консультанту определена своя группа учащихся.

Ход урока

  1. Учитель объявляет цель урока: Сегодня на уроке мы познакомимся с прибором, с помощью которого научимся измерять и строить углы. Продолжим учиться работать с циркулем. Покажите умение аккуратно выполнять построения, умение работать с карандашом и линейкой. Повторим виды углов.
  2. Как всегда мы начинаем работу с умения работать с циркулем. Строим вместе с учителем:
  3. Построить произвольную окружность. Разделить ее на четыре части, проведя два диаметра. Одну часть закрасить цветными карандашами.

  4. Устная работа:

Углы, как и отрезки можно сравнивать между собой. Сравним углы наложением. (Показать модели)

Назовите углы, изображенные на рисунке. Какой из углов больше, почему?

Какие из углов, изображенных на рисунке являются а) острыми б) тупыми в) прямыми. Почему?

Вопрос :А какой угол называется острым, тупым?

Вопрос: Скажите, как можно сравнить два угла?

(Наложением)

Новая тема:

Углы, так же как и отрезки можно сравнивать не только наложением, но и с помощью измерения. Такой инструмент называется транспортиром.

Учитель вводит понятие 1 градуса. Как можно получить угол в 1 градус.

Помочь учащимся овладеть измерениями углов призваны задания, которые выполняются на изображениях транспортира. В них учащимся не надо для измерения прикладывать транспортир.

Назовите градусную меру углов:

Каждому карточка: Измерить углы (работают консультанты)

Физпауза: Здровье-сберегающие упражнения на снятие усталости.

Звучит инструментальная музыка.

“Потягивание кошечки”:

Исходное положение: сидя на стуле, прогнуться в пояснице, кисти к плечам. Вдох – потянуться, руки вверх, кисти расслаблены. Выдох – кисти к плечам, локти свести вперед.

Упражнение для сохранения зрения: Крепко зажмурить глаза на 3-5 секунд, а затем открыть их на такое же время. Повторять 4-5 раз.
Быстро моргать в течение 10-12 секунд. Открыть глаза, отдыхать 10-12 секунд. Повторять несколько раз.

Дидактический материал каждому ребенку:

Измерьте углы, изображенные на рисунке и запишите их градусные меры.

(Работают консультанты)

Практическая работа:

1) Дополните чертежи изображением луча MN, чтобы были выполнены условия

2) Покажите на рисунках, как расположены стрелки часов в указанное время. Запишите градусные меры углов, которые они образуют.

Например:

3) Запишите для каждого высказывания: Определите среди всех высказываний верные:

а) Развернутый угол больше прямого.
б) Если угол М равен 90°, то угол М тупой.
в) На чертеже А В

г) Когда часы показывают 15 часов 30 минут, то стрелки образуют прямой угол.

Игра: Внимание! Если я читаю верное утверждение, то Вы хлопаете в ладошки; если неверное, то поднимаете вверх руки.

Единицы измерения углов: миллиметры, сантиметры?
Единицы измерения углов: миллиграммы, килограммы?
Единицы измерения углов: градусы, минуты?
Развёрнутый угол имеет градусную меру 100°?

5) Развёрнутый угол имеет градусную меру 90°?

6) Развёрнутый угол равен 180°?

7) Прямой угол равен 160°?

8) Прямой угол равен 90°?

9) Острый угол больше прямого?

10 )Острый угол равен прямому?

11) Острый угол меньше прямого?

12) Тупой угол меньше прямого?

13) Тупой угол всегда больше прямого и меньше развёрнутого?

14) Угол, меньше 90°называется острым?

15) Угол, больше 90°, но меньший 180°, называется тупым углом?

Домашнее задание: Составьте кроссворд, используя определения, пройденные на уроке.

ЛИТЕРАТУРА

  1. Геометрия. Задания для учащихся 5 класса. Программа развивающего обучения математике. Фирма “ГАЛС”. Москва 1993 г.
  2. Геометрия. Задания для учащихся 6 класса. Программа развивающего обучения математике. Фирма “ГАЛС”. Москва 1994 г.
  3. Дорофеев Г.В., И.Ф.Шарыгин. Москва. Математика 5 класс. Просвещение 1994 г.
  4. Дорофеев Г.В., И.Ф.Шарыгин. Математика 6 класс. Москва. Издательский дом “Дрофа” 1997 г.
  5. ЕДУШ. О.Ю. Геометрия 7 класс. “Подсказки на каждый день” – Москва 2001г. ВЛАДОС
  6. Из опыта обучения геометрии в 6 классе, Москва, 1983 г.
  7. Математика, Приложение к газете”1 сентября” №1, 1999 г.
  8. Математика, Приложение к газете”1 сентября” №17, 2003 г.
  9. Математика, Приложение к газете”1 сентября” №1, 2004 г.
  10. Математика и конструирование “ Конструирование” 2 класс, Прсовещение, 2001 г.
  11. Математика, 5 класс, тетрадь 1,2 задания для обучения и развития учащихся, Интеллект –Центр, Москва, 2002 г.
  12. Обогащающая модель обучения в проекте МПИ: Организация работы на уроках геометрии Выпуск 2, Томского университета, 2001 г.
  13. Панчищина В.А., Гельфман Э.Г и др. Геометрия для младших школьников (части1,2,3) Издательство Томского университета 1999 г.
  14. Панчищина В.А. О концепции и содержании экспериментальной программы “ Геометрия для младших школьников” (Вводный курс) МПИ-проект, Издательство Томского университета.
  15. Пчёлкина. О.Л. С.И.Волкова. “Математика и конструирование – 2 класс”, Москва Просвещени 2001 г.
  16. Рабинович Е.М. Задачи и упражнения на готовых чертежах. Геометрия 7-9 классы.
  17. Шарыгин И.Ф. Ерганжиева ЛН. Наглядная геометрия 5-6 классы. Москва “Дрофа” 2000г.
  18. Шарыгин. И.Ф. Шевкин А.В.. Математика. Задачи на смекалку. Учебное пособие для 5-6 классов.6 издание. Москва. “Просвещение” 2001 г.

15.01.2011

xn--i1abbnckbmcl9fb.xn--p1ai

Урок математики «Виды углов. Измерение углов». 5-й класс

Разделы: Математика


Как построить современный урок?

Современные требования, предъявляемые к организации учебной деятельности и проведению уроков, предполагают не только активную деятельность учащихся, носящую поисково-исследовательский характер, но и непременное развитие самоконтроля, самоанализа и самооценки. Учителю необходимо не только донести знания и заинтересовать своим предметом, но научить ребенка ставить цели, разрабатывать планы достижения этих целей, анализировать свои поступки и действия. То есть ребенок должен научиться ставить перед собой учебную задачу самостоятельно и решать ее.

Формированию такого умения и средств контроля и оценки помогает особый тип урока – урок-рефлексия по ФГОС. 

В качестве примера привожу урок математики в 5 классе по теме “Виды углов. Измерение углов”.

УМК: Математика: 5 класс: учебник для учащихся общеобразовательных организаций / А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир. — 2-е изд., перераб. — М.: Вентана — Граф, 2016.

Тема урока. Виды углов. Измерение углов.

Тип урока. Урок рефлексии.

Вид урока. Комбинированный урок.

Цели:

  • Содержательная: повторение понятий «угол», «виды углов», закрепление навыка измерения углов с помощью транспортира, исследование техники построения угла в 30° с помощью квадратного листа бумаги.
  • Деятельностная:  развитие умения контролировать процесс и результат учебной и математической деятельности, развитие навыков оценки своей деятельности

Основные понятия: градус, транспортир, измерение углов, развернутый угол, острый, прямой, тупой угол.

Оборудование и материалы: транспортиры, видеопроектор, кроссворд, раздаточный материал (макеты углов трех цветов: красный — 90°, зеленый — 45°, синий — 30° по количеству парт в классе, квадратный лист бумаги, инструкция по выполнению исследования), презентация.

Оформление доски.

Я знаю:

 

Я умею:

Классная работа

31.10.16

Я узнал:

 

Я научился:

Ход урока

1. Организационный момент. (слайд 1)

— Здравствуйте, ребята, садитесь. Я рада видеть всех вас на занятии. На нашем уроке присутствуют гости, давайте порадуем их хорошими знаниями.

Презентация.

2. Мотивация урока. (слайд 2)

— Все вы, наверняка, любите решать кроссворды?… Поэтому я хочу предложить вам решить небольшой кроссворд.

— В выделенном столбце получится ключевое слово урока.

1. Угол, стороны которого образуют прямую? (развернутый)

2. Единица измерения угла? (градус)

3. Угол, градусная мера которого меньше 90°? (острый)

4. Геометрическая фигура, образующая сторону угла? (луч)

Рисунок 1

— Теперь прочтем слово, которое получилось в первом вертикальном столбце? (угол)

— Какую фигуру называют углом? (фигуру, образованную двумя лучами, имеющими общее начало)

— Какие виды углов вы знаете? (развернутый, прямой, острый, тупой)

(учитель предлагает одному, двум учащемся записать на доске, что дети уже знают по теме урока, продолжив выражения: Я ЗНАЮ)

3. Актуализация и фиксация затруднений в индивидуальной деятельности.

1) Постановка целей.

— Итак, сформулируйте цели урока. (применение полученных знаний для построения, измерения и определения вида углов)

— На предыдущих уроках вы познакомились с геометрической фигурой, которая называется “Угол”, научились измерять и строить углы с помощью — измерительного прибора (как он называется — транспортир).

(учитель предлагает одному, двум учащемся записать на доске, что дети уже знают по теме урока, продолжив выражения: Я УМЕЮ)

— Сегодня на уроке мы продолжим работу по измерению и построению углов. Вы покажите свои знания, выполняя разнообразные задания. (слайд 3)

— Запишите тему урока. «Виды углов. Измерение углов».

2) Упражнение 1.

— Запишите острые, тупые и прямые углы, изображенные на рисунке. (слайд 4)

Рисунок 2

— У доски будут работать 3 учащихся (первый учащийся выписывает названия острых углов, второй учащийся — прямых углов, третий учащийся — тупых углов). Остальные ученики записывают в тетради.

  • Острые углы: АОЕ, ROC, BAC, ACD, DCA, CAD, BRE, RED, BAO
  • Прямые углы: АВС, ВСD, CDA, BAD
  • Тупые углы: AOR, COE, ERC, REA

3) Упражнение 2. (самостоятельная работа учащихся)

— У вас на парте три макета углов трех цветов: красный — 90o, зеленый — 45o, синий — 30o.

— Развернитесь друг к другу, поработайте в паре. Я прошу вас составить из макетов углы: 135o, 75o, 15o.

Проверка (слайд 5)

4. Выполнение мини-проекта.

Проблемный вопрос

— С помощью макетов у вас получились углы с заданными градусными мерами. Макеты я построила с помощью транспортира. А как без транспортира строить углы? Решим задачу, внимательно слушайте ее условие.

Исследовательская работа (слайд 6)

— Основным показателем при расчете лестничного марша является его уклон (крутизна). Идеальный уклон 30 градусов, он создается с помощью Тетивы. Тетива – это основа лестницы, несущая опорная конструкция, в виде наклонных балок. Папа на даче строит лестницу и хочет установить угол наклона балок в 30 градусов. Для этого ему нужен макет угла из фанеры. Он просит своего сына помочь ему сделать бумажный шаблон угла, который он затем приложит к фанере и выпилит нужный макет.

— При наличии транспортира отложить любой угол можно! Но транспортира на даче нет, и данный угол нужно получить здесь и сейчас!!!

— Можно ли построить угол без транспортира? (слайд 7)

— На каком этапе работы мы сейчас находимся? (1. этап постановки проблемы)

— В чём проблема? Сформулируйте проблему. (как без транспортира построить угол в 30°, как изготовить шаблон угла в 30° без транспортира)

— Хватает имеющихся знаний для решения проблемы? У вас есть только квадратный лист бумаги! Предположим, что с помощью него можно отложить угол в 30 градусов!

— Какой этап работы сейчас? (происходит выдвижение гипотезы — предположение)

— Сформулируйте гипотезу. (гипотеза: можно отложить угол, равный 30 градусам, без транспортира с помощью квадратного листа бумаги)

— Как? Ваши предположения, как это можно сделать? (дать время подумать)

— Что происходит сейчас, какой этап работы? Поиск и предложение возможных вариантов решения

— Проведем эксперимент – это некоторое количество опытов, которые показывают одинаковый результат.

— К какому этапу мы подошли? (исследование)

— Приглашаю присоединиться ко мне. (демонстрация учителя)

— Воспользуйтесь инструкцией, на вашем столе.

Эксперимент:

Инструкция
ДействияРисунок
1Берем обыкновенный квадратный лист бумаги и сворачиваем его пополам.

Рисунок 3

2Затем, делаем второй сгиб, посмотрите на рисунок, мы загибаем угол квадрата таким образом, чтобы вершина квадрата, она обозначена точкой совпала с линией первого сгиба.

Рисунок 4

Рисунок 5

3Измерить получившийся угол.

Рисунок 6

— Берем обыкновенный квадратный лист бумаги и сворачиваем его пополам. Затем, делаем второй сгиб, посмотрите в инструкцию, мы загибаем угол квадрата таким образом, чтобы вершина квадрата совпала с линией первого сгиба.

— Как проверить градусную меру получившегося угла? (взять транспортир и измерить)

— Сколько градусов получился угол?

— Подтвердился эксперимент?

— Какой этап работы сейчас? (анализ)

— Что нам нужно было получить? (шаблон угла)

— Ребята прогладьте хорошо сгиб несколько раз и сделайте отрыв угла.

— Получился шаблон?

— Какой этап работы сейчас? (продукт)

— Какой вид угла мы получили? (острый)

— Что нового вы узнали? (ответы учащихся) — запись на доске Я УЗНАЛ:

— Чему научились? (без транспортира строить угол в 30°) — запись на доске Я НАУЧИЛСЯ:

5. Физкультминутка (учитель читает утверждения, учащиеся выполняют определенные движения)

“Верно или ложно?”

— Внимание! Если я читаю верное утверждение, то вы хлопаете в ладошки; если неверное, то поднимаете вверх руки.

  • Единицы измерения углов: миллиметры, сантиметры?
  • Единицы измерения углов: миллиграммы, килограммы?
  • Единицы измерения углов: градусы, минуты?
  • Развёрнутый угол имеет градусную меру 100°?
  • Развёрнутый угол имеет градусную меру 90°?
  • Развёрнутый угол равен 180°?
  • Прямой угол равен 160°?
  • Прямой угол равен 90?
  • Острый угол больше прямого?
  • Острый угол равен прямому?
  • Острый угол меньше прямого?
  • Тупой угол меньше прямого?
  • Тупой угол всегда больше прямого и меньше развёрнутого?
  • Угол, меньше 90° называется острым?
  • Угол, больше 90°, но меньший 180°, называется тупым углом?

6. Оценочный этап.

Самостоятельная работа.

— Мы отдохнули и готовы работать дальше. Запишите на листочке свою фамилию, имя, класс.

Вариант 1
Работу выполнил(а)
Задание:

— назвать угол

— измерить этот угол

— записать результат измерения

— записать вид угла

1)

2)

3)

4)

5)

Вариант 2
Работу выполнил(а)
Задание:

— назвать угол

— измерить этот угол

— записать результат измерения

— записать вид угла

1)

2)

3)

4)

5)

7. Домашнее задание.

Найдите углы, обозначьте их градусную меру.

Рисунок 7

8. Рефлексия (качественная оценка работы класса и отдельных учащихся)

— Ребята заполните БИЛЕТИК на выход, продолжив предложение “Сегодня на уроке я повторил…., научился…, узнал…., закрепил…”, отметив то высказывание, которое больше всего подходит к работе на уроке.

БИЛЕТИК на выходБИЛЕТИК на выход
Сегодня на уроке я:

повторил________________________,

научился________________________,

узнал___________________________,

закрепил________________________”

Сегодня на уроке я:

повторил_______________________,

научился_______________________,

узнал___________________________,

закрепил________________________”

  • все понял, могу помочь другим
  • запомнил
  • все понял
  • нужна помощь, ничего не понял
  • все понял, могу помочь другим
  • запомнил
  • все понял
  • нужна помощь, ничего не понял

Список использованной литературы.

  1. А.Г.Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С.Якир, Е.В. Буцко, Математика 5 класс, Москва “Вентана-Граф”, 2016
  2. Интернет ресурс «Геометрия бумажного листа».
    http://komarovana.ucoz.ru/load/tvorcheskie_raboty_moikh_detej/geometrija_bumazhnogo_lista/6- 1-0-195

21.11.2016

xn--i1abbnckbmcl9fb.xn--p1ai

Угол и его обозначение — Ответы (ГДЗ) к рабочей тетради по математике 4 класс 2 часть (Рудницкая, Юдачева)

195. Найдите прямые углы. Проверьте себя с помощью угольника. Обведите номера прямых углов.



196. Потренируйтесь в записи знака обозначения угла:


197. Запишите обозначения углов.


198. Какую фигуру представляет каждая из сторон угла?

Луч


199. Укажите верное обозначение каждого угла.


200. Запишите другое обозначение каждого угла.


201. Сравните величины углов, используя кальку.


202. Укажите самый большой угол.



203. Сколько углов изображено на рисунке?


ВСПОМИНАЕМ ПРОЙДЕННОЕ

204. Выполните вычисления и сделайте проверку.


205. Два автомобиля двигались с одинаковой скоростью. Перывй был в пути 8 часов, второй — 3 часа. Первый проехал на 320 км больше второго. Сколько километров проехал каждый автомобиль?


206. Заполните пропуски.


207. Выполните умножение.


208. Выполните деление.


209. Петя задумал число, прибавил к нему 23 965 и получил 1 000 000. Какое число задумал Петя?

Пусть Петя задумал число х.


210. Сравните числа.


matem-gdz.ru

ПНШ 3 класс. Математика. Учебник № 1, с. 121

Как измерить угол

Ответы к с. 121

407. Миша и Маша делали аппликации веера из одинаковых бумажных «лепестков». Слева нарисована аппликация, которую сделал Миша, а справа — которую сделала Маша.

У кого из детей получился веер, который раскрыт на больший угол?
Как это можно узнать? Измерь каждый из углов с помощью угла-«лепестка» и назови результат. В тетради отметь красным цветом угол, состоящий из трёх углов-«лепестков».

Чтобы узнать, чей веер раскрыт на больший угол, необходимо наложить угол-«лепесток» на веер Миши и Маши. В веер Миши входит 4 угла-«лепестка», а веер Маши — 6 таких углов-«лепестков». Значит, веер Маши раскрыт на больший угол.  

408. Начерти прямой угол в своей тетради. Измерь его с помощью угла-«лепестка».

Назови результат своему соседу по парте.


Угол-«лепесток» помещается в прямом угле 6 раз. Прямой угол 90 градусов, следовательно, величина угла-«лепестка» будет: 90 : 6 = 15 градусов. 

Ответы к заданиям. Математика. Учебник. Часть 1. Чекин А.Л. 2013 г.

Математика. 3 класс. Чекин А.Л.

ПНШ 3 класс. Математика. Учебник № 1, с. 121

1.6 (32%) от 5 голосующих

e-razumniki.ru

Урок по теме «Виды углов. измерение углов».

— Какую фигуру называют углом? (фигуру, образованную двумя лучами, имеющими общее начало)

— Какие виды углов вы знаете? (развернутый, прямой, острый, тупой)

(на доске учитель записывает, что дети уже знают по теме урока)

3. Постановка целей.

— Итак, сформулируйте цели урока. (применение полученных знаний для построения, измерения и определения вида углов)

— На предыдущих уроках вы познакомились с геометрической фигурой, которая называется «Угол», научились измерять и строить углы с помощью — измерительного прибора (как он называется — транспортир).

(на доске учитель записывает, что дети уже умеют по теме урока)
— Сегодня на уроке мы продолжим работу по измерению и построению углов. Вы покажите свои знания, выполняя разнообразные задания. (слайд 3)

— Запишите тему урока. «Виды углов. Измерение углов».

4. Актуализация опорных знаний.

1.

— Запишите острые, тупые и прямые углы, изображенные на рисунке. (слайд 4)

— У доски будут работать 3 учащихся (первый учащийся выписывает названия острых углов, второй учащихся-прямых углов, третий учащийся — тупых углов). Остальные ученики записывают в тетради.

Острые углы: ∟АОЕ, ∟ROC, ∟BAC, ∟ACD, ∟DCA, ∟CAD, ∟BRE, ∟RED, ∟BAO

2.

— У вас на парте три макета углов трех цветов: красный — 90˚, зеленый — 45˚, синий — 30˚.

Развернитесь друг к другу, поработайте в паре. Я прошу вас составить из макетов углы: 135˚, 75˚, 15˚.

(самостоятельная работа учащихся, проверка) (слайд 5)

Проблемный вопрос

— С помощью макетов у вас получились углы с заданными градусными мерами. Макеты я построила с помощью транспортира. А как без транспортира строить углы? Решим задачу, внимательно слушайте ее условие.

3. Исследовательская работа (слайд 6)

— Основным показателем при расчете лестничного марша является его уклон (крутизна). Идеальный уклон 30 градусов, он создается с помощью Тетивы. Тетива – это основа лестницы, несущая опорная конструкция, в виде наклонных балок. Папа на даче строит лестницу и хочет установить угол наклона балок в 30 градусов. Для этого ему нужен макет угла из фанеры. Он просит своего сына помочь ему сделать бумажный шаблон угла, который он затем приложит к фанере и выпилит нужный макет.

— При наличии транспортира отложить любой угол можно! Но транспортира на даче нет, и данный угол нужно получить здесь и сейчас!!!

— Можно ли построить угол без транспортира? (слайд 7)

— На каком этапе работы мы сейчас находимся? (1. этап постановки проблемы)

— В чём проблема? Сформулируйте проблему. (как без транспортира построить угол в 30°, как изготовить шаблон угла в 30° без транспортира)

— Хватает имеющихся знаний для решения проблемы? У вас есть только квадратный лист бумаги! Предположим, что с помощью него можно отложить угол в 30 градусов!

— Какой этап работы сейчас? (Происходит выдвижение гипотезы — предположение)

— Сформулируйте гипотезу. Гипотеза: можно отложить угол, равный 30 градусам, без транспортира с помощью квадратного листа бумаги.

— Как? Ваши предположения, как это можно сделать? (дать время подумать)

— Что происходит сейчас, какой этап работы? Поиск и предложение возможных вариантов решения

— Проведем эксперимент – это некоторое количество опытов, которые показывают одинаковый результат.

— К какому этапу мы подошли? Исследование

— Приглашаю присоединиться ко мне. (демонстрация учителя) Воспользуйтесь инструкцией, на вашем столе.

Эксперимент:

рис.1

2

Затем, делаем второй сгиб, посмотрите на рисунок, мы загибаем угол квадрата таким образом, чтобы вершина квадрата, она обозначена точкой совпала с линией первого сгиба. (рис.2-3)

рис.2 рис.3

3

Измерить получившийся угол. (рис.4)

рис.4

— Берем обыкновенный квадратный лист бумаги и сворачиваем его пополам. Затем, делаем второй сгиб, посмотрите в инструкцию, мы загибаем угол квадрата таким образом, чтобы вершина квадрата совпала с линией первого сгиба.

— Ребята – получилось????

— Предлагаю взять транспортир и измерить получившийся угол!!!

— Сколько градусов? Одинаковое значение у вас получились?

— Подтвердился эксперимент?

— Какой способ легче? (транспортиром измерять легче)

— Какой способ легче применить на практике?

— Какой этап работы сейчас? Анализ

— Что нам нужно было получить? (шаблон угла)

— Ребята прогладьте хорошо сгиб несколько раз и сделайте отрыв угла.

— Получился шаблон?

— Какой этап работы сейчас? Продукт

(выключить проектор)

— Какой вид угла мы получили? (острый)

— Что нового вы узнали? (ответы учащихся) — запись на доске Я УЗНАЛ:

— Чему научились? (без транспортира строить угол в 30°) — запись на доске Я НАУЧИЛСЯ:

5. Физкультминутка (учитель читает утверждения, учащиеся выполняют определенные движения)

«Верно или ложно?»

— Внимание! Если я читаю верное утверждение, то вы хлопаете в ладошки; если неверное, то поднимаете вверх руки.

  • Единицы измерения углов: миллиметры, сантиметры?

  • Единицы измерения углов: миллиграммы , килограммы?

  • Единицы измерения углов: градусы, минуты?

  • Развёрнутый угол имеет градусную меру 100°?

  • Развёрнутый угол имеет градусную меру 90°?

  • Развёрнутый угол равен 180°?

  • Прямой угол равен 160°?

  • Прямой угол равен 90?

  • Острый угол больше прямого?

  • Острый угол равен прямому?

  • Острый угол меньше прямого?

  • Тупой угол меньше прямого?

  • Тупой угол всегда больше прямого и меньше развёрнутого?

  • Угол, меньше 90° называется острым?

  • Угол, больше 90°, но меньший 180° , называется тупым углом?

6. Оценочный этап.

Самостоятельная работа.

— Мы отдохнули и готовы работать дальше. Запишите на листочке свою фамилию, имя, класс.

Задание: — назвать угол

— измерить этот угол

— записать результат измерения

— записать вид угла

1)

2)

3)

4)

5)

Задание: — назвать угол

— измерить этот угол

— записать результат измерения

— записать вид угла

1)

2)

3)

4)

5)

7. Рефлексия (качественная оценка работы класса и отдельных учащихся)

— Ребята заполните БИЛЕТИК на выход

  • продолжив предложение «Сегодня на уроке я повторил…., научился…, узнал…., закрепил…»

  • отметив то высказывание, которое больше всего подходит к работе на уроке:

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь

  5. ничего не понял

8. Домашнее задание.

Найдите углы, обозначьте их градусную меру.

Список использованной литературы

  1. А.Г.Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С.Якир, Е.В. Буцко, Математика 5 класс, Москва «Вентана-Граф», 2016


Интернет — источники

  1. Интернет ресурс «Геометрия бумажного листа» http://komarovana.ucoz.ru/load/tvorcheskie_raboty_moikh_detej/geometrija_bumazhnogo_lista/6- 1-0-195

  2. Интернет ресурс «Тетива лестницы» https://ru.wikipedia.org/wiki/Тетива_лестницы

Приложение. Презентация к уроку

Приложение. Инструкция. (распечатать 13)

рис.1

2

Затем, делаем второй сгиб, посмотрите на рисунок, мы загибаем угол квадрата таким образом, чтобы вершина квадрата, она обозначена точкой совпала с линией первого сгиба. (рис.2-3)

рис.2 рис.3

3

Измерить получившийся угол. (рис.4)

рис.4

Инструкция

Действия

Рисунок

1

Берем обыкновенный квадратный лист бумаги и сворачиваем его пополам. (рис. 1)

рис.1

2

Затем, делаем второй сгиб, посмотрите на рисунок, мы загибаем угол квадрата таким образом, чтобы вершина квадрата, она обозначена точкой совпала с линией первого сгиба. (рис.2-3)

рис.2 рис.3

3

Измерить получившийся угол. (рис.4)

рис.4

Приложение. Физкультминутка. (распечатать 1)

  • Единицы измерения углов: миллиметры, сантиметры?

  • Единицы измерения углов: миллиграммы , килограммы?

  • Единицы измерения углов: градусы, минуты?

  • Развёрнутый угол имеет градусную меру 100°?

  • Развёрнутый угол имеет градусную меру 90°?

  • Развёрнутый угол равен 180°?

  • Прямой угол равен 160°?

  • Прямой угол равен 90?

  • Острый угол больше прямого?

  • Острый угол равен прямому?

  • Острый угол меньше прямого?

  • Тупой угол меньше прямого?

  • Тупой угол всегда больше прямого и меньше развёрнутого?

  • Угол, меньше 90° называется острым?

  • Угол, больше 90° , но меньший 180° , называется тупым углом?

Приложение. Самостоятельная работа (распечатать 11)

Задание: — назвать угол

— измерить этот угол

— записать результат измерения

— записать вид угла

1)

2)

3)

4)

5)

Задание: — назвать угол

— измерить этот угол

— записать результат измерения

— записать вид угла

1)

2)

3)

4)

5)

Приложение. Рефлексия. (распечатать 3)

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

Сегодня на уроке я:

повторил_____________________________________,

научился_____________________________________,

узнал________________________________________,

закрепил_____________________________________»

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

  1. все понял, могу помочь другим

  2. запомнил

  3. все понял

  4. нужна помощь, ничего не понял

Приложение. Домашнее задание. (распечатать 11)

Я УМЕЮ:

Я УЗНАЛ:

Я НАУЧИЛСЯ:

infourok.ru

Урок математики «Виды углов.Сравнение и измерение с помощью мерки наложением»

Урок математики в системе Л.В.Занкова 3 класс по учебнику Аргинской И.И.

Тема: «Виды углов».

Учитель: Пивоварова Наталья Дмитриевна, МКОУ «СОШ № 7 г. Михайловки Волгоградской области»

Цель: обобщить полученные знания о видах угла.

Тип урока: систематизации и обобщения знаний.

Вид урока: урок — практикум.

Образовательные задачи: обобщение представления учащихся о понятиях «прямой угол», «острый угол», «тупой угол», «развернутый угол» в ходе построения графических объектов, измерение и сравнение углов способом наложением при помощи мерки, использование таблицы для сравнения величины угла и решения текстовой задачи, соотношение информации, представленную в задаче и столбчатой диаграмме.

Развивающие задачи: развитие умений анализировать математические объекты, выделять существенные признаки, структурировать и моделировать полученную информацию, самооценки своей деятельности, умения согласовывать свои действия при работе в паре и группе.

Воспитательные задачи: привитие интереса к предмету, воспитание чувства товарищества и согласия, взаимовыручки и культуры общения.

Здоровьесберегающие задачи: создание благоприятного эмоционального климата в классе для восприятия учебного материала.

Планируемые результаты

предметные

метапредметные

личностные

научатся различать и сравнивать виды углов способом наложения при помощи мерки, построению углов, заполнять предложенную таблицу, в ходе решения задачи осуществлять построение диаграммы.

Познавательные: кодировать информацию в графической форме, заполнять таблицу, строить диаграмму.

Регулятивные: принимать и сохранять учебную задачу, принимать участие в парной и групповой работе, осуществлять самоконтроль и самооценку своих действий.

Коммуникативные: учиться договариваться при работе в парах и группах, согласовывать свои действия с одноклассниками, понимать важность своих действий в коллективной работе.

получить возможность для формирования интереса к познанию количественных отношений, математических зависимостей.

Образовательные ресурсы: плакат с пословицей: «Согласие и лад для любого дела клад», карточки с номерами групп – 1, 2, 3, 4, презентация, карточки для парной и групповой работы «устный счет», листы с заданием «волшебные точки», угольники, листы успешности, опора «Алгоритмом построения угла», мерка угла на прозрачной пленке, карточки с таблицей для сравнения углов, 4 одинаковых рисунка из углов, карточка с диаграммой, карточка таблицы для решения задачи, карточки с домашним заданием, смайлики для оценивания урока коллегами, конверт для смайликов.

Организационная структура урока

Этап урока

Содержание деятельности учителя

Содержание деятельности учащихся

1.Организационный момент.

Эмоциональный настрой.

Проверка готовности к уроку, создание ситуации успеха.

(Слайд)

Добрый день! Сегодня нам предстоит необычная и очень интересная работа на уроке математике.

Девиз нашего урока это пословица: «Согласие и лад для любого дела клад» . (слайд)

Вместе прочитаем ее. А как вы понимаете?

Люди издавна усвоили: там, где в одиночку не под силу, где одному трудно, то разумнее объединиться. Если всем вместе дружно работать, то в результате этого можно добиться больших успехов.

Согласие необходимо не только в деле. Важно, чтобы оно воцарилось и в самом человеке: между умом, сердцем и душой.

Вот и сегодня, надеюсь, что наш урок пройдет дружно, и мы найдем «клад» — это наши знания и умения.

Давайте, подарим друг другу и нашим гостям улыбки – это ключик, который открывает «замки» в душах людей. Улыбка – залог хорошего настроения и здоровья.

Люди объединялись и договаривались, чтобы быстрее и легче справиться с общим делом.

Все работали дружно, помогали друг другу. Клад в деле – когда дело сделано хорошо.

Лад – это когда хорошо (слово произошло от имени славянской богине Лады).

В слове согласие – со приставка, означающее «вместе, совместно», гласие – голос (полногласие).

2.Сообщение темы урока.

Постановка задач.

Устный счет.

Работа в парах.

Работа в группах.

Целеполагание и постановкам задач урока.

Для формулировки темы урока предлагаю работу в парах.

Откройте тетради, в карточках, которые наклеены у вас в тетради, для устного счёта найдите значения выражений в парах, а затем выполните взаимопроверку.

Проверяем по слайду.

1 группа

2 группа

3 группа

4 группа

63 : 7 + 3 = 12

50 + 8*4 = 82

9*3 + 60 = 87

7*3 + 50 = 71

20 + 9*6 = 74

69 + 64 : 8 = 77

56 : 7 + 9 = 17

48 + 8*3 = 72

7*4 + 40 = 68

60 – 7*7 = 11

9*6 + 30 = 84

9*9 – 2 = 79

Возьмите листы успешности, каждый оцените свою работу в парах.

Фамилия и имя ученика

  1. Работа в парах. Устный счёт

 — всё верно.

 — были затруднения.

 — без помощи не справился.

Каждой группе дан лист с «волшебными точками». Нанесите по значениям выражений точки и последовательно их соедините с помощью линейки.

Какие фигуры получили? Докажите. Представители 1 группы…

(слайды)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Группа 1 — прямой угол

10 . . . . . . . . . .

20 . . . . . . . . . .

30 . . . . . . . . . .

40 . . . . . . . . . .

50 . . . . . . . . . .

60 . . . . . . . . . .

70 . . . . . . . . . .

80 . . . . . . . . . .

90 . . . . . . . . . .

Что такое угол?

Достройте получившиеся фигуры, чтобы было правильное изображения угла.

Для этого продлите лучи, стороны угла, через точки, так как луч не имеет конца.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Группа 2 – развернутый угол

10 . . . . . . . . . .

20 . . . . . . . . . .

30 . . . . . . . . . .

40 . . . . . . . . . .

50 . . . . . . . . . .

60 . . . . . . . . . .

70 . . . . . . . . . .

80 . . . . . . . . . .

90 . . . . . . . . . .

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Группа 3 – острый угол

10 . . . . . . . . . .

20 . . . . . . . . . .

30 . . . . . . . . . .

40 . . . . . . . . . .

50 . . . . . . . . . .

60 . . . . . . . . . .

70 . . . . . . . . . .

80 . . . . . . . . . .

90 . . . . . . . . . .

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Группа – 4 – тупой угол

10 . . . . . . . . . .

20 . . . . . . . . . .

30 . . . . . . . . . .

40 . . . . . . . . . .

50 . . . . . . . . . .

60 . . . . . . . . . .

70 . . . . . . . . . .

80 . . . . . . . . . .

90 . . . . . . . . . .

По итогам своей работы сформулируйте тему урока.

Тема нашего урока: «Виды углов». (слайд)

Возьмите карандаш и ручку, изобразите прямой угол, развернутый, острый, тупой.

Мы познакомились с этими углами, что еще хотели узнать об этих фигурах?

Сегодня на уроке мы обобщим наши знания о видах угла: будем развивать умения различать виды углы, развивать умения в по строении, измерении при помощи мерки и сравнении углов.

(на слайде)

Возьмите листы успешности, каждый оцените свою работу в группах по «волшебным точкам». (слайд)

  1. Работа в группах. «Волшебные точки»

 — в группе было согласие.

 — были затруднения

в общении.

 — прийти к согласию было

трудно.

Находят значения, исправляют друг друга. Проверяют по слайду.

Учащиеся выполняют задание и оценивают свою работу на листе успешности (обводят смайлик).

 — всё верно.

 — были затруднения,

 — без помощи не справился.

Каждая группа наносит точки по найденными значениям выражений и получает прямой, острый, развернутый, тупой углы.

(листы крепятся к доске)

Учащиеся выходят к доске по одному представителю от группы и доказывают вид угла при помощи наложения угольника на изображение. (карандашом и линейкой)

Угол – два луча исходящие из одной точки.

1 группа – прямой угол, проверяем угольником.

2 группа – развернутый угол – это как два прямых вместе, или развернули лучи по одной линии.

3 группа – острый угол, угол меньше прямого, проверяем угольником.

4 группа – тупой угол, который больше прямого, проверяем угольником.

и сформулируют тему урока

Тема нашего урока «Виды углов»

Учащиеся выполняют задание.

Интересно узнать, как можно измерять углы. Какие задания можно выполнять с углами.

Оценка учащихся по смайликам.

 — в группе было согласие.

 — были затруднения

в общении.

 — прийти к согласию было

трудно.

3. Построение углов по алгоритму.

Измерение углов при помощи мерки.

Групповая работа.

Работа с таблицей.

Углы могут быть разными по своей величине. Так ли это мы узнаем при построении углов.

Ребята каждой группы построят в тетради свой вид угла по алгоритму. (на доске) (слайд)

1.Обозначим точку на листе.

2. Проведем из точки два луча.

3. Обозначим заглавной латинской буквой вершину угла.

4. Назовем каждый свой угол, для этого обозначим лучи точками и латинскими буквами.

Как измеряли углы на прошлом уроке?

Измерьте ваши углы при помощи мерки и запишите в тетрадь:

АОВ = 2 полных (неполных) мерок. (слайд)

Оцените свою работу. (слайд)

  1. Построение и измерение угла.

 — всё получилось.

 — были затруднения.

 — без помощи не справился.

Предлагаю поработать в группе, и результаты своих измерений занести в общую таблицу.

(слайд)

Угол _______________

1ученик

2ученик

3ученик

4 ученик

Число мерок в нём.

Проверим по слайду.

Что вы можете сказать о величине прямого угла, развернутого, острого, тупого углов?

Представители групп выходят к доске.

(слайды)

Почему у 1 и 2 группы получились по одинаковому количеству мерок, а у 3 и 4 группы разное количество?

Удобно ли было пользоваться этой меркой?

Какой же вывод мы можем сделать?

Как можно точно измерять углы мы узнаем на следующем уроке.

Оцените свою работу в группе. (слайд)

4. Работа с таблицей.

 — в группе было согласие.

 — были затруднения

в общении.

 — прийти к согласию было

трудно.

Построение углов:

1 группа – прямой угол,

2 группа — развернутый угол,

3 группа – острый угол,

4 группа – тупой угол.

Мы накладывали пленку с начертанным углом и узнавали, сколько раз эта мерка помещается внутри угла.

Измерение угла при помощи мерки на плёнке и запись в тетради.

 — всё получалось.

 — были затруднения.

 — без помощи не справился.

Учащиеся заносят результаты в общую таблицу:

1 группа – у всех получилось по 4 мерки.

2 группа – у всех получили одинаковые углы по 8 мерок.

3 группа – разное количество мерок.

4 группа – разное количество мерок.

У 1 и 2 группы чертили одинаковые углы, у 3 и 4 группы получились разные по величине углы, поэтому разное количество мерок.

Это мерка не всегда точно измеряет углы. Нужна другая мерка более точная и удобная.

 — в группе было согласие.

 — были затруднения

в общении.

 — прийти к согласию было

трудно.

4. Ресурсный круг.

(слайд)

Предлагаю встать в круг и поделиться своими наблюдениями, где используются или встречаются углы, в каком деле необходимы знания о разных видах угла.

Оцените работу в круге. (слайд)

  1. Работа в круге.

 — в круге было интересно

общаться.

 — не все внимательно

слушали и отвечали.

 — согласие в круге не было.

Дети встают в круг и по одному отвечают.

 — в круге было интересно

общаться.

 — не все внимательно

слушали и отвечали.

 — согласие в круге не было.

  1. Работа с диаграммой.

На стене и доске класса висят рисунки с номером групп и видом угла, который нужно обозначить условным значком на рисунке и сосчитать их количество.

Предлагаю вам рисунок. (слайд)

Каждая группа попытается сосчитать свой вид угла, который используется на этом рисунке.

1 группа – прямой. 2 группа – развернутый.

3 группа – острый. 4 группа – тупой.

Для этого группа подойдет к стене класса, на которой висит файл с изображением рисунка и номером вашей группы. Отмечайте углы и сосчитайте количество углов вашей группы. По окончании работы группа присаживается за свой стол.

Какие результаты вы получили?

Предлагаю, проверить ваши результаты по слайду.

Прямых — 10 углов.

Развернутых – 12 углов.

Острых – 8 углов.

Тупых – 4 угла.

Наглядно сравнить количество использования разных видов угла на рисунке нам поможет диаграмма.

Рассмотрите диаграмму. (слайд)

Что такое диаграмма? Где можно узнать информацию об этом?

Диаграмма – это средство наглядного изображения информации, предназначенной для сравнения нескольких величин или нескольких значений одной величины.

(на слайде)

Для чего её используют?

Что вы можете по ней сказать? (слайд)

Это соответствует нашему рисунку? Что нужно изменить?

Прошу вас достроить диаграмму, обозначив полученное количество углов на рисунке. (слайд — количество углов)

Кому нужна помощь? Можно попросить помощь у учителя, для этого поднимите руку, или попросить помощь в паре или группе.

Сравним выполненные работы по слайду.

Что вы можете сказать о построенной диаграмме?

В чем нам помогла диаграмма?

Оцените этап нашего урока.

6. Работа с диаграммой.

 — всё получилось.

 — были затруднения.

 — без помощи не справился.

Группа работает у стены, отмечает углы, считает их количество, по окончанию работы группа садится на место.

Прямых — … угла.

Развернутых – … угла.

Острых – … угла.

Тупых – … угла.

В словаре. Один учащийся зачитывает статью из словаря.

Диаграмма – графическое изображение соотношения каких-нибудь величин.

Это рисунок, чертеж.

Для наглядного сравнения величин.

Развернутых — 10 углов.

Прямых, острых, тупых – одинаковое количество – по 2.

Это не так, по результатам наших измерений:

прямых — 10 угла.

развернутых – 12 углов.

острых – 8 углов.

тупых – 4 угла.

Нужно достроить столбики, обозначающие развернутые, острые и тупые углы.

Учащиеся работают индивидуально.

Учащиеся проверяют выполненные работы, корректируют, исправляют, помогают друг другу.

По данной диаграмме хорошо видно, что больше всех использовались развернутые углы, меньше всех тупые углы.

Наглядно увидеть количество использования в рисунке разных видов углов.

 — всё получилось.

 — были затруднения.

 — без помощи не справился.

  1. Подведение итогов.

Самооценка.

Какой клад или опыт мы приобрели сегодня на уроке?

Чему учились на уроке?

Сегодня на уроке мы обобщим наши знания о видах угла: будем развивать умения различать виды углы, развивать умения в построении, измерении при помощи мерки и сравнении углов.

(на слайде)

Какие формы работы помогли нам?

В результате нашей работы, когда мы измеряли углы, к какому выводу мы пришли о мерке измерения и величине угла?

(слайд)

Какой девиз был нашего урока? (слайд)

Насколько вы убедились, что согласие и лад помогают в общем деле? Если нет согласия и лада, то это мешает общему делу.

Ребята вы все старались, но будем продолжать учиться находить согласие в общении.

Насколько мы были дружны и старательны на уроке?

Оцените наш урок на листе успешности. (слайд)

7. Итог урока.

 — дружно и активно работали

на уроке, помогали друг

другу.

 — работали на уроке хорошо,

но были затруднения.

 — на уроке было сложно

работать.

Теперь посмотрите, каких смайликов у вас больше. (слайд)

Показываю картинку на слайде, прошу поднять руку тех, у кого этих смайликов больше.

Можно сделать вывод, что наш урок прошёл интересно в согласии, обобщили свои знания по теме урока.

Тренировались различать, сравнивать, строить, измерять и сравнивать углы.

Учились достраивать диаграммы, строить углы, измерять их при помощи мерки, заносили результаты в таблицу.

Нужна более точная и удобная мерка измерения. Самый большой это развёрнутый угол, а маленький – острый.

«Согласие и лад для любого дела клад»

Если их не было возникали споры и разногласия.

 — дружно и активно работали

на уроке, помогали друг

другу.

 — работали на уроке хорошо,

но были затруднения.

 — на уроке было сложно

работать.

  1. Резерв урока. Решение задачи с помощью таблицы.

Реши задачу, записывая её решение с помощью таблицы.

Света, Никита, Лена и Павел чертили углы. Известно, что самый большой угол чертили не девочки. Самый маленький кто-то из мальчиков. Павел не чертил острый угол, а Света не чертила прямого. Какой угол начертил каждый ученик?

Света

Никита

Лена

Павел

прямой угол

+

развёрнутый угол

+

острый угол

+

тупой угол

+

Проверим по слайду.

Решение индивидуально, а потом в группе обсуждение решения.

Проверяется фронтально.

  1. Домашнее задание.

Домашнее задание по выбору: (слайд)

1) по учебнику № 176 по измерению величины угла меркой, № 179

решение задачи с помощью таблицы;

2) построить 4 угла, составить задачу, связанную со счётом углов;

3) начертить узор из разных видов углов на листе А4 и отобразить

их количество, самостоятельно построив диаграмму.

Спасибо за урок! (слайд)

Карточку с домашним заданием кладут в дневник.

Уважаемые коллеги!

Прошу вас оценить наш урок в 2-х бальной системе, насколько для вас значим, полезен был урок, для этого возьмите нужный смайлик и поместите в конверт «Спасибо за внимание!»:

 — жёлтый – 2 балла.  — белый – 1 балла.

Лист успешности. Лист успешности. Лист успешности. Лист успешности.

Ф.И.уч-ся: Ф.И.уч-ся: Ф.И.уч-ся: Ф.И.уч-ся

Этапы работы:

Оценка:

Этапы работы:

Оценка:

Этапы работы:

Оценка:

Этапы работы:

Оценка:

1.Работа

в парах.

Устный счёт.

  

1.Работа

в парах.

Устный счёт.

  

1.Работа

в парах.

Устный счёт.

  

1.Работа

в парах.

Устный счёт.

  

2.Работа

в группах. «Волшебные точки».

  

2.Работа

в группах. «Волшебные точки».

  

2.Работа

в группах. «Волшебные точки».

  

2.Работа

в группах. «Волшебные точки».

  

3.Построение и измерение угла.

  

3.Построение и измерение угла.

  

3.Построение и измерение угла.

  

3.Построение и измерение угла.

  

4.Работа

с таблицей.

  

4.Работа

с таблицей.

  

4.Работа

с таблицей.

  

4.Работа

с таблицей.

  

5.Работа в круге.

  

5.Работа в круге.

  

5.Работа в круге.

  

5.Работа в круге.

  

6.Работа

с диаграммой.

  

6.Работа

с диаграммой.

  

6.Работа

с диаграммой.

  

6.Работа

с диаграммой.

  

8.Итог урока.

  

8.Итог урока.

  

8.Итог урока.

  

8.Итог урока.

  

Алгоритм построения угла:

1.

Обозначим точку.

2.

Проведём из точки два луча

3.

Обозначим вершину угла.

4.

Обозначим стороны угла.

infourok.ru

Фото выпуклый четырехугольник – Выпуклый четырехугольник, параллелограмм, ромб, квадрат, трапеция

что это такое, каковы его свойства и чему равна сумма его уголов

Если на плоскости имеются четыре точки, из которых никакие три не принадлежит одной прямой, то их можно попарно соединить отрезками. В результате получится фигура с четырьмя углами, содержащая две диагонали, при пересечении которых получится выпуклый четырехугольник.

Виды

Существует несколько видов фигур с четырьмя углами, но не все они являются выпуклыми. Слева рисунок отображает выпуклый четырехугольник, все его внутренние точки находятся в одной полуплоскости относительно прямой l, на которой лежит сторона AD. Для среднего данное условие выполняется, но его нельзя считать выпуклым, потому что его стороны пересекаются. Такие четырехугольники называются самопересекающимися. Правый тоже не является выпуклым, так как две его точки B и C лежат в разных полуплоскостях относительно разбиения прямой l.

На основании вышесказанного дадим определение. Выпуклым четырехугольником называется фигура, состоящая из четырех точек и четырех отрезков, которые последовательно их соединяют. Главное условие: никакие три точки не должны одновременно лежать на одной прямой, а соединяющие отрезки пересекаться.

Виды выпуклых четырехугольников:

  • прямоугольник;
  • параллелограмм;
  • трапеция;
  • ромб;
  • квадрат.

Перечисленные отношения между множествами фигур упрощают доказательства теорем (предложений, выражающих свойства). Например, если теорема доказана для параллелограмма (будет ли параллелограмм выпуклым? и т.д.), то она будет верна и для любого соответствующего подмножества фигур. Если же доказана более общая теорема для выпуклого четырехугольника, то она будет верна и для параллелограмма, и для трапеции.

Свойства

Главные признаки:

  • сумма углов — 360 градусов;
  • диагонали могут пересекаться в одной точке.

Если сумма углов равна 360, это следствие более общего случая – четырехугольника, не имеющего пересекающихся отрезков. Но для выпуклого обычно проводят отдельное и очень простое доказательство. Если внутри выпуклого четырехугольника провести диагональ, то она разобьет его на два треугольника. Как известно, сумма углов в треугольнике равна 180. Сложив все получившиеся углы, получаем величину 360.

Если взять средние точки всех сторон произвольного выпуклого четырехугольника и построить на них новый, то он окажется параллелограммом (Теорема Вариньона).

Доказательство на следующем фото. Выпуклый четырёхугольник ABCD имеет на каждой из сторон точку, делящую эту сторону пополам. Рассмотрим отрезок FG. Это средняя линия треугольника DAB, параллельная диагонали DB. Это следует из подобия треугольников DAB и FAG.

Аналогично проводятся рассуждения для треугольников DBC и EHC. Из чего следует параллельность DB и EH. Поскольку отрезки FG и EH параллельны диагонали DB, то и сами параллельны.

Аналогично доказывается, что отрезки FE и GH параллельны. Так как противолежащие стороны EFGH попарно параллельны, значит, это параллелограмм.

Обратите внимание! Теорема Вариньона справедлива для всех четырехугольников, невыпуклых и самопересекающихся. Если взять середины диагоналей, то можно построить еще два параллелограмма. Центры всех трех параллелограммов окажутся на одной прямой.

Если выпуклый четырёхугольник имеет свойство взаимной перпендикулярности своих диагоналей, то суммы квадратов его противоположных сторон у него равны. Это доказывается при помощи теоремы Пифагора, как показано на следующем чертеже:

Квадрат каждой из сторон выражается через сумму квадратов отрезков диагоналей, ограниченных вершинами и точкой пересечения. Для удобства мы обозначаем их малыми буквами латинского алфавита, совпадающими с названием вершин. Затем выписываем выражения для сумм квадратов противолежащих сторон:

В правой части каждого из выражений стоит одна и та же сумма слагаемых. Следовательно, равны и правые части между собой, что доказывает теорема.

Вписанные и описанные

Часто требуется проверить, не лежат ли вершины четырехугольника на окружности, или существует ли окружность, вписанная в 4-угольник. Центр описанной окружности находится в точке пересечения срединных перпендикуляров к сторонам, а центр вписанной – на пересечении биссектрис внутренних углов.

Если сумма противоположных углов составляет 180, то рядом с ними можно описать окружность, другими словами, существует окружность, на которой лежат все вершины четырехугольника. Его называют вписанным (подразумевается, что в окружность). Верно и обратное утверждение, то есть выраженное в теореме условие необходимое и достаточное.

Расчет площади

Площадь, которую имеет любой выпуклый четырёхугольник, равна половине произведения длин диагоналей на синус угла между ними. Докажем это правило.


Здесь опять поможет теорема Вариньона (мы имеем “большой” параллелограмм, о котором сразу не было сказано). Проведем прямые, параллельные диагоналям, через вершины A, B, C, D исходного прямоугольника. Мы получим параллелограмм EFGH. Его площадь равна сумме площадей параллелограммов AFBO, BGCO, CHDO, DEAO. Но каждый из перечисленных делится своей диагональю на пару треугольников с равными площадями. С другой стороны, в силу параллельности диагоналей ADCD сторонам внешнего параллелограмма, мы можем применить формулу площади:

Полезное видео

Подведем итоги

Фигуру, состоящую из четырех углов, можно часто увидеть в обычной жизни, такую форму обычно имеют земельные участки, здания, параллелограммы служат для построения векторных базисов на плоскости. Не случайно 4-угольники хорошо изучены и установлено большое число свойств, связанных с ними.

Вконтакте

Одноклассники

Facebook

Мой мир

Twitter

znaniya.guru

Подготовка школьников к ЕГЭ и ОГЭ в учебном центре «Резольвента» (Справочник по математике — Планиметрия

Типы четырёхугольников

      Классификация треугольников изложена в разделе нашего справочника «Типы треугольников».

      Целью данного раздела является классификация четырёхугольников.

      Классификация четырёхугольников по типам представлена на схеме 1.

Схема 1

      Рисунки и определения фигур, представленных на схеме 1, даны в следующей таблице.

ФигураРисунокОпределение
Четырёхугольник

Четырёхугольник – это часть плоскости, ограниченная замкнутой ломаной линией с четырьмя звеньями без самопересечений.

Выпуклый четырёхугольник

Выпуклый четырёхугольник – это четырёхугольник, который вместе с любыми двумя точками содержит и весь отрезок с концами в этих точках

Невыпуклый четырёхугольник

Четырёхугольник называют невыпуклым, если он не является выпуклым.

Параллелограмм

Параллелограмм – это четырёхугольник, у которого противолежащие стороны параллельны

Трапеция

Трапеция – это четырёхугольник, у которого две стороны параллельны (основания), а две другие стороны не параллельны (боковые   стороны).

Дельтоид

Дельтоид – это выпуклый четырёхугольник, состоящий из двух различных равнобедренных треугольников с общим основанием, вершины которых лежат по разные стороны от этого основания.

Четырёхугольник

Четырёхугольник – это часть плоскости, ограниченная замкнутой ломаной линией с четырьмя звеньями без самопересечений.

Выпуклый четырёхугольник

Выпуклый четырёхугольник – это четырёхугольник, который вместе с любыми двумя точками содержит и весь отрезок с концами в этих точках

Невыпуклый четырёхугольник

Четырёхугольник называют невыпуклым, если он не является выпуклым.

Параллелограмм

Параллелограмм – это четырёхугольник, у которого противолежащие стороны параллельны

Трапеция

Трапеция – это четырёхугольник, у которого две стороны параллельны (основания), а две другие стороны не параллельны (боковые   стороны).

Дельтоид

Дельтоид – это выпуклый четырёхугольник, состоящий из двух различных равнобедренных треугольников с общим основанием, вершины которых лежат по разные стороны от этого основания.

Типы параллелограммов

      На схеме 2 представлена классификация параллелограммов.

Схема 2

      Рисунки и определения фигур, представленных на схеме 2, даны в следующей таблице.

ФигураРисунокОпределение
Прямоугольник

Прямоугольник – это параллелограмм, у которого все углы прямые.

Ромб

Ромб – это параллелограмм, у которого все стороны равны.

Квадрат

Квадрат – это параллелограмм, у которого все углы прямые и все стороны равны.

Параллелограмм общего вида

Параллелограмм – это четырёхугольник, у которого противолежащие стороны параллельны

Прямоугольник

Прямоугольник – это параллелограмм, у которого все углы прямые.

Ромб

Ромб – это параллелограмм, у которого все стороны равны.

Квадрат

Квадрат – это параллелограмм, у которого все углы прямые и все стороны равны.

Параллелограмм общего вида

Параллелограмм – это четырёхугольник, у которого противолежащие стороны параллельны

Типы трапеций

      На схеме 3 представлена классификация трапеций.

Схема 3

      Рисунки и определения фигур, представленных на схеме 3, даны в следующей таблице.

ФигураРисунокОпределение
Равнобедренная (равнобочная) трапеция

Равнобедренной называют трапецию, у которой боковые стороны равны.

Прямоугольная трапеция

Прямоугольной называют трапецию, у которой одна из боковых сторон перпендикулярна основаниям.

Трапеция общего вида

Трапеция – это четырёхугольник, у которого две стороны параллельны, а две другие стороны не параллельны.

Равнобедренная (равнобочная) трапеция

Равнобедренной называют трапецию, у которой боковые стороны равны.

Прямоугольная трапеция

Прямоугольной называют трапецию, у которой одна из боковых сторон перпендикулярна основаниям.

Трапеция общего вида

Трапеция – это четырёхугольник, у которого две стороны параллельны, а две другие стороны не параллельны.

      На нашем сайте можно также ознакомиться с разработанными преподавателями учебного центра «Резольвента» учебными материалами для подготовки к ЕГЭ и ОГЭ по математике.

    Приглашаем школьников (можно вместе с родителями) на бесплатное тестирование по математике, позволяющее выяснить, какие разделы математики и навыки в решении задач являются для ученика «проблемными».

Запись по телефону (495) 509-28-10

      Для школьников, желающих хорошо подготовиться и сдать ЕГЭ или ОГЭ по математике или русскому языку на высокий балл, учебный центр «Резольвента» проводит

      У нас также для школьников организованы

МОСКВА, СВАО, Учебный центр «РЕЗОЛЬВЕНТА»

www.resolventa.ru

Ответы@Mail.Ru: что такое выпуклый четырёхугольник

Четырехугольник, и вообще любая плоская фигура, называется выпуклой, если любые две точки, принадлежащие этой фигуре, можно соединить отрезком, который тоже будет принадлежать этой фигуре (никакая из точек отрезка не будет находиться вне этой фигуры).

выпуклый многоугольник целиком лежит по одну сторону от каждой из своих сторон.

Ромб, он Же парралелограмм

Выпуклый многоугольник — это многоугольник, все вершины которого находятся в одной полуплоскости относительно прямой, на которой лежит любая из его сторон 🙂

полностью соглашусь с гуру Пыхтачком

Жаль что тут рисовать нельзя!!!!))))

Это трапеция! Не сомневайтесь! Это правильный ответ!!!!

touch.otvet.mail.ru

Четырёхугольник — Википедия

Четырёхугольник — это геометрическая фигура (многоугольник), состоящая из четырёх точек (вершин), никакие три из которых не лежат на одной прямой, и четырёх отрезков (сторон), попарно соединяющих эти точки. Различают выпуклые и невыпуклые четырёхугольники, невыпуклый четырёхугольник может быть самопересекающимся (см. рис.).

Виды четырёхугольников[править]

  1. Параллелограмм — четырёхугольник, у которого все противоположные стороны попарно равны и параллельны;
    • Прямоугольник — четырёхугольник, у которого все углы прямые;
    • Ромб — четырёхугольник, у которого все стороны равны;
    • Квадрат — четырёхугольник, у которого все углы прямые и все стороны равны;
  2. Трапеция — четырёхугольник, у которого две противоположные стороны параллельны;
  3. Дельтоид — четырёхугольник, у которого две пары смежных сторон равны.
  4. Антипараллелограмм , или контрпараллелограмм— четырёхугольник, в котором каждые две противоположные стороны равны между собою, но не параллельны, в отличие от параллелограмма, а антипараллельны.

Четырёхсторонник[править]

Хотя такое название может быть эквивалентно четырёхугольнику, в него часто вкладывают дополнительный смысл. Четвёрка прямых, никакие две из которых не параллельны и никакие три не проходят через одну точку, называется четырёхсторонником. Такая конфигурация встречается в некоторых утверждениях евклидовой геометрии (например, теорема Менелая, прямая Гаусса, прямая Обера, теорема Микеля и др.), в которых часто все прямые являются взаимозаменяемыми.

  • Замечание. Многие теоремы планиметрии, сформулированные для четырёхсторонника, применимы также и для полного четырёхсторонника или пространственного четырёхсторонника, когда отмеченные выше четыре прямые общего положения располагаются не на плоскости, а в пространстве с теми же ограничениями: все прямые попарно пересекаются (на плоскости это условие почти всегда гарантировано), никакие две из них не параллельны и никакие три не проходят через одну точку.

Угловые соотношения[править]

  • Сумма углов четырёхугольника равна .

Метрические соотношения[править]

Обобщенное неравенство четырехугольника[править]

В любом четырехугольнике (включая вырожденный) сумма длин трех его сторон не меньше длины четвертой стороны, то есть [1]:

причём равенство достигается тогда и только тогда, когда выпуклый четырехугольник вписан в окружность или его вершины лежат на одной прямой.

Если в четырёхугольнике две пары противоположных сторон не параллельны, то две середины его диагоналей лежат на прямой, которая проходит через середину отрезка, соединяющего две точки пересечения этих двух пар противоположных сторон (на рисунке точки показаны красным цветом). Указанная прямая называется прямой Гаусса (на рисунке она показана зеленым цветом). При этом прямая Гаусса всегда перпендикулярна прямой Обера.

Соотношения между сторонами и диагоналями четырехугольника[править]

  • Шесть расстояний между четырьмя произвольными точками плоскости, взятыми попарно, связаны соотношением:
.

Это соотношение можно представить в виде определителя:

  • Замечание. Последний определитель с точностью до множителя 288 представляет собой выражение для квадрата объёма тетраэдра через длины его рёбер с помощью определителя Кэли-Менгера. Если тетраэдр уложен в плоскость, то он имеет нулевой объем и превращается в четырехугольник. Длины рёбер будут длинами сторон или диагоналей четырехугольника.
  • Соотношения Бретшнайдера — соотношение между сторонами a, b, c, d и противоположными углами и диагоналями e, f простого (несамопересекающегося) четырёхугольника:
,
,
.

Теоремы о средних линиях четырёхугольника[править]

Пусть G, H, I, J – середины сторон выпуклого четырёхугольника ABCD, а E, F – середины его диагоналей. Назовем три отрезка GH, IJ, EF соответственно первой, второй и третьей средними линиями четырёхугольника.

Точки E, K, F лежат на одной прямой, прямой Ньютона
  • Обобщенная теорема Ньютона. Все три средние линии четырёхугольника пересекаются в одной точке и делятся ею пополам. Указанная прямая называется прямой Ньютона.
  • Теорема Вариньона (геометрия) [1]:
    • Четырёхугольники GHIJ, EHFG, JEIG являются параллелограммами и называются параллелограммами Вариньона. Первый из них назовем большим параллелограммом Вариньона
    • Центры всех трех параллелограммов Вариньона лежат на середине отрезка, соединяющего середины сторон исходного четырёхугольника (в этой же точке пересекаются отрезки, соединяющие середины противоположных сторон — диагонали вариньоновского параллелограмма).
    • Периметр большого параллелограмма Вариньона равен сумме диагоналей исходного четырёхугольника.
    • Площадь большого параллелограмма Вариньона равна половине площади исходного четырёхугольника , то есть
.
    • Площадь исходного четырёхугольника равна произведению первой и второй средних линий четырёхугольника на синус угла между ними, то есть
.
    • Сумма квадратов трех средних линий четырёхугольника равна четверти суммы квадратов всех его сторон и диагоналей:
.
  • Формула Эйлера: учетверённый квадрат расстояния между серединами диагоналей равен сумме квадратов сторон четырёхугольника минус сумма квадратов его диагоналей.
  • Математически для рисунка слева с серым четырёхугольником ABCD формула Эйлера записывается в виде:
.
  • Четыре отрезка, каждый из которых соединяет вершину четырёхугольника с центроидом треугольника, образованного оставшимися тремя вершинами, пересекаются в центроиде четырёхугольника и делятся им в отношении 3:1, считая от вершин.
  • См. также свойства центроида четырёхугольника.

Окружности девяти точек треугольников внутри четырехугольника[править]

В произвольном выпуклом четырехугольнике окружности девяти точек треугольников , на которые его разбивают две диагонали, пересекаются в одной точке [2].

Частные случаи четырехугольников[править]

Четырехугольники, вписанные в окружность[править]

  • Говорят, что если около четырёхугольника можно описать окружность, то четырёхугольник вписан в эту окружность, и наоборот.
  • Около четырёхугольника можно описать окружность тогда и только тогда, когда сумма противоположных углов равна 180°, то есть:
.
  • Две теоремы Птолемея. Для простого (несамопересекающегося) четырехугольника, вписанного в окружность, имеющего длины пар противоположных сторон: a и c, b и d, а также длины диагоналей e и f, справедливы:

1) Первая теорема Птолемея:

;

2) Вторая теорема Птолемея: В последней формуле пары смежных сторон числителя a и d, b и c опираются своими концами на диагональ длиной e. Аналогичное утверждение имеет место для знаменателя.

  • Если выпуклый четырёхугольник вписан в некоторую окружность, то в ту же самую окружность вписаны и пара треугольников, на которые разбивает четырехугольник любая из его диагоналей (связь с окружностями треугольника).
  • Из последнего утверждения следует: если три из четырех медиатрис (или срединных перпендикуляров), проведенных к сторонам выпуклого четырёхугольника, пресекаются в одной точке, то в той же точке пресекается и медиатриса его четвертой стороны. Более того, такой четырехугольник вписан в некоторую окружность, центр которой находится в точке пресечения указанных медиатрис[3].
Теорема Микеля-Штейнера для четырехстроннника
  • Выпуклый четырёхугольник (см. рис. справа), образованный четырьмя данными прямыми Микеля, вписан в окружность тогда и только тогда, когда точка Микеля M четырёхугольника лежит на прямой, соединяющей две из шести точек пересечения прямых (те, которые не являются вершинами четырёхугольника). То есть, когда M лежит на EF.
  • Прямая, антипараллельная стороне треугольника и пересекающая его, отсекает от него четырёхугольник, около которого всегда можно описать окружность.
  • Площадь вписанного в окружность четырёхугольника:
где p — полупериметр четырёхугольника.
    • Последняя формула следует из общей формулы (1) в рамке в параграфе «Площадь», если в ней учесть, что
    • Последняя формула есть обобщение формулы Герона на случай четырёхугольника.
    • Формула Брахмагупты для площади вписанного в окружность четырёхугольника может быть записана через определитель[5]:

  • Из последней формулы при d=0 автоматически получается формула Дроздова В. [6][7] для формулы Герона:
  • Радиус окружности, описанной около четырёхугольника:

  • Теорема[8]. Если во вписанном в окружность четырехугольнике провести диагональ, а в полученные два треугольника вписать две окружности, затем аналогично поступить, проведя вторую диагональ, тогда центры четырех образовавшихся окружностей являются вершинами прямоугольника.
  • Теорема[9]. Пусть – вписанный четырёхугольник, – основание перпендикуляра, опущенного из вершины на диагональ ; аналогично определяются точки . Тогда точки лежат на одной окружности.
  • Частными четырёхугольниками, вписанными в окружность, являются: прямоугольник, квадрат, равнобедренная или равнобочная трапеция, антипараллелограмм.

Четырехугольники, вписанные в окружность с перпендикулярными диагоналями (вписанные ортодиагональные четырехугольники)[править]

Если вписанный четырёхугольник имеет перпендикулярные диагонали, пересекающиеся в точке , то две пары его антимедиатрис проходят через точку .

Замечание. В этой теореме под антимедиатрисой[10] понимают отрезок четырехугольника на рисунке справа (по аналогии с серединным перпендикуляром (медиатрисой) к стороне треугольника). Он перпендикулярен одной стороне и одновременно проходит через середину противоположной ей стороны четырехугольника.

  • Известна теорема: Если в четырехугольнике перпендикулярны диагонали, то на одной окружности (окружность восьми точек четырехугольника) лежат восемь точек: середины сторон и проекции середин сторон на противоположные стороны [11]. Из этой теоремы и теоремы Брахмагупты следует, что концы двух пар антимедиатрис (восемь точек) вписанного ортодиагонального четырехугольника лежат на одной окружности (окружность восьми точек четырехугольника).
  • Частным вписанным ортодиагональным четырёхугольником является квадрат.

Четырехугольники, описанные около окружности[править]

  • Говорят, что если в четырёхугольник можно вписать окружность, то четырёхугольник описан около этой окружности, и наоборот.
  • Выпуклый четырёхугольник является описанным около окружности тогда и только тогда, когда суммы длин противоположных сторон равны, то есть: .
  • Точки касания вписанной окружности с четырехугольником отсекают равные отрезки от углов четырёхугольника.
  • Площадь описанного четырехугольника
    • Условие означает, что .

Вводя понятие полупериметра p, имеем . Следовательно, также имеем . Далее можно заметить: Следовательно, Тогда по формуле (1) в рамке в параграфе «Площадь» имеем

    • Поскольку четырёхугольник описан, то его площадь также равна половине периметра p, умноженной на радиус r вписанной окружности: .
  • Если выпуклый четырёхугольник — не трапеция и не параллелограмм и он описан около некоторой окружности, то около этой же самой окружности описаны и пара треугольников, которые получаются при продолжении двух его пар противоположных сторон до их пересечения (связь с окружностями треугольника).
  • Из последнего утверждения следует: если три из четырех биссектрис (или биссекторов), проведенных для внутренних углов выпуклого четырёхугольника, пресекаются в одной точке, то в той же точке пресекается и биссектриса его четвертого внутреннего угла. Более того такой четырехугольник описан около некоторой окружности, центр которой находится в точке пресечения указанных биссектрис[12].
  • Если четырёхугольник является описанным около окружности, то центр его вписанной окружности лежит на прямой Ньютона. Более точное утверждение ниже.
  • Во всяком описанном четырёхугольнике две середины диагоналей и центр вписанной окружности лежат на одной прямой (теорема Ньютона). На ней же лежит середина отрезка с концами в точках пересечения продолжений противоположных сторон четырёхугольника (если они не параллельны). Эта прямая называется прямой Гаусса. На рисунке (вторая группа рисунков сверху) она зеленая, диагонали красные, отрезок с концами в точках пересечения продолжений противоположных сторон четырёхугольника тоже красный.
  • Центр описанной около четырёхугольника окружности — точка пересечения высот треугольника с вершинами в точке пересечения диагоналей и точках пересечения противоположных сторон (теорема Брокара).
  • Частными четырёхугольниками, описанными около окружности, являются: ромб, квадрат, дельтоид.

Вписано-описанные четырехугольники[править]

Вписано-описанные четырехугольники — четырехугольники, которые могут быть одновременно описаны около некоторой окружности, а также вписаны в некоторую окружность.

Свойства:[править]

  • Любое одно из двух указанных ниже условий по отдельности является необходимым, но не достаточным условием для того, чтобы данный выпуклый четырехугольник был вписанно-описанным для некоторых окружностей:

и .

  • Выполнение двух последних условий одновременно для некоторого выпуклого четырехугольника является необходимым и достаточным для того, чтобы данный четырехугольник был вписанно-описанным.
  • Площадь вписанно-описанного четырехугольника:
  • Для радиусов R и r соответственно описанной и вписанной окружностей данного четырёхугольника и расстояния d между центрами этих окружностей выполняется соотношение, представляющее четырехугольниковый аналог теоремы Эйлера (аналогичная формула Эйлера есть для треугольника):

или

.
  • Частным вписанно-описанным четырехугольником является квадрат.

Четырехугольники с перпендикулярными сторонами[править]

  • Две противоположные стороны четырёхугольника перпендикулярны тогда и только тогда, когда сумма квадратов двух других противоположных сторон равна сумме квадратов диагоналей.
  • Если у выпуклого четырёхугольника перпендикулярны две пары смежных сторон (то есть два противоположных угла прямые), то этот четырёхугольник может быть вписан в некоторую окружность. Более того, диаметром этой окружности будет служить диагональ, на которую опираются одними концами указанные две пары смежных сторон.
  • Частными четырёхугольниками с перпендикулярными сторонами являются: прямоугольник и квадрат.

Четырехугольники с перпендикулярными диагоналями[править]

  • Четырехугольники с перпендикулярными диагоналями называются ортодиагональными четырёхугольниками.
  • Диагонали четырёхугольника перпендикулярны тогда и только тогда, когда суммы квадратов противоположных сторон равны.
  • Площадь ортодиагонального четырёхугольника равна половине произведения его диагоналей: .
  • Средние линии четырёхугольника равны тогда и только тогда, когда равны суммы квадратов его противоположных сторон.
  • Антимедиатрисой четырехугольника называются отрезок прямой, выходящий из середины одной его стороны и перпендикулярный противоположной ей стороне.
  • Теорема Брахмагупты. Если у четырехугольника перпендикулярны диагонали и он может быть вписан в некоторую окружность, то четыре его антимедиатрисы пересекаются в одной точке. Более того, этой точкой пересечения антимедиатрис является точка пересечения его диагоналей.
  • Если у четырехугольника перпендикулярны диагонали и он может быть вписан в некоторую окружность, то учетверенный квадрат её радиуса R равен сумме квадратов любой пары противоположных его сторон:
  • Если у четырехугольника перпендикулярны диагонали и он может быть описан около некоторой окружности, то у него равны произведения двух пар противоположных сторон:
  • Параллелограмм Вариньона с вершинами в серединах сторон ортодиагональныого четырёхугольника является прямоугольником.
  • Если в четырехугольнике перпендикулярны диагонали, то на одной окружности (окружность восьми точек четырехугольника) лежат восемь точек: середины сторон и проекции середин сторон на противоположные стороны [13].
  • Частными ортодиагональными четырёхугольниками являются: ромб, квадрат, дельтоид.

Внеописанный четырёхугольник[править]

  • Внеописанный четырёхугольник — это выпуклый четырёхугольник, продолжения всех четырёх сторон которого являются касательными к окружности (вне четырёхугольника)[14]. Окружность называется вневписанной. Центр вневписанной окружности лежит на пересечении шести биссектрис.
  • Замечание. Вписанную, описанную, а также вневписанную окружности можно провести не у всякого четырёхугольника. Если противоположные стороны выпуклого четырёхугольника ABCD пересекаются в точках E и F, то условием его внеописанности является любое из двух условий ниже:
  • Площадь произвольного не самопересекающегося выпуклого четырёхугольника с диагоналями , и углом между ними (или их продолжениями), равна:

  • Площадь произвольного выпуклого четырёхугольника равна произведению первой и второй средних линий четырёхугольника на синус угла между ними, то есть
.

Замечание. Первая и вторая средние линии четырёхугольника — отрезки, соединяющие середины его противоположных сторон

  • Площадь произвольного выпуклого четырёхугольника равна[4]:
, где ,  — длины диагоналей, a, b, c, d — длины сторон.
  • Площадь произвольного выпуклого четырёхугольника также равна

(1)

где p — полупериметр, а есть полусумма противоположных углов четырёхугольника (Какую именно пару противоположных углов взять роли не играет, так как если полусумма одной пары противоположных углов равна , то полусумма двух других углов будет и ). Из этой формулы для вписанных 4-угольников следует формула Брахмагупты.

где p — полупериметр, e и f -диагонали четырёхугольника.

История[править]

В древности египтяне и некоторые другие народы использовали для определения площади четырёхугольника неверную формулу — произведение полусумм его противоположных сторон a, b, c, d[15]:

.

Для непрямоугольных четырёхугольников эта формула даёт завышенное значение площади. Можно предположить, что она использовалась только для определения площади почти прямоугольных участков земли. При неточном измерении сторон прямоугольника эта формула позволяет повысить точность результата за счет усреднения исходных измерений.

  1. 1,01,1 Четырёхугольники.
  2. ↑ Математика в задачах. Сборник материалов выездных школ команды Москвы на Всероссийскую математическую олимпиаду/ Под редакцией А. А. Заславского, Д. А. Пермякова, А. Б. Скопенкова, М. Б. Скопенкова и А. В. Шаповалова. c. 118, задача 9
  3. ↑ Стариков В.Н. Заметки по геометрии// Научный поиск: гуманитарные и социально-экономические науки: сборник научных трудов. Выпуск 1/ Гл. ред. Романова И .В. Чебоксары: ЦДИП «INet», 2014. С. 38, правая колонка, пункт 7
  4. 4,04,1 Понарин, с. 74
  5. ↑ Стариков В.Н. Заметки по геометрии// Научный поиск: гуманитарные и социально-экономические науки: сборник научных трудов. Выпуск 1/ Гл. ред. Романова И.В. Чебоксары: ЦДИП «INet», 2014. С. 37-39
  6. ↑ Дроздов В. Геронов определитель. Занимательная страница // Математика в школе, 1995, № 5, обложка
  7. ↑ Мухлаев А. Возможно, Герон что-то утаил/ 38–я открытая областная научная конференция учащихся. Омск. 2006. C. 8/ http://gigabaza.ru/doc/66950.html
  8. ↑ Вокруг задачи Архимеда. Упр. 8, рис. 13, c. 6 / http://www.geometry.ru/articles/aymefeuerbach.pdf
  9. ↑ Вокруг задачи Архимеда. Упр. 7, рис. 11, следствие, c. 5 / http://www.geometry.ru/articles/aymefeuerbach.pdf
  10. ↑ Стариков В.Н. Заметки по геометрии// Научный поиск: гуманитарные и социально-экономические науки: сборник научных трудов. Выпуск 1/ Гл. ред. Романова И .В. Чебоксары: ЦДИП «INet», 2014. С. 37-39
  11. ↑ Математика в задачах. Сборник материалов выездных школ команды Москвы на Всероссийскую математическую олимпиаду/ Под редакцией А. А. Заславского, Д. А. Пермякова, А. Б. Скопенкова, М. Б. Скопенкова и А. В. Шаповалова. c. 118, задача 11
  12. ↑ Стариков В.Н. Заметки по геометрии// Научный поиск: гуманитарные и социально-экономические нау-ки: сборник научных трудов. Выпуск 1/ Гл ред. Романова И .В Чебоксары: ЦДИП «INet», 2014. С. 39, левая колонка, последний абзац
  13. ↑ Математика в задачах. Сборник материалов выездных школ команды Москвы на Всероссийскую математическую олимпиаду/ Под редакцией А. А. Заславского, Д. А. Пермякова, А. Б. Скопенкова, М. Б. Скопенкова и А. В. Шаповалова. c. 118, задача 11
  14. ↑ Mirko, Zoran, Vladimir, 2007, с. 33—52
  15. Г. Г. Цейтен История математики в древности и в средние века, ГТТИ, М-Л, 1932.

www.wikiznanie.ru

Корреляционная таблица – 4.3. Корреляционная таблица

4.3. Корреляционная таблица

При большом числе наблюдений одно и то же значение случайной величины Х может встретиться раз, одно и то же значение случайной величиныY может встретиться раз, а одна и та же пара чисел (х, у) может наблюдаться раз. Поэтому данные наблюдений группируют, т.е. подсчитывают частоты,,. Все сгруппированные данные за-писывают в виде таблицы, которую называют корреляционной.

Поясним ее строение на простом примере. Имеем таблицу:

Y X

1

2

3

4

5

1

6

4

10

0

1

4

6

11

1

5

9

5

19

2

3

7

10

3

12

10

15

10

В первой строке указаны наблюдаемые значения (1, 2, 3, 4, 5) слу-чайной величины Х, а в первом столбце таблицы – наблюдаемые значения (1, 0, 1, 2) случайной величины Y. На пересечении строк и столбцов находятся частоты наблюдаемых пар значений случайных величин Х и Y. Например, частота 6 указывает, что пара чисел (4, 1) наблюдалась 6 раз. Все частоты помещены в прямоугольнике, стороны которого проведены жирными линиями.

В последнем столбце записаны суммы частот строк. Например, сумма частот второй строки равна — это число указывает, что значение случайной величины Y, равное 0 (в сочетании с различными значениями случайной величины Х ), наблюдалось 11 раз.

В последней строке записаны суммы частот столбцов. Например, сумма частот четвертого столбца равна — это число указывает, что значение случайной величины Х, равное 4 (в сочетании с различными значениями случайной величины Y ), наблюдалось 15 раз.

Общее число наблюдений

4.4. Выборочный коэффициент корреляции

Ранее мы полагали, что значения Х и соответствующие им значения Y наблюдались по одному разу. На практике, безусловно, одна пара случайных величин (х, у) может наблюдаться любое число раз.

Поэтому формула для коэффициента регрессии (4.4) примет вид

(4.5)

где в сумме учтено, что пара (х, у) наблюдалась раз, а и выборочные средние квадратические отклонения случайных величин Х и Y.

Умножим обе части равенства (4.5) на дробь и назовем это выражение выборочным коэффициентом корреляции

Тогда уравнение линейной регрессии Y на Х будет иметь вид

Замечание 2. Выборочный коэффициент корреляции является безраз-мерной оценкой коэффициента регрессии

Таким образом, основная задача корреляционного анализа состоит в оценке степени линейной связи между случайными величинами Х и Y, которая устанавливается при помощи выборочного коэффициента корре-ляции

Если выборочный коэффициент корреляции мал, то линейная связь считается слабой и ее можно не принимать во внимание. Если же выборочный коэффициент корреляцииблизок к1, то линейная связь сильная и к ней следует относиться практически как к функциональной. В противном случае, связь принято считать статистической. И, наконец, при связь между случайными величинамиХ и Y имеет строго линейный характер.

Замечание. Выборочный коэффициент корреляции является лишь оценкой теоретического коэффициента корреляциигенеральной сово-купности, поэтому возникает необходимость проверить гипотезу о значи-мости выборочного коэффициента корреляции. Однако, если выборка имеет достаточно большой объем и хорошо представляет генеральную совокупность, т.е. является репрезентативной, то вывод (гипотезу) о ли-нейной зависимости между случайными величинами Х и Y , полученный по данным выборки, можно распространить и на всю генеральную сово-купность.

Например, для оценки теоретического коэффициента корреляции генеральной совокупности (если она распределена нормально) можно воспользоваться формулой

studfiles.net

Корреляционная таблица | Высшая математика | Студенту | Статьи и обсуждение вопросов образования в Казахстане | Образовательный сайт Казахстана

На практике в результате независимых наблюдений над величинами X и Y, как правило, имеют дело не со всей совокупностью всех возможных пар значений этих величин, а лишь с ограниченной выборкой из генеральной совокупности, причем объем n выборочной совокупности определяется как количество имеющихся в выборке пар.

Первоочередной задачей статистической обработки экспериментального материала является систематизация полученных данных и выяснение формы соответствующей генеральной совокупности.

Пусть величина Х в выборке принимает значения x1, x2,….xm, где количество различающихся между собой значений этой величины, причем в общем случае каждое из них в выборке может повторяться. Пусть величина Y в выборке принимает значения y1, y2,….yk, где k — количество различающихся между собой значений этой величины, причем в общем случае каждое из них в выборке также может повторяться. В этом случае данные заносят в таблицу с учетом частот встречаемости. Такую таблицу с группированными данными называют корреляционной.

Первым этапом статистической обработки результатов является составление корреляционной таблицы (таблица 1).

Y\Xx1x2xmny
y1n12n21nm1ny1
y2n22nm2ny2
ykn1kn2knmknyk
nxnx1nx2nxmn

В первой строке основной части таблицы в порядке возрастания перечисляются все встречающиеся в выборке значения величины X. В первом столбце также в порядке возрастания перечисляются все встречающиеся в выборке значения величины Y. На пересечении соответствующих строк и столбцов указываются частоты nij (i=1,2,…,m; j=1,2,…,k) равные количеству появлений пары (xi;yi) в выборке. Например, частота n12 представляет собой количество появлений в выборке пары (x1;y1).

Так же nxinij, 1≤i≤m, сумма элементов i-го столбца, nyjnij, 1≤j≤k, — сумма элементов j-ой строки и nxi=nyj=n

Аналоги формул (3), полученные по данным корреляционной таблицы, имеют вид:

(6)

Пример 3. Изучалась зависимость между качеством стандартности товаров Y(%) и количеством товаров (X) шт. Результаты наблюдений приведены в виде корреляционной таблицы.

Y\X18222630ny
7055
75746154
802972101
85298

37

9033
nx127510211200

Требуется:
1) Найти выборочное уравнение прямой регрессии Y на X.
2) Определить выборочные аналоги функции регрессии.
3) Сравнить между собой при каждом значении Х приближения средних значений Y, полученные по функции регрессии и по уравнению прямой регрессии.

Решение: Пользуясь данными, приведенными в этой таблице, по формулам (6), находим:

Следовательно,
a=79.475-1.111•24.24=79.475-26.930=52.544

Таким образом, выборочное уравнение прямой регрессии Y на X выражается формулой:

Y=79.475+1.111(x-24.24)=79.475+1.111x-26.930=52.545+1.111x

Откуда:

X18222630
Yлин72.576.9881.4585.92
Yx72.9176.9381.3786.36

где Yлин(x=x1)=52.545+1.111•18=72.5 и т.д. yx1=(5•70+7•75)/12=72.91 и т.д.

Сопоставляя полученные результаты, приходим к выводу, что значения, вычисленные по уравнению выборочной регрессии и по линейной зависимости хорошо согласуются.

Заключение. Величины, вычисленные путем подстановки возможных значений Х в уравнение прямой регрессии и в функцию регрессии, практически совпадают.

Замечание. Для упрощения вычислений в корреляционной табл. удобно от (xi;yi) перейти к новым переменным (ui;vi), положив ui=(xi-x0)/h1; vj=(yj-y0)/h2 (*)

где x0 и y0 варианты соответствующие наибольшим частотам соответственно xi и yi. hi=xi+1-xi.

Обратный пересчет осуществляется по формулам:

testent.ru

Таблица корреляции

В таблице корреляций представлены критические значения коэффициента корреляции r-Пирсона и коэффициента корреляции r-Спирмена

Критические значения коэффициентов корреляции

np
0,10,050,010,001
50,8050,8780,9590,991
60,7290,8110,9170,974
70,6690,7540,8750,951
80,6210,7070,8340,925
90,5820,6660,7980,898
100,5490,6320,7650,872
110,5210,6020,7350,847
120,4970,5760,7080,823
130,4760,5530,6840,801
140,4580,5320,6610,780
150,4410,5140,6410,760
160,4260,4970,6230,742
170,4120,4820,6060,725
180,4000,4680,5900,708
190,3890,4560,5750,693
200,3780,4440,5610,679
210,3690,4330,5490,665
220,3600,4230,5370,652
230,3520,4130,5260,640
240,3440,4040,5150,629
250,3370,3960,5050,618
260,3300,3880,4960,607
270,3230,3810,4870,597
280,3170,3740,4790,588
290,3110,3670,4710,579
300,3060,3610,4630,570
310,30103550,4560,562
320,296 0,3490,4490,554
330,2910,3440,4420,547
340,2870,3390,4360,539
350,2830,3340,4300,532
360,2790,3290,4240,525
370,2750,3250,4180,519
380,2710,3200,4130,513
390,2670,3160,4080,507
400,2640,3120,4030,501
410,2600,3080,3980,495
420,2570,3040,3930,490
430,2540,3010,3890,484
440,2510,2970,3840,479
450,2480,2940,3800474
460,2460,2910,3760,469
470,2430,2880,3720,465
480,2400,2850,3680,460
490,2380,2820,3650,456
500,2350,2790,3610,451
510,2330,2760,3580,447
520,2310,2730,3540,443
530,2280,2710,3510,439
540,2260,2680,3480,435
550,2240,2660,3450,432
560,2220,2630,3410,428
570,2200,2610,3390,424
580,2180,2590,3360,421
590,2160,2560,3330,418
600,2140,2540,3300,414
610,2130,2520,3270,411
620,2110,2500,3250,408
630,2090,2480,3220,405
640,2070,2460,3200,402
650,2060,2440,3170,399
660,2040,2420,3150,396
670,2030,2400,3130,393
680,2010,2390,3100,390
690,2000,2370,3080,388
700,1980,2350,3060,385
800,1850,2200,2860,361
900,1740,2070,2700,341
1000,1650,1970,2560,324
1100,1580,1870,2450,310
1200,1510,1790,2340,297
1300,1450,1720,2250,285
1400,1400,1660,2170,275
1500,1350,1600,2100,266
2000,1170,1390,1820,231
2500,1040,1240,1630,207
3000,0950,1130,1490,189
3500,0880,1050,1380,175
4000,0820,0980,1290,164
4500,0780,0920,1210,155
5000,0740,0880,1150,147
6000,0670,0800,1050,134

 

 

statpsy.ru

Мат.статистика. Лекция №3

Лекция 3. Корреляционный анализ

В реальном мире многие явления природы происходят в обстановке действия многочисленных факторов, влияние каждого из них ничтожно, а число их велико. В этом случае возникает статистическая связь между случайными величинами, т.е. случайная переменная реагирует на изменение другой переменной изменением своего ряда распределения. В результате , она . переходит не в определенное состояние, а в одно из возможных своих состояний. Для изучения статистической зависимости нужно знать аналитический вид двумерного распределения. Нахождение аналитического вида двумерного распределения по выборке ограниченного объема громоздко и может привести к значительным ошибкам. Поэтому на практике при исследовании зависимостей между случайными переменными иограничиваются изучением зависимости между одной из них и условным математическим ожиданием другой. Знание статистической зависимости позволяет прогнозировать, что значение зависимой случайной переменной будет находиться в некотором интервале, если независимая переменная примет определенное значение. С помощью вероятностных методов можно вычислить вероятность того, что ошибка прогноза не выйдет за определенные границы.

При изучении статистических зависимостей форму связи можно характеризовать функцией регрессии (линейной, квадратной, показательной и т.д.)

Кривой регрессии по(илина) называется условное среднее значение случайной переменной как функцияи некоторого числа параметров, которые находятся методом наименьших квадратов по наблюденным значениям двумерной случайной величины. Эта кривая называется такжеэмпирическим уравнением регрессии или просто уравнением регрессии.

Статистические связи между переменными можно изучать методом корреляционного и регрессионного анализа. Основная задача корреляционного анализа – выявление связи между случайными переменными путем точечной и интервальной оценки парных коэффициентов корреляции, вычисления функции регрессии одной случайной величины на другую. Корреляционный анализ статистических данных включает следующие этапы: 1) построение корреляционного поля и составление корреляционной таблицы; 2) вычисление выборочных коэффициентов корреляции и корреляционных отношений; 3) проверка статистической гипотезы значимости связи.

Поле корреляции. Корреляционная таблица

Рассмотрим простейший случай корреляционного анализа – двумерную модель. Пусть ислучайные переменные, Пару случайных чисел

можно изобразить графически в виде точки с координатами . Аналогично можно изобразить всю выборку.

Декартова плоскость с нанесенными на нее точками с координатами называетсякорреляционным полем .

По виду корреляционного поля иногда можно судить о виде зависимости между случайными величинами и, если она существует.

В данном случае представлено корреляционное поле для дискретного случайного вектора. При большом объеме выборки построение поля корреляции становится очень громоздкой задачей. Задача упрощается, если выборку упорядочить, т.е. переменные сгруппировать. В результате получится сгруппированный статистический ряд. Сгруппированный ряд может быть дискретным или интервальным. Сгруппированному ряду соответствует корреляционная таблица. Пусть, например — объем выполненных работ,– накладные расходы. Для случайного вектора () получена выборка, которую можно представить с помощью корреляционной таблицы

1-2

1.5

2-3

2.5

3-4

3.5

4-5

4.5

5-6

5.5

6-7

6.5

7-8

7.5

8-9

8.5

10-20

15

4

5

9

20-30

25

1

3

1

5

30-40

35

2

3

6

5

3

1

20

40-50

45

5

9

19

8

7

2

1

51

50-60

55

1

2

7

16

9

4

2

41

60-70

65

1

5

6

4

2

2

20

70-80

75

1

3

4

7

17

19

36

33

21

9

8

150

Эта таблица построена на основе интервального ряда. В первой строке и первом столбце таблицы помещают интервалы изменения ии значения середин интервалов. В ячейки, образованные пересечением строк и столбцов помещают частотыпопадания пар значенийв соответствующие интервалы. В последней строке и последнем столбце находятся значенияи— суммыпо соответствующим столбцу и строке , где – суммарная частота наблюдаемого значения признака при всех значениях, – суммарная частота наблюдаемого значения признака при всех значениях, –частота появления пары значений признаков .При этом выполняются равенства

, (1)

где — объем выборки.

Вычислим статистические оценки параметров распределения случайного вектора. Статистической оценкой математического ожидания является среднее арифметическое, а статистической оценкой дисперсии является статистическая дисперсия. Вычисление этих величин в данном случае проводится по формулам

, , (2)

, . (3)

Оценкой коэффициента корреляции является выборочный коэффициент корреляции, который определяется равенством

(4)

В данном примере

,

,

.

Величина выборочного коэффициента корреляции не зависит от порядка следования переменных, т.е. , поэтому выборочный коэффициент корреляции обозначают просто.

Если генеральная совокупность имеет нормальное распределение, т. е. совместная функция распределения иподчиняется нормальному закону,

то функция регрессии линейны. Функция регрессии наимеет вид

, (5)

а функция регрессии наимеет вид

. (6)

Выражения и называются коэффициентами регрессии.

Уравнения регрессии наинаимеют вид

, (7)

В данном примере уравнение регрессии на

,

уравнение регрессиина

.

Полученные уравнения регрессии показывают, как в среднем изменяется

(или ) в зависимости от изменения аргумента(или).

Проверка гипотезы о значимости коэффициента корреляции.

Выборочный коэффициент корреляции является точечной оценкой коэффициента корреляции. Он служит для оценки силы линейной связи между и. Равенство нулю выборочного коэффициента корреляции еще не свидетельствует о равенстве нулю самого коэффициента корреляции, а, следовательно, о некоррелированности случайных величини. Чтобы выяснить, находятся ли случайные величины в корреляционной зависимости, нужно проверить значимость выборочного коэффициента корреляции, т.е. установить, достаточна ли его величина для обоснованного вывода о наличии корреляционной связи. Для этого проверяют нулевую гипотезу, т.е. случайные величины в генеральной совокупности не коррелированы. Альтернативная гипотеза. Предполагая, что имеется двумерное нормальное распределение случайных переменных, вычисляют статистику

, (8)

которая имеет распределение Стьюдента с степенями свободы. Для проверки нулевой гипотезы по уровню значимостии числу степеней свободынаходят по таблицам распределения Стьюдента критическое значение, удовлетворяющее условию. Если, то нулевую гипотезу об отсутствии корреляционной связи между переменнымииследует отвергнуть. В этом случае переменные являются зависимыми. Если, то нет оснований отвергать нулевую гипотезу.

В нашем примере зададим . По формуле (8) найдем статистику. Из таблиц распределения критических точек Стьюдента по заданному уровню значимостии числу степеней свободынайдем критическую точку. Так как, то нулевая гипотеза отвергается. Рассматриваемые случайные величины являются коррелированными и , следовательно, зависимыми.

В случае значимого выборочного коэффициента корреляции можно построить доверительный интервал для коэффициента корреляции.

Плотность вероятности выборочного коэффициента корреляции имеет сложный вид. Поэтому прибегают к специально подобранным функциям от выборочного коэффициента корреляции, которые сводятся хорошо изученным распределениям, например, к нормальному или Стьюдента.

Чаще всего используют преобразование Фишера.

По выборочному коэффициенту корреляции вычисляют статистику . Отсюда.

Распределение статистики хорошо аппроксимируется нормальным распределением с параметрамии.

В этом случае доверительный интервал для имеет вид. Величиныинаходят по таблицам

где – нормированная функция Лапласа для% доверительного интервала.

Если коэффициент корреляции значим, то коэффициенты регрессии значимо отличаются от нуля. Интервальные оценки для них имеют вид

Где имеет распределение Стьюдента сстепенями свободы. Регрессионный анализ

Основная задача регрессионного анализа– изучение зависимости между результативным признаком и наблюдавшимся признаком, оценка функции регрессии. Рассмотрим вначале линейный регрессионный анализ в котором условное математическое ожидание можно представить в виде линейной функции от оцениваемых параметров

. (9)

Это выражение называется функцией регрессии или модельным уравнением регрессии. Параметры называются коэффициентами регрессии. Оценки этих параметров обозначими. Подставляя эти оценки в формулу (9) вместо параметров, получим линейное уравнение регрессии

, (10)

коэффициенты которого найдем методом наименьших квадратов из условия минимума суммы квадратов отклонений измеренных значений результативного признака от вычисленных по уравнению регрессии, т. е. условия минимума величины

(11)

Подставляя в (11) выражение (10), получим

(12)

В соответствии с необходимым условием минимума функции приравняем нулю частные производные функции по переменными. В результате получим систему нормальных уравнений

(13)

После упрощения система уравнений (13) приводится к виду

(14)

Оценки, полученные по методу наименьших квадратов, обладают наименьшей дисперсией в классе линейных оценок. В случае, когда наблюдавшиеся данные представлены корреляционной таблицей, нужно произвести следующие замены в уравнениях (14)

,,,

.(15)

где ,,соответствующие частоты:

(16)

Решая уравнения (16), найдем значения параметров ии уравнение регрессии.

В примере 1 ,. Уравнение регрессии имеет вид

.

Нелинейная регрессия

Линейная регрессия часто оказывается неудовлетворительной. Тогда используют криволинейную регрессию, график которой есть некоторая подходящим образом выбранная кривая, вид которой определяют по корреляционному полю. Если зависимость между признаками инелинейная, то условное математическое ожидание является нелинейной функцией. Пусть, например,. Оценки параметровобозначим,,. В этом случае система нормальных уравнений имеет вид

(17)

Если наблюдавшиеся данные представлены корреляционной таблицей, нужно произвести замену (15) в уравнениях (17)

(18)

Корреляционное отношение

Корреляционное отношение определяется равенством

,

которое может быть записано в виде

При вычислении корреляционного отношения по выборочным данным получается выборочное корреляционное отношение . В этом случае вместо дисперсий используются их статистические оценки. Тогда

(19)

где

,

Выборочное значение вычисляется по данным корреляционной таблицы с помощью формулы

,

где числитель характеризует рассеяние условных средних значений относительно безусловного среднего арифметического.

9

studfiles.net

Корреляционная таблица — это… Что такое Корреляционная таблица?


Корреляционная таблица
таблица сопряженности признаков) один из основных способов описания корреляционных связей между признаками, используемых для упорядочения информации о распределении изучаемой совокупности индивидов по двум признакам. К. т. имеет прямоугольную форму, число строк ее nопределяется количеством значений одного признака, а число столбцов m количеством значений другого. На пересечении, например, второй строки и третьего столбца в таблице проставляется число индивидов, у которых первый признак принимает второе значение из своего списка, а второй признак третье из своего Таблица имеет n m внутренних клеток. Кроме того, выделяются два маргинала (на полях-правом и нижнем). Первый маргинал это m 1-ый столбец, заполненный числами индивидов, у которых первый признак принимает свое первое значение (независимо от того, какое значение принимает второй признак, это сумма элементов первой внутренней строки), второе значение и т. д. до п.-ого.

Второй маргинал это n 1-ая строка, заполненная суммами элементов соответствующих столбцов. Сумма элементов каждого маргинала равна числу индивидов. Такого рода распределения называют двумерными. Если п=, то говорят об одномерном распределении ( оно показывает, как распределены индивиды по одному, в данном случае второму признаку). Изучают и трехмерные распределения: для каждого значения третьего признака составляют свои двумерные распределения по первому и второму признакам и т. д. Таким образом, основной формой представления является двумерная К. т. Характер распределения индивидов по ее клеткам определяется характером связи между признаками. Поэтому по эмпирической таблице восстанавливают характер связи. Если связи нет, то число индивидов, попадающих в данную клетку таблицы, равно произведению маргиналов строки и столбца с соответствующими номерами, деленному на число всех индивидов [1, 72]. Таблицу, заполненную такими частотами, называют теоретической. Если связь есть, то эмпирическая таблица отличается от теоретической. Мерой отличия, характеризующей связь, является критерий Пирсона X2 (см. Анализ таблиц сопряженности, корреляция).

Социологический справочник. — К.: Политиздат Украины. Под ред. В. И. Воловича. 1990.

  • Конфликт социальный
  • Корреляция

Смотреть что такое «Корреляционная таблица» в других словарях:

  • ТАБЛИЦА СОПРЯЖЕННОСТИ — таблица, содержащая частоты совместного появления значения двух признаков (обозначим их как X и У), измеренных в данной совокупности единиц анализа (в качестве синонимов для обозначения таких таблиц используются такие названия, как комбинационная …   Российская социологическая энциклопедия

  • Матрица корреляционная — средство представления структуры связей между переменными, квадратная таблица, в которой указываются коэффициенты между каждой парой переменных …   Социологический словарь Socium

  • Корреляция (в матем. статистике) — Корреляция в математической статистике, вероятностная или статистическая зависимость, не имеющая, вообще говоря, строго функционального характера. В отличие от функциональной, корреляционная зависимость возникает тогда, когда один из признаков… …   Большая советская энциклопедия

  • Корреляция — I Корреляция (от позднелат. correlatio соотношение)         термин, применяемый в различных областях науки и техники для обозначения взаимозависимости, взаимного соответствия, соотношения понятий, предприятий, предметов, функций. См. также… …   Большая советская энциклопедия

  • Корреляционный анализ —         совокупность основанных на математической теории корреляции (См. Корреляция) методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами. К. а. экспериментальных данных заключает в себе следующие… …   Большая советская энциклопедия

  • СССР. Естественные науки —         Математика          Научные исследования в области математики начали проводиться в России с 18 в., когда членами Петербургской АН стали Л. Эйлер, Д. Бернулли и другие западноевропейские учёные. По замыслу Петра I академики иностранцы… …   Большая советская энциклопедия

  • КОРРЕЛЯЦИЯ — зависимость между случайными величинами, не имеющая, вообще говоря, строго функционального характера. В отличие от функциональной зависимости К., как правило, рассматривается тогда, когда одна из величин зависит не только от данной другой, но и… …   Математическая энциклопедия

  • КОРРЕЛЯЦИЯ — зависимость между числовыми случайными величинами, не имеющая, вообще говоря, строго функционального характера. В отличие от функциональной зависимости К., как правило, рассматривается тогда, когда по крайней мере одна из величин зависит не… …   Российская социологическая энциклопедия

  • Корреляция — (Correlation) Корреляция это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс Содержание… …   Энциклопедия инвестора

  • Коэффициент корреляции — (Correlation coefficient) Коэффициент корреляции это статистический показатель зависимости двух случайных величин Определение коэффициента корреляции, виды коэффициентов корреляции, свойства коэффициента корреляции, вычисление и применение… …   Энциклопедия инвестора

sociological_guide.academic.ru

Корреляционная таблица

Y

X

y1

y2

yi

ni

x1

m11

m12

m1l

n1

x2

m21

m22

m2l

n2

xk

mk1

mk2

mkl

nk

mj

m1

m2

ml

n

В случае, когда случайные величины являются непрерывными (т.е. могут принимать любое значение из соответствующих интервалов), составляется интервальная корреляционная таблица.

Условным среднимназывают среднее арифметическое значенийY, соответствующих значениюX=x. Например,

.

Корреляционной зависимостьюYотXназывают зависимость:

(8)

Уравнение (8) называют эмпирическим уравнением регрессииYнаX; функцию f(x)называютэмпирическойрегрессиейYнаX, а ее график — линией регрессииYна X.

Аналогично определяются условная средняя и корреляционная зависимостьXотY:

(9)

Распределение системы (X,Y)характеризуется числовыми параметрами: математическими ожиданиями компонентmx, my; дисперсиями,; корреляционным моментом (ковариацией); коэффициентом корреляции,.

Здесь и дальше, будем считать, что двумерная случайная величина (X,Y) распределена нормально, тогда уравнения линейной регрессии YнаXи X наYимеют вид:

и

По корреляционной таблице 6, найдем оценки параметров линейной регрессии:

;; (10)

; (11)

; (12)

; (13)

— выборочный коэффициент корреляции .

Выборочный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной связи междуи. Если, то элементы выборки,лежат на прямой линии, аисчитаются практически линейно зависимы. Чем ближек 1, тем связь сильнее; чем ближек 0, тем связь слабее. ЕслиXиYнезависимы, то.

Эмпирическая функция линейной регрессии YнаXиXнаYсоответственно задаётся уравнениями

;.

Замечание 1.Если построить на одном корреляционном поле две линии регрессииYнаXиXнаY, то они пересекутся в точкеO, и угол между этими прямыми тем меньше, чем ближе коэффициент корреляции к.

Замечание 2.В случае, когда данные наблюденийXиYзаписаны в виде интервальной корреляционной таблицы в формулах (10) – (13) вместоxiиyiобычно берут середины, соответствующих интервалов.

Для проверки соответствия линейной регрессии результатам наблюдений вычисляется наблюдаемое значение критерия

и по таблице критических точек распределения Стьюдента (таблица 7) по заданному уровню значимости α и числу степеней свободы k=n–2 , находится. Затем сравнивается наблюдаемое значение критерия с табличным.

Таблица 7

t-Распределение Стьюдента.

Число степеней свободы, υ

Уровень значимости,α

Число степеней свободы, υ

Уровень значимости,α

0,1

0,05

0,1

0,05

1

6,31

12,7

17

1,74

2,11

2

2,92

4,3

18

1,73

2,10

3

2,35

3,18

19

1,73

2,09

4

2,13

2,78

20

1,73

2,09

5

2,01

2,57

21

1,72

2,06

6

1,94

2,45

22

1,72

2,07

7

1,89

2,36

23

1,71

2,07

8

1,86

2,31

24

1,71

2,06

9

1,83

2,26

25

1,71

2,06

10

1,81

2,23

26

1,71

2,06

11

1,80

2,2

27

1,71

2,05

12

1,78

2,18

28

1,70

2,05

13

1,77

2,16

29

1,70

2,05

14

1,76

2,14

30

1,70

2,04

15

1,75

2,13

40

1,68

2,02

16

1,75

2,12

60

1,67

2,00

120

1,66

1,98

Если , то гипотеза о некоррелированности составляющихXиYотвергается. Если же, то нет основания отвергать гипотезу о некоррелированности случайных величинXиY.

studfiles.net

Корреляционная таблица это что такое Корреляционная таблица: определение — Социология.НЭС

Корреляционная таблица

таблица сопряженности признаков) один из основных способов описания корреляционных связей между признаками, используемых для упорядочения информации о распределении изучаемой совокупности индивидов по двум признакам. К. т. имеет прямоугольную форму, число строк ее nопределяется количеством значений одного признака, а число столбцов m количеством значений другого. На пересечении, например, второй строки и третьего столбца в таблице проставляется число индивидов, у которых первый признак принимает второе значение из своего списка, а второй признак третье из своего Таблица имеет n m внутренних клеток. Кроме того, выделяются два маргинала (на полях-правом и нижнем). Первый маргинал это m+1-ый столбец, заполненный числами индивидов, у которых первый признак принимает свое первое значение (независимо от того, какое значение принимает второй признак, это сумма элементов первой внутренней строки), второе значение и т. д. до п.-ого. Второй маргинал это n+1-ая строка, заполненная суммами элементов соответствующих столбцов. Сумма элементов каждого маргинала равна числу индивидов. Такого рода распределения называют двумерными. Если п=, то говорят об одномерном распределении ( оно показывает, как распределены индивиды по одному, в данном случае второму признаку). Изучают и трехмерные распределения: для каждого значения третьего признака составляют свои двумерные распределения по первому и второму признакам и т. д. Таким образом, основной формой представления является двумерная К. т. Характер распределения индивидов по ее клеткам определяется характером связи между признаками. Поэтому по эмпирической таблице восстанавливают характер связи. Если связи нет, то число индивидов, попадающих в данную клетку таблицы, равно произведению маргиналов строки и столбца с соответствующими номерами, деленному на число всех индивидов [1, 72]. Таблицу, заполненную такими частотами, называют теоретической. Если связь есть, то эмпирическая таблица отличается от теоретической. Мерой отличия, характеризующей связь, является критерий Пирсона X2 (см. Анализ таблиц сопряженности, корреляция).

Оцените определение:

Источник: Социологический справочник

voluntary.ru

Алгебра сайт – Алгебра: уроки, тесты, задания.

ГДЗ по Алгебре, решебник и ответы онлайн

GDZ.RU
  • 1 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
  • 2 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
  • 3 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Испанский язык
  • 4 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Испанский язык
  • 5 класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Украинский язык
    • Французский язык

gdz.ru

Алгебра | справочная информация по алгебре

Алексей купил рубашку, пиджак и носовой платок. Если бы пиджак стоил втрое дороже, общая стоимость покупки выросла бы на 130%. Если бы платок стоил вдвое дешевле, то общая стоимость покупки уменьшилась бы на 4%. Сколько процентов от общей стоимости покупки составляет стоимость рубашки?

Решение:

(далее…)

Из городов A и B навстречу друг другу одновременно выехали мотоциклист и велосипедист. Мотоциклист приехал в B на 24 минуты раньше, чем велосипедист приехал в A, а встретились они через 16 минут после выезда. Сколько времени затратил на путь из A в B велосипедист?

Решение:

Пусть мотоциклист проехал до места встречи x км, велосипедист — y км.

(далее…)

Определение

Стандартный вид числа — это его запись в виде произведения

   

где

   

   

(далее…)

Периодическая функция — это функция, значения которой не изменяются при добавлении к значениям её аргумента некоторого числа T (отличного от нуля).

Определение

Функция y=f(x) называется периодической, если существует такое число T≠0, что для любого x из области определения этой функции выполняются равенства:

f(x-T)= f(x)=f(x+T).

Число T называют периодом функции y=f(x).

(далее…)

Определение

Функция Дирихле — это зависимость, при которой каждому рациональному числу ставится в соответствие единица, каждому иррациональному — нуль:

   

(далее…)

www.algebraclass.ru

ГДЗ от Путина Алгебра

ГДЗ от Путина Найти
    • 1 класс
      • Математика
      • Английский язык
      • Русский язык
      • Немецкий язык
      • Информатика
      • Природоведение
      • Основы здоровья
      • Музыка
      • Литература
      • Окружающий мир
      • Человек и мир
    • 2 класс
      • Математика
      • Английский язык
      • Русский язык
      • Немецкий язык
      • Белорусский язык
      • Украинский язык
      • Информатика
      • Природоведение
      • Основы здоровья
      • Музыка
      • Литература
      • Окружающий мир
      • Человек и мир
      • Технология
    • 3 класс
      • Математика
      • Английский язык

gdzputina.ru

Решебник по Алгебре

Решебники, ГДЗ

  • 1 Класс
    • Математика
    • Русский язык
    • Английский язык
    • Информатика
    • Немецкий язык
    • Литература
    • Человек и мир
    • Природоведение
    • Основы здоровья
    • Музыка
    • Окружающий мир
  • 2 Класс
    • Математика
    • Русский язык
    • Белорусский язык
    • Английский язык
    • Информатика
    • Украинский язык
    • Немецкий язык
    • Литература
    • Человек и мир
    • Природоведение
    • Основы здоровья
    • Музыка
    • Окружающий мир
    • Технология
  • 3 Класс
    • Математика
    • Русский язык
    • Белорусский язык
    • Английский язык
    • Информатика
    • Украинский язык
    • Немецкий язык
    • Литература
    • Человек и мир
    • Музыка
    • Окружающий мир
    • Испанский язык
  • 4 Класс
    • Математика
    • Русский язык
    • Белорусский язык
    • Английский язык
    • Информатика
    • Украинский язык
    • Немецкий язык
    • Литература
    • Человек и

megaresheba.ru

Сайт как как. Математика Виленкин гдз решение задач

Как? как?

Что из себя представляет данный сайт?

1) На сайте ты сможешь найти любой пример, номер, задачу разобранную до мелочей.

2) Создатели сайта решают задачи вручную; фотографируют примеры и размещают на портале.

3) Номера кратко объясняются несколькими словами: какая тема используется для решения задачи; какой параграф можно прочитать и посмотреть необходимый материал.

4) Подсказки и группа вконтакте — место, где ты сможешь спросить помощь в режиме on-line.

На нашем сайте подробно разобрана математика 5 класса, 6 класса оформлено как гдз.

Также сможешь отыскать на данном полезном ресурсе для школьника гдз русский 5 класса, 6 класса, 7 класса в подробной форме.

Полезно будет ознакомиться ученикам постарше с гдз по алгебре 7 класса, автор учебника Макарычев.

На ресурсе kakkak.net всё гдз оформлено в тетради, все примеры написаны от руки школьниками и грамотными людьми.

Каждый юный математик гдз может использовать только в качестве самопроверки, ни в коем случае не списывай, не решив самостоятельно. Не стоит пугаться непривычных букв, страшных тем, формул — вскоре всё станет привычным, математика перестанет казаться страшным «зверем».

Те, кто учится в шестом классе, уже многое понимают, пятый класс — уже в прошлом, а новый учебный год — увлекательное приключение.

Всё, касающееся непонятного материала — доступно решено, пятиклассники могут радоваться двойному бонусу: математике и русскому языку.

P.S. Не нужно списывать СРАЗУ готовые домашние задания, предварительно не прочитав тему по математике. Интересуйся объяснениями тем и старайся сам решать пример или задачу. «Тупое» списывание не поможет в дальнейшем обучении в школе. Математика, алгебра, геометрия — развивают мышление, увеличивают память, интеллект, сообразительность. Математика — это не сложный предмет. Учись, решай — и всё будет хорошо))).

Мы всегда рады Вам помочь)))

Отзывы учеников:

Лена: «Спасибо за такой крутой сайт))) Мне учителя ставят пятёрки)))»

Виталик: «Очень классно, что вы сделали сайт, мне теперь легче учиться. У вас почти все примеры с краткой записью и решены понятно. Спасибо огромное.»

Алина: «Авторы постарались, спасибо вам огромное!!!»

Аня: «Я приболела, осталась дома, теперь я могу спокойно догнать всех в классе, благодаря сайту и вам. Добавляйте еще учебники)»

Катя: «Мне очень пригодилось решение, теперь я отличница))) Спасибо)))»

Наташа «Обожаю вас!!!!!»

Мария : «Спасибо!Но как можно быть таким добрым… все дети любят вас! «

Анюта: «Спасибо!!!!!Очень помогли…..ваша группа просто супер!!!!!»

Елизавета: «Спасибо! Очень классный сайт!»

Оля: «Спасибо большое! Для меня задача хоть шаром покати — ничего не понятно… Блин… от куда в вас столько ума?»

Владислав: «Спасибо большое за решение если бы не вы я бы пол дня думал как это решить !!!(=»

Айгуль: «Спасибо большое вам вы мне очень помогли»

Влада: «Очень помогли! Хоть я и знаю русский язык на отлично, но иногда, в д\з, могу и поленится! А если насчёт математики, так её, я вообще не знаю, точнее знаю, но так, на четвёрку.»

Яна: «Я только посмотрела, я не буду списывать, у меня прочитав это, появились идеи, спасибо»

Денис: «Очень помогли спасибо огромное благодаря вам у меня 5 за четверть.И всё понятно.»

Карина: «У меня засчёт этого текста появилось множество идей, спасибо большое!»

Максим: «Спс я за это получил 5+ я сам в ШОКЕ!!!!!!»

Анаконда: «Спасибо, очень помогло с: Кстати, очень красивый почерк.»

Виктория: «Спасибо очень хороший сайт! Я это домашнее задание зделала на 5!!»

Маша: «Спасибо, очень помогли сестре. Отличный сайт! Всем советую ;)»

Лена: «Спасибо всё супер идеально понятно и акуратно».

www.kakkak.net

Теорема муавра лапласа интегральная – 6. Интегральная теорема Муавра — Лапласа

6. Интегральная теорема Муавра — Лапласа

Если вероятность наступления событияв каждом испытании постоянна и удовлетворяет двойному неравенству, а число независимых испытанийдостаточно велико, то вероятностьможет быть вычислена по следующей приближённой формуле

(14) ,

где пределы интеграла определяются равенствами

Формула (14) тем точнее, чем больше число испытаний в данном эксперименте.

На основании равенство (13) формулу (14) можно переписать в виде

(15) .

Далее, введём понятие нормированной функции Лапласа:

(16) (Н.Ф.Л)

Отметим простейшие свойства функции :

Последнее свойство связано со свойствами функции Гаусса .

Функция нечётна. Действительно, после замены переменных

=;

Для проверки второго свойства достаточно сделать чертёж. Аналитически она связано с так называемым несобственным интегралом Пуассона.

Отсюда прямо следует, что для всех чисел можно полагать что,следовательно, все значения этой функции расположены в отрезке [-0,5; 0,5], при этом наименьшим являетсязатем функция медленно растёт и обращается в нуль, т.е.а затем возрастает доСледовательно, на всей числовой прямой является строго возрастающей функцией, т.е. если то

Следует отметить, что выводы свойства 2 для функции обосновывается на основании несобственного интеграла Пуассона.

Замечание.При решении задач, требующих применения интегральной теоремы Муавра-Лапласа пользуются специальными таблицами. В таблице даны значения для положительных аргументов и для; для значенийследует воспользоваться той же таблицей с учётом равенства

Далее, для того, чтобы воспользоваться таблицей функции , преобразуем равенство (15), так:

И на основании свойства 2 (нечётности ), с учётом чётности подынтегральной функции получим

=.

Таким образом, вероятность того, что событие появится внезависимых испытаниях не менеераз и не болеераз, вычисляется формулой:

(17) ;

Пример 12.Вероятность поражения мишени при одном выстреле равна 0,75. Найти вероятность того, что при 300 выстрелах мишень будет поражена не менее 150 и не более 250 раз.

Решение:Здесь,,,,. Вычисляем

,,

,.

Подставляя в интегральную формулу Лапласа, получим

.

На практике наряду с равенством (16) часто используют и другую формулу называемую «интегралом вероятности» или функцией Лапласа (см. более подробно в гл.2., п.9.,Т.9.).

(И.В. или Ф.Л.)

Для этой функции справедливы равенства:

(18) .

Следовательно, она связана с табулированной функцией и поэтому имеется также ё таблица приближённых значений (см. в конце книги, приложение).

Пример 13. Вероятность того, что деталь не прошла проверку ОТК, равна 0,2. Найти вероятность того, что среди 400 случайно отобранных деталей непроверенных деталей окажется от 70 до 100 деталей.

Решение. По условию задачи ,,.,. Воспользуемся интегральной теоремой Муавра-Лапласа:

,

Вычислим нижний и верхний пределы интегрирования:

Следовательно, с учётом табличных значений функции ;

получим искомую вероятность

.

Теперь у нас есть возможность в качестве приложения рассмотренных предельных теорем доказать известную теорему «закон больших чисел в форме Бернулли»

.

  1. Закон больших чисел (ЗБЧ в форме Бернулли)

Первым исторически самым простым законом больших чисел является теорема

Я. Бернулли. Теорема Бернулли выражает наиболее простую форму проявлния закона больших чисел. Она обосновывает теоретическую возможность приближенного вычисления вероятности события с помощью его относительной частоты, т.е. обосновывает свойство устойчивости относительной частоты.

Пусть проводится независимых испытаний, в каждом из которых вероятность наступления событияравна,а относительная частота в каждой серии испытания равна

Рассмотрим задачу:в условиях испытания по схеме Бернулли и при достаточно большом числе независимых испытанийнайти вероятность отклонение относительной частоты от постоянной вероятностипоявления событияпо абсолютной величине не превышает заданного числа Другими словами, найти вероятность:

при достаточно большом числе независимых испытаний.

Теорема (ЗБЧ Я. Бернулли 1713 г.) При вышеприведённых условиях при любом , как бы ни было мало, имеет место предельное равенство

(19) .

Доказательство. Проведём доказательство этого важного утверждения на основании интегральной теоремы Муавра – Лапласа. По определению относительная частота равна

А вероятность наступления событиев одном испытании. Сначала установим следующее равенство при любоми достаточно большом:

(20) .

Действительно, в соответствии условием легко заметить, что имеет место двойное неравенство. Обозначим

(21) .

Тогда, будем иметь неравенства

.

Следовательно, для искомой вероятности . Теперь, для случаеввоспользуемся равенством

;

и с учётом нечётности получим

== 2.

Равенство (20) получено.

Из формулы (20) непосредственно следует, что при (с учётомгде), получим предельное равенство (20).

Пример 14. Вероятность того, что деталь нестандартна, равна. Найти вероятность того, что среди случайно отобранных 400 деталей относительная частота появления нестандартных деталей отклонится отпо абсолютной величине не более чем на 0,03.

Решение. Согласно условиям задачи, требуется найти

По формуле (3) имеем

=2.

С учётом табличного значения функции получим

.

Смысл полученного результата таков: если взять достаточно большое число проб

деталей, то в каждой пробе примерно происходит отклонение относительной «частоты» на

95, 44 % и величина этих проб от вероятности, по модулю не превышающей 0,03.

Рассмотрим другой пример, где требуется найти число .

Пример 15. Вероятность того, что деталь нестандартна, равна. Сколько деталей надо отобрать, чтобы с вероятностью 0,9999 можно было бы утверждать, что относительная частота нестандартных деталей (среди отобранных), отклоняется отпо модулю не более, чем на 0,03. Найти это количество

Решение. Здесь, по условию.

Требуется определить . По формуле (13) имеем

.

Поскольку,

.

По таблице находим, что данное значение соответствует для аргумента. Отсюда,. Смысл этого результата таков: относительная частота будет заключена

между числами . Таким образом, число нестандартных деталей в 99,99 % проб будет заключено между числами 101,72 (7 % от числа 1444) и 187,72 (13 % от числа 1444).

Если взять лишь одну пробу 1444 деталей, то с большой уверенностью можно ожидать, что число нестандартных деталей будет не менее101и не более 188, в тоже время маловероятно, что их окажется меньше 101 или больше 188.

Следует заметить, что теорема Бернулли также устанавливает: при неограниченном увеличении числа испытаний частота случайного событиясходится по вероятности к истинной вероятности этого же события, т.е. справедлива оценка снизу

(22) ;,

при условии, что вероятность события от испытания к испытанию остается неизменным и равным при этом .

Неравенство (22) является прямым следствием известного неравенства Чебышева (см. далее тему «Предельные теоремы теории вероятностей» «Теорема Чебышева»). Мы позже ещё раз вернёмся к этому ЗБЧ. Оно удобно для получения оценок вероятностей снизу и двухстороннею оценку для необходимого числа наступления события, так чтобы вероятность от модуля разности относительной частоты и истинной вероятности, заданному ограничению рассматриваемого события удовлетворяло.

Пример 16.Монету подбрасывают 1000 раз. Оценить снизу вероятность отклонения частоты появления «герба» от вероятности его появления меньше чем на 0,1.

Решение. По условию здесь

На основании неравенство (4) получим

Следовательно, неравенство равносильно двойному неравенству

Поэтому можно заключить, что вероятность числа попаданий «герба» в интервал (400; 600) больше чем

Пример 17. В урне 1000 белых и 2000 чёрных шаров. Извлекли (с возвращением) 300 шаров. Оценить снизу вероятность того, число извлечённых шаров m (при этом они должны быть белыми) удовлетворяет двойному неравенству 80<m <120.

Решение. Двойное неравенство для величины m перепишем в виде:

Таким образом, требуется оценить вероятность выполнении неравенства

Следовательно,

.

71

studfiles.net

Лекция 7. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа

Пусть случайная величина распределена по биномиальному закону. Эта случайная величина представляет собой число успеховв серии изиспытаний, в каждом из которых может появиться успех с вероятностьюили неуспех с вероятностью.Вероятность того, что в серии изиспытаний появитсяуспехов равна

, (1)

при этом ,.

При больших значениях ивычисление вероятности по формуле (1) представляет значительные трудности. Например, если,,, то

и вычислить такую вероятность достаточно сложно.

,Однако при выполнении определенных условий функция биномиального распределения имеет вид функции нормального распределения или функции Пуассона.

Пусть достаточно велико, ане мало, так что (). Введем обозначение

. (2)

Если при величина, но при этом остается ограниченной величина, т.е., то вероятность того, что в серии изиспытаний будетуспехов равна

, (3)

где .

При достаточно больших эту вероятность можно выразить через функцию

Гаусса :

(3)

где , а аргумент.

Доказательство.

Для случайной величины, распределенной по биномиальному закону, вероятность появления успехов в серии изиспытаний равна

Учитывая, что

, ,, получим

(4)

При получении этого выражения была использована формула Стирлинга , справедливая при достаточно больших значениях.

В формуле (4)

при этом (5)

при этом (6)

при . (7)

Введем . Тогда(8)

С учетом равенств (5) и (6) получим

(9)

При выводе этой формулы было учтено, что и ., что следует из (5) и (6).

Из (9) следует, что , а значит. Подставляя это выражение в (8) и учитывая (5) и (6), получим

(10)

, где .

Из теоремы Муавра-Лапласа следует, что при больших значениях и не малых значенияхфункция биномиального распределения имеет вид функции нормированного нормального распределения си.

, (11)

где

Интегральная теорема Муавра-Лапласа

Если при величина, но при этом остается ограниченной величина, т.е., то вероятность того, что в серии изиспытаний число успехов находится в промежуткеопределяется с помощью функции Лапласа

, (12)

где — функция Лапласа.

Доказательство

(12)

Учитывая, что

и вводя обозначения и,

преобразуем (12) к виду

(13)

Следовательно, при больших значениях и не малых значенияхфункция биномиального распределения имеет вид функции нормированного нормального распределения си.

Если числа ирасположены симметрично относительно математического ожидания, т.е.и, то формула (13) примет вид

. (14)

Вероятность наступления события не менее, чем заданное число раз

Пример.

Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0.7. Определить вероятность того, что при 100 выстрелах не менее 75 попадут в цель.

Решение. Здесь ,,,,.

.

Необходимые значения функции Лапласа найдены из таблиц..

Пример

Монету бросают 700 раз. Найти вероятность того, что герб выпадет ровно 350 раз.

Решение.

Рассмотрим случайную величину – количество выпадений герба при 700 бросках. Она распределена биномиально с. Значение, следовательно, можно применить локальную формулу Муавра – Лапласа.

Пример 2.

Монету бросают 700 раз. Найти вероятность того, что количество выпадений герба будет заключено в промежутке от 330 до 370.

Решение.

Рассмотрим случайную величину – количество выпадений герба при 700 бросках. Она распределена биномиально с. Значение, следовательно, можно применить интегральную формулу Муавра – Лапласа.

Пример.

Вероятность того, что изделие относится к первому сорту, равна 0.7 . Партия содержит 10000 изделий. Определить вероятность того, что число изделий первого сорта в этой партии будет заключаться между 6900 и 7100.

Решение. Здесь ,,,,.

Пример.

Вероятность того, что изделие относится к первому сорту равна 0.9 . Партия содержит 1600 изделий. Определить с вероятностью 0.8, в каких границах будет заключаться число изделий первого сорта в этой партии, если эти границы должны быть симметричными относительно математического ожидания.

Решение. Здесь ,,,,.

По формуле (14) . Отсюда.

По таблице значений функции Лагранжа найдем , что значению соответствует значение аргумента. Следовательно,и. Для определения границ, между которыми заключено число изделий первого сорта, имеем неравенство. Отсюда.

studfiles.net

Теоремы Муавра-Лапласа / Теория вероятности [Калинин В.М., Тихомиров С.Р.] / 3dstroyproekt.ru

Локальная теорема Муавра-Лапласа { 1730 г. Муавр и Лаплас }

Если вероятность $p$ появлений события $A$ постоянна и $p\ne 0$ и $p\ne 1$, то вероятность $P_n ( k )$ — того, что событие $A$ появится $k$ раз в $n$ испытаниях, равна приближенно { чем больше $n$, тем точнее } значению функции $y=\frac { 1 } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } \cdot \frac { 1 } { \sqrt { 2\pi } } \cdot e^ { — { x^2 } / 2 } =\frac { 1 } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } \cdot \varphi ( x )$

при $x=\frac { k-n\cdot p } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } $. Имеются таблицы, где помещены значения функции $\varphi ( x )=\frac { 1 } { \sqrt { 2\cdot \pi } } \cdot e^ { — { x^2 } / 2 } $

итак \begin{equation} \label { eq2 } P_n ( k )\approx \frac { 1 } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } \cdot \varphi ( x )\,,\,где\,x=\frac { k-n\cdot p } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } \qquad (2) \end{equation}

функция $\varphi ( x )=\varphi ( { -x } )$ -четная.

Пример. Найти вероятность того, что событие $A$наступит ровно 80 раз при 400 испытаниях, если вероятность появления этого события в каждом испытании $p=0,2$.

Решение. Если $p=0,2$ тогда $q=1-p=1-0,2=0,8$.

$P_ { 400 } ( { 80 } )\approx \frac { 1 } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } \varphi ( x )\,,\,где\,x=\frac { k-n\cdot p } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } $

$ \begin{array} { l } x=\frac { k-n\cdot p } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } =\frac { 80-400\cdot 0,2 } { \sqrt { 400\cdot 0,2\cdot 0,8 } } =\frac { 80-80 } { \sqrt { 400\cdot 0,16 } } =0 \\ \varphi ( 0 )=0,3989\,,\,P_ { 400 } ( { 80 } )\approx \frac { 0,3989 } { 20\cdot 0,4 } =\frac { 0,3989 } { 8 } =0,0498 \\ \end{array} $

Интегральная теорема Муавра-Лапласа

Вероятность P наступления события $A$ в каждом испытании постоянна и $p\ne 0$ и $p\ne 1$, тогда вероятность $P_n ( { k_1 ,k_2 } )$ того, что событие $A$ наступит от $k_ { 1 } $ до $k_ { 2 } $ раз в $n$ испытаниях, равна $ P_n ( { k_1 ,k_2 } )\approx \frac { 1 } { \sqrt { 2\cdot \pi } } \int\limits_ { x_1 } ^ { x_2 } { e^ { — { z^2 } / 2 } dz } =\Phi ( { x_2 } )-\Phi ( { x_1 } )$

где $x_1 =\frac { k_1 -n\cdot p } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } , x_2 =\frac { k_2 -n\cdot p } { \sqrt { n\cdot p\cdot q } } $ ,где

$\Phi ( x )=\frac { 1 } { \sqrt { 2\cdot \pi } } \int { e^ { — { z^2 } / 2 } dz } $ -находят по таблицам

$\Phi ( { -x } )=-\Phi ( x )$-нечетная

Нечетная функция. Значения в таблице даны для $x=5$, для $x>5,\Phi ( x )=0,5$

Пример. Известно, что при контроле бракуется 10% изделий. На контроль отобрано 625 изделий. Какова вероятность того, что среди отобранных не менее 550 и не более 575 стандартных изделий?

Решение. Если брака 10%, то стандартных изделий 90%. Тогда по условию, $n=625, p=0,9, q=0,1, k_1 =550, k_2 =575$. $n\cdot p=625\cdot 0,9=562,5$. Получим $ \begin{array} { l } P_ { 625 } (550,575)\approx \Phi ( { \frac { 575-562,5 } { \sqrt { 625\cdot 0,9\cdot 0,1 } } } )- \Phi ( { \frac { 550-562,5 } { \sqrt { 626\cdot 0,9\cdot 0,1 } } } )\approx \Phi (1,67)- \Phi (-1,67)=2 \Phi (1,67)=0,9052 \\ \end{array} $

3dstroyproekt.ru

Локальная теорема Муавра — Лапласа. Задача по теории вероятностей с решением

Схема повторных независимых испытаний Бернулли позволяет вычислить вероятность того, что событие появится в  испытаниях ровно  раз. При ее выводе предполагается, что вероятность появления события в каждом испытании постоянна. Легко видеть, что пользоваться формулой Бернулли при больших значениях достаточно трудно, так как формула требует выполнения действий над громадными числами. Например, если .  Правда, можно несколько упростить вычисления, пользуясь специальными таблицами логарифмов факториалов. Однако и этот путь остается громоздким и к тому же имеет существенный недостаток: таблицы содержат приближенные значения логарифмов, поэтому в процессе вычислений накапливаются погрешности; в итоге окончательный результат может значительно отличаться от истинного.

Естественно возникает вопрос: нельзя ли вычислить интересующую нас вероятность, не прибегая к формуле Бернулли? Оказывается, можно. Локальная теорема Муавра — Лапласа и дает асимптотическую формулу, которая позволяет приближенно найти вероятность появления события ровно  раз в  испытаниях, если число испытаний достаточно велико.

Локальная теорема Муавра — Лапласа. Если вероятность  появления события  в каждом испытании постоянна и отлична от нуля и единицы, то вероятность  того, что событие  появится в  испытаниях ровно  раз, приближенно равна (тем точнее, чем больше ) значению функции

при

Таким образом, вероятность того, что событие  появится в  независимых испытаниях ровно  раз, приближенно равна:

где

100task.ru

5. Локальная теорема Муавра – Лапласа

В случаях, когда число испытаний достаточно велико, а вероятность удовлетворяет, для вычисления биномиальных вероятностей используют приближенные теоремы Муавра – Лапласа.

Локальная теорема Муавра- Лапласа. Если вероятность наступления событияв каждом испытании постоянна и удовлетворяет условиям, а число независимых испытанийдостаточно велико, то вероятностьможет бить вычислена по следующей приближённой формуле

(12) ,

дает асимптотическую формулу (оно тем точнее, чем больше ), позволяющую найти приближенное значение при достаточно больших значениях, где функция

(13) (Ф. Г.)

называется функцией Гаусса, а её график представляет кривой вероятностей.

Кратко остановимся на схеме доказательства этой теоремы. Имеют место равенства

(14) ;.

В силу ограниченности величин разностьстремится квместе си. Воспользуемся формулой Стрилинга, дляТогда с учетом формулы Бернулли после некоторых преобразований получим

.

Из равенств (14) следут, что

(15)

Следовательно, при достаточно большом получим

.

Далее воспользуемся (на основании представления логарифма в степенной ряд) асимптотическим представлением Тогда получим

(16)

.

На основании равенств (14) и с учётом , будем иметь

Применяя асимптотические равенства (15), после некоторых упрощений получим, что

Подставляя полученные выражения в формулу (16), имеем

Теорема доказана. В частности, справедливо асимптотическое равенство

Кроме того, для функции приведена таблица значений (см. приложение?).

Свойства функции :

1. функция чётная, т.е.

2. при , и дляможно считать,

3.

Функция Гаусса в дальнейшем будет встречаться и в разделе «Нормальный закон распределения». Из равенства (12) следует, что

Пример 10.Монету бросают 100 раз. Найти вероятность того, что герб выпадет 40 раз.

Решение:Применим формулу (12). Поскольку, по условию задачии, тоТогда на основании таблицы значений функцииполучим. По формуле (12) получим

.

Легко заметить, что величину с помощью формулы Бернулли очень трудно сосчитать.

Пример 11. Найти вероятность того, что событиеАнаступит ровно 80 раз в 400 испытаниях, если вероятность появится этого события в каждом испытании равна 0,2.

Решение:По условию, тогда

Согласно таблице значений, . По локальной формуле Лапласа

В приближенных формулах Лапласа по мере приближения одного из чисел pиqк нулю точность понижается, т.е. точность в общем случае улучшается с ростом. Еслитои еслитопотому, чтоp+q = 1.

Обычно для произведения берут число не менее 10., отсюда следует, чтоесли p или q близко к нулю,тем больше нужно братьn.

В задачах, где требуется вычислять вероятность того, что в nнезависимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равнаp(0<p<1), событие наступит не менее раз и не болеераз, , равна

.

И используют интегральную теорему Муавра- Лапласа (ее приведём без доказательства, можно прочитать, например, в учебнике Гнеденко []).

В основе доказательства естественно лежит локальная теорема Муавра-Лапласса.

studfiles.net

10. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Локальная предельная теорема Муавра-Лапласа. Интегральная теорема Муавра-Лапласа.

При больших значениях n и m вычисление вероятностей Pn(m) превращается в технически сложную задачу.

Задача усложняется при расчете вероятности вида: В этих случаях пользуются приближенными асимптотическими формулами.

ТЕОРЕМА 1.(локальная предельная теорема Муавра-Лапласа):

Вероятность того, что в n-независимых испытаниях событие А наступит ровно m раз определяется по формуле: Pn(m)- (1), где,x=,

где p (0<p<1)- вероятность наступления A в отдельном испытании. q=1-p.

Замечание: равенство (1) тем точнее, чем больше n и ближе p к 0.5.

Свойства:

  1. Значение можно найти по таблицам приложения.

  2. –четная, .

  3. Монотонно убывающая при x, . (она очень быстро стремиться), причемочень быстро, будем считать что приx,

Пример: найти вер-ть того, что при 600бросаниях игрального кубика выпадет ровно 120 шестерок.

n=600, m120, p=1/6, q=5/6.

P600(120= 0.004

X==2.19

ТЕОРЕМА 2.(интегральная предельная теорема Муавра-Лапласа):

Пусть вероятность появления события A в каждом из n независимых испытаний равна p (0<p<1). Тогда вер-ть того ,что в n-независимых испытаниях событие A появится от m₁ до m₂ раз (m₁≥ m₂) выражается формулой:

Pn(m₁≤m≤m₂)= Pn(m₁;m₂)Ф(x₁)- Ф(x₂),

где Ф(x)= 1/dt

x₁=,x₂=.

Свойства функции Ф(x):

  1. Значение можно найти по таблицам приложения.

  2. Эта функция нечетная, т.е. Ф(-x)=-Ф(x).

  3. Монотонно возрастающая, при x, Ф(x), причем стремится быстро. Считают, что уже приx, Ф(x)

Пример: определить вероятность того, что число выпавших шестерок заключено в интервале от 90 до 120.

P600(90≤m≤120)Ф(2.19)- Ф(-1.1) =Ф(2.19)+ Ф(1.1)=0.85007

x₁==x=-1.10, x₂=2.19.

11. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Теорема Пуассона. Закон больших чисел в форме Бернулли.

Закон больших чисел в форме Бернулли.

Пусть теоретическая вероятность наступления события A в каждом из n-испытаний равна p, тогда вероятность того, что относительная частота наступления события A отклонится от вероятности р по абсолютной величине меньше чем на приблизительно равна:

P(|-p|<)2Ф()

Пример: вероятность того, что деталь не стандартная равна 0.2. Сколько деталей нужно отобрать, чтобы с вероятностью 0.97 можно было утверждать, что относительная частота появления нестандартных деталей отклонится от вероятности p=0.2 по абсолютной величине не более чем на 0.01.

P=0.2, q=0.8, n-? P(|m/n-0.2|≤0.01)=0.97)2Ф()

m/n – относительная частота появления нестандартных деталей.

Ф(0.01)=0.485,n= 2.17*2.17*0.16/0.01*0.01

0.01= 2.17

В случаях, когда число испытаний n больше, а вероятность успеха в каждом испытании p пользуются теоремой Пуассона.

Теорема Пуассона.

Пусть вероятность появления события A в каждом из n-независимых испытаний равна p, причем n ,n , тогда справедлива следующая формула:

Pn(m)где λ=np.

На практике эта теорема дает хорошее приближение, когда λ≤10

Пример: вероятность выпуска бракованного сверла равна 0.015ю Найти вероятность того, что в партии из 100 изделий нет ни одного бракованного.

P=0.015, n= 100, λ=100*0.015=15

P100(0)*== 0.22313

studfiles.net

Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Решение задач

Если количество независимых испытаний достаточно большое применения формулы Бернулли становится трудоемким. Для упрощения вычислений применяют локальную и интегральную теоремы Лапласа, которые дают близкий к формуле Бернулли результат при большом количестве испытаний и не требуют больших вычислений.

ЛОКАЛЬНАЯ ТЕОРЕМА ЛАПЛАСА

Вероятность того, что в независимых испытаниях с вероятностью появления события равной событие наступит ровно раз (безразлично в какой последовательности) определяется по приближенной формуле

где

– Функция Гаусса,

– аргумент функции Гаусса;

– вероятность противоположного события .

Формулу называют локальной формулой Лапласа.

Функция обладает следующими свойствами:

1) она является четной функцией ;

2) для значений аргумента больше четырех она сколь угодно мала

Теорему Лапласа рекомендуется применять при значениях произведения больше девяти

ИНТЕГРАЛЬНАЯ ТЕОРЕМА МУАВРА-ЛАПЛАСА

Вероятность, что в независимых испытаниях событие с вероятностью появления наступит не менее раз и не более (независимо от последовательности появления) приближенно определяется зависимостью

где – интегральная функция Лапласа;

– аргументы интегральной функции распределения;

– вероятность невыполнения события .

Функция обладает следующими свойствами:

1) она является нечетной функцией

2) для аргументов больше пяти она равна 0,5

Значение обеих функций находят из таблиц в которых функции с достаточной точностью протабульовани.

———————————

Рассмотрим задачи на применение каждой из теорем.

Пример 1. Есть 100 лунок по которым случайным образом разбрасывают 30 шариков. Каждый шарик с равной вероятностью может попасть в любую лунку (в одну лунку попадает не более одного шарика). Найти вероятность того, что в выбранную лунку попадет ровно один шарик.

Решение. Проводится независимых бросков шариков с одинаковой вероятностью попадания при каждом броске

Вероятность попадания в лунку ровно одного шарика определим по локальной формулой Лапласа:

Для этого определяем составляющие

и подставим в зависимость

———————————

Пример 2. Проводится 200 независимых опытов с вероятностью успеха в каждом 24%. Какова вероятность успешного проведения 50 опытов?

Решение. По условию

находим составляющие формулы Лапласа

Подставляя в формулу, находим

———————————

Пример 3. Вероятность выхода из строя за смену одного станка равна 0,1. Определить вероятность выхода из строя от 2 до 13 станков при наличии 100 станков.

Решение. Записываем входные данные

Для подобных примеров применяем интегральную формулу Муавра-Лапласа и находим вероятность

———————————

Решение задач по приведенным теоремам позволяет при большом количестве испытаний находить приближенное значение вероятности. Локальная теорема необходима при определении конкретного количества появления событий, интегральная теорема Муавра-Лапласа — в случаях, когда задан диапазон возможного количества появлений события. Таблицы табулирования функций, применяемых в формулах можно найти в сборниках по теории вероятностей и интернете.

yukhym.com

Нормальное распределение гаусса для чайников – , —

Нормальное распределение — Электронный учебник K-tree

 КАЛЬКУЛЯТОР ТАБЛИЦА |

Вероятность

Вероятность, что подброшенная монета упадёт орлом вверх 50%, что при броске шестигранного кубика выпадет 4 — 16,7%, что завтра на кого-нибудь упадёт метеорит — 0.00000000294%. Это простые примеры, достаточно разделить количество желаемых событий на общее количество случаев и мы получаем вероятность события, но когда результаты эксперимента могут быть не только орлом или решкой (что эквивалентно да/нет), а большим набором данных. Например, вес батона хлеба, если мы возьмём в магазине 1000 буханок хлеба и взвесим каждую, то мы узнаем, что на самом деле батон не весит 400 грамм, результаты будут варьироваться в диапазоне 384-416 грамм (допуск разброса веса предусмотрен ГОСТом). Если Вы построите график «Количество буханок — Вес», то график будет иметь форму напоминающую колокол, что-то похожее на следующий график:

Плотность вероятности нормального распределения

Такую форму график получит потому, что большинство значений близко к 400. Это — пример нормального распределения, множество событий имеют закон нормального распределения, например, вес или рост для определённого возраста, или среднее время Вашего похода до магазина и многие другие события также подчиняются закону нормального распределения.

Вот так работают маркетологи: проводят опрос 1000 человек и получают представление о всём населении

В случае таблицы Вы имеете дело с дискретными данными, т.е. для каждого веса есть определённая вероятность, но в случае графика дело немного меняется, теперь мы говорим не о 1000 буханок, которые мы взвесили, а обо всех буханках в мире сразу! Зачем? Что бы не взвешивать все буханки. Имея закон распределения, который мы получили взвесив 1000 буханок (мы могли взвесить 100, 200, 500, сколько угодно), мы можем предположить, что сколько бы мы буханок не взяли, замерив их, мы получим ту же форму колокола. Используя термины статистики, все буханки хлеба — это генеральная совокупность, 1000 замеренных буханок — выборка.

Теперь, возьмём одну буханку хлеба, какова вероятность, что её вес будет между 390г и 400г?

Вероятность события между a и b:

P(a ≤ X ≤ b) = P(X ≤ b) — P(X ≤ a)

Распределение вероятности — это функция, в которой для каждого события Х присваивается вероятность p, что событие произойдёт

Распределение Гаусса

Нормальное распределение получило своё название абсолютно справедливо: по статистике, большинство событий происходят именно с вероятностью нормального распределения, но что это значит? Это означает, например, что когда Вы видите на упаковке хлеба обозначение «Вес: 400±16г» — вес батона имеет нормальное распределение со средним значением 400г и стандартным отклонением 16г.

Таблица нормального распределения

Таблица нормального распределения — это затабулированные значения функции нормального распределения.

Для нахождения вероятности события Z0 можно воспользоваться таблицей нормального распределения ниже. На пересечении строк (n) и столбцов (m) находится значение вероятности n+m.

Z0 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09
0 0.5000.5040.5080.5120.5160.5200.5240.5280.5320.536
0.1 0.5400.5440.5480.5520.5560.5600.5640.5680.5710.575
0.2 0.5790.5830.5870.5910.5950.5990.6030.6060.6100.614
0.3 0.6180.6220.6250.6290.6330.6370.6410.6440.6480.652
0.4 0.6550.6590.6630.6660.6700.6740.6770.6810.6840.688
0.5 0.6920.6950.6990.7020.7050.7090.7120.7160.7190.722
0.6 0.7260.7290.7320.7360.7390.7420.7450.7490.7520.755
0.7 0.7580.7610.7640.7670.7700.7730.7760.7790.7820.785
0.8 0.7880.7910.7940.7970.7990.8020.8050.8080.8110.813
0.9 0.8160.8190.8210.8240.8260.8290.8320.8340.8370.839
1 0.8410.8440.8460.8490.8510.8530.8550.8580.8600.862
1.1 0.8640.8670.8690.8710.8730.8750.8770.8790.8810.883
1.2 0.8850.8870.8890.8910.8920.8940.8960.8980.9000.901
1.3 0.9030.9050.9070.9080.9100.9110.9130.9150.9160.918
1.4 0.9190.9210.9220.9240.9250.9260.9280.9290.9310.932
1.5 0.9330.9340.9360.9370.9380.9390.9410.9420.9430.944
1.6 0.9450.9460.9470.9480.9500.9510.9520.9530.9540.955
1.7 0.9550.9560.9570.9580.9590.9600.9610.9620.9630.963
1.8 0.9640.9650.9660.9660.9670.9680.9690.9690.9700.971
1.9 0.9710.9720.9730.9730.9740.9740.9750.9760.9760.977
2 0.9770.9780.9780.9790.9790.9800.9800.9810.9810.982
2.1 0.9820.9830.9830.9830.9840.9840.9850.9850.9850.986
2.2 0.9860.9860.9870.9870.9880.9880.9880.9880.9890.989
2.3 0.9890.9900.9900.9900.9900.9910.9910.9910.9910.992
2.4 0.9920.9920.9920.9930.9930.9930.9930.9930.9930.994
2.5 0.9940.9940.9940.9940.9950.9950.9950.9950.9950.995
2.6 0.9950.9960.9960.9960.9960.9960.9960.9960.9960.996
2.7 0.9970.9970.9970.9970.9970.9970.9970.9970.9970.997
2.8 0.9970.9980.9980.9980.9980.9980.9980.9980.9980.998
2.9 0.9980.9980.9980.9980.9980.9980.9990.9990.9990.999
3 0.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.999
3.1 0.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.999
3.2 0.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9990.9991.000
Таблица 1. Таблица нормального распределения. Красным выделены часто используемые значения при выборе критической области

Не только. График нормального распределения построен для среднего значения ноль и стандартного отклонения единица, т.е. 0±1. Но если Ваши среднее и отклонение отличаются от нуля и единицы, то к Вашим услугам следующая формула:

Z = (X — μ) / σ

Где μ и σ — среднее значение и стандартное отклонение для Вашего распределения соответственно, а X — величина, для которой Вы хотите узнать вероятность. Возвращаясь к примеру с батоном хлеба — для того, что бы узнать, какова вероятность, что батон будет весить меньше 396 грамм — необходимо подставить в формулу значения X=396, μ = 400, σ = 16:

Z = (396 — 400) / 16 = -0.25

Далее, по таблице необходимо найти значение для Z. Как для Z = -0.25, так и для Z = 0.25 это будет 0,5987 (нормальное распределение симметрично, поэтому значение вероятности определяется для абсолютного значения Z: график симметричен относительно оси Y, поэтому значение вероятности не зависит от знака X)

Свойства функции распределения

  • Симметрична относительно центра (среднее значение — математическое ожидание μ)
  • Мода и медиана равны математическому ожиданию μ

Функция распределения

Функция распределения предназначена для того, что бы определить, какова вероятность, что величина X меньше или равна некоторого числа x.

На примере батона из первого абзаца: если мы хотим узнать, какова вероятность, что батон будет весить меньше 410 грамм, то, воспользовавшись формулой приведения, получим Z=0.63 и значение P(X

Среднее значение нормального распределения (μ)

Математическое ожидание (среднее значение) для стандартного нормального распределения равно нулю: μ = 0

Нормальное распределение в excel

Что бы получить значение нормального распределения в эксель, существует формула «НОРМ.РАСП» (в старых версиях НОРМРАСП), в которую передаётся значение события X, например, какова вероятность попасть в интервал [-0.5;0.5]?

=НОРМРАСП(0,5;0;1;1) = 0,35
=НОРМ.РАСП(0,5;0;1;1) = 0,35

Синтаксис команды следующий: НОРМРАСП(событие Х, среднее, отклонение, интегральная). Так, Вы можете найти значение нормального распределения без приведения значений:

=НОРМ.РАСП(396;400;16;1) = 0.4

Для поиска значения Z, при наличии вероятности, например, для 95%, можно воспользоваться формулой «НОРМОБР»:

=НОРМОБР(0,95;0;1) = 1,64

Тесты

  1. Нормальное распределение

k-tree.ru

Нормальное распределение (распределение Гаусса)

7

Аппарат математической статистики достаточно хорошо разработан применительно к условию, когда распределение случайной величины подчиняется закону нормального распределения (закон Гаусса).

Исследованиями в технологии машиностроения установлено, что большинство характеристик технологических процессов подчиняется именно этому закону.

Нормальный закон распределения играет исключительно важную роль во всех областях техники и технологии и занимает особое положение среди других законов распределения.

Нормальное распределение случайной величины возникает в тех случаях, когда результат испытаний является следствием влияния большого количества факторов, среди которых нет доминирующих, а объем наблюдений достаточно велик. Многие непрерывные наблюдения при увеличении объема испытаний стремятся к нормальному распределению.

Случайная величина распределена по нормальному закону, если уравнение плотности распределения вероятности имеет вид:

 

 

 

 

(Y−Y

)2

 

 

 

 

1

o

 

 

 

 

 

2σo2

 

 

 

 

ϕ(Y )=

σo 2πe

 

 

.

 

Параметрами

закона

нормального

распределения

являются

среднеквадратическое отклонение σ0 и среднее значение Yо .

Точную формулу для функции распределения, подчиненного нормальному закону, получить нельзя, так как выражение плотности вероятности представляет неинтегрируемую функцию. Для расчета вероятности попадания случайной величины в какой-либоинтервал используется функция Лапласа. Значения функции Лапласа табулированы и представлены в справочниках и учебниках по теории вероятности.

ϕ(Y) 1σo 2π

±2σo

±3σo

Кривая закона нормального распределения

8

Теоретическая кривая закона нормального распределения имеет колоколообразный вид, симметричный относительно перпендикуляра к оси абсцисс, проходящего через точку на оси абсцисс с координатой Yо, достигает максимума в этой точке (1σ0 2π ) и асимптотически приближается к нулю

при ± ∞.

Математическое ожидание: M(Y) = Y0 . Дисперсия: D(Y) = σ02 .

Площадь под кривой, ограниченная интервалом Y1≤Y0≤Y2, соответствует вероятности того, что результаты эксперимента попадут в данный интервал. В пределах ±3σ0 отY0 находится99,73% площади под кривой.

Поэтому на практике для нормального распределения применяют «правило трех сигм». Для закона нормального распределения на основании «правила трех сигм» поле рассеянияр случайной величины составляет:

p= (Yo+3σo) −(Yo−3σo) = 6σo.

Всвязи с тем, что оценивать σ0 их0 можно с помощью характеристикS иx выборки, практическое поле рассеяния определяют по формуле:

p = 2 l S,

где l – табличное значение коэффициента, взятое при данном объеме выборки дляα=0,95 (причемl рассчитано из условия, что количество значений случайных величин, находящихся в пределах практического поля рассеяния, составляет 99,73 %).

Примерами нормального закона распределения могут служить:

–распределение погрешности измерительных приборов;

–характеристики измерения показателя в партии одинаковых изделий;

–погрешности позиционирования станков с ЧПУ, роботов и т.п.

studfiles.net

Распределение Гаусса — это… Что такое Распределение Гаусса?


Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса, — распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний, особенно в физике. Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение — отсюда и произошло одно из его названий.

Нормальное распределение зависит от двух параметров — смещения и масштаба, то есть является с математической точки зрения не одним распределением, а целым их семейством. Значения параметров соответствуют значениям среднего (математического ожидания) и разброса (стандартного отклонения).

Стандартным нормальным распределением называется нормальное распределение с математическим ожиданием 0 и стандартным отклонением 1.

Моделирование нормальных случайных величин

Простейшие, но неточные методы моделирования основываются на центральной предельной теореме. Именно, если сложить много независимых одинаково распределённых величин с конечной дисперсией, то сумма будет распределена примерно нормально. Например, если сложить 12 независимых базовых случайных величин, получится грубое приближение стандартного нормального распределения. Тем не менее, с увеличением слагаемых распределение суммы стремится к нормальному.

Использование точных методов предпочтительно, поскольку у них практически нет недостатков. В частности, преобразование Бокса — Мюллера является точным, быстрым и простым для реализации методом генерации.

Статистическая проверка принадлежности нормальному распределению

Поскольку нормальное распределение часто встречается на практике, то для него разработаны специальные статистические критерии проверки на «нормальность»:

  • Критерий Пирсона
  • Критерий Колмогорова-Смирнова
  • Критерий Андерсона-Дарлинга(англ.)
  • Критерий Жака-Бера(англ.)
  • Критерий Шапиро-Вилка(англ.)
  • «График нормальности»(англ.) — не столько критерий, сколько графическая иллюстрация: точки специально построенного графика должны лежать почти на одной прямой.

Заключение

Нормальное распределение наиболее часто встречается в природе, нормально распределёнными являются следующие случайные величины:

  • отклонение при стрельбе
  • ошибки при измерениях
  • рост человека

Такое широкое распространение закона связано с тем, что он является предельным законом, к которому приближаются многие другие (например, биномиальный). Доказано, что сумма очень большого числа случайных величин, влияние каждой из которых близко к 0, имеет распределение, близкое к нормальному. Этот факт является содержанием предельной теоремы Ляпунова.

См. также

Wikimedia Foundation. 2010.

dic.academic.ru

Нормальное распределение Гаусса

Поделись с друзьями

В большинстве практических случаев при чисто случайных разбросах результатов отдельных измерений относительно истинного значения измеряемой величины функция распределения имеет вид, получивший название нормального распределения Гаусса.

Если причины, вызывающие отклонения результатов измерения от истинного значения, настолько разнообразны и многоплановы, что невозможно выделить какую-либо доминанту, функция распределения всегда имеет вид экспоненты с определенными параметрами. К этому утверждению следует относиться как к аксиоме физики, т. е. мир устроен так, что при случайном выпадении многократных результатов повторяющихся событий функция распределения будет иметь вид экспоненты. В метрологии, как и в физике вообще, встречается достаточно много аксиом, например постоянство скорости света, корпускулярно-волновой дуализм, токи смещения в уравнениях Максвелла, принцип относительности и т. д. Аналитическую зависимость функции нормального распределения можно отнести к категории таких принципов или аксиом. В метрологии и в технике измерений получение такой зависимости неоценимо в определении достоверности, правильности и точности измерений. Предложенная Гауссом зависимость дифференциальной функции распределения результатов повторяющихся случайных событий оказалась настолько ценной, что в Германии, например, формула нормального распределения считается одним из самых крупных достижений науки.

Нормальное распределение выпадения определенного результата в повторяющихся случайных событиях это такое распределение, дифференциальная функция распределения которого имеет вид:

(3.42)

где δ = х — mF; здесь: х — результат однократного измерения; mF — математическое ожидание результата измерения так, что

(3.43)

где σx — среднее квадратическое отклонение результатов измерения.

При записи в таком виде кривые нормального распределения зависят от среднего квадратического отклонения. При увеличении σ распределение все более расплывается, т. е. вероятность появления больших отклонений от математического ожидания увеличивается, а вероятность меньших погрешностей сокращается (рис.).

Для того чтобы сделать аналитическую зависимость нормального дифференциального распределения более универсальной, делают замену переменных, выражая отклонения величины х от математического ожидания mF в единицах среднего квадратического отклонения:

(3.44)

где х — результат отдельного измерения; x1 — минимальное возможное значение измерения; x2 — максимальное возможное значение измерения. После такой замены переменных вероятность попадания результата измерения в некоторый заданный интервал (x1 ; x2 ] выражается как:

(3.45)

Интегралы в скобках не выражаются в элементарных функциях. Их вычисляют с помощью так называемого нормированного нормального распределения с дифференциальной функцией

(3.46)

график которой изображен на рис.

.

Функция p(t) не зависит от параметров распределения, в силу чего может быть затабулирована. Интегральная функция нормального распределения имеет вид:

(3.47)

По физическому смыслу это есть вероятность того, что погрешность измерения будет меньше или равна величине z, т. е.

(3.48)

Интегральная функция нормального распределения также затабулирована. Используя интегральную функцию нормального распределения, можно определить вероятность попадания результата измерения в интервал (x1 , x2 ] как

(3.49)

При этом справедливо тождество:

(3.50)

Подчеркнем, что все сказанное справедливо, если погрешности случайные, распределение можно считать нормальным с известной дисперсией σx2 . Тогда на основании формулы (3.44) имеем:

(*)

Обычно значения t1 и t2, выбирают симметрично по обе стороны от максимума распределения так, что t1 = t2 = tp. Формула для вероятности попадания результата в заданный интервал приобретает вид:

(3.52)

Меняя х и mF местами в этом неравенстве, получим:

(3.53)

Если систематические погрешности исключены и mF = Q, то

(3.54)

Это означает, что истинное значение измеряемой величины с доверительной вероятностью Р = 2Ф(tp) -1 находится между границами интервала . Интервал от -tpσx до +tpσx называется доверительным интервалом погрешности измерения, а половина интервала tpσx называется доверительной границей случайного отклонения результатов наблюдения, соответствующей доверительной вероятности Р.

Для определения доверительной границы задаются доверительной вероятностью Р и по (*) находят из таблиц параметр tp. После этого вычисляют доверительное отклонение tpσx . Если известно среднее квадратическое отклонение результатов измерения, то легко определить погрешность измерения при заданной доверительной вероятности.

Задача может быть поставлена иначе, а именно: какова доверительная вероятность попадания результата измерения в заданный доверительный интервал, если известно среднее квадратическое отклонение серии измерений? В этом случае определяют параметр tp делением доверительного интервала на среднеквадратическое отклонение tp= (tpσx ) /σx . Затем из таблиц значений интегральной функции нормального распределения находят величину Ф(tp), после чего вычисляют доверительную вероятность как 2Ф(tp) -1.

Из приведенных определений понятий, определяющих нормальное распределение вероятности получения определенных результатов измерения можно кратко сформулировать следующие выводы:

1. Погрешности измерения (интервалы допустимой погрешности) зависят от того, с какой вероятностью мы хотим получить достоверный результат.

2.      Для определения погрешности при заданном доверительном интервале и для определения этого интервала при заданной доверительной вероятности необходимо знать среднее квадратическое отклонение результатов измерения.

3.      Функции нормального распределения дают связь между вероятностью попадания результатов измерения (доверительной вероятностью) в заданный интервал и величиной самого интервала, называемого доверительной границей случайного отклонения.

students-library.com

Нормальное распределение непрерывной случайной величины

Нормальное распределение вероятностей непрерывной случайной величины (иногда — распределение Гаусса) можно назвать колоколообразным из-за того, что симметричная относительно среднего функция плотности этого распределения очень похожа на разрез колокола.

На рисунке ниже представлена функция плотности нормального распределения, график которой получен при рассчёте некоторой выборки данных в пакете программных средств STATISTICA. На ней столбцы гистограммы представляют собой интервалы значений выборки, распределение которых близко (или, как принято говорить в статистике, незначимо отличаются от) к собственно графику функции плотности нормального распределения, который представляет собой кривую красного цвета. На графике видно, что эта кривая действительно колоколообразная.

Для увеличения рисунка можно щёлкнуть по нему левой кнопкой мыши.

Нормальное распределение во многом ценно благодаря тому, что зная только математическое ожидание непрерывной случайной величины и стандартное отклонение, можно вычислить любую вероятность, связанную с этой величиной.

Примерами случайных величин, распределённых по нормальному закону, являются рост человека, масса вылавливаемой рыбы одного вида. Нормальность распределения означает следующее: существуют значения роста человека, массы рыбы одного вида, которые на интуитивном уровне воспринимаются как «нормальные» (а по сути — усреднённые), и они-то в достаточно большой выборке встречаются гораздо чаще, чем отличающиеся в бОльшую или меньшую сторону.

Вероятность встретить в выборке те или иные значение равна площади фигуры под кривой и в случае нормального распределения мы видим, что под верхом «колокола», которому соответствуют значения, стремящиеся к среднему, площадь, а значит, вероятность, больше, чем под краями. Таким образом, получаем то же, что уже сказано: вероятность встретить человека «нормального» роста, поймать рыбу «нормальной» массы выше, чем для значений, отличающихся в бОльшую или меньшую сторону. В очень многих случаях практики ошибки измерения распределяются по закону, близкому к нормальному.

Функцию плотности нормального распределения непрерывной случайной величины можно найти по формуле:

,

где x — значение изменяющейся величины, — среднее значение, — стандартное отклонение, e=2,71828… — основание натурального логарифма, =3,1416…

Свойства функции плотности нормального распределения

  • для всех значений аргумента функция плотности положительна;
  • если аргумент стремится к бесконечности, то функция плотности стреится к нулю;
  • функция плотности симметрична относительно среднего значения: ;
  • наибольшее значение функции плотности — у среднего значения: ;
  • кривая функции плотности выпукла в интервале и вогнута на остальной части;
  • мода и медиана нормального распределения совпадает со средним значением;
  • при нормальном распределении коэффициенты ассиметрии и эксцесса равны нулю (подробнее рассмотрим это свойство в следующем параграфе о приближенном методе проверки нормальности распределения).

Изменения среднего значения перемещают кривую функции плотности нормального распределения в направлении оси Ox. Если возрастает, кривая перемещается вправо, если уменьшается, то влево.

Если меняется стандартное отклонение, то меняется высота вершины кривой. При увеличении стандартного отклонения вершина кривой находится выше, при уменьшении — ниже.

Уже в этом параграфе начнём решать практические задачи, смысл которых обозначен в заголовке. Разберём, какие возможности для решения задач предоставляет теория. Отправное понятие для вычисления вероятности попадания нормально распределённой случайной величины в заданный интервал — интегральная функция нормального распределения.

Интегральная функция нормального распределения:

.

Однако проблематично получить таблицы для каждой возможной комбинации среднего и стандартного отклонения. Поэтому одним из простых способов вычисления вероятности попадания нормально распределённой случайной величины в заданный интервал является использование таблиц вероятностей для стандартизированного нормального распределения.

Стандартизованным или нормированным называется нормальное распределение, среднее значение которого , а стандартное отклонение .

Функция плотности стандартизованного нормального распределения:

.

Интегральная функция стандартизованного нормального распределения:

.

На рисунке ниже представлена интегральная функция стандартизованного нормального распределения, график которой получен при рассчёте некоторой выборки данных в пакете программных средств STATISTICA. Собственно график представляет собой кривую красного цвета, а значения выборки приближаются к нему.

Для увеличения рисунка можно щёлкнуть по нему левой кнопкой мыши.

Стандартизация случайной величины означает переход от первоначальных единиц, используемых в задании, к стандартизованным единицам. Стандартизация выполняется по формуле

.

На практике все возможные значения случайной величины часто не известны, поэтому значения среднего и стандартного отклонения точно определить нельзя. Их заменяют средним арифметическим наблюдений и стандартным отклонением s. Величина z выражает отклонения значений случайной величины от среднего арифметического при измерении стандартных отклонений.

Открытый интервал

Таблица вероятностей для стандартизированного нормального распределения, которая есть практически в любой книге по статистике, содержит вероятности того, что имеющая стандартное нормальное распределение случайная величина Z примет значение меньше некоторого числа z. То есть попадёт в открытый интервал от минус бесконечности до z. Например, вероятность того, что величина Z меньше 1,5, равна 0,93319.

Пример 1. Предприятие производит детали, срок службы которых нормально распределён со средним значением 1000 и стандартным отклонением 200 часов.

Для случайно отобранной детали вычислить вероятность того, что её срок службы будет не менее 900 часов.

Решение. Введём первое обозначение:

— искомая вероятность.

Значения случайной величины находятся в открытом интервале. Но мы умеем вычислять вероятность того, что случайная величина примет значение, меньшее заданного, а по условию задачи требуется найти равное или большее заданного. Это другая часть пространства под кривой плотности нормального распределения (колокола). Поэтому, чтобы найти искомую вероятность, нужно из единицы вычесть упомянутую вероятность того, что случайная величина примет значение, меньше заданного 900:

Теперь случайную величину нужно стандартизировать.

Продолжаем вводить обозначения:

z = (X ≤ 900);

x = 900 — заданное значение случайной величины;

μ = 1000 — среднее значение;

σ = 200 — стандартное отклонение.

По этим данным условия задачи получаем:

.

По таблицам стандартизированной случайной величине (границе интервала) z = −0,5 соответствует вероятность 0,30854. Вычтем ее из единицы и получим то, что требуется в условии задачи:

.

Итак, вероятность того, что срок службы детали будет не менее 900 часов, составляет 69%.

Эту вероятность можно получить, используя функцию MS Excel НОРМ.РАСП (значение интегральной величины — 1):

P(X≥900) = 1 — P(X≤900) = 1 — НОРМ.РАСП(900; 1000; 200; 1) = 1 — 0,3085 = 0,6915.

О расчётах в MS Excel — в одном из последующих параграфах этого урока.

Пример 2. В некотором городе среднегодовой доход семьи является нормально распределённой случайной величиной со средним значением 300000 и стандартным отклонением 50000. Известно, что доходы 40 % семей меньше величины A. Найти величину A.

Решение. В этой задаче 40 % — ни что иное, как вероятность того, что случайная величина примет значение из открытого интервала, меньшее определённого значения, обозначенного буквой A.

Чтобы найти величину A, сначала составим интегральную функцию:

По условию задачи

μ = 300000 — среднее значение;

σ = 50000 — стандартное отклонение;

x = A — величина, которую нужно найти.

Составляем равенство

.

По статистическим таблицам находим, что вероятность 0,40 соответствует значению границы интервала z = −0,25.

Поэтому составляем равенство

и находим его решение:

A = 287300.

Ответ: доходы 40 % семей менее 287300.

Закрытый интервал

Во многих задачах требуется найти вероятность того, что нормально распределённая случайная величина примет значение в интервале от z1 до z2. То есть попадёт в закрытый интервал. Для решения таких задач необходимо найти в таблице вероятности, соответствующие границам интервала, а затем найти разность этих вероятностей. При этом требуется вычитать меньшее значение из большего. Примеры на решения этих распространённых задач — следующие, причём решить их предлагается самостоятельно, а затем можно посмотреть правильные решения и ответы.

Пример 3. Прибыль предприятия за некоторый период — случайная величина, подчинённая нормальному закону распределения со средним значением 0,5 млн. у.е. и стандартным отклонением 0,354. Определить с точностью до двух знаков после запятой вероятность того, что прибыль предприятия составит от 0,4 до 0,6 у.е.

Правильное решение и ответ.

Пример 4. Длина изготавливаемой детали представляет собой случайную величину, распределённую по нормальному закону с параметрами μ=10 и σ=0,071. Найти с точностью до двух знаков после запятой вероятность брака, если допустимые размеры детали должны быть 10±0,05.

Подсказка: в этой задаче помимо нахождения вероятности попадания случайной величины в закрытый интервал (вероятность получения небракованной детали) требуется выполнить ещё одно действие.

Правильное решение и ответ.

Функция

позволяет определить вероятность того, что стандартизованное значение Z не меньше -z и не больше +z, где z — произвольно выбранное значение стандартизованной случайной величины.

Приближенный метод проверки нормальности распределения значений выборки основан на следующем свойстве нормального распределения: коэффициент асимметрии β1 и коэффициент эксцесса β2 равны нулю.

Коэффициент асимметрии β1 численно характеризует симметрию эмпирического распределения относительно среднего. Если коэффициент асимметрии равен нулю, то среднее арифметрического значение, медиана и мода равны: и кривая плотности распределения симметрична относительно среднего. Если коэффициент асимметрии меньше нуля (β1 < 0), то среднее арифметическое меньше медианы, а медиана, в свою очередь, меньше моды () и кривая сдвинута вправо (по сравнению с нормальным распределением). Если коэффициент асимметрии больше нуля (β1 > 0), то среднее арифметическое больше медианы, а медиана, в свою очередь, больше моды () и кривая сдвинута влево (по сравнению с нормальным распределением).

Коэффициент эксцесса β2 характеризует концентрацию эмпирического распределения вокруг арифметического среднего в направлении оси Oy и степень островершинности кривой плотности распределения. Если коэффициент эксцесса больше нуля, то кривая более вытянута (по сравнению с нормальным распределением) вдоль оси Oy (график более островершинный). Если коэффициент эксцесса меньше нуля, то кривая более сплющена (по сравнению с нормальным распределением) вдоль оси Oy (график более туповершинный).

Коэффициент асимметрии можно вычислить с помощью функции MS Excel СКОС. Если вы проверяете один массив данных, то требуется ввести диапазон данных в одно окошко «Число».

Коэффициент эксцесса можно вычислить с помощью функции MS Excel ЭКСЦЕСС. При проверке одного массива данных также достаточно ввести диапазон данных в одно окошко «Число».

Итак, как мы уже знаем, при нормальном распределении коэффициенты асимметрии и эксцесса равны нулю. Но что, если мы получили коэффициенты асимметрии, равные -0,14, 0,22, 0,43, а коэффициенты эксцесса, равные 0,17, -0,31, 0,55? Вопрос вполне справедливый, так как практически мы имеем дело лишь с приближенными, выборочными значениями асимметрии и эксцесса, которые подвержены некоторому неизбежному, неконтролируемому разбросу. Поэтому нельзя требовать строгого равенства этих коэффициентов нулю, они должны лишь быть достаточно близкими к нулю. Но что значит — достаточно?

Требуется сравнить полученные эмпирические значения с допустимыми значениями. Для этого нужно проверить следующие неравенства (сравнить значения коэффициентов по модулю с критическими значениями — границами области проверки гипотезы).

Для коэффициента асимметрии β1:

,

где

— квантиль стандартного нормального распределения уровня ,

— среднеквадратическое отклонение для выборки с числом наблюдений n.

Для коэффициента асимметрии β2:

,

где

— квантиль стандартного нормального распределения уровня ,

— среднеквадратическое отклонение для выборки с числом наблюдений n.

Так как коэффициенты асимметрии и эксцесса могут оказаться и положительными, и отрицательными, то в приближенном методе проверки нормальности распределения используется двусторонний квантиль стандартного нормального распределения; он задаёт интервал, в который случайная величина попадает с определённой вероятностью. Приведём значения двусторонних квантилей стандартного нормального распределения определённых уровней (слева — уровень, справа — значение квантиля):

  • 0,90: 1,645
  • 0,95: 1,960
  • 0,975: 2,241
  • 0,98: 2,326
  • 0,99: 2,576
  • 0,995: 2,807
  • 0,999: 3,291
  • 0,9995: 3,481
  • 0,9999: 3,891

Например, для выборки с числом наблюдений n = 50 и α = 0,05, пользуясь этими значениями и ранее приведёнными формулами, можно получить границу области принятия гипотезы для коэффициента асимметрии 0,62 и для коэффициента эксцесса 1,15. Поэтому приведённые ранее примеры эмпирических значений коэффициента асимметрии -0,14, 0,22, 0,43 попадают в область принятия гипотезы. То же самое относится к значениям коэффициента эксцесса 0,17, -0,31, 0,55. Следовательно, если получены такие эмпирические значения, то с вероятностью 95% данные выборки подчиняются нормальному закону распределения.

Значения функции плотности f(x) и интегральной функции F(x) нормального распределения можно вычислить при помощи функции MS Excel НОРМ.РАСП. Окно для соответствующего расчёта показано ниже (для увеличения нажать левой кнопкой мыши).

MS Excel требует ввести следующие данные:

  • x — значение изменяющегося признака;
  • среднее значение;
  • стандартное отклонение;
  • интегральная — логическое значение: 0 — если нужно вычислить функцию плотности f(x) и 1 — если вероятность F(x).

Решить задачу самостоятельно, а затем посмотреть решение

Пример 5. Определить с точностью до двух знаков после запятой вероятность попадания при стрельбе в полосу шириной 3,5 м, если ошибки стрельбы подчиняются нормальному закону распределения со средним значением 0 и σ = 1,9.

Правильное решение и ответ.

Решим ещё одну задачу вместе

Пример 6. О случайной величине X известно, что она нормально распределена, а вероятности того, что она составит 10 или меньше и больше 25, соответственно и . Найти среднее значение (математическое ожидание) случайной величины и её дисперсию.

Решение. Используем данные в условии задачи вероятности:

Пользуясь статистическими таблицами, находим:

Составляем систему из полученных равенств:

Решая систему, находим:

.

Начало темы «Теория вероятностей»

function-x.ru

Нормальное распределение (закон Гаусса, кривая Гаусса)

1. Общие положения

Непрерывная случайная величина Х имеет нормальное распределение, если ее плотность вероятности имеет вид:

(3.20)

где а – произвольный, а – положительный параметры.

Закон (распределение) Гаусса имеет огромное значение в теории вероятностей и её приложениях. Основное отличие этого закона от рассмотренных выше законов заключается в том, что он является предельным законом, к которому при некоторых условиях приближаются другие законы распределения. Нормальное распределение считается заданным, если заданы его параметры a, σ. Оно позволяет анализировать случайные погрешности измерений изготовленных изделий, осуществлять контроль технологических процессов, анализировать ошибки стрельбы, исследовать различные классы шумов радиотехнических устройств и др. В частности, это распределение позволяет определять вероятность попадания нормальной случайной величины в заданный интервал, определять вероятность отклонения размеров изделий от их средних значений (математических ожиданий), вычислять интервалы, в которых будут заключаться размеры изделий, если задана некоторая вероятность, и другие задачи – прямые и обратные, связанные с использованием формулы (3.20) и вытекающих из неё других формул.

Покажем, что функция f(x) удовлетворяет основному свойству плотности распределения – условию нормировки: .

Кроме того, f(x) > 0 в силу свойства показательной функции и f(x) – непрерывна при . Кривая, соответствующая (3.20) называется кривой Гаусса, и она имеет вид, показанный на рисунке 3.22.

Рис. 3.22

Функция распределения имеет вид .

Параметр a характеризует сдвиг кривой Гаусса вправо (a > 0) или влево (a < 0). Если a = 0, а σ = 1, то точка максимума располагается на оси OY, и нормальное распределение тогда называется стандартным. Для такого распределения плотность выражается формулой: . В этом случае совпадает с функцией Гаусса, которая использовалась ранее при вычислении вероятности по формулам Лапласа (см. подраздел 2.6.2).

Установим смысл параметров a и σ, определяющих нормальное распределение. С этой целью необходимо найти M(x) и D(x) с использованием функции f(x) .

Таким образом, a = M(x). (Первый интеграл в преобразуемом выражении равен нулю в силу нечетности функции и симметрии пределов интегрирования относительно начала координат).

Аналогично вычисляется и дисперсия, соответствующая нормальному распределению с f(x) (3.20).

Таким образом, , а – среднеквадратичное отклонение ( как параметр нормального распределения равен σ как среднеквадратичному отклонению).

Замечание. Начальный момент, равный медиане, для нормального распределения равен a, а коэффициент асимметрии A = 0 и коэффициент «островершинности» E = 0. Поэтому кривая Гаусса симметрична относительно прямой x = a.

2. Исследование поведения функции f(x) нормального распределения

1) Функция f(x) > 0 при всех , т.е. график f(x) расположен выше оси абсцисс.

2) , т.е. ось абсцисс является горизонтальной асимптотой f(x).

3) при x=a и при x<a, при x>a. Таким образом, в точке x = a реализуется максимум f(x) и точка максимума есть (см. рисунок 3.23).

4) Как было отмечено выше, график функции f(x) симметричен относительно прямой x=a т.к. разность xa в формуле для f(x) возведена в квадрат.

5) ;

Таким образом, в точках , расположенных симметрично относительно прямой x = a, функция f(x) имеет перегиб, т.е. точками перегиба являются

.

6) Влияние изменения параметров a и на поведение кривой f(x).

Изменение параметра а не изменяет форму кривой Гаусса, а приводит только к сдвигу ее вдоль оси (рисунок 3.23 a).

Рис. 3.23

Параметр σ изменяет точку максимума (см. п.3) , т.е. чем больше σ, тем ближе расположена точка максимума к оси Ox. Кроме того, чем меньше параметр σ, тем ближе расположены точки перегиба к прямой x = a и тем выше эти точки (рисунок 3.23 б).

einsteins.ru

Нормальное распределение

Одномерное нормальное распределение

Графики плотности нормального распределения

Вычисления процентных точек нормального распределения

Двумерное нормальное распределение 

Графики плотности двумерного распределения

Нормальное распределение (normal distribution) – играет важную роль в анализе данных.

Иногда вместо термина нормальное распределение употребляют термин гауссовское распределение в честь К. Гаусса (более старые термины, практически не употребляемые в настоящее время: закон Гаусса, Гаусса-Лапласа распределение).

Одномерное нормальное распределение

Нормальное распределение имеет плотность::

      (*)

В этой формуле ,  фиксированные параметры,  – среднее, – стандартное отклонение.

Графики плотности при различных параметрах приведены ниже.

Характеристическая функция нормального распределения имеет вид:

Дифференцируя характеристическую функцию и полагая t = 0, получаем моменты любого порядка.

Кривая плотности нормального распределения симметрична относительно  и имеет в этой точке единственный максимум, равный 

Параметр стандартного отклонения  меняется в пределах от 0 до ∞.

Среднее  меняется в пределах от -∞ до +∞.

При увеличении параметра  кривая растекается вдоль оси х, при стремлении  к 0 сжимается вокруг среднего значения (параметр  характеризует разброс, рассеяние).

При изменении  кривая сдвигается вдоль оси х (см. графики).

Варьируя параметры  и , мы получаем разнообразные модели случайных величин, возникающие в телефонии.

Типичное применение нормального закона в анализе, например, телекоммуникационных данных – моделирование сигналов, описание шумов, помех, ошибок, трафика.

Графики одномерного нормального распределения

Рисунок 1. График плотности нормального распределения: среднее равно 0, стандартное отклонение 1

Рисунок 2. График плотности стандартного нормального распределения с областями, содержащими 68% и 95% всех наблюдений

Рисунок 3. Графики плотностей нормальных распределений c нулевым средним и разными отклонениями (=0.5, =1, =2)

Рисунок 4 Графики двух нормальных распределений N(-2,2) и N(3,2).

Заметьте, центр распределения сдвинулся при изменении параметра .

Замечание

В программе STATISTICA под обозначением N(3,2) понимается нормальный или гауссов закон с параметрами: среднее  = 3 и стандартное отклонение =2.

В литературе иногда второй параметр трактуется как дисперсия, т.е. квадрат стандартного отклонения.

Вычисления процентных точек нормального распределения с помощью вероятностного калькулятора STATISTICA

С помощью вероятностного калькулятора STATISTICA можно вычислить различные характеристики распределений, не прибегая к громоздким таблицам, используемым в старых книгах.

Шаг 1. Запускаем Анализ / Вероятностный калькулятор / Распределения.

В разделе распределения выберем нормальное.

Рисунок 5. Запуск калькулятора вероятностных распределений

Шаг 2. Указываем интересующие нас параметры.

Например, мы хотим вычислить 95% квантиль нормального распределения со средним 0 и стандартным отклонением 1.

Укажем эти параметры в полях калькулятора (см. поля калькулятора среднее и стандартное отклонение).

Введем параметр p=0,95.

Галочка «Обратная ф.р». отобразится автоматически. Поставим галочку «График».

Нажмем кнопку «Вычислить» в правом верхнем углу.

Рисунок 6. Настройка параметров

Шаг 3. В поле Z получаем результат: значение квантиля равно 1,64 (см. следующее окно).

Рисунок 7. Просмотр результата работы калькулятора

Далее автоматически появится окно с графиками плотности и функции распределения нормального закона:

Рисунок 8. Графики плотности и функции распределения. Прямая x=1,644485

  

  

Рисунок 9. Графики функции нормального распределения. Вертикальные пунктирные прямые- x=-1.5, x=-1, x=-0.5, x=0

     

Рисунок 10. Графики функции нормального распределения. Вертикальные пунктирные прямые- x=0.5, x=1, x=1.5, x=2 

Оценка параметров нормального распределения

Значения нормального распределения можно вычислить с помощью интерактивного калькулятора.

Двумерное нормальное распределение

Одномерное нормальное распределение естественно обобщается на двумерное нормальное распределение.

Например, если вы рассматриваете сигнал только в одной точке, то вам достаточно одномерного распределения, в двух точках – двумерного, в трех точках – трехмерного и т.д.

Общая формула для двумерного нормального распределения имеет вид:

Где  – парная корреляция между X1 и X2;

– среднее и стандартное отклонение переменной X1соответственно;

– среднее и стандартное отклонение переменной X2соответственно.

Если случайные величины Х1 и Х2 независимы, то корреляция равна 0,  = 0,  соответственно средний член в экспоненте зануляется, и мы имеем:

f(x1,x2) = f(x1)*f(x2)

Для независимых величин двумерная плотность распадается в произведение двух одномерных плотностей.

Графики плотности двумерного нормального распределения

Рисунок 11. График плотности двумерного нормального распределения (нулевой вектор средних, единичная ковариационная матрица)

Рисунок 12. Сечение графика плотности двумерного нормального распределения плоскостью z=0.05

Рисунок 13. График плотности двумерного нормального распределения (нулевой вектор мат. ожидания, ковариационная матрица с 1 на главной диагонали и 0.5 на побочной)

Рисунок 14. Сечение графика плотности двумерного нормального распределения (нулевой вектор мат. ожидания, ковариационная матрица с 1 на главной диагонали и 0.5 на побочной) плоскостью z= 0.05

Рисунок 15. График плотности двумерного нормального распределения (нулевой вектор мат. ожидания, ковариационная матрица с 1 на главной диагонали и -0.5 на побочной)

Рисунок 16. Сечение графика плотности двумерного нормального распределения (нулевой вектор мат. ожидания, ковариационная матрица с 1 на главной диагонали и -0.5 на побочной) плоскостью z=0.05

Рисунок 17. Сечения графиков плотностей двумерного нормального распределения плоскостью z=0.05

Для лучшего понимания двумерного нормального распределения попробуйте решить следующую задачу.

Задача. Посмотрите на график двумерного нормального распределения. Подумайте, можно ли его представить, как вращение графика одномерного нормального распределения? Когда нужно применить прием деформации?

Читайте далее — многомерное нормальное распределение

Связанные определения:
Cтандартное нормальное распределение
Критерий Колмогорова-Смирнова
Нормальное распределение
Шапиро-Уилка W критерий

В начало

Содержание портала

statistica.ru

Определение пределов функции – Предел функции: основные понятия и определения

Лекция 12. Предел функции

Лекция 12. Предел функции.

12.1. Определения предела функции.

Пусть задана функция , определённая на множестве. Пусть имеется точкаa, быть может и не принадлежащая , но такая, что в любой-окрестности точкиa имеются точки множества , отличные отa. Например: , точкаa не принадлежит , но любая-окрестностьсодержит точки, принадлежащиеи отличные отa.

Определение 12.1 (определение предела функции по Гейне). Число b называется пределом (или предельным значением) функции в точке a (или при ), если для любой последовательности значений аргумента, сходящейся кa и состоящей из чисел , отличных отa, соответствующая последовательность значений функции сходится к числуb.

Определение 12.2 (определение предела функции по Коши). Число b называется пределом функции в точке a, если для любого сколь угодно малого положительного числа найдётся отвечающее ему положительное числотакое, что для всех значений аргументаx, удовлетворяющих условию , справедливо неравенство.

Обозначается предел функции следующим образом:

или при.

Утверждение 12.1. Определения 12.1 и 12.2 эквивалентны.

☼ Замечание 12.1. Элементы последовательности должны быть отличны отa: функция может быть не определена в точке a. Определение 12.1 явно содержит это требование, в определении 12.2 неравенство означает .

Пример 12.1. .

☼ Замечание 12.2. Функция может иметь в точке a только один предел, так как имеется единственный предел последовательности в определении 12.1, а определение 12.2 эквивалентно определению 12.1.

Пример 12.2. 1) ., так как любая последовательность , сходящаяся к числу a, порождает последовательность .

2) ., так как последовательности и совпадают.

3) – функция Дирихле, – не имеет предела: для рациональных чисел при, для иррациональных при. Это противоречит определению 12.1.

Определение 12.3. Число b называется правым (левым) предельным значением функции в точке , если для любой последовательности значений аргумента , сходящейся к a, элементы которой больше (меньше)a, соответствующая последовательность значений функции сходится к b.

Обозначения: илидля правого предельного значения,

или для левого предельного значения.

Пример 12.3. Для функции правое предельное значениеи левое предельное значение.

Утверждение 12.2. Если в точке a правое и левое предельные значения функции равны, то в точкеa существует предельное значение этой функции, равное указанным односторонним предельным значениям.

Доказательство. Пусть последовательность :(для любогоn). Пусть подпоследовательность состоит из всех, а подпоследовательность из всех. По условию: :; ,;,. Так как и, то есть неравенствами охвачены все элементы, то при всехвыполняется неравенство . ■

Определение 12.4. Число b называется пределом функции при , если для любой бесконечно большой последовательности значений аргумента соответствующая последовательность значений функции сходится к b.

Обозначение: .

Определение 12.5. Число b называется предельным значением функции при стремлении аргумента x к положительной (отрицательной) бесконечности, если для любой бесконечно большой последовательности значений аргумента, элементы которой, начиная с некоторого номера, положительны (отрицательны), соответствующая последовательность сходится к b.

Обозначение: .

Теорема 12.1 (критерий Коши существования предела функции в точке a). Для того, чтобы функция имела в точкеa конечный предел, необходимо и достаточно, чтобы в точке a функция удовлетворяла условию Коши: для любого сколь угодно малогонайдетсятакое, что для любых двух значений аргументаи, удовлетворяющих условиям;, справедливо неравенство.

12.2. Арифметические операции над функциями, имеющими предельные значения.

Арифметические операции над функциями, имеющими предел в точке a, приводят к функциям, также имеющим предел в точке a.

Теорема 12.2. Пусть две функции изаданы на одном и том же множествеи имеют в точкеa пределы, равные b и c. Тогда

,

,

.

Доказательство. Пусть – произвольная, сходящаяся ка последовательность значений аргумента функций и. Соответствующие последовательностиизначений этих функций имеют пределыb и c. Но тогда, в силу теорем 9.3-9.5, последовательности ,иприимеют пределы, соответственно равные,и. Согласно определению 12.1 предела функции, это означает, что , , .

♦ Утверждение 12.3. Многочлен степени n , где, имеет предел в любой точке, причём этот пределравен частному значению многочлена в точкеa.

Доказательство: Так как ,, тои.

♦ Утверждение 12.4. Рациональная дробь (частное ) имеет предел в любой точке, не являющейся корнем её знаменателя, причём

.

12.3. Бесконечно малые и бесконечно большие функции.

Определение 12.6. Функция называетсябесконечно малой в точке (при), если.

Например, , где, – бесконечно малая функция в любой точке, в силу утверждения 12.3:

.

☼ Замечание 12.3. Если , то – бесконечно малая в точкеa. Отсюда следует специальное представление функции , где. Говорят, что функцияасимптотически равнаb при .

Определение 12.7. Функция называетсябесконечно большой в точке справа (слева), если для любой последовательности :при,(), соответствующая последовательностьзначений функции является бесконечно большой последовательностью определённого знака.

Например, функция является бесконечно большой при,.

Возможны ситуации и для случая односторонних пределов:

; .

Рассмотрим функцию вблизи точки. Так как она определена лишь при, то вблизиеё можно исследовать только при:. То есть функция– положительная бесконечно большая при.

12.4. Сравнение бесконечно малых и бесконечно больших функций.

Определение 12.8. Пусть и– две бесконечно малые в точкефункции и пусть существует. Если, тобесконечно малая более высокого порядка, чем . Если , тоибесконечно малые одного порядка. Если , тоиэквивалентные бесконечно малые.

В качестве стандартной функции сравнения берут функцию .

Говорят, что бесконечно малая функция имеет порядок малостиm, если .

Используется следующая символика: (равноo малое от ), если.

Пример 12.4. 1) и – бесконечно малые одного порядка при , так как.

2) и – эквивалентные бесконечно малые при , так как.

3) и имеют одинаковый порядок роста при справа и слева, так как.

Аналогично сравниваются бесконечно большие функции.

Определение 12.9. Пусть и – бесконечно большие в точке справа функции одного знака: , . Если , то имеет более высокий порядок роста в точке a справа, чем . Если , то и имеют в точке a справа одинаковый порядок роста. Если , то и эквивалентные бесконечно большие функции.

Таковы же правила сравнения бесконечно больших функций и при .

Пример 12.5. 1) , . Так как , то – бесконечно большая более низкого порядка, чем . А , поэтому – бесконечно большая более высокого порядка, чем .

2) , . – таким образом, и – бесконечно большие одного порядка (один порядок роста).

3) , . Здесь – бесконечно большая второго порядка по отношению к .

Таким образом, при вычислении предела отношения члены отношения можно заменять на эквивалентные.

Пример 12.6. 1) .

2) .

3) .

Таким образом, если ,– многочлены степенейm и k соответственно, то гдеа – отношение коэффициентов при старших степенях многочленов.

12.5. Связь между бесконечно малыми и бесконечно большими величинами.

Теорема 12.3. 1) Если функция – бесконечно малая при, то функцияявляется бесконечно большой при.

2) Если функция – бесконечно большая при, то функцияявляется бесконечно малой при.

Доказательство. 1) Пусть при – бесконечно малая, то есть . Таким образом, , отсюда , где , . Получаем, что функция – бесконечно большая.

2) Доказательство проводится аналогичным образом. ■

Пример 12.7. 1) при– бесконечно малая, а– бесконечно большая величина. Прифункция– бесконечно большая, а– бесконечно малая.

2) при– бесконечно малая, а– бесконечно большая.

3) при– бесконечно большая, а– бесконечно малая.

57

studfiles.net

Определение предела функции (по Гейне и Коши)

Первое определение предела функции (по Гейне)

Число a называется пределом функции f(x) в точке x0:
,
если
1) существует такая проколотая окрестность   точки x0, на которой функция определена;
2) для любой последовательности {xn}, сходящейся к x0:
, элементы которой принадлежат окрестности ,
последовательность {f(xn)} сходится к a:
.

Здесь x0 и a могут быть как конечными числами, так и бесконечно удаленными точками. Окрестность может быть как двусторонней, так и односторонней.

Запишем это определение с помощью логических символов существования и всеобщности:
.

Второе определение предела функции (по Коши)

Число a называется пределом функции f(x) в точке x0:
,
если
1) существует такая проколотая окрестность   точки x0, на которой функция определена;
2) для любого положительного числа ε > 0 существует такое число δε> 0, зависящее от ε, что для всех x, принадлежащих проколотой δε — окрестности точки x0:
,
значения функции f(x) принадлежат ε — окрестности точки a:
.

Точки x0 и a могут быть как конечными числами, так и бесконечно удаленными точками. Окрестность также может быть как двусторонней, так и односторонней.

Запишем это определение с помощью логических символов существования и всеобщности:
.

В этом определении используются окрестности с равноудаленными концами. Можно дать и эквивалентное определение, используя произвольные окрестности точек.

Определение с использованием произвольных окрестностей
Число a называется пределом функции f(x) в точке x0:
,
если
1) существует такая проколотая окрестность   точки x0, на которой функция определена;
2) для любой окрестности U(a) точки a существует такая проколотая окрестность точки x0, что для всех x, принадлежащих проколотой окрестности точки x0:
,
значения функции f(x) принадлежат окрестности U(a) точки a:
.

С помощью логических символов существования и всеобщности это определение можно записать так:
.

На странице «Окрестность точки» мы показали, что определение предела функции с использованием более простой окрестности с равноудаленными концами эквивалентно определению, в котором используется произвольная окрестность. Формулировка второго определения по Коши имеет более общий вид, и оно часто используется при доказательстве теорем. Первое определение, в математическом смысле, проще. Его удобно применять в вычислениях.

Более подробно определение Коши для конечных точек рассматривается на странице «Определение предела функции в конечной точке»; для бесконечно удаленных точек – на странице «Определение предела функции на бесконечности».

Односторонние и двусторонние пределы

Приведенные выше определения универсальны в том смысле, что их можно использовать для любых типов окрестностей. Если, в качестве мы используем левостороннюю проколотую окрестность конечной точки, то получим определение левостороннего предела . Если в качестве окрестности использовать окрестность бесконечно удаленной точки, то получим определение предела на бесконечности.

Для определения предела по Гейне это сводится к тому, что на произвольную, сходящуюся к , последовательность накладывается дополнительное ограничение – ее элементы должны принадлежать соответствующей проколотой окрестности точки .

Для определения предела по Коши нужно в каждом случае преобразовать выражения и в неравенства, используя соответствующие определения окрестности точки.
См. «Окрестность точки».

Определение, что точка a не является пределом функции

Часто возникает необходимость использовать условие, что точка a не является пределом функции при . Построим отрицания к изложенным выше определениям. В них мы предполагаем, что функция f(x) определена на некоторой проколотой окрестности точки x0. Точки a и x0 могут быть как конечными числами, так и бесконечно удаленными. Все сформулированное ниже относится как к двусторонним, так и к односторонним пределам.

По Гейне.
Число a не является пределом функции f(x) в точке x0: ,
если существует такая последовательность {xn}, сходящаяся к x0:
,
элементы которой принадлежат окрестности ,
что последовательность {f(xn)} не сходится к a:
.
.

По Коши.
Число a не является пределом функции f(x) в точке x0:
,
если существует такое положительное число ε > 0, так что для любого положительного числа δ > 0, существует такое x, принадлежащее проколотой δ — окрестности точки x0:
,
что значение функции f(x) не принадлежит ε — окрестности точки a:
.
.

Разумеется, если точка a не является пределом функции при , то это не означает, что у нее не может быть предела. Возможно, существует предел , но он не равен a. Также возможен случай, когда функция определена в проколотой окрестности точки , но не имеет предела при .

Функция f(x) = sin(1/x) не имеет предела при x → 0.

Например, функция определена при , но предела не существует. Для доказательства возьмем последовательность . Она сходится к точке 0: . Поскольку , то .
Возьмем последовательность . Она также сходится к точке 0: . Но поскольку , то .
Тогда предел не может равняться никакому числу a. Действительно, при , существует последовательность , с которой . Поэтому любое отличное от нуля число не является пределом. Но также не является пределом, поскольку существует последовательность , с которой .

Эквивалентность определений предела по Гейне и по Коши

Теорема
Определения предела функции по Гейне и по Коши эквивалентны.

Доказательство

При доказательстве мы предполагаем, что функция определена в некоторой проколотой окрестности точки (конечной или бесконечно удаленной). Точка a также может быть конечной или бесконечно удаленной.

Доказательство Гейне ⇒ Коши

Пусть функция имеет в точке предел a согласно первому определению (по Гейне). То есть для любой последовательности , принадлежащей окрестности точки и имеющей предел
(1)   ,
предел последовательности равен a:
(2)   .

Покажем, что функция имеет предел в точке по Коши. То есть для любого существует , что для всех .

Допустим противное. Пусть условия (1) и (2) выполнены, но функция не имеет предела по Коши. То есть существует такое , что для любого существует , так что
.

Возьмем , где n – натуральное число. Тогда существует , причем
.
Таким образом мы построили последовательность , сходящуюся к , но предел последовательности не равен a. Это противоречит условию теоремы.

Первая часть доказана.

Доказательство Коши ⇒ Гейне

Пусть функция имеет в точке предел a согласно второму определению (по Коши). То есть для любого существует , что
(3)   для всех .

Покажем, что функция имеет предел a в точке по Гейне.
Возьмем произвольное число . Согласно определению Коши, существует число , так что выполняется (3).

Возьмем произвольную последовательность , принадлежащую проколотой окрестности и сходящуюся к . По определению сходящейся последовательности, для любого существует , что
при .
Тогда из (3) следует, что
при .
Поскольку это выполняется для любого , то
.

Теорема доказана.

Использованная литература:
Л.Д. Кудрявцев. Курс математического анализа. Том 1. Москва, 2003.

Автор: Олег Одинцов.     Опубликовано:   Изменено:

1cov-edu.ru

Определение предела функции в точке

Определение предела функции по Коши

Конечный предел функции в конечной точке

Предел функции в точке:
|f(x) – a| < ε  при  0 < |x – x0| < δ

Определение конечного предела функции по Коши
Пусть функция f(x) определена в некоторой проколотой окрестности конечной точки x0. Число a называется пределом функции f(x) в точке x0, если для любого сколь угодно малого положительного числа ε > 0 существует такое число δε> 0, зависящее от ε, что для всех x, принадлежащих проколотой δε — окрестности точки x0: 0 < |x – x0| < δε, значения функции принадлежат ε — окрестности точки a:
|f(x) – a| < ε.
Предел функции обозначается так:
.
Или     при   .

С помощью логических символов существования и всеобщности определение предела функции можно записать следующим образом:
.

Односторонние пределы

Левый предел функции в точке:
|f(x) – a| < ε  при  0 < x0 – x < δ

Функция может быть определена не с двух сторон от точки , а в некоторой левой окрестности точки , при или в некоторой правой окрестности, при . Также функция может иметь разрыв в точке . Тогда используют односторонние пределы.

Левый предел в точке (левосторонний предел):
.
Правый предел в точке (правосторонний предел):
.
Пределы слева и справа часто обозначают так:
;   .

Бесконечный предел функции в конечной точке

Бесконечный предел функции в точке:
|f(x)| > M  при  0 < |x – x0| < δ

Определение бесконечного предела функции по Коши
Пусть функция f(x) определена в некоторой проколотой окрестности конечной точки x0. Предел функции  f(x)  при  x → x0  равен бесконечности, если для любого, сколь угодно большого числа M > 0, существует такое число δM > 0, зависящее от M, что для всех x, принадлежащих проколотой δM — окрестности точки x0: 0 < |x – x0| < δM, значения функции принадлежат окрестности бесконечно удаленной точки:
|f(x)| > M.
Бесконечный предел обозначают так:
.
Или   при  .

С помощью логических символов существования и всеобщности определение бесконечного предела функции можно записать так:
.

Также можно ввести определения бесконечных пределов определенных знаков, равных и :
.
.

Аналогичным образом вводятся определения односторонних пределов.
Левые пределы.
.
.
.
Правые пределы.
.
.
.

Определение предела функции по Гейне

Пусть функция f(x) определена на некоторой проколотой окрестности точки x0.
Число a (конечное или бесконечно удаленное) называется пределом функции f(x) в точке x0:
,
если для любой последовательности {xn}, сходящейся к x0: ,
элементы которой принадлежат окрестности , последовательность {f(xn)} сходится к a:
.

Если в качестве окрестности взять левостороннюю окрестность точки x0, то получим определение левого предела. Если правостороннюю – то получим определение правого предела.

Определения предела по Гейне и Коши эквивалентны.

Примеры

Пример 1

Используя эпсилон и дельта — рассуждения показать, что
.

Решение

Введем обозначения:
.
Выпишем определение конечного предела функции в точке по Коши:
.
Преобразуем разность:

.

Пусть
.
Тогда
;
;
.

Итак, мы нашли, что при ,
.
Вводим положительные числа и :
.
Отсюда следует, что
  при ,    и  .

Поскольку всегда можно уменьшить, то возьмем . Тогда для любого ,
  при  .
Это означает, что .

Пример 2

Используя определение предела по Коши показать, что
.

Решение

Введем обозначение:
.
Выпишем определение предела функции в точке , равного бесконечности, по Коши:
.
Выразим многочлены в числителе и знаменатели через многочлены от .
;
.

Пусть
.
Тогда

;

;
.

Итак, мы нашли, что при ,
.
Вводим положительные числа и :
.
Отсюда следует, что
  при ,    и  .

Поскольку всегда можно уменьшить, то возьмем . Тогда для любого ,
  при  .
Это означает, что .

Пример 3

Используя определение предела по Коши показать, что
.

Решение

Введем обозначение:
.
Выпишем определение левого предела в точке , равного , по Коши:
.
В нашем случае .
Выразим многочлены в числителе и знаменатели через многочлены от .
;

.

Пусть
.
Тогда
;   );
;
;
.

Итак, мы нашли, что при ,
.
Вводим положительные числа и :
.
Отсюда следует, что
  при ,    и  .

Поскольку всегда можно уменьшить, то возьмем . Тогда для любого ,
  при  .
Это означает, что .

Использованная литература:
С.М. Никольский. Курс математического анализа. Том 1. Москва, 1983.

Автор: Олег Одинцов.     Опубликовано:

1cov-edu.ru

Определение предела по Коши и по Гейне, их эквивалентность — ПриМат

Определение 1.1. (определение по Коши или на языке ):

— предел функции  в точке  (и пишут \(\lim\limits_{x\rightarrow a } f(x) = A\)), если:
В определении допускается, что , то есть  может не принадлежать области определения функции.

Определение 1.2. (определение по Гейне):

 называется пределом функции  в точке , если , то есть , соответствующая последовательность значений , то есть .

Замечание 1.1.

Из определения предела функции по Гейне следует, что функция не может иметь в точке два разные предела.

Замечание 1.2.

Понятие предела функции в точке есть локальное понятие: существование и значение предела полностью определяется значениями функции в как угодно малой окрестности этой точки.

Замечание 1.3.

Данную запись в определении можно сформулировать иначе: точка принадлежит проколотой -окрестности точки ()

2. Эквивалентность определений

Пусть число  является пределом функции  в точке  по Коши. Выберем произвольную подходящую последовательность  , , то есть такую, для которой . Покажем, что  является пределом по Гейне.

Зададим произвольное  и укажем для него такое , что для всех  из условия  следует неравенство . В силу того, что , для  найдётся такой номер , что  будет выполняться неравенство , то есть .

Докажем теперь обратное утверждение: предположим, что  по Гейне, и покажем, что число  является пределом функции  в точке  по Коши. Предположим, что это неверно, то есть: . В качестве  рассмотрим , а соответствующие значения  будем обозначать . Тогда при любом  выполняются условия  и . Отсюда следует, что последовательность  является подходящей, но число  не является пределом функции  в точке . Получили противоречие.

Пример 3.1.

а) 

 , например

б)                                                                                  

Пример 3.2.

Доказать, что  не имеет предела в точке 0.

 

 

                                                                                                                                                                            

Вывод: последовательность по Гейне не имеет предела.

Лимит времени: 0

Информация

Тест по теме Определение предела по Коши и по Гейне, их эквивалентность.

Желаем удачи!

Вы уже проходили тест ранее. Вы не можете запустить его снова.

Тест загружается…

Вы должны войти или зарегистрироваться для того, чтобы начать тест.

Вы должны закончить следующие тесты, чтобы начать этот:

Правильных ответов: 0 из 5

Ваше время:

Время вышло

Вы набрали 0 из 0 баллов (0)

Средний результат

 

 
Ваш результат

 

 
Рубрики
  1. Математический анализ 0%
  • Спасибо Вам за прохождение данного теста, надеюсь вы узнали для себя что-нибудь новое!

Ваш результат был записан в таблицу лидеров
максимум из 10 баллов
МестоИмяЗаписаноБаллыРезультат
Таблица загружается
Нет данных
  1. С ответом
  2. С отметкой о просмотре

Навигация по записям

ib.mazurok.com

Предел функции

Как видно из примеров, предельная точка множества может как принадлежать, так и не принадлежать ему.

Теорема 2.29. Для того чтобы точкаa R была предельной точкой множестваX R, необходимо и достаточно, чтобы существовала последовательность{xn} элементов множестваX, отличных отa, сходящаяся кa.

Необходимость. Пусть a – предельная точка множества X. Будем считать, что a R. Тогда в окрестности Ua(1/n), n N найдется элемент множества X\{a}, который обозначим через xn. Последователь-

ность {xn} обладает свойствами: xn X\{a}, a −n1 < xn < a +n1 ,n N. Из последнего получаем,что xn → a.

Достаточность. Пусть последовательность {xn} такова, что xn X, xn 6= a, xn → a. Зафиксируем произвольную окрестность Ua точки a. По определению2.3 предела последовательности найдётся номер N = N(Ua) такой, что xn Ua, n > N. Учитывая, что xn X\{a}, получим, что

в Ua содержится бесконечное подмножество множества X, а значит, a – предельная точка множества X.

Теорема 2.30. Всякое бесконечное множество действительных чисел имеет по крайней мере одну предельную точку.

Пусть X – бесконечное подмножество множества R. Ясно, что существует последовательность {xn} попарно различных элементов множества X. Согласно теореме2.20 последовательность {xn} имеет по крайней мере один частичный предел. Пусть a P ({xn}). Тогда най-

дется такая подпоследовательность {xnk }, что a = lim xnk . Поскольку

k→∞

xnk X, k N, и все они, кроме быть может одного, отличны от a, то a – предельная точка множества X.

Замечание. Любое конечное множество X R не имеет предельных точек.

2.2.2Определение предела функции

Вэтой главе будем считать, что X — некоторое непустое подмножество множества R действительных чисел, a – предельная точка множества X и вещественнозначная функция f определена на X. Поэтому всякий раз, когда в последующем будем говорить о функции f, будем подразумевать, если не оговорено нечто другое, что f : X → R.

Определение 2.22. ТочкаA R называется пределом функцииf : X → R в точке a (или ещё говорят, что A — предел функцииf

studfiles.net

Предел функции — ПриМат

Определение. Пусть функция $f$ определена на интервале $(a, b)$ и точка $x_0 \in (a, b)$. Говорят, что функция $f$ непрерывна в точке $x_0$, если
$$\lim_{x \to x_0} f(x) = f (x_0).$$

Используя определение предела функции в смысле Коши, определение непрерывности функции $f$ в точке $x_0$ в кванторах можно записать следующим образом:
$$\forall \varepsilon > 0 \space \exists \delta = \delta (\varepsilon) > 0 : \forall x \in (a, b) : |x−x_0| < \delta \Rightarrow \\ \Rightarrow |f(x)−f(x_0)| < \varepsilon.$$
В этом определении можно не требовать выполнения условия $|x−x_0| > 0$, т. к. при $|x−x_0| = 0$ неравенство $|f(x)−f(x_0)| < \varepsilon$, очевидно, выполнено.

Так как величина $\displaystyle \lim_{x \to x_0} f(x)$ зависит лишь от тех значений, которые функция $f$ принимает в сколь угодно малой окрестности точки $x_0$, то непрерывность — это локальное свойство функции.

В терминах окрестностей определение непрерывности выглядит следующим образом.

Определение. Функция $f$ называется непрерывной в точке $x_0$, если для любой окрестности $V$ точки $f(x_0)$ найдется такая окрестность $U$ точки $x_0$, что для всех $x \in U$ значение $f(x) \in V$ , т. е. $f(U \cap (a, b)) \subset V$.

Применяя определение предела функции в смысле Гейне, определение непрерывности можно сформулировать так.

Определение. Функция $f$, определенная на интервале $(a, b)$, называется непрерывной в точке $x_0 \in (a, b)$, если любая последовательность аргументов $\{x_n\} \space (x_n \in (a, b), x_n \to x_0)$ порождает последовательность значений функции $\{f(x_n)\}$, стремящуюся к $f(x_0)$.

Применяя понятие одностороннего предела (т. е. предела слева и справа) в точке $x_0$, можно дать определения непрерывности слева (справа) в точке $x_0$. Именно, функция $f$ называется непрерывной слева (справа) в точке $x_0$, если $\displaystyle \lim_{x \to x_0−0} f(x) = f(x_0) (\lim_{x \to x_0+0} f(x) = f(x_0))$. При этом в определении непрерывности слева достаточно считать, что функция $f$ определена лишь в левой полуокрестности точки $x_0$, т. е. на $(a, x_0]$, а для непрерывности справа — на $[x_0, b)$.

Легко видеть, что справедливо следующее

Утверждение. Для того, чтобы функция $f$ была непрерывной в точке $x_0$, необходимо и достаточно, чтобы $f$ была непрерывной слева и справа в точке $x_0$.

Определение. Функция $f$, определенная на интервале $(a, b)$, называется разрывной в точке $x_0 \in (a, b)$, если $f$ не является непрерывной в этой точке.

Итак, функция $f$ является разрывной в точке $x_0$, если выполнено одно из двух следующих условий.

1. Либо не существует $\displaystyle \lim_{x \to x_0} f(x)$.

2. Либо предел $\displaystyle \lim_{x \to x_0} f(x)$ существует, но он не равен $f(x_0)$.

Пример 1. $f(x) \equiv C = Const$. Эта функция непрерывна в каждой точке $x_0 \in \mathbb{R}$, т. к. для любого $x \in \mathbb{R} \space |f(x)−f(x_0)| = 0$.

Пример 2. $f(x) = x^2, −\infty < x < +\infty, x_0 \in \mathbb{R}$. Зададим $\varepsilon > 0$. Тогда из неравенства
$$|x^2-x_0^2| \leq (|x|+|x_0|)|x-x_0|$$
следует, что при $|x−x_0| < \delta = \min{\Bigr(1, \frac{\varepsilon}{2|x_0|+1}\Bigl)}$ справедливо неравенство $|x^2-x_0^2| < \varepsilon$, т. е. $\displaystyle \lim_{x \to x_0} x^2 = x_0^2$, а значит, функция $f(x) = x^2$ непрерывна в любой точке $x_0 \in \mathbb{R}$.

Пример 3. $f(x) = \sqrt{x}, \space 0 \leq x < +\infty$. Если $x_0 \in (0, +\infty)$, то
$$|\sqrt{x}-\sqrt{x_0}| = \frac{|x-x_0|}{\sqrt{x}+\sqrt{x_0}} \leq \frac{1}{\sqrt{x_0}} |x-x_0| < \varepsilon,$$
если только $|x-x_0| < \delta \equiv \sqrt{x_0} \cdot \varepsilon$. Таким образом, функция $f(x) = \sqrt{x}$ непрерывна в каждой точке $x_0 > 0$. В точке $x_0 = 0$ можно ставить вопрос о непрерывности справа. Имеем $|\sqrt{x}-\sqrt{0}| = \sqrt{x} < \varepsilon \space$, если только $0 \leq x < \delta \equiv \varepsilon^2$. Итак, $\displaystyle \lim_{x \to 0+} \sqrt{x} = 0 = \sqrt{0}$, т. е. функция $f(x) = \sqrt{x}$ непрерывна справа в точке $0$.

Пример 4. $f(x)=\sin{x}, -\infty < x < +\infty$. Пусть $x_0 \in \mathbb{R}$. Тогда
$$|\sin{x}−\sin{x_0}| = \Bigg|2\cos{\frac{x+x_0}{2}}\sin{\frac{x-x_0}{2}}\Bigg| \leq \\ \leq 2\Bigg|\sin{\frac{x-x_0}{2}}\Bigg| \leq |x−x_0|,$$
где последнее неравенство в этой цепочке следует из доказанного выше неравенства $|\sin{t}| \leq |t| \space (0 < |t| < \pi/2)$. Можем считать, что $|x−x_0| < \pi$. Тогда при $|x−x_0| < \delta \equiv \min{(\pi, \varepsilon)}$ справедливо $|\sin{x}−\sin{x_0}| < \varepsilon$, т. е. функция $f(x) = \sin{x}$ непрерывна в каждой точке $x_0 \in \mathbb{R}$.

Аналогично доказываем, что функция $f(x) = \cos{x}$ непрерывна в каждой точке $x_0 \in \mathbb{R}$.

Пример 5. $f(x) = x \cdot \sin{\frac{1}{x}}$ при $x \neq 0$ и $f(0) = 0$. Покажем, что функция $f$ непрерывна в точке $x_0= 0$. Имеем $f(0) = 0$ и
$$\lim_{x \to 0} f(x) = \lim_{x \to 0} x \sin{\frac{1}{x}} = 0$$
(т. к. $|f(x)−0| = |x \sin{\frac{1}{x}}| \leq |x| < \varepsilon$, если только $|x−0| = |x| < \delta \equiv \varepsilon$). Итак, $\displaystyle \lim_{x \to 0} f(x) = f(0)$, так что $f$ непрерывна в точке $0$.

Пример 6. $f(x) = \operatorname{sign} x, x \in R$. Если $x_0 \neq 0$, то функция $f$ постоянна в некоторой окрестности точки $x_0$ и, следовательно, непрерывна в этой точке. Если же $x_0 = 0$, то не существует предела функции $f$ при $x \to 0$. Значит, функция $f$ разрывна в точке $0$. Более того, $\displaystyle \lim_{x \to 0+} \operatorname{sign} x = 1, \lim_{x \to 0−} \operatorname{sign} x = −1, \operatorname{sign} 0 = 0$, так что функция $\operatorname{sign} x$ разрывна в точке $0$ как слева, так и справа.

Пример 7. Рассмотрим функцию Дирихле
$$\begin{equation*}D(x) = \begin{cases} 1, \quad x \in \mathbb{Q}, \\ 0, \quad x \in \mathbb{R \setminus Q}. \end{cases} \end{equation*}$$
Пусть $x_0 \in \mathbb{R}$. Покажем, что не существует предела функции $D$ при $x \to x_0$. Для этого выберем последовательность $\{x^\prime_n\}$ отличных от $x_0$ рациональных чисел, стремящуюся к $x_0$. Тогда $D(x^\prime_n) = 1$ и, значит, $\displaystyle \lim_{n \to \infty} D(x^\prime_n) = 1$. Если же взять последовательность $\{x^{\prime\prime}_n\}$, отличных от $x_0$ иррациональных чисел, стремящуюся к $x_0$, то получим, что $D(x^{\prime\prime}_n) = 0$ и $\displaystyle \lim_{n \to \infty} D(x^{\prime\prime}_n) = 0$. В силу определения предела функции по Гейне получаем, что функция $D$ не имеет предела в точке $x_0$. Так как $x_0 \in \mathbb{R}$ — произвольная точка, то это означает, что функция Дирихле разрывна в каждой точке.

Пример 8. $f(x) = x \cdot D(x), \space x \in \mathbb{R}$. Функция $f$ разрывна в каждой точке $x_0 \neq 0$. В самом деле, если $\{x^\prime_n\}$ и $\{x^{\prime\prime}_n\}$ соответственно последовательности рациональных и иррациональных отличных от $x_0$ чисел, стремящиеся к $x_0$, то $\displaystyle \lim_{n \to \infty} f(x^\prime_n) = 0$ и $\displaystyle \lim_{n \to \infty} f(x^{\prime\prime}_n) = 0$, так что, в силу определения предела функции по Гейне, функция $f$ не имеет предела в точке $x_0$. Если же $x_0 = 0$, то $\displaystyle \lim_{x \to 0} f(x) = 0 = f(0)$. Действительно, $|f(x)| = |x \cdot D(x)| \leq |x| < \varepsilon$, если только $|x−0| = |x| < \delta \equiv \varepsilon$. Это означает, что данная функция непрерывна в единственной точке $x_0 = 0$.

Примеры решения задач

Пусть функция $f$ определена в окрестности точки $x_0$, кроме самой точки $x_0$. Доопределить функцию $f$, задав $f(x_0)$ так, чтобы получившаяся функция была непрерывна в точке $x_0$, если:

  1. $\displaystyle f(x) = \frac{x^2-1}{x+1}, \space x_0 = -1$. Решение

    $$\lim_{x \to x_0} f(x) = \lim_{x \to x_0} \frac{(x-1)(x+1)}{x+1} = \lim_{x \to -1} (x-1) = -2$$
    Таким образом, положим $\displaystyle f(-1) = \lim_{x \to -1} f(x) = -2$. Значит, функция непрерывна в точке $x_0 = -1$.

  2. $\displaystyle f(x) = \frac{\sqrt{1+x}-1}{x}, \space x_0 = 0$. Решение

    Воспользовавшись таблицей эквивалентных, получим:
    $$\lim_{x \to x_0} f(x) = \lim_{x \to x_0} \frac{(1+x)^{\frac{1}{2}}-1}{x} \backsim \lim_{x \to 0} \frac{\frac{1}{2}x}{x} = \frac{1}{2}$$
    Таким образом, положим $\displaystyle f(0) = \lim_{x \to 0} f(x) = \frac{1}{2}$. Значит, функция непрерывна в точке $x_0 = 0$.

  3. $\displaystyle f(x) = x\cot{x}, \space x_0 = 0$. Решение

    Воспользовавшись таблицей эквивалентных, получим:
    $$\lim_{x \to x_0} f(x) = \lim_{x \to x_0} x\frac{\cos{x}}{\sin{x}} \backsim \lim_{x \to 0} x\frac{\cos{x}}{x} = 1$$
    Таким образом, положим $\displaystyle f(0) = \lim_{x \to 0} f(x) = 1$. Значит, функция непрерывна в точке $x_0 = 0$.

Непрерывные функции

Лимит времени: 0

Информация

Проверьте, насколько хорошо вы усвоили эту тему и закрепите свои знания по ней, пройдя тест.

Вы уже проходили тест ранее. Вы не можете запустить его снова.

Тест загружается…

Вы должны войти или зарегистрироваться для того, чтобы начать тест.

Вы должны закончить следующие тесты, чтобы начать этот:

максимум из 5 баллов
МестоИмяЗаписаноБаллыРезультат
Таблица загружается
Нет данных
  1. С ответом
  2. С отметкой о просмотре

Поделиться ссылкой:

ib.mazurok.com

2 Предел функции

2.1 Понятие предела функции

Во многих практических задачах требуется определить скорость изменения функции при изменении аргумента. В этом случае используется понятие производной функции. Это понятие в свою очередь вводится с помощью понятия предела функции. Поясним смысл понятия предела на примере.

Функция не определена при значении, так как при нем знаменатель обращается в нуль. Таким образом, прифункция имеет разрыв (рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 – Функция

Однако если положить значение функции в точке равным, то получим функцию непрерывную на всей числовой оси. Математически это записывается как

В общем случае, если — точка разрыва функции, но возможно найти для нее в точкетакое значение А, при котором измененная функциястанет непрерывной, то это число А называетсяпределом функции в точке, а точка— точкой устранимого разрыва.

Математически это записывается формулой:

Существование предела функции в точкеозначает, что функцияприближенно равнадля всех значений, близких к.

Определение. Постоянное число А называется пределом функции f(x) при , если, задав произвольное как угодно малое положительное число, можно найти такое  >0 (зависящее от ), что для всех x, лежащих в  — окрестности числа , т.е. дляx, удовлетворяющих неравенству , значения функцииf(x) будут лежать в  — окрестности числа А, т.е. .

Это определение называют определением предела функции по Коши, или “на языке  — “.

На рисунке 2.2. проиллюстрировано определение предела функции при. Для построения этого рисунка необходимо выполнить следующие действия:

  1. построить график функции и отметить точкииА;

  2. построить окрестность точки А, выбрав произвольное число ;

  3. по точкам ,и графику функции построитьокрестность точки. Расстояния от точкидо точекидолжны быть равными, поэтому из двух полученных отрезков следует взять меньший и отложить его в обе стороны от точки;

  4. взять произвольную точку , принадлежащую окрестности точки, и по графику функции найти значение, которое должно попасть в построенную окрестность точкиА.

Рисунок 2.2 – Определение предела функции

Если и при этом , то пишут . Если, в частности, , то вместо символа 0+0 пишут +0.

Аналогично если и при этом , то пишут .

Числа иназываются соответственнопределом справа и пределом слева функции f(x) в точке .

Для существования предела функции f(x) при необходимо и достаточно, чтобы =.

Определение. Переменная величина (т.е. последовательность или функция), имеющая своим пределом ноль, называется бесконечно малой величиной.

Определение. Переменная величина, имеющая бесконечный предел, называется бесконечно большой величиной.

2.2 Правила вычисления пределов

При вычислении пределов следует учитывать следующие основные правила:

1. Предел суммы (разности) функций равен сумме (разности) пределов слагаемых:

.

2. Предел произведения функций равен произведению пределов сомножителей:

.

3. Предел отношения двух функций равен отношению пределов этих функций:

.

4. Постоянный множитель можно выносить за знак предела:

.

5. Предел постоянной равен самой постоянной:

.

6. Для непрерывных функций символы предела и функции можно поменять местами:

.

Нахождение предела функции следует начинать с подстановки значенияв выражение для функции. При этом если получается числовое значение 0 или, то искомый предел найден.

Пример 2.1. Вычислить предел.

Решение.

.

Выражения вида ,,,,,называютсянеопределённостями.

Если получается неопределенность вида , то для нахождения предела нужно преобразовать функцию так, чтобы раскрыть эту неопределенность.

Неопределенность вида обычно получается, когда задан предел отношения двух многочленов. В этом случае, для вычисления предела рекомендуется разложить многочлены на множители и сократить на общий множитель. Этот множитель равен нулю при предельном значениих.

Пример 2.2. Вычислить предел.

Решение.

Подставляя , получим неопределенность:

.

Разложим числитель и знаменатель на множители:

;

Сократим на общий множитель и получим

.

Неопределенность вида получается, когда задан предел отношения двух многочленов при. В этом случае для вычисления рекомендуется разделить оба многочлена нахв старшей степени.

Пример 2.3.Вычислить предел.

Решение. При подстановке ∞ получается неопределенность вида, поэтому разделим все члены выражения наx3.

.

Здесь учитывается, что .

При вычислении пределов функции, содержащей корни, рекомендуется умножить и разделить функцию на сопряженное выражение.

Пример 2.4. Вычислить предел

Решение.

При вычислении пределов для раскрытия неопределенности вида или (1)часто используются первый и второй замечательные пределы:

и

Ко второму замечательному пределу приводят многие задачи, связанные с непрерывным ростом какой-либо величины.

Рассмотрим пример Я. И. Перельмана, дающий интерпретацию числа e в задаче о сложных процентах. В сбербанках процентные деньги присоединяются к основному капиталу ежегодно. Если присоединение совершается чаще, то капитал растет быстрее, так как в образовании процентов участвует большая сумма. Возьмем чисто теоретический, весьма упрощенный пример.

Пусть в банк положено 100 ден. ед. из расчета 100 % годовых. Если процентные деньги будут присоединены к основному капиталу лишь по истечении года, то к этому сроку 100 ден. ед. превратятся в 200 ден.ед.

Посмотрим теперь, во что превратятся 100 ден. ед., если процентные деньги присоединять к основному капиталу каждые полгода. По истечении полугодия 100 ден. ед. вырастут в 100  1,5 = 150, а еще через полгода — в 150  1,5 = 225 (ден. ед.). Если присоединение делать каждые 1/3 года, то по истечении года 100 ден. ед. превратятся в 100  (1 +1/3) 237 (ден. ед.).

Будем учащать сроки присоединения процентных денег до 0,1 года, до 0,01 года, до 0,001 года и т.д. Тогда из 100 ден. ед. спустя год получится:

100  (1 +1/10)10  259 (ден. ед.),

100  (1+1/100)100  270 (ден. ед.),

100  (1+1/1000)1000  271 (ден. ед.).

При безграничном сокращении сроков присоединения процентов наращенный капитал не растет беспредельно, а приближается к некоторому пределу, равному приблизительно 271. Более чем в 2,71 раз капитал, положенный под 100% годовых, увеличиться не может, даже если бы наросшие проценты присоединялись к капиталу каждую секунду, потому что

Пример 2.5. Вычислить предел функции

Решение.

Пример 2.6. Вычислить предел функции .

Решение. Подставляяполучим неопределенность:

.

Используя тригонометрическую формулу, преобразуем числитель в произведение:

В результате получаем

Здесь учитывается второй замечательный предел .

Пример 2.7. Вычислить предел функции

Решение.

.

Для раскрытия неопределенности вида илиможно использовать правило Лопиталя, которое основано на следующей теореме.

Теорема. Предел отношения двух бесконечно малых или бесконечно больших функций равен пределу отношения их производных

Заметим, что это правило можно применять несколько раз подряд.

Пример 2.8.Найти

Решение. При подстановке, имеем неопределенность вида. Применяя правило Лопиталя, получим

studfiles.net

Тест 2 измерение углов вариант 2 ответы – Тест по геометрии Измерение углов 7 класс

Тест по геометрии Измерение углов 7 класс

Тест по геометрии Измерение углов 7 класс с ответами. Тест представлен в 4 вариантах. Каждый вариант включает в себя 6 заданий.

1 вариант

1. Луч KD делит угол MKN на два угла. Найдите угол MKN, если ∠MKD = 44°, ∠NKD = 20°.

2. Луч МР является биссектрисой угла КМN. Найдите угол КМN, если ∠PMN= 42°.

3. Измерьте транспортиром ∠DOE, изображенный на рисунке. Укажите номер вер­ного ответа.

1) 55°
2) 145°
3) 45°
4) 135°

4. Расположите номера рисунков в порядке перечисленных видов углов: тупой, острый, прямой, развернутый.

5. Луч СМ делит угол BCD на два угла, причем ∠BCM в 4 раза больше, чем ∠DCM. Найдите ∠DCM, если ∠BCD = 150°.

6. Луч PL является биссектрисой угла КРМ, а луч PN — биссектрисой угла MPL, ∠MPN = 16°. Найдите ∠KPL.

2 вариант

1. Луч CD делит угол АСВ на два угла. Найдите угол АСВ, если ∠ACD = 32°, ∠BCD = 22°.

2. Луч АС является биссектрисой угла DAE. Найдите угол DAE, если ∠CAD = 32°.

3. Измерьте транспортиром ∠AOB, изображенный на рисунке. Укажите номер вер­ного ответа.

1) 36°
2) 144°
3) 44°
4) 156°

4. Расположите номера рисунков в порядке перечисленных видов углов: тупой, острый, прямой, развернутый.

5. Луч АК делит угол CAD на два угла, причем ∠DAК в 3 раза больше, чем ∠САК. Найдите ∠САК, если ∠CAD = 160°.

6. Луч МО является биссектрисой угла PMN, а луч МТ — биссектрисой угла OMN, ∠NMT = 26°. Найдите ∠OMP.

3 вариант

1. Луч ОР делит угол MON на два угла. Найдите угол MON, если ∠MOP = 38°, ∠NOP = 20°.

2. Луч DK является биссектрисой угла CDE. Найдите угол CDE, если ∠CDK = 25°.

3. Измерьте транспортиром ∠BOC, изображенный на рисунке. Укажите номер вер­ного ответа.

1) 64°
2) 164°
3) 116°
4) 76°

4. Расположите номера рисунков в порядке перечисленных видов углов: тупой, острый, прямой, развернутый.

5. Луч BN делит угол CBD на два угла, причем, ∠CBN в 5 раз больше, чем ∠DBN. Найдите ∠DBN, если ∠CBD = 120°.

6. Луч АВ является биссектрисой угла MAN, а луч АС — биссектрисой угла BAN, ∠CAN = 19°. Найдите ∠ВАМ.

4 вариант

1. Луч АМ делит угол BAD на два угла. Найдите угол BAD, если ∠ВАМ = 32°, ∠DAМ = 22°.

2. Луч KD является биссектрисой угла ВКС. Найдите угол ВКС, если ∠CKD = 34°.

3. Измерьте транспортиром ∠BOD, изображенный на рисунке. Укажите номер вер­ного ответа.

1) 68°
2) 128°
3) 138°
4) 52°

4. Расположите номера рисунков в порядке перечисленных видов углов: тупой, острый, прямой, развернутый.

5. Луч DM делит угол АDВ на два угла, причем, ∠ADM в 3 раза больше, чем ∠BDM. Найдите ∠BDM, если ∠ADB = 120°.

6. Луч СМ является биссектрисой угла BCD, а луч CN — биссектрисой угла MCD, ∠DCN = 24°. Найдите ∠BCM.

Ответы на тест по геометрии Измерение отрезков 7 класс
1 вариант
1-64°
2-84°
3-4
4-2314
5-30°
6-32°
2 вариант
1-54°
2-64°
3-2
4-4132
5-40°
6-52°
3 вариант
1-58°
2-50°
3-3
4-3241
5-20°
6-38°
4 вариант
1-54°
2-68°
3-2
4-1423
5-30°
6-48°

testschool.ru

ГДЗ по геометрии 7 класс контрольно-измерительные материалы Гаврилова

ГДЗ > Геометрия > 7 класс > Контрольно-измерительные материалы (КИМ) по геометрии 7 класс. ФГОС Гаврилова Вако

Изображения обложек учебников приведены на страницах данного сайта исключительно в качестве иллюстративного материала (ст. 1274 п. 1 части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации)

  • В седьмом классе, с началом изучения в школе раздела математики геометрия, у многих школьников появляются вопросы и сложности в понимании, а главное – практическом применении теоретических знаний. Регулярные занятия по качественному пособию снимут все вопросы. Педагоги рекомендуют контрольно-измерительные материалы по геометрии за 7 класс, полностью учитывающие требования ФГОС.
  • Хорошим сборником является КИМ, авторами которого стала Гаврилова Н. Ф. Его отличает структура и формат заданий, аналогичных тем, что представлены на ОГЭ и ЕГЭ по математике в разделе геометрии. Небольшой формат книги обеспечивает удобство пользования ею, можно заниматься не только дома или в школе, но и брать пособие с собой в дорогу. Тетрадь содержит классические тесты, контролирующие понимание теории, самостоятельные и контрольные – задачи, чертежи, упражнения.
  • Понять, как надо правильно выполнить представленные задания, поможет решебник к пособию. Также по нему школьники будут сравнивать правильность записи условия, решения и результата проработанных номеров. Систематический разбор ГДЗ поможет качественно подготовиться, закрепить свои знания по геометрии, получить высокие оценки на текущей и итоговой аттестации.

Похожие решебники по геометрии 7 класс

© Copyright. Все права защищены. Правообладатель SIA Ksenokss.
Адрес: 1073, Курземес проспект 106/45, Рига, Латвия.
Тел.: +371 29-851-888 E-mail: ekaterina[at]euroki.org

www.euroki.org

ГДЗ по геометрии для 7 класса контрольно-измерительные материалы Гаврилова Н.Ф.

  • ГДЗ
  • 1 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Информатика
    • Природоведение
    • Основы здоровья
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
  • 2 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Украинский язык
    • Информатика
    • Природоведение
    • Основы здоровья
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Технология
  • 3 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Украинский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Испанский язык
  • 4 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык

resheba.me

Тест по геометрии Отрезки и углы 7 класс

Тест по геометрии Отрезки и углы 7 класс с ответами. Тест представлен в 4 вариантах. Каждый вариант включает в себя 6 заданий.

1 вариант

1. Дана прямая а (см. рисунок). Изобразите точки М и К, если известно, что M ∈ а, K ∈ а

2. На рисунке точки А, В и С лежат на одной прямой. Укажите верные утверждения.

1) Лучи АС и СА совпадают.
2) Лучи АВ и АС совпадают.
3) Точка С принадлежит лучу АВ.
4) Точка А принадлежит лучу ВС.

3. На рисунке ∠АМВ = ∠BMC = ∠CMD. Укажите верные утверждения.

1) ВМ — биссектриса угла АМС.
2) МВ — биссектриса угла АМС.
3) МС — биссектриса угла BMD.
4) МС — биссектриса угла АМD.

4. На луче АС отмечена точка К, так что точка С лежит между точками А и К. Срав­ните отрезки АК и СК.

1) АК > СК
2) АК < СК
3) невозможно сравнить

5. Луч МК делит угол PMN на два угла. Укажите верные утверждения.

1) ∠PMK < ∠PMN
2) ∠PMK > ∠PMN
3) ∠PMN > ∠KMN
4) ∠PMN < ∠KMN

6. Лучи DE и DF совпадают. Укажите верные утверждения.

1) Точка D может лежать между точками Е и F.
2) Точка Е может лежать между точками D и F.
3) Точка F может лежать между точками Е и D.

2 вариант

1. Дана прямая а (см. рисунок). Изобразите точки В и С, если известно, что В ∈ а, С ∈ а.

2. На рисунке точки М, О и Р лежат на одной прямой. Укажите верные утверждения.

1) Лучи РО и РМ совпадают.
2) Лучи МО и ОМ совпадают.
3) Точка Р принадлежит лучу ОМ.
4) Точка М принадлежит лучу РО.

3. На рисунке ∠АКВ = ∠BKC = ∠CKD. Укажите верные утверждения.

1) КВ — биссектриса угла АКС.
2) СК — биссектриса угла BKD.
3) КС — биссектриса угла BKD.
4) КВ — биссектриса угла АКD.

4. На луче BD отмечена точка N, так что точка D лежит между точками В и N. Срав­ните отрезки BN и DN.

1) DN > BN
2) DN < BN
3) невозможно сравнить

5. Луч СМ делит угол BCD на два угла. Укажите верные утверждения.

1) ∠BCM < ∠BCD
2) ∠BCM > ∠BCD
3) ∠BCD < ∠DCM
4) ∠BCD > ∠DCM

6. Лучи МК и МО совпадают. Укажите верные утверждения.

1) Точка К может лежать между точками Ми О.
2) Точка М может лежать между точками К и О.
3) Точка О может лежать между точками К и М.

3 вариант

1. Дана прямая а (см. рисунок). Изобразите точки С и D, если известно, что С ∈ а, D ∈ а.

2. На рисунке точки К, М и N лежат на одной прямой. Укажите верные утверждения.

1) Лучи КМ и МК совпадают.
2) Лучи КМ и KN совпадают.
3) Точка К принадлежит лучу MN.
4) Точка N принадлежит лучу КМ.

3. На рисунке ∠BOC = ∠COD = ∠DOE. Укажите верные утверждения.

1) СО — биссектриса угла DОВ.
2) ОС — биссектриса угла ВОD.
3) OD — биссектриса угла ВОЕ.
4) OD — биссектриса угла СОЕ.

4. На луче ВС отмечена точка М, так что точка М лежит между точками В и С. Сравните отрезки ВС и СМ.

1) ВС > СМ
2) ВС < СМ
3) невозможно сравнить

5. Луч ОР делит угол МОК на два угла. Укажите верные утверждения.

1) ∠MOK < ∠MOP
2) ∠MOK > ∠MOP
3) ∠POK < ∠MOK
4) ∠POK > ∠MOK

6. Лучи КА и КВ совпадают. Укажите верные утверждения.

1) Точка В может лежать между точками А и К.
2) Точка А может лежать между точками К и В.
3) Точка К может лежать между точками А и В.

4 вариант

1. Дана прямая а (см. рисунок). Изобразите точки N и Р, если известно, что N ∈ а, P ∈ а.

2. На рисунке точки А, В и D лежат на одной прямой. Укажите верные утверждения.

1) Лучи BD и ВА совпадают.
2) Лучи BD и DB совпадают.
3) Точка А принадлежит лучу BD.
4) Точка В принадлежит лучу DA.

3. На рисунке ∠BEC = ∠CED = ∠DEF. Укажите верные утверждения.

1) ЕС — биссектриса угла BED.
2) СЕ — биссектриса угла ВЕD.
3) ED — биссектриса угла BEF.
4) ED — биссектриса угла CEF.

4. На луче АЕ отмечена точка М так, что точка М лежит между точками А и Е. Срав­ните отрезки АЕ и МЕ.

1) АЕ < МЕ
2) АЕ > МЕ
3) невозможно сравнить

5. Луч АМ делит угол ВАС на два угла. Укажите верные утверждения.

1) ∠BAC < ∠ВАМ
2) ∠BAC > ∠ВАМ
3) ∠САВ < ∠MAC
4) ∠САВ > ∠MAC

6. Лучи CN и CL совпадают. Укажите верные утверждения.

1) Точка С может лежать между точками N и L.
2) Точка N может лежать между точками С и L.
3) Точка L может лежать между точками N и С.

Ответы на тест по геометрии Отрезки и углы 7 класс
1 вариант
2-23
3-23
4-1
5-13
6-23
2 вариант
2-14
3-13
4-2
5-14
6-13
3 вариант
2-24
3-24
4-1
5-23
6-12
4 вариант
2-13
3-14
4-2
5-24
6-23

testschool.ru

ГДЗ по геометрии для 7 класса Гаврилова Н.Ф.

  • ГДЗ
  • 1 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Информатика
    • Природоведение
    • Основы здоровья
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
  • 2 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Украинский язык
    • Информатика
    • Природоведение
    • Основы здоровья
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Технология
  • 3 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык
    • Немецкий язык
    • Белорусский язык
    • Украинский язык
    • Информатика
    • Музыка
    • Литература
    • Окружающий мир
    • Человек и мир
    • Испанский язык
  • 4 Класс
    • Математика
    • Английский язык
    • Русский язык

resheba.me

Тест по геометрии (7 класс) по теме: Тесты по геометрии

Первый признак равенства треугольников

Задание 1

Вопрос:

Как называется геометрическая фигура, образованная тремя отрезками, которые соединяют три не лежащие на одной прямой точки?

Запишите ответ:

__________________________________________

Задание 2

Вопрос:

Чему равен периметр треугольника, если длина всех его сторон равна 3,7 см?

Выберите один из 5 вариантов ответа:

1) 14,8 см

2) 11,1 см

3) 7,4 см

4) 10,1 см

5) 13,7 см

Задание 3

Вопрос:

Как называется элемент треугольника, который соединяет две его вершины?

Запишите ответ:

__________________________________________

Задание 4

Вопрос:

Периметр треугольника равен 27 см, а одна из сторон равна 11 см. Найдите длины двух других сторон, если одна из них в три раза больше другой?

Выберите один из 5 вариантов ответа:

1) 3 см и 9 см

2) 4 см и 12 см

3) 5 см и 15 см

4) 6 см и 18 см

5) 6 см и 12 см

Задание 5

Вопрос:

Треугольник АВС равен треугольнику А1В1С1, сторона АВ равна стороне А1В1. Чему равен угол АСВ, если угол А1С1В1 равен 60°?

Изображение:

Выберите один из 5 вариантов ответа:

1) 30°

2) 120°

3) 60°

4) 80°

5) 130°

Задание 6

Вопрос:

Какие условия должны выполняться, чтобы можно было утверждать, что два треугольника равны по первому признаку равенства треугольников?

Выберите один из 5 вариантов ответа:

1) Если две стороны одного треугольника равны двум сторонам другого треугольника.

2) Если сторона и угол одного треугольника соответственно равны стороне и углу другого треугольника.

3) Если две стороны и угол между ними одного треугольника соответственно равны стороне и углу между ними другого треугольника.

4) Если два угла одного треугольника равны двум углам другого треугольника.

5) Если сторона и прилежащие к ней углы одного треугольника равны соответственно стороне и прилежащим к ней углам другого треугольника.

Задание 7

Вопрос:

Назовите углы, прилежащие к стороне АВ треугольника АВС.

Изображение:

Выберите один из 3 вариантов ответа:

1) ∠ АВС и ∠ АСВ

2) ∠ АВС и ∠ ВАС

3) ∠ ВАС и ∠ АСВ

Задание 8

Вопрос:

Даны два треугольника АВС и BCD, у которых АС = ВС, ВС = BD = DC. Найдите периметр треугольника АВС, если периметр треугольника BCD равен 18 см, а АВ = 7 см.  

Изображение:

Выберите один из 5 вариантов ответа:

1) 25 см

2) 19 см

3) 21 см

4) 16 см

5) 20 см

Задание 9

Вопрос:

Что из перечисленного является элементами треугольника?

Выберите несколько из 3 вариантов ответа:

1) Стороны

2) Углы

3) Периметр

Задание 10

Вопрос:

Продолжите предложение: «В равных треугольниках против соответственно равных сторон лежат  …  «.

Выберите один из 3 вариантов ответа:

1) равные стороны

2) равные стороны и углы

3) равные углы

Ответы:

1) (1 б.) Верный ответ: «треугольник».

2) (1 б.) Верные ответы: 2;

3) (1 б.) Верный ответ: «Сторона».

4) (1 б.) Верные ответы: 2;

5) (1 б.) Верные ответы: 3;

6) (1 б.) Верные ответы: 3;

7) (1 б.) Верные ответы: 2;

8) (1 б.) Верные ответы: 2;

9) (1 б.) Верные ответы: 1; 2;

10) (1 б.) Верные ответы: 3;

Конец

nsportal.ru

Дидактические материалы по теме

Тест- опрос по теме «Градусная и радианная меры углов»

ВАРИАНТ 1

1. Какая мера не является мерой измерения углов?

А) румб

Б) градус

В) миля

Г) радиан

2. Углом в тригонометрии считают

А) фигуру, образованную двумя лучами, которые выходят из одной точки

Б) фигуру, образованную при повороте луча на плоскости около начальной точки

В) часть развернутого угла

Г) центральный угол, соответствующий дуге, длина которой равна радиусу окружности

3. Центральный угол, соответствующий дуге, длина которой равна радиусу окружности, равняется

А) 1 градусу

Б) развернутого угла

В) 900

Г) 1 радиану.

4. Угол в 1 радиан примерно равен

А) 570

Б) 750

В) 900

Г) 10

5. Выберите формулу перевода градусной меры угла в радианную.

А)

Б)

В)

Г)

6. Выберите градусную меру угла радиан.

А) 3600

Б) 1800

В) 900

Г) 600

7. Чему равна радианная мера углов равностороннего треугольника?

А)

Б)

В)

Г)

8. Единичная окружность в тригонометрии – это

А) окружность, радиус которой равен 1

Б) окружность с центром в точке (1;1)

В) окружность с центром в начале координат и радиусом, равным 1

Г) окружность, длина которой равна 1

9. Выберите единичную окружность, на которой показан угол 7200.

А)

Б)

В)

Г)

10. Какой четверти на единичной окружности соответствует угол — 7700?

А) I

Б) II

В) III

Г) IV

11. Выберите из предложенных углов угол 3 четверти.

А)

Б)

В)

Г)

12. Колесо машины за 1 с делает 6 оборотов. Запишите в градусах угол, на который поворачивается колесо за 3с.

А) 64800

Б) 5400 0

В) 10800

Г) 21600

Тест- опрос по теме «Градусная и радианная меры углов»

ВАРИАНТ 2

1. Какая мера является мерой измерения углов?

А) унция

Б) дюйм

В) миля

Г) радиан

2. Углом в тригонометрии считают

А) фигуру, образованную двумя лучами, которые выходят из одной точки

Б) фигуру, образованную при повороте луча на плоскости около начальной точки

В) часть развернутого угла

Г) центральный угол, соответствующий дуге, длина которой равна радиусу окружности

3. часть развернутого угла равняется

А) 1 градусу

Б) 1800

В) 900

Г) 1 радиану

4. Угол примерно равный 570, равен

А) 5,7 радиан

Б) 1 радиан

В) радиан

Г) 57 радиан

5. Выберите формулу перевода радианной меры угла в градусную.

А)

Б)

В)

Г)

6. Выберите градусную меру угла радиан.

А) 3600

Б) 1800

В) 900

Г) 600

7. Чему равна радианная мера острых углов равнобедренного прямоугольного треугольника?

А)

Б)

В)

Г)

8. Единичная окружность в тригонометрии – это

А) окружность, радиус которой равен 1

Б) окружность с центром в начале координат и радиусом, равным 1

В) окружность с центром в точке (1;1)

Г) окружность, длина которой равна 1

9. Выберите единичную окружность, на которой показан угол — 2700.

А)

Б)

В)

Г)

10. Какой четверти на единичной окружности соответствует угол 7400?

А) I

Б) II

В) III

Г) IV

11. Выберите из предложенных углов угол 2 четверти.

А)

Б)

В)

Г)

12. Колесо машины за 1 с делает 3 оборота. Запишите в градусах угол, на который поворачивается колесо за 2с.

А) 64800

Б) 5400 0

В) 10800

Г) 21600

Дешифратор к тест- опросу по теме

«Градусная и радианная меры углов»

№ вопроса

1 вариант

2 вариант

1

В

Г

2

Б

Б

3

Г

А

4

А

Б

5

В

А

6

Б

А

7

Г

Г

8

В

Б

9

В

А

10

Г

А

11

В

А

12

А

Г

Критерии оценивания

оценка

Количество правильных ответов

5

11-12

4

9-10

3

6-8

2

меньще 6

infourok.ru

Найти радиус окружности по длине окружности – Онлайн калькулятор радиуса круга. Как узнать радиус круга, окружности.

Как найти радиус окружности

Как найти радиус окружности
Чтобы найти радиус окружности достаточно знать длину этой окружности и воспользоваться формулой:

   

Например, если длина окружности равна 14 см, то ее радиус будет равен:
(см).
Радиус окружности можно найти, если известна ее площадь с помощью формулы:

   

Формулу запоминать не обязательно, так как ее можно легко вывести из формулы площади окружности:

   

Например, если площадь окружности равна 128 кв. см, то ее радиус будет равен:
(см).
Проще всего найти радиус окружности, если известен ее диаметр. Для этого достаточно диаметр разделить на 2:

   

Кроме радиуса и диаметра в окружность может быть вписан угол, построен центральный угол или хорда.
Если окружность вписали в равносторонний треугольник, квадрат или другой многоугольник, то радиус такой окружности можно найти, разделив площадь описанного многоугольника на половину его периметра (полупериметр):

   

Если окружность описать вокруг треугольника, то найти ее радиус можно с помощью формул:

   

   

В последней формуле используется значение угла, который лежит против стороны треугольника.

ru.solverbook.com

Найти радиус окружности по длине дуги и хорде : Чулан (М)

На одном из форумов попался вопрос, содржащий «школьную» задачку. Дано: Длина дуги части окружности , а длина хорды, на которую опирается эта дуга равна . Найти радиус окружности.

Вначале, все было хорошо и просто. Провел радиус из центра к концу дуги , а так же радиус, перпендикулярный хорде
, который пересек хорду в точке , образуя прямоугольный треугольник . Катет .
Угол при вершине O обозначил как . По определению синуса получил, что
или (1)
А из формулы длины дуги, получил или (2)
(2x потому, что — половина центрального угла рассматирваемой дуги).

Подстставляем в (1) вместо выражение, полученное из (2): или
, где

Ну, вот тут и заминочка вышла. Как найти по заданному ?
На практике, конечно нет проблем. В зависимости от точности либо найти значение графически, либо использовать один
из приближенных методов. Но возникает вопрос, есть ли аналитическое решение? Т.е. можно ли выразить через
элементарные функции от . Причем, функция интересует нас только при от 0 до пи.

Есть предположение, что это невозможно. Так ли это? Можно ли это доказать?

dxdy.ru

Как найти радиус по хорде 🚩 как определить радиус дуги 🚩 Математика

Площадь кругового сегмента равна разности площади соответствующего кругового сектора и площади треугольника, образованного радиусами соответствующего сегменту сектора и хордой, ограничивающей сегмент.

Длина хорды, стягивающей окружность равна величине а. Градусная мера дуги, соответствующей хорде, равна 60°. Найти площадь кругового сегмента.

Треугольник, образованный двумя радиусами и хордой, является равнобедренным, поэтому высота, проведенная из вершины центрального угла на сторону треугольника, образованную хордой, будет также являться биссектрисой центрального угла, поделив его пополам и медианой, поделив пополам хорду. Зная, что синус угла в прямоугольном треугольнике равен отношению противолежащего катета к гипотенузе, можно вычислить величину радиуса:

Sin 30°= a/2 :R = 1/2;

R=a.

Площадь сектора, соответствующего заданному углу можно вычислить по следующей формуле:

Sc = πR²/360°*60° = πa²/6

Площадь соответствующего сектору треугольника вычисляется следующим образом:

S▲=1/2*ah, где h — высота, проведенная из вершины центрального угла к хорде. По теореме Пифагора h=√(R²-a²/4)= √3*a/2.

Соответственно, S▲=√3/4*a².

Площадь сегмента, вычисляемая как Sсег = Sc — S▲, равна:

Sсег = πa²/6 — √3/4*a²

Подставив числовое значение вместо величины a, можно с легкостью вычислить числовое значение площади сегмента.

Радиус окружности равен величине а. Градусная мера дуги, соответствующей сегменту, равна 60°. Найти площадь кругового сегмента.

Площадь сектора, соответствующего заданному углу можно вычислить по следующей формуле:

Sc = πа²/360°*60° = πa²/6,

Площадь соответствующего сектору треугольника вычисляется следующим образом:

S▲=1/2*ah, где h — высота, проведенная из вершины центрального угла к хорде. По теореме Пифагора h=√(a²-a²/4)= √3*a/2.

Соответственно, S▲=√3/4*a².

И, наконец, площадь сегмента, вычисляемая как Sсег = Sc — S▲, равна:

Sсег = πa²/6 — √3/4*a².

Решения в обоих случаях практически идентичны. Таким образом можно сделать вывод, что для вычисления площади сегмента в простейшем случае достаточно знать величину угла, соответствующего дуге сегмента и один из двух параметров — либо радиус окружности, либо длину хорды, стягивающей дугу окружности, образующую сегмент.

www.kakprosto.ru

Как найти радиус круга, если известна его площадь

Автор КакПросто!

В число параметров круга, как простейшей плоской фигуры, входят его радиус, диаметр, длина окружности (периметр) и площадь. Если известно численное значение любого из этих параметров, то вычисление всех остальных не составляет труда. В частности, зная площадь участка плоскости, ограниченного линией, каждая точка которой находится на одинаковом расстоянии от центра этого участка, можно вычислить радиус круга, то есть расстояние между центром и каждой точкой окружности.

Статьи по теме:

Инструкция

Используйте число Пи для нахождения радиуса по известной площади круга. Эта константа задает пропорцию между диаметром круга и длиной его границы (окружности). Длина окружности определяет максимальную площадь плоскости, которую возможно с ее помощью охватить, а диаметр равняется двум радиусам, поэтому и площадь с радиусом тоже соотносятся друг с другом с пропорцией, которую можно выразить через число Пи. Эта константа (π) определяется как соотношение площади (S) и возведенного в квадрат радиус (r) круга. Из этого вытекает, что радиус можно выразить, как квадратный корень из частного от деления площади на число Пи: r=√(S/π). Используйте какой-либо калькулятор для практических расчетов по нахождению радиуса круга при известной площади, так как находить квадратные корни в уме несколько затруднительно для человека, не обладающего выдающимися способностями в области математики. Не обязательно использовать калькулятор, как самостоятельное устройство — это может быть и программный калькулятор ОС Windows, который можно запустить, нажав горячие клавиши Win + R, затем набрав calc и нажав клавишу Enter. Если этот калькулятор переключить в «инженерный» или «научный» режим, выбрав соответствующий пункт в разделе «Вид» его меню, то не придется вручную вводить значение числа Пи — для этого в интерфейсе добавится отдельная кнопка. Операция извлечения квадратного корня в этом варианте интерфейса калькулятора реализуется с помощью кнопки x^2 при поставленной отметке в чекбоксе Inv, а операция деления, необходимая при вычислении радиуса, никаких особенностей здесь не имеет.

Воспользуйтесь калькулятором, встроенным в некоторые из поисковых систем, если не хотите иметь дело с кнопочным интерфейсом. Например, для вычисления радиуса круга, площадь которого составляет пятьдесят метров, перейдите на сайт google.com и введите поисковый запрос sqrt(50/pi). Google произведет расчет и покажет результат 3,9894228.

Совет полезен?

Статьи по теме:

Не получили ответ на свой вопрос?
Спросите нашего эксперта:

www.kakprosto.ru

Ответы@Mail.Ru: Как найти радиус окружности?

вопрос для Дмитрийя Дубровина : Пи р в квадрате А что такое р? Ответ для Артема Чудина это зависит от того что у вас известно: Если есть диаметр — тогда радиус =диаметр делить на 2 R=D/2 Если известна площадь, тогда R=КОРЕНЬ (S/3,14)

Чтобы Найти Длину окружности, нужно: 1) Если известен диаметр: нужно число ПИ умножить на диаметр. 2) Если известен радиус: так как D=2R (D — диаметр, а R — радиус) , то формула будет: 2 * ПИ * R. Если длина окружности равна L, то чтобы найти 1)Диаметр, нужно L разделить на ПИ 2) Радиус, нужно L : (2*ПИ) Число ПИ равно 3,1415926535897932… Чтобы найти площадь круга нужно 1) 4*ПИ*R*R 2) ПИ*D*D Подробнее про число ПИ можно прочитать в <a rel=»nofollow» href=»http://ru.wikipedia.org/wiki/Пи_(число)» target=»_blank» >статье Википедии. </a> Про алгоритмы нахождения числа ПИ можно прочитать <a rel=»nofollow» href=»http://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Алгоритмы_вычисления_числа_π» target=»_blank» >целую категорию в Википедии</a>

Найти радиус окружности обычно требуется тогда, когда известна длина окружности. В этом случае, чтобы найти радиус окружности, нужно просто разделить длину окружности на 6,28. Это и будет радиус. Не так просто найти радиус, когда есть окружность, но нет ничего, кроме линейки. Понятно, что радиус равен половине диаметра, а вот как провести диаметр, если нет центра? Очень просто. Выбираем три точки на окружности, рисуем вписанный треугольник. Далее проводим три перпендикуляра из центров сторон треугольника. Их точка пересечения и будет центром окружности. Далее измеряем расстояние от центра окружности до самой окружности. Это и будет радиус окружности.

помогите решить задачи <img src=»//otvet.imgsmail.ru/download/215926972_d6c32600ac2063abf29bb336b2ea894d_800.jpg» data-lsrc=»//otvet.imgsmail.ru/download/215926972_d6c32600ac2063abf29bb336b2ea894d_120x120.jpg» data-big=»1″>

стороны умнонож и раздели на два

ИННА сделать харатеристику любой страны по нижеследующему плану: ЧИТАТЬ НАУЧИСЬ .

touch.otvet.mail.ru