Задачи по экономике 6 класс с решениями – ГДЗ. Типовые экономические задачи (Решебник). ГДЗ по экономике

Материал (5, 6 класс) по теме: Интеллектуальная игра по математике и экономике «Аукцион задач» (5-6кл.)

МБОУ «Апраксинская СОШ», РМ, Чамзинский район, с.Апраксино

Учитель математики  Алякина Елена Ивановна

Интеллектуальная игра по математике и экономике для учащихся 5-6кл.

Цели и задачи:

  • расширение умственного кругозора учащихся;
  • развитие логического мышления и познавательной активности, творческих и коммуникативных способностей школьников;
  • повышение интереса учащихся к предмету математики;
  • формирование у подростков экономических знаний;
  • создание благоприятных эмоционально-деловых отношений.

Подготовительная работа:

Ознакомление участников с правилами игры, деление учащихся на команды, определение названий команд, изготовление эмблем. Оформление аудитории (игровые столы, высказывания о математике и экономике). Подготовка к работе «Банка» и его служащих. Приготовление наградного материала.

При подготовке к аукциону можно провести анкетный опрос:

  1. Твои увлечения.
  2. Кем мечтаешь стать?
  3. Если бы ты выиграл (а) миллион, то на что бы его потратил (а)?

План

I тур                «Экономический»

II тур                «Исторический»

III тур                «Математический»

Содержание.

Ведущий: Добрый день, дорогие друзья! Как поется в известной песне, «как здорово, что все мы здесь сегодня собрались!» А собрались мы на экономический аукцион. И т.к. мы собрались на аукцион, то у нас будут вестись торги. Лот – это вопрос. Командам нужно будет покупать право ответа на этот вопрос. Первоначальная сумма у каждой команды одинаковая – 200 умников. Затем зачитывается вопрос и говорится первоначальная стоимость ответа на этот вопрос, а так же минимальный шаг. Команды, считающие, что знают ответ на данный вопрос, ведут торги. Та команда, которая предлагает большую сумму, имеет право ответа. Если команда правильно отвечает на вопрос, банк выплачивает ей эту сумму, если неправильно – сумма «отправляется» в банк. 

Вся игра делится на III тура:

I тур                «Экономический»

II тур                «Исторический»

III тур        «Математический»

Наша игра еще и экономическая. И мы сегодня увидим, как экономно команды будут распоряжаться своим капиталом. Некоторые команды в течение игры окажутся банкротами. Они имеют право взять в банке ссуду, но по истечению игры или во время игры они должны будут вернуть ее. Ссуду могут брать в банке и те команды, которым из-за проблем с капиталом будет сложно вести торги. Ссуда, взятая в банке в сумме с личным капиталом команды не должна превышать капитала, имеющегося у лидирующей команды. Команда, которая будет иметь в наличие слишком большой капитал, и тем самым будет перекрывать другие команды, может на время быть отстранена от игры.

Представление работников банка, команд.

I тур

«Экономический» 

1.        В пяти магазинах по 200 пальто —

Зеленые, красные в клетку,

И как тебе выбрать из тысячи то,

И сумку к нему, и беретку?

И как тебе выбрать из тысячи то,

Что будет подарком для мамы.

И как магазину тебе доказать,

Что «то»-

Это то, что у них надо взять???

Конечно, посредством рекламы!!!

Реклама подскажет, что надо купить.

Реклама сумеет тебя убедить.

Насколько мне известно, слово «Реклама» пришло к нам из Древнего Мира.

Что значит «Реклама» в переводе с латинского?

        Продаю                Предлагаю                Выкрикиваю

                                                                                (Выкрикиваю)

2.        Знаете ли вы, что такое гварани? А лемпира? Новый седи? Сукре? Паанга? Пиастры? Кьят? Песо? Гурд? Ну хотя бы что такое квача, знаете? Элементарно6 квача – то же самое, что и 100 нгве. Что же обозначают эти непонятные слова?

                                                (Названия денежных единиц разных стран)

3.        Сегодня уже не меняют шкуры на яйца, а меняют, например, бетон на нефть, вагоны на автомобили и т.д. Как называется такой обмен по научному?

                                                                                        (Бартер)

4.        Знаете, почему копейка называется копейкой? Дело в том, что на монетах Московского княжества с одной стороны был изображен Святой Георгий на коне и с копьем в руке («копье»), а с другой – княжеский вензель («решето»). Уже тогда была известна игра на деньги «копье иль решето?». С появлением на монетах двуглавого орла игра изменила название. Как она стала называться?

                                                                                (Орел или решка)

5.        Слово «банк» в переводе с итальянского означает всего-навсего «стол», «прилавок» средневековые итальянские банкиры вели свои операции, сидя за столом прямо на рыночной площади. В Древней Греции банковские операции тоже велись за столами на рыночных площадях. Стол по-древнегречески «трапеза». А как называли людей, принимавших на хранение деньги, документы и торговые договоры?

                                                                        (Трапезитами или менелами)

6.        Они таинственны, если начнешь ими разбрасываться не остановишься, начнешь про них рассказывать не остановишься тем более. Они сами по себе – ничто. Они – как велосипед: если едет, в нем есть смысл, стоит остановиться – падает и превращается просто в кучу металла. Когда они были изобретены – никто не знает. Самые первые из них ходили на четырех ногах, мычали и блеяли. Вопрос: о чем идет речь?

                                                                                (Речь идет о деньгах)

7.        Предположим, вы изобрели некое невероятное средство, с помощью которого любого учителя в школе можно сделать добрым, как Красная Шапочка, чтобы он, словно пирожки, раздавал всем пятерки. Уверяю вас, что такое средство будет пользоваться огромным спросом, и вы сможете сделать на нем свой бизнес. Но первым делом вы должны получить один документ на это изобретение. Этот документ – такой документ, в котором удостоверяется, что, во-первых, ваше открытие воистину открытие, а не пустая фантазия, во-вторых, что именно вы являетесь авторами данной идеи.        Как называется такой документ?

        Патент        Лицензия        Дивиденд

                                                                (Патент) 

(Лицензия – разрешение на право вести ту или иную коммерческую или хозяйственную деятельность. Дивиденд – часть общей суммы чистой прибыли акционерного общества, распределяемая между акционерами пропорционально количеству имеющихся у них акций.)

II тур

«Исторический»

  1. Уже при жизни этого выдающего ученого, древнегреческого математика, физика, инженера из Сиракуз, вокруг его имени создавались легенды, поводом для которых служили его поразительные изобретения. Инженерный гений с особой силой проявился во время осады Сиракуз римлянами в 212 году до н.э. в ходе Второй Пунической войны. В этот момент ему было уже 75 лет. Построенные им мощные метательные машины забрасывали римские войска тяжелыми камнями. Думая, что они будут в безопасности у самых стен города, римляне кинулись туда, но в то время легкие метательные машины близкого действия забросали их градом ядер. Мощные краны захватывали железными крюками корабли, приподнимали их кверху, а затем бросали вниз, так что корабли переворачивались и тонули. В последние годы были проведены несколько экспериментов с целью проверить правдивость описания этого «сверхоружия древности». Построенная конструкция показала свою полную работоспособность. Римляне вынуждены были отказаться от мысли взять город штурмом и перешли к осаде. Знаменитый историк древности Полибий писал: «Такова чудесная сила одного человека, одного дарования, умело направленного на какое-либо дело… римляне могли бы быстро овладеть городом, если бы кто-либо изъял из среды сиракузян одного старца».         О ком идёт речь?

                Архимед        Пифагор        Евклид

                                                                                        (Архимед)

2.        Бумажные деньги изобрели в Китае в VIII веке. В Европу же, и в частности в Россию, они попали очень поздно, аж с тысячелетним опозданием. Мушкетеры из книг Дюма даже понятия не имели, что это такое – это в XVII веке! В России бумажные ассигнации были введены в 1769 году. Кто ввел бумажные ассигнации в России?

Петр I        Екатерина II        Александр II

                                                                                        (Екатерина II)

3.        После открытия постоянных торговых путей в Америку и Индию Ганза (крупное купеческое сообщество) стала терять свое значение, и почти в то же время начали возникать первые акционерные общества. В 1602 году были выпущены акции голландской Ост-Индской торговой компании, финансировавшей отправку торговых кораблей в Америку. В 1613 году такая же компания возникает и в Англии, а за ней появляются все новые и новые. Все первые акционерные общества были так или иначе связаны с морем, занимаясь страхованием судов и грузов, предоставляя ссуду для заморских экспедиций. В XVII веке появляются и «сухопутные» акционерные общества. Знаменитый экономист Адам Смит насчитал целых 55 крупных обществ, занимавшихся производством сахара и тканей, добычей полезных ископаемых.

        А кто пытался создать в России первые акционерные общества?

        Петр I         Николай II                Александр III

                                                                                (Петр I)

4.        У этого древнегреческого философа, математика и мистика было много учеников, которых он обучал в течение 15 лет. Первые пять лет они должны были молчать: это приучало их сосредоточенности. Вторые пять лет ученики могли только слушать речи учителя, но не видеть его: философ говорил с ними ночью и из-за занавеси. И только последние пять лет ученики могли беседовать с учителем лицом к лицу. Его наставления начинались словами: «Самое священное на свете – лист мальвы, самое мудрое – число, а после него – тот из людей, кто дал всем вещам имена». Когда его ученики просыпались, они должны были произносить такие стихи: Прежде чем встать от сладостных снов, навеваемых ночью, думой раскинь, какие дела тебе день приготовил. А перед сном такие: Не допускай ленивого сна на усталые очи, прежде чем на три вопроса о деле дневном не ответишь: Что я сделал? чего я не сделал? и что мне осталось? Великий математик говорил так: «Главное – это отгонять от тела болезнь, от души – невежество, от утробы – сластолюбие, от государства – мятеж, от семьи – раздор, отовсюду – нарушение меры».

                Назовите этого древнегреческого математика.

                Аристотель        Платон        Пифагор        

                                                                                        (Пифагор)

5.        Русский математик, первая в России женщина-академик. Ещё в детстве она проявляла незаурядные способности к математике. Однажды на предварительную оклейку стен обоями в доме были использованы листы бумаги с выкладками по высшей математике. Непонятные формулы захватили любознательную девочку. Долго она простаивала перед этими таинственными записями, разбираясь в них. Взрослые вначале не очень были довольны столь странными математическими интересами: девочке ли этим заниматься?! Но она находила книги, самостоятельно изучала математику, просиживала при керосиновой лампе долгие ночи потихоньку от взрослых.

С.В.Ковалевская                О.А.Ладыженская                Н.Н.Гернет

                                                                                (С.В.Ковалевская)

6.        Выдающийся российский математик академик Андрей Николаевич решил много сложнейших задач, совершил не одно открытие в различных разделах современной математики. Но радость своих первых математических «открытий» он познал рано. Андрей Николаевич рассказывал, что еще до поступления в гимназию в возрасте пяти-шести лет он любил придумывать задачи, подмечал интересные свойства чисел. Эти «открытия» публиковались в домашнем журнале. Вот одно из «открытий» шестилетнего Андрея. Он заметил, что 12 = 1, 22 = 1 + 3, 32 = 1 + 3 + 5, 42 = 1 + 3 + 5 + 7. Назовите фамилию этого ученого.

                Сухомлинский        Менделеев                Колмогоров

                                                                                (Колмогоров)

III тур

«Математический»

1.        Фраза на некотором иностранном языке «каля маля» в переводе на русский означает «красное солнышко», «фаля маля баля» — «большая красная груша», «цаля баля» — «большое яблоко. Как на этом языке записать слова: яблоко, груша, солнышко?

                                        (Цаля – яблоко, фаля – груша, каля — солнышко)

2.        На 250г муки берём 5 яиц и 300г сахарного песка. Сколько муки и сколько сахарного песка надо взять, если в холодильнике осталось только 4 яйца?

                                                        (200г муки и 240г сахарного песка)

3.        Два одинаковых прямоугольника приложили друг к другу большими сторонами так, что получился квадрат. Периметр этого квадрата 100м. Найдите периметр прямоугольника.

                                                                (75м)

 

  1. По столбу высотой 11м взбирается улитка. За день она поднимается по столбу на 5м, за ночь опускается на 3м. Сколько дней ей потребуется, чтобы подняться  на вершину столба?

(4 дня)

  1. Маша, Саша, Даша собирали в лесу грибы. Маша и Саша вместе нашли 30 грибов, Маша и Даша  – 34 гриба, а Саша и Даша – 20 грибов. Сколько грибов нашел каждый?

(Маша – 22, Саша – 8, Даша – 12)

  1. В двух пакетах было 47 конфет. Когда из одного пакета взяли 15 конфет и 6 из них положили во второй, а остальные подали к чаю, то в пакетах конфет стало поровну. Сколько конфет было в каждом пакете первоначально?

                                        (34 и 13)

  1. Бабушке и двум её внукам 74 года. Возрасты внуков равны соответствующим цифрам возраста бабушки. Сколько лет бабушке и сколько лет каждому внуку?

                                (64 года бабушке и 6 и 4 — внукам)

Подведение итогов.        Награждение команд.

nsportal.ru

Рабочая программа «Математика в экономике»(6 класс)

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

6 класс

Математика в экономике

Автор:Алпатова Г.М.

Пояснительная записка

Рабочая программа по курсу «Математика в экономике» для 6 класса составлена на основе : «Рабочие программы основного общего образования по математике для 5—6 классов», Фундаментального ядра содержания общего образования и Требований к результатам освоения основной общеобразовательной программы основного общего образования, представленных в Федеральном государственном образовательном стандарте общего образования, основной образовательной программы среднего общего образования ГБОУ гимназии №1565( подразделение №1098), и на основании сведения о программе непрерывного социально-экономического образования и воспитания учащихся1-8 классов общеобразовательных школ (РАО, под ред. И.А. Сасовой. Автор программы Н.В. Новожилова.) Сборник программно-методических материалов по экономике для общеобразовательных учреждений./Сост.Б.И. Мишин,Л.Н.Поташева.-М.:Вита-Пресс,2008.240с. /

Знакомство с элементами математической экономики целесообразно начать с изучения экономики семьи, так как их социальный опыт настолько мал, что объяснить механизм рыночной экономики на другой основе не представляется возможным. Кроме того, семья представляет собой общество в миниатюре, т. е. она экономически развивается по тем же законам, что и общество в целом. Семья — самое ближайшее социальное окружение ребенка. Она позволяет включить школьника в реальные, а не имитационные социально-экономические отношения.

Учебная программа « Математика в экономике» призвана познакомить учащихся с экономической жизнью семьи, формированием ее бюджета, правилами ведения семейного хозяйства, «домашней бухгалтерией» и др.

Содержание курса определяет своеобразие его методики. Значительная часть учебного времени отводится вычислениям, решению математических задач с экономическим содержанием, деловым играм, тренингам, практическим и исследовательским работам, семейным домашним заданиям, знакомству с рыночными структурами, окружающими семью.

Сегодня Россия интегрируется в мировую экономическую систему, и в начале третьего тысячелетия жизнь требует изучения основных законов экономики уже в школе и как можно раньше. Развитие информационного общества, научно-технические преобразования, рыночные отношения требуют от каждого человека высокого уровня профессиональных и деловых качеств, предприимчивости, способности ориентироваться в сложных ситуациях, быстро и безошибочно принимать решения. Экономическая образованность и экономическое мышление формируются не только при изучении курса экономики, но и на основе всего комплекса предметов, изучаемых в школе, математике здесь принадлежит особая роль. Это объясняется тем, что многие экономические проблемы поддаются анализу с помощью того математического аппарата. Взаимодействие математики и экономики приносит обоюдную пользу: математика получает широчайшее поле для многообразных приложений, а экономика – могучий инструмент для получения новых знаний.

Изучение математики, а также применение современных экономико-математических методов в экономике способствует повышению уровня образования будущего специалиста, служит основой для успешного овладения специальными экономическими знаниями, дает возможность расширить кругозор, повысить уровень мышления и общую культуру.

Таким образом, математические методы, базирующиеся на современных достижениях в области экономической теории, математике и ИКТ технологий, обогащают экономическую науку и способствуют ее переходу на новую, более высокую ступень, на стадию точного количественного анализа. Все это доказывает необходимость преподавания курса «Математика в экономике».

Курс «Математика в экономике» предназначен для учащихся 6 класса и рассчитан на 34 часа, 1 час в неделю. Элементы экономических понятий рассматриваются в курсе с точки зрения математики на примерах.

Содержание курса не дублирует школьный курс экономики и является «мостом» к его осознанному изучению. Оно нацелено на выработку общих учебных умений и навыков по решению экономических задач с использованием математического аппарата, а также на формирование обобщенных способов познавательной, коммуникативной и творческой деятельности.

Усиление научного содержания данного курса требует также систематического использования исследовательского метода в обучении, что способствует формированию у учащихся целого ряда качеств исследователя (целеустремленность, самостоятельность, дисциплинированность, ответственность, активность и др.), которые затем пригодятся в любом виде деятельности.

Цель данного курса:

  • формирование представлений о математике как универсальном языке;

  • развитие логического мышления, пространственного воображения, алгоритмической культуры;

  • овладение математическими знаниями и умениями, необходимыми в повседневной жизни и для изучения школьных естественных дисциплин на базовом уровне;

  • воспитание средствами математики культуры личности;

  • понимание значимости математики для научно-технического прогресса;

  • отношение к математике как к части общечеловеческой культуры через знакомство с историей её развития.

  • основные содержательные линии курса математики 6 класса интегрировать с элементами экономических знаний .

Задачи курса:

  1. познакомить учащихся с новой терминологией, встречающейся при изучении курса, помочь понять ее и правильно использовать;

  2. научить учащихся применять математический аппарат при решении экономических задач;

  3. школьники должны овладеть конкретными экономическими знаниями, необходимыми для изучения других школьных предметов, для применения в практической деятельности, для выбора будущей профессии и продолжения образования;

  4. привить навыки работы в группах, умение выступать, вести переговоры, отстаивать свои интересы;

  5. повысить интерес к математике за счет насыщения математических моделей экономическим содержанием.

В результате изучения данного элективного курса учащиеся должны

знать:

  • основные категории экономики: товар, деньги, прибыль, финансы и т.д.

  • экономические тенденции, происходящие в нашей стране и во всем мире;

  • методы решения задач ;

уметь:

  1. правильно применять основные категории, понятия, формулы;

  2. читать информацию из таблиц и графиков, анализировать полученные данные;

  3. решать основные задачи на вычисление прибыли, себестоимости, рентабельности, простых процентов и др.;

  4. моделировать математическую модель экономической ситуации .

Содержание учебного курса «Математика в экономике»

для 6 класса

Глава 1. Семейное хозяйство

Математика и экономика в жизни человека. Доходы и расходы семьи. Вычисления на каждый день. Деньги. Семейный бюджет. Семейный бюджет и коммунальные платежи .Математическая модель задачи с экономическим содержанием. Потребительская корзина.

Глава 2. Математическая статистика

Таблица. Диаграмма. Стандартные системы мер. Метрическая система мер. Среднее арифметическое. Решение задач по теме: «Движение». Решение задач по теме: «Работа».

Глава 3. Как работает рынок

Экономические возможности семейного хозяйства. Экономические связи семьи. Покупатель и продавец

Реклама и упаковка.

Секреты выбора товаров.

Реклама экономических терминов.

Глава 4. Экономические расчеты

Алгоритм.

Алгоритмы вычисления.

Таблица распределения дел. Пропорциональность величин.

Пропорции. Решение задач с помощью пропорций. Совершаем выгодные покупки. Уравнения. Решение задач с помощью уравнений.. Заработная плата.

Прожиточный минимум. Геометрические модели математики и экономические расчёты. Ремонт.

Глава 5. Математика в экономике

Основные типы задач на проценты. Простые и сложные проценты. Банки.

Кредиты. Процентные вычисления в жизненных ситуациях: «скидка», «распродажа», «бюджет», «тарифы», «пеня». Построение и чтение графиков.

Тематика контрольных работ курса «Математика в экономике»

для 6 класса

Контрольная работа №1: «Семейное хозяйство»

Контрольная работа №2: «Математическая статистика. Экономика рынка» Контрольная работа №3: «Экономические расчеты»

Контрольная работа №4 : «Математика в экономике»

 

Организация учебного процесса

        

         Отработка и закрепление знаний, умений и навыков достигается путем решения достаточного количества упражнений, соответствующих возрасту и уровню знаний учащихся.

         Формирование навыков происходит через развитие умственной деятельности. Учащиеся разбирают, анализируют ситуации уже экономического характера; учатся замечать главное, выявлять общее и делать соответствующие выводы; учатся нестандартно мыслить, а также применять известные приемы в повседневной жизни; учатся самостоятельной познавательной деятельности.

         Изучение каждой темы начинается с установочных занятий, где выделяется главное, затем определяются те задачи, с помощью которых отрабатываются необходимые знания, умения, навыки и, те, которые развивают учащихся, а также их интерес к изучаемому предмету.

         При усвоении материала уделяется внимание развитию речи – это защита своей точки зрения по поводу конкретной экономической ситуации с применением изученных правил, фактов; объяснение своих действий; предложение вариативности решений; постановка чётких вопросов, выступление перед публикой. 

        

В курсе следует руководствоваться принципами развивающего обучения:

— направленность обучения на развитие личности учащегося;

— субъектная позиция ученика в познавательной деятельности;

— стимулирование ученика к самостоятельной деятельности;

— развитие адекватной самооценки;

— обеспечение мотивированности, осознанности;

— деятельный подход;

— ориентация на сотрудничество;

— поэтапность формирования знаний, умений;

— использование жизненного опыта учащихся;

— ориентация на посильность,

— научность знаний;

— комфортность участников образовательного процесса.

Тематическое планирование учебного курса «Математика в экономике»

для 6 класса

(1час в неделю, всего 34часа за год)

урока

Содержание учебного материала

Примерные сроки изучения

Примечание

Глава 1.Семейное хозяйство

1четверть

1

Математика и экономика в жизни человека. Доходы и расходы семьи

2-3

Вычисления на каждый день.

Деньги.Семейный бюджет

4

Семейный бюджет и коммунальные платежи

5

Математическая модель задачи с экономическим содержанием.

6

Математическая модель задачи с экономическим содержанием. Потребительская корзина

7

Контрольная работа №1: «Семейное хозяйство»

Глава 2. Математическая статистика

8

Чтение информации в таблицах Чтение информации в диаграммах. Решение задач по теме: «Движение».

9

Решение задач по теме: «Работа».

2четверть

10

Стандартные системы мер.

Метрическая система мер

11

Среднее арифметическое

Глава 3. Как работает рынок

12

Экономические возможности семейного хозяйства

13

Экономические связи семьи

14

Покупатель и продавец

Реклама и упаковка.

Секреты выбора товаров.

Реклама экономических терминов.

Экономическая анаграмма.

Экономический ребус.

15

Контрольная работа №2: «Математическая статистика. Экономика рынка»

Глава 4.. Экономические расчеты

16

Алгоритм.

Алгоритмы вычисления.

Таблица распределения дел

17

Пропорциональность величин.

Пропорции.

3четверть

18-19

Пропорциональность величин.

Пропорции.

Решение задач с помощью пропорций.

20

Совершаем выгодные покупки

21

Уравнения. Решение задач с помощью уравнений.

22

Уравнения. Решение задач с помощью пропорций

23

Заработная плата.

Прожиточный минимум.

24

Геометрические модели математики и экономические расчёты. Ремонт

25

Контрольная работа №3: «Экономические расчеты»

Глава 5. Математика в экономике

26

Основные типы задач на проценты

27

Простые и сложные проценты

4четверть

28-29

Банки.

Простые и сложные проценты.

Кредиты.

30

Процентные вычисления в жизненных ситуациях: «скидка», «распродажа», «бюджет», «тарифы», «пеня»

31

Построение и чтение графиков.

32

Подготовка к контрольной работе №4: «Математика в экономике»

33

Контрольная работа №4 : «Математика в экономике»

34

Итоговый урок по курсу «Математика в экономике»

Литература и пособия

  1. Федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования.

  2. Примерные программы основного общего образования. Математика. — (Стандарты второго поколения). — 3-е изд., перераб. — М.: Просвещение, 2011.

  3. Формирование универсальных учебных действий в основной школе. Система заданий / А. Г. Асмолов, О. А. Карабанова. — М.: Просвещение, 2010.

  4. Математика: Учеб. для 5 кл. общеобразоват. учреждений/ Н. Я. Виленкин, В. И. Жохов, А. С. Чесноков, С. И. Шварцбурд. — М.: Мнемозина, 2005—2013.

  5. Математика: Учеб. для 6 кл. общеобразоват. учреждений/ Н. Я. Виленкин, В. И. Жохов, А. С. Чесноков, С. И. Шварцбурд. — М.: Мнемозина, 2005—2013.

  6. Чесноков А. С., Нешков К. И. Дидактические материалы по математике для 5 класса. — М.: 1990—2013.

  7. Чесноков А. С., Нешков К. И, Дидактические материалы по математике для 6 класса. — М.: 1991—2013.

  8. Жохов В. И. Обучение математике в 5 и 6 классах. — М.: 2013.

  9. Жохов В. И. и др. Математический тpенажеp. 3–4 классы. – М.: , 2003–2013.

  10. Жохов В. И. и др. Математический тpенажеp. 5 класс. – М.: , 2000–2013.

  11. Жохов В. И. и др. Математический тpенажеp. 6 класс. – М.: , 2001–2013.

  12. Жохов В. И. и дp. Математические диктанты. 4 класс. – М.: 2003–2013.

  13. Жохов В. И. и дp. Математические диктанты. 5 класс. – М.: 2002–2013.

  14. Жохов В. И. Математические диктанты. 6 класс. – М.: 2003–2013.

  15. Депман И. Я., Виленкин Н. Я. За страницами учебника математики: Книга для учащихся 5—6 классов. — М.: 1989–2006.

  16. Жохов В. И., Кpайнева Л. Б. Контрольные работы по математике. 5 класс. – М.: 2010.

  17. Жохов В. И., Кpайнева Л. Б. Контрольные работы по математике. 6 класс. – М.: 2010.

  18. Кpайнева Л. Б. Таблицы по математике для 5 класса.

  19. Таблицы по математике для 6 класса.

  20. (Наборы настенных демонстрационных рабочих и справочных таблиц.) – М.: 2005.

  21. Учебное интерактивное пособие к учебнику Н.Я. Виленкина, В.И. Жохова, А.С. Чеснокова, С.И. Шварцбурда «Математика» 5 кл. М. Мнемозина, 2008.

  22. Учебное интерактивное пособие к учебнику Н.Я. Виленкина, В.И. Жохова, А.С. Чеснокова, С.И. Шварцбурда «Математика» 6 кл. М. Мнемозина, 2008.

  23. Прокопенко Н.И. Задачи на смеси и сплавы. – М.: Чистые пруды, 2010.

  24. Бадьева Э.А и др. Домашняя экономика. – С.: Средне-Уральское книжное издательство, 1991.

  25. Абчук В.А. Экономико-математические методы. – СПб.: Союз, 1999.

  26. Башарин Г.П. Элементы финансовой математики: приложение к газете «Первое сентября», математика № 27 1995г, № 16 1996г.

  27. Барабанов О.О. Задачи на проценты как проблема нормы словоупотребления. //Математика в школе. — № 5, 2003.

  28. Шведова И.Ф. Экономическая азбука. – М.: East-West, 1992.

  29. Иванова С.И. Основы экономической теории в 2-х частях. – М.: Вита, 2008.

  30. Кондратьев Д.Л. Твоя коллекция монет. – М.: Детская литература, 2004.

  31. Кэрролл Л. Логическая игра. – М.: Наука, 1991.

  32. Шарыгин И.Ф. 2200 задач по геометрии. – М.: дрофа, 1999.

  33. Башарин Г.П. «Начало финансовой математики» (гл. 1, 2, 6). — М.: ИНФРА, 1997г.

  34. Кузнецова, Л.В. Сборник заданий для проведения письменного экзамена по алгебре за курс основной школы. 9 кл. / Л.В Кузнецова, Е.А. Бунимович, Б.П. Пигарев, С.Б. Суворова − М.: Дрофа, 2007.

  35. Лысенко, Ф.Ф. Алгебра 9 класс. Подготовка к итоговой аттестации – 2008 / Ф.Ф. Лысенко. − Ростов-на-Дону: Легион, 2008.

  36. Лысенко Ф.Ф. Математика. ЕГЭ−2008. Вступительные испытания / Ф.Ф. Лысенко. − Ростов-на-Дону: Легион, 2008.

  37. Курсы по выбору на этапе предпрофильной подготовки. Математика. Физика. Информатика. /Под ред. Е.А.Семенко. – Краснодар: «Просвещение-Юг», 2004.

  38. И.В. Липсиц. Экономика. Москва. Вита-пресс. 2001.

  39. Ю.Ф.Фоминых. Прикладные задачи по алгебре для 7-9 классов. Москва. “Просвещение”. 1999.

  40. Н.А. Кудрюмова. Нестандартные уроки математики (библиотека журнала “математика в школе”, вып. 26). Москва. “Школьная Пресса”. 2004.

  41. Б. Вахновецкий. Тренажёр по математике для 4-6 классов (сборник 3). Проценты. Москва. Издательский дом “Новый учебник” 2003.

  42. А.В. Шевкин. “Обучение решению текстовых задач в 5-6 классах”. Москва. “Русское слово”. 2002.

  43. Е.А. Бунимович, В.А. Булычев. “Основы статистики и вероятность”. Москва. “Дрофа”. 2004.

  44. Сборник программно- методических материалов по экономике и праву для общеобразовательных учреждений. М.:Вита-пресс, 2013.

  45. Новожилова Н.В. Экономика: моя семья. Учебное пособие, 5 класс. Вита-пресс, 2011

  46. Сасова И.А.,Новожилова Н.В., Землянская Е.Н., Экономика. Моя семья.5 класс:

    1. Метод. пособие / Под ред. И.А. Сасовой. — М.:ВИТА–ПРЕСС,2010

infourok.ru

Задачи по экономике предприятия с решениями

Задача по экономике предприятия № 1.

Трудоёмкость производственной программы составляет 12 млн. нормо-часов. Эффективный фонд времени одного среднесписочного работника-1830 часов. Коэффициенты выполнения норм в первом варианте-1,2, во втором-1,5. Определить численность работников и дать оценку выполнения производственной программы по вариантам.

Решение задачи по экономике предприятия

1.  Эффективный фонд времени одного среднесписочного работника -1830 часов, а с учётом выполнения норм в 1-ом варианте: 1830*1,2=2196 часов

2.  Эффективный фонд времени одного среднесписочного работника во втором варианте=1830 часов, с учётом выполнения норм: 1830*1,5=2745 часов.

3.  Численность работников в 1-ом варианте: 12000000/2196=5464 (работн.).

4.  Численность работников во 2-ом варианте 12000000/2745=4372 (работн.).

Выводы: численность работников во 2-ом варианте значительно меньше. Производственная программа во 2-ом варианте выполнена меньшим количеством работников за счёт более высокого коэффициента выполнения норм.

 

Задача по экономике предприятия № 2.

На основании данных в таблице сравнить технические и экономические параметры двух холодильников. Определить единичные, групповые и интегральные показатели конкурентоспособности. Каким образом можно повысить конкурентоспособность каждого холодильника, не меняя их технических параметров?

Таблица. Показатели конкурентоспособности холодильников

Показатели

Холодильники

Лучший

образец-аналог

«Стинол»

«Атлант»

Технические:

     

объём камеры, л

200

250

250

срок службы, лет

17

15

17

энергопотребление, квт:час/год

230

200

200

стабильность температуры, баллы

7

8

10

дизайн, баллы

7

6

10

гарантийный срок работы без ремонта,лет

2

3

3

Экономические, услед.

     

розничная цена

250

300

250

стоимость доставки

10

15

10

затраты на ремонт

150

150

150

затраты на электроэнергию

100

80

80

Решение задачи по экономике предприятия

Холодильники

Показатели

«Стинол»

«Атлант»

Единичные показатели

   

Объём камеры

0,8

1

Срок службы

1

0,88

Энергопотребление

1,15

1,0

Стабильность температуры

0,7

0,8

Дизайн

0,7

0,6

Гарантийный срок работы

0,7

1,0

Групповые технические

0,32

0,42

Единичные экономические

   

Розничная цена

1,0

1,2

Стоимость доставки

1,0

1,5

Затраты на ремонт

1.0

0,1

Затраты на электроэнергию

1,25

1,0

Групповые экономические

1,25

1,8

Интегральные

0,4

0,76

Выводы: холодильник «Стинол» по групповым (техническим и экономическим) и интегральному показателям более конкурентоспособен и заметно опережает «Атлант». Для повышения конкурентоспособности «Стинола» необходимо сократить энергопотребление, уменьшить затраты на ремонт. Конкурентоспособность «Атланта» может быть повышена за счёт снижения розничной цены.

 

Задача по экономике предприятия № 3.

Дайте оценку фактическомуи плановому уровню производительности труда при следующих обстоятельствах:

Изделия

Количество изделий

Затраты нормачасов на 1 изделие

План

Факт

А

100*20=2000

120*20=2400

20

Б

250*15=3750

225*15=3375

15

В

760*5=3800

820*5=4100

5

 

1110*8,6=9550

1165*8,5=9875

 

Выводы по задаче: в результате решения задачи установлено, что плановая трудоёмкость единицы изделия составила 8,6 чел.-часа, фактическая-8,5 чел.-часа, а это означает, что фактическая производительность труда выше плановой на 1,2%: 8,5/8,6*100=98,8%

 

Задача по экономике предприятия № 4.

Стоимость оборудования 10000 млн. грн. С первого февраля введено в эксплуатацию оборудование стоимостью 50 млн. грн., с первого июня выбыло оборудование стоимостью 30 млн. грн. Объём выпуска продукции 500 тыс. т., цена за 1т.-10 тыс. грн. Производственная мощность предпрития-550 тыс. т. Рассчитайте коэффициент интенсивности использования оборудования и дайте оценку эффективности использования производственных фондов.

Решение задачи по экономике предприятия

1. Среднегодовая стоимость ОПФ=

2. Денежная выручка от всей продукции=500000×10000=5000000000

3. Фо=5/10,028=0,50грн/грн;

4. Фе=10,028/5=2грн/грн

5. Кинт. исп. об.=500/550=0,91×100=91%

Выводы: фондоотдача (0,5 грн/грн) и фондоёмкость (2 грн/грн) в исследуемом предприятии на достаточно высоком уровне. Коэффициент интенсивности использования оборудования (0,91) может быть повышен за счёт увеличения объёма выпуска продукции.

 

Задача по экономике предприятия № 5.

Рассчитайте коэффициент сменности работы станков и внесите предложения по его повышению при следующих условиях: 30 станков работает в одну смену; 80 – в две смены и 20 станков – в три смены.

Решение задачи по экономике предприятия

Ксм=

Выводы: Ксм=1,9. Он моет быть повышен засчёт увеличения числа смен работы первой и второй групп станков.

 

Задачи по теме Определение потребности предприятия в сырье и материалах с решением.

Задача по экономике предприятия № 6

Гостиница, в которой 400 мест, работает 365 дней в году. Цикличность ремонта номерного фонда гостиницы – 4 года, средняя продолжительность ремонта — 10 дней. Среднее время проживания 1-го гостя составляет 5 дней, а средние время подготовки номера к размещению гостей – 1 час.

Определить:

— максимальную пропускную способность гостиницы;

— фактическую пропускную способность;

— коэффициент использования максимальной пропускной способности.

Решение задачи по экономике предприятия:

1. Максимальная пропускная способность гостиницы, место-дни = 400 мест * 365 дней = 146 000 м-д.

2. Простой номерного фонда из-за ремонта, место-дней = 400 мест * 10 дней  = 1000 место-дней.
                                                                                      4 года

3. Простой номерного фонда из-за подготовки помещения к приему гостей,

место-дни = 365 дней       1 час . * 400 мест = 1 217 место — дней
                   5 дней     *   24 часа

4. Общий простой номерного фонда, место-дни =1000 место — дней + 1217 место-дней = = 2 217 м-д.

Фактическая пропускная способность гостиницы, место-дни = 146 000 м — д. – 2217 м — д. = 143 783 м — д.

Коэффициент использования максимальной пропускной способности гостиницы =  143 783м-д. = 0, 985
                                                                                                                             146 000м-д.

Вывод по решению экономической задачи: коэффициент использования показывает, что максимальная пропускная способность гостиницы была использована на 98,5%, т.е. на 1,5% меньше. Это произошло из-за простоя номерного фонда по причине ремонта (1000 место-дней) и из-за подготовки помещений к приему гостей (1217 м-д.).

Задача с решением по экономике предприятия № 7

Гостиница, в которой 200 мест, работает 365 дней в году. Простой номерного фонда 2100 место-дней. Количество оплаченных место — дней – 65 000. За год в гостинице проживало 12 200 гостей. Определить среднее время проживания одного гостя и коэффициент загрузки гостиницы.

Решение экономической задачи:

 1. Среднее время проживания одного гостя, дни = 65 000 м-д. = 5,3 дня
                                                                            12 200 гостей

2. Коэффициент загрузки гостиницы =           65 000 м-д.                                = 65 000 м-д.      =    0,917
                                                    (200 мест * 365 дней) – 2100 м-д.                   70 900 м-д.

Вывод решения задачи: коэффициент загрузки показывает, что гостиница в течение года было загружена только на 91,7%, а оставшиеся 8,3% номерного фонда простаивали из-за отсутствия клиентов (гостей).

 

Экономическая задача №8

Кафе работает 12 часов в день, количество мест – 35. Среднее время приема пищи одним посетителем — 30 мин, среднее кол-во блюд на 1-го посетителя – 2,5. Плановое кол-во рабочих дней в году – 365. Коэффициент пропускной способности – 0,8.

Определить годовой план выпуска блюд.

Решение задачи:

Определяем годовой план выпуска блюд, шт. (12 час*60 мин)*35 мест      * 2,5 блюда * 0,8 * 365 дней = 613 200 блюд.
                                                                                30 мин

Ответ: план выпуска блюд на год составляет 613 200 шт.

Задача по экономике предприятия №9

В кафе максимальная оборачиваемость одного места – 12,0 чел. Фактическая оборачиваемость одного места в отчетном году – 8,5 чел. (т.е. коэффициент оборачиваемости в отчетном году составляет: 8,5 чел./ 12,0 чел. = 0,71). В будущем году планируется повысить коэффициент оборачиваемости до 0,8. В кафе – 20 мест. Среднее кол-во блюд на 1-гопоситителя – 2,1. Определить плановую численность посетителей на следующий год и плановый выпуск блюд на год.

Решение:

1. плановая численность посетителей за год, чел = 12,0 чел * 0,8 * 20 мест * 313 дней = 60 096 чел.

2. плановый выпуск блюд на год, шт. = 60 096 чел * 2,1 блюд = 126 201,6 = 126 202 блюда.

Ответ: за год кафе планирует принять 60 096 чел, и произвести 126 202 блюда.

Задача по экономике предприятия №10

Годовой выпуск блюд – 26 800 шт. Норма расхода картофеля на одно блюдо – 0,15 кг, моркови – 0,02 кг, соли – 0,007 кг. Цена 1 кг картофеля – 1,20 грн, 1 кг моркови – 2,20 грн, 1 кг соли – 0,50 грн.

Остатки картофеля на начало года – 40 кг, моркови – 10 кг.

Норма запасов на конец года: картофеля – 30 дней, моркови – 20 дней, соли – 5 дней.

Определить годовую потребность в сырье: картофеле, моркови, соли и его стоимость, а также величину закупки картофеля, моркови, соли на год.

Решение:

1. годовая потребность в картофеле, кг = 26 800 шт. * 0,15 кг = 4 020 кг

2. стоимость картофеля, грн = 4 020 кг * 1,20 грн = 4 824 грн

3. годовая потребность в моркови, кг = 26 800 шт.* 0,02 кг =536 кг

4. стоимость моркови, грн = 536 кг * 2,20 грн =1 179, 20 грн

5. годовая потребность в соли, кг = 26 800 шт.* 0, 007 кг = 187,6 кг

6. стоимость соли, грн = 187,6 кг * 0,50грн = 93,8 грн

7. среднесуточная потребность в картофеле, кг = 4 020 кг = 11, 17 кг
                                                                          360 дней

8. среднесуточная потребность в моркови, кг = 536 кг = 1,49 кг
                                                                      360 дней

9. среднесуточная потребность в соли, кг = 187,6 кг = 0, 52 кг
                                                                  360 дней

10. величина закупки картофеля на год, кг = 4 020 кг – 40 кг + (11, 17 кг * 30 дней) =
= 4 020 кг – 40 кг + 335,1 кг = 4 315,1 кг (на сумму: 4 315,1 кг * 1,20 грн = 5 178,12 грн)

11. величина закупки моркови на год, кг = 536 кг – 10 кг + (1,49 кг * 20 дней) =
= 536 кг – 10 кг + 29,8 кг = 555,8 кг (на сумму: 555,8 кг * 2,20 грн = 1 222,76 грн)

12. величина закупки соли на год, кг = 187,6 кг – 0 кг + (0, 52 кг * 5 дней) =
= 187,6 кг – 0 кг + 2,6 кг = 190,2 кг (на сумму: 190,2 кг * 0,50 грн = 95,1 грн)

Ответ: планируется закупить на год:

— картофеля — 4 315,1 кг; на сумму 5178,12 грн,

— моркови — 555,8 кг; на сумму 1222,76 грн,

— соли — 190,2 кг; на сумму 95,1 грн.

Задача № 1 по экономике предприятия

Проведите обобщённый горизонтальный анализ Актива баланса предприятия на основании данных, предствавленных в таблице и сделайте соответствующие выводы.

Таблица. Актив баланса предприятия

Актив

На начало отчётного периода, тыс. грн.

На конец отчётного периода, тыс. грн.

Отклонения

Абсолютные, тыс. грн.

Относительные,%

Необоротные активы

222322

236834

14512

Оборотные активы

45803

47333

1530

Затраты будущих периодов

9018

7854

-1164

Всего активов

277143

292021

14878

Выводы по задаче: проведённый горизонтальный анализ актива баланса показал, что необоротные и оборотные активы возросли на 9,8%; затраты будущих периодов уменьшились на 12,9%; валюта баланса возросла на 5,4%.

 

Задача № 2 по экономике предприятия

Предприятие в течение года реализует картофель на сумму 100 тыс. грн.. Затраты на производство и реализацию составляют 80 тыс. грн., в т. ч. постоянные -20 тыс. грн., переменные -60 тыс. грн. Определить точку безубыточности производства картофеля (критическую программу производства), коэффициенты маржинальной прибыли и безопасности производства. По результатам расчётов сделать соответствующие выводы.

Решение задачи № 2

1. Определяем коэффициент маржинальной прибыли:

2. Точка безубыточности:

3. Коэффициент безопасности:

Выводы: коэффициент безопасности свидетельствует о том, что уменьшение объёма производства на 50% приведёт к критической ситуации, при которой предприятие окупит затраты, но прибыли иметь не будет.

Критическая программа производства составляет 50000 грн. При такой сумме реализации картофеля предприятие не будет иметь убытков. Но в случае уменьшения суммы реализации предприятие будет иметь убытки.

 

Задача № 3 по экономике предприятия

В предприятиях всез районов Крыма было реализовано 112246 ц. овощей открытого грунта. На основании данных, приведенных в таблице, рассчитать индекс Герфиндаля-Хиршмана и определить уровень рыночной власти в отрасли.

Таблица. Реализация овощей открытого грунта в Крыму.

 

Уд. вес,%

Кол-во, ц.

 

Уд. вес,%

Кол-во, ц.

АРК

2439,48

 

112246

       

Бахчисарайский р-н

2,37

1,54

1726

Лененский

0,007

0,082

92

Белогорский

0,008

0,09

106

Нижнегорский

0,518

0,72

812

Джанкойский

1568,16

39,6

44441

Первомайский

653,825

25,57

28697

Кировский

0,123

0,35

388

Раздольненский

21,25

4,61

5169

Красногвардейский

60,84

7,8

8769

Сакский

20,34

4,51

5066

Красноперекопский

98,1

9,9

11123

Симферопольский

4,67

2,16

2420

       

Советский

9,36

3,06

3437

Выводы задачи: индекс Герфиндаля-Хиршмана >2439, это свидетельствует о том, что рынок реализации овощей в Крыму высоконцентрированный.

Задача № 4 по экономике предприятия

На основании данных, приведенных в таблице, проведите обобщённый горизонтальный аналз Пассива баланса предпрития и сделайте выводы.

Таблица. Пассив баланса предприятия

Пассив

На начало отчётного периода, тыс. грн.

На конец отчётного периода, тыс. грн.

Отклонения

Абсолютные, тыс.грн.

Относительные,%

Собственный капитал

226658

225617

-1041

(-1041/22658)100=-0,5

Обеспечение последующих затрат и платежей

4603

2196

-2407

-52,3

Долгосрочные обязательства

210

4964

4754

22,6

Текущие обязательства

43298

46574

3276

7,6

Доходы будущих периодов

2374

12670

10296

4,3

Пассив всего

277143

292021

14878

5,4

Выводы задачи: вертикальный анализ Пассива баланса предприятия показал, что валюта баланса предприятия возросла в течение года на 5,4%.

Задача № 5 по экономике предприятия

Проведите обобщённый вертикальный анализ на основании данных, приведённых в таблице и сделайте соответствующие выводы.

Таблица. Актив баланса предприятия

Актив

На начало отчётного периода, тыс. грн.

На конец отчётного периода, тыс. грн.

Структура, %

На начало отчётного периода

На конец отчётного периода

Необоротные активы

222322

236834

80,2

81,1

Оборотные активы

45803

47333

16,5

16,2

Затраты будущих периодов

9018

7854

3,3

2,7

Всего активов

277143

292021

100,0

100,0

Выводы по задаче: Проведённый вертикальный анализ Актива баланса показал, что структура Активов ориентирована на необоротные активы, удельный вес которых на начало отчётного периода составлял 80,2%, на конец отчётного периода -81%, то есть производство в исследуемом предприятии является достаточно фондоёмким.

Задача по экономике предприятия

На основании таблицы сравнить технические и экономические показатели компрессоров. Определить единичные и групповые показатели конкурентоспособности. Сделать выводы о конкурентоспособности компрессоров. Обосновать выводы.

Таблица. Показатели (технические и экономические) воздушных поршневых компрессоров

Показатели

Конкуренты

Лучший

образец-аналог

I

II

III

Полезный эффект, млн.м воздуха

5,8

7,2

8,8

8,0

Совокупные затраты, млн.грн.

2,2

2,3

2,6

2,5

Эффективность использования, м3/грн

2,6

3,1

3,4

3,2

Решение задачи по экономике предприятия

Единичные показатели определяем, составляя показатели конкурентов с показателями образца-аналога:

 

Варианты

I

II

III

По полезному эффекту

0,725

0,9

1,1

По совокупным затратам

0,88

0,92

1,04

По эффективности использования

0,81

0,97

1,06

Групповые показатели определяем путём переумножения единичных

0,59

0,80

1,21

Выводы: наиболее конкурентоспособными являются воздушные поршневые насосы 3-его варианта. Это объясняется тем, что и единичные показатели и групповой показатель конкурентоспособности воздушных поршневых насосов 3-его варианта превышающие аналогичные показатели конкурентов-насосов 1-ого и 2-ого вариантов.

zadachi-ru.com.ua

Помогите решить задачу по экономике за 6 класс.

во первых стоимость работы 48:4 =12 пошив комплекта обходится в 48 + 12 = 60 выручка от продажи включая прибыль 60 + 3 (прибыль 5%) = 63

фу кака не задача!

Это простая задача. Я задаю сложнее своим ученикам. Мозг должен постоянно работать, тем более, я уверена, что данные задачи решались и объяснялись в классе. А родителям не надо помогать своим детям- это работа учителя, иначе они ни чему не научаться, если за них кто то будет решать.

touch.otvet.mail.ru

Элементы теории множеств примеры решения задач для чайников – | Supercomputer Software Department

Лекция 1.Множества. Операции над множествами

Дискретная математика — область математики, в которой изучаются свойства структур конечного характера, а также бесконечных структур, предполагающих скачкообразность происходящих в них процессов или отделимость составляющих их элементов.

Список литературы:

  1. Яблонский С.В. — Введение в дискретную математику

  2.  Белоусов А.И. — Дискретная математика  

  3. Капитонова Ю.В. и др. – Лекции по дискретной математике

  4. Судоплатов С.В., Овчинникова Е.В. — Элементы дискретной математики

  5. Хаггарти Р. Дискретная математика для программистов

  6. Зайцева С.С. Дискретная математика

К разделам дискретной математики обычно относятся: теория множеств, комбинаторика, общая алгебра, теория графов, математическая логика, теория алгоритмов, теория автоматов, теория кодирования и т.д.

1. Множества. Операции над множествами.

1.1. Множество. Способы задания множеств.

Дискретная математика изучает в основном конечные множества и операции на них.

В 1872 г. Георг Кантор, создатель теории множеств, дал следующие определения для множества:

Множество – это объединение в одно общее объектов, хорошо различаемых нашей интуицией или нашей мыслью.

Множество – это определенная совокупность объектов. Эти объекты называются элементами множества.

Множества обозначаются прописными буквами латинского алфавита: A, B, X, Y, A1, A2, …, элементы множеств – строчными буквами: a, b, x, y, a1, a2, … .

Числовые множества:

N — множество всех натуральных чисел;

N0 — множество неотрицательных целых чисел

Z -множество целых чисел;

Q — множество рациональных чисел;

I — множество иррациональных чисел;

R — множество действительных чисел;

C — множество комплексных чисел;

Символ обозначает принадлежность.

Запись означает, что элементx принадлежит множеству A.

Если элемент x не принадлежит множеству A, то пишут .

Множества бывают:

  1. конечные; частный случай – единичное (одноэлементное) множество, например, множество преподавателей в этой аудитории, или множество десятичных цифр;

  1. бесконечные; пример – множество натуральных чисел;

  1. пустое (Ø).

Пустым множеством называют множество, не содержащее ни одного элемента.

Способы задания (описания) множеств:

1) Множество A определяется непосредственным перечислением всех своих элементов a1, a2, …, an, т.е. записывается в виде: A=a1, a2, …, an. При задании множества перечислением обозначения элементов обычно заключают в фигурных скобках и разделяют запятыми.

Перечислением можно задавать только конечные множества.

2) Множество A определяется как совокупность тех и только тех элементов из некоторого основного множества T, которые обладают общим свойством P(x). В этом случае используется обозначение , т.е. элементы множества задаетсяхарактеристическим предикатом (условием).

Характеристическим предикатом можно задать как конечные, так и бесконечные множества.

3) Множество A можно задать порождающей процедурой (рекурсивное задание, задание алгоритмом). Используется обозначение .

Порождающая процедура – это процедура, которая в процессе работы порождает некоторые объекты, являющиеся элементами определенного множества.

Пример .. – множество натуральных чисел от 1 до 4. Множество заданоперечислением всех своих элементов. Причем, элемент 3A, а 5A.

Пример .. M=C, C++, Java, C# – множество языков программирования, имеющих С-подобный синтексис. Задано перечислением.

Пример .. Множество A из примера 1.1. можно задать характеристическим предикатом .

Пример .. Зададим рекурсивно множество X алгоритмом:

1) 3X;

2) если xX, то элемент и (1x) принадлежат X;

3) других элементов в X нет.

Заметим, что это множество – конечное, и его можно было задать выписыванием его элементов

.

Частным случаем рекурсивного задания множества является способ задания, основанный на процедуре, называемой математической индукцией. Рассмотрим его на примере задания множества натуральных чисел.

Пример .. Множество N задается следующими правилами:

1) задается базис индукции (исходный элемент):

1N;

2) указывается индуктивный переход:

если nN, то (n+1)N;

3) устанавливается правило замыкания:

других элементов, кроме построенных правилами 1 и 2, в N нет.

Задача: Определить различными способами множество М2n-1 всех нечетных чисел, не превышающих 10.

1.2. Подмножество. Равенство множеств.

Универсум. Булеан.

Определение 1.1. Множество A называется подмножеством множества B (обозначается AB), если каждый элемент A есть элемент B, т.е. если xA, то xB.

Символ  обозначает отношение включение между множествами.

Пример .. Пусть и. ТогдаBA.

Но .

В частности, каждое множество есть подмножество самого себя, т.е. AA.

Определение 1.2. Пусть A и B – некоторые множества. Говорят, что A равно B, и пишут A=B, если для любого x имеем: xA тогда и только тогда, когда xB.

Иначе говоря, A=B тогда и только тогда, когда AB и BA.

Если AB и AB, то это записывается AB, и говорят, что A есть собственное подмножество B. Пустое множество есть подмножество любого данного множества A, т.е. A.

Таким образом, доказательство равенства двух множеств A и B состоит из двух этапов:

1) Доказать, что A есть подмножество B.

2) Доказать, что B есть подмножество A.

Определение 1.3. Универсальное множество U (или универсум) есть множество, обладающее таким свойством, что все рассматриваемые множества являются его подмножествами.

В теории чисел универсальное множество обычно совпадает с множеством всех целых или натуральных чисел. В математическом анализе универсальное множество может быть множество всех действительных чисел или множество всех точек n-мерного пространства.

Следует отметить, что универсальное множество U, хотя, и названо универсальным, однозначно не определено, если точно не указана область рассмотрения (предметная область). Конечно, любое множество, содержащее U, может быть использовано как универсальное множество.

По определению, каждое множество есть подмножество универсального множества.

Пример .. Так, для множества за универсум можно взять множество натуральных чисел, т.е.U=N.

Определение 1.4. Булеаном множества A (обозначается (A)) называется множество, состоящее из всех подмножеств множества A.

Пример .. Пусть .

Следовательно, булеан множества A есть множество (A)=.

Множество A из примера 1.8. содержит три элемента, а булеан (A) состоит из 23=8 элементов. В общем случае, если множество A содержит n элементов, множество (A) включает 2n элементов, т.к. A имеет 2n подмножеств.

По этой причине (A) часто обозначают через 2A.

1.3. Операции над множествами.

Множество часто задают графически с помощью диаграмм Эйлера Л. Эйлер (1707-1783) – швейцарский математик, механик и физик.

Например, задание множеств M1=a, b, c, d и M2=a, c, e, f приведено на рисунке, где замкнутые линия, называемые кругами Эйлера, ограничивают элементы одного множества.

В дальнейшем графическое изображение множеств было плодотворно исследовано Дж. Венном (1834-1923), создавшим диаграммную теорию изучения множеств различной природы.

Диаграммы, задающие множества, принято называть диаграммы Эйлера-Венна.

Если имеются некоторые множества, то из них можно получать новые с помощью определенных операций. Для наглядного изображения операций над множествами воспользуемся диаграммами Эйлера-Венна.

Определение 1.5. Объединением множеств A и B называется множество, (которое обозначается AВ) состоящее из всех элементов, которые принадлежат хотя бы одному из множеств А или В.

Пример .9. Пусть , .

Тогда .

Определение 1.6. Пересечением множеств А и В называется множество, (которое обозначается АВ) которое состоит из общих элементов этих множеств.

Пример .10. Пусть ,. Тогда.

Определение 1.7. Разностью множеств А и В называется множество, (которое обозначается А\В) всех тех и только тех элементов множества А, которые не принадлежат В.

Определение 1.8. Симметрическая разность множеств А и В (обозначается А∆В) есть множество (А\В)(В\А).

Пример .11. Пусть ,.

Тогда ,,

.

Определение 1.9. Дополнением множества А (обозначается ) –это множество элементов универсума, которые не принадлежат А, т.е. .

Пример .12. Пусть.

Тогда, если , то.

Операции пересечения и объединения допускают следующее обобщение.

Пусть задано семейство множеств , где. Тогда

Операции над множествами обладают рядом важных свойств.

Теорема 1.1. Пусть задан универсум U. Тогда  A, B, C U выполняются следующие свойства:

1. Свойства коммутативности: АВ=ВА

АВ=ВА

2. Свойства ассоциативности: А(ВС)=(АВ)С

А(ВС)=(АВ)С

3. Свойства дистрибутивности: А(ВС)=(АВ)(АС)

А(ВС)=(АВ)(АС)

4. Свойства тождества: А=А А=

АU=U АU=А

5. Законы идемпотентности: АA=A

АA=A

6. Свойства поглощения: А(АВ)=А

А(АВ)=А

7. Двойное дополнение:

8. Свойства дополнения: А=U

А=

9. Законы де Моргана:

Кроме того, .

Докажем свойство дистрибутивности  относительно :

А(ВС)=(АВ)(АС).

Доказательство.

Пусть M= А(ВС) и K=(АВ)(АС).

1) Докажем, что MK.

Пусть элемент xM, тогда либо xA, либо xС).

  1. Если xA, то x(АВ) и x(АС). Значит x(АВ)(АС), т.е. xK.

  2. Если xС)., то xВ и xС. Значит x(АВ) и x(АС). Т.о. x(АВ)(АС), т.е. xK.

Значит, MK.

2) Докажем, что KM.

Пусть элемент xK, тогда x(АВ)(АС).

Это возможно только тогда, когда и x(АВ) и x(АС).

Здесь возможны 2 варианта.

  1. xA. Но тогда получаем, что xА(ВС), т.е. xM.

  2. xA. Но тогда получаем, что и xВ и xС. Т.е. xС). Но это значит, что xА(ВС), т.е. xM.

Значит, KM.

3) Так как MK и KM, то M=K, то есть А(ВС)=(АВ)(АС).

Остальные тождества доказываются аналогично.

Определение 1.10. Покрытием множества A называется набор подмножеств , гдеI – некоторое множество индексов, если каждый элемент A принадлежит хотя бы одному из Ai.

Пример .3. Пусть A=, , , .

Тогда , , , , ,  является покрытием множества A.

Определение 1.11. Разбиением множества A называется набор его попарно непересекающихся подмножеств , гдеI – некоторое множество индексов.

— разбиение множества A, если выполняются два условия:

1) ;

2) , т.е.aA тогда и только тогда, когда aAi для некоторого iI.

Пример .. Пусть A=, , , .

Тогда множество A=, , ,  является разбиением множества A.

Всего возможны 17 вариантов разбиения множества A.

studfiles.net

ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА 2 семестр. Лекция N1 МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ. Элементы теории множеств. Понятие множества. Операции над множествами

Эквивалентные множества

Эквивалентные множества Теоретические вопросы. Множества конечные и бесконечные.. Сравнение множеств.. Счетные множества..4 Свойства счетных множеств..5 Эквивалентные множества..6 Несчетные множества..7

Подробнее

ФУНКЦИЯ ПЕРЕМЕННАЯ ВЕЛИЧИНА

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА понятия, которые можно описать, но нельзя строго определить, так как любая попытка дать строгое определение неизбежно сведётся к замене определяемого понятия ему

Подробнее

Математический анализ

Математический анализ Попова Татьяна Михайловна, ауд 433п 2 часа лекции, 3 часа практических занятий ЭКЗАМЕН Содержание 1 семестра: теория пределов, непрерывность функции, основные понятия теории дифференциального

Подробнее

3. Множества (продолжение)

3. Множества (продолжение) Несчетность множества действительных чисел имеет следующее более или менее конкретное приложение. Определение 3.1. Число R называется алгебраическим, если оно является корнем

Подробнее

Глава 1. ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЕ ЧИСЛА

Глава ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫЕ ЧИСЛА ВАЖНЕЙШИЕ КЛАССЫ ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫХ ЧИСЕЛ В элементарной математике изучаются действительные (вещественные) числа Сначала в процессе счета возникли натуральные числа 3 для которых

Подробнее

Пределы и непрерывность

Пределы и непрерывность. Предел функции Пусть функция = f ) определена в некоторой окрестности точки = a. При этом в самой точке a функция не обязательно определена. Определение. Число b называется пределом

Подробнее

Предложение 1. Предложение 2.

2. ПРЯМОЕ ВВЕДЕНИЕ ПОРЯДКА В СИСТЕМЕ ПЕАНО В конце XIX века было завершено построение содержательных аксиоматических теорий двух важнейших областей математики — арифметики и евклидовой геометрии (Гильберт).

Подробнее

Дискретная математика

Дискретная математика Часть 1 ВЕ Алексеев 2014 Глава 1 Множества 11 Понятие множества Под множеством математики понимают соединение каких-либо объектов в одно целое Создатель теории множеств немецкий математик

Подробнее

Лекция 1. Метрические пространства

Лекция 1. Метрические пространства В математике очень важную роль играет понятие пространства, т. е. множества, между элементами которого аксиоматически заданы некоторые соотношения. В таком случае говорят,

Подробнее

Вводный курс математики

Высшее профессиональное образование БАКАЛАВРИАТ И. Л. Тимофеева, И. Е. Сергеева, Е. В. Лукьянова Вводный курс математики Под редакцией академика В. Л. Матросова Рекомендовано Учебно-методическим объединением

Подробнее

ГЛАВА 5 МНОЖЕСТВО ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫХ ЧИСЕЛ

ГЛАВА 5 МНОЖЕСТВО ДЕЙСТВИТЕЛЬНЫХ ЧИСЕЛ Из способов введения множества R действительных чисел рассмотрим два: индуктивный (индуктивно-аксиоматический), когда множество R строится путём последовательных

Подробнее

ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ МНОЖЕСТВ

ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ МНОЖЕСТВ 1 Понятие множества. Операции над множествами В математике встречаются самые разнообразные множества. Можно говорить о множестве граней многогранника, множестве точек на прямой,

Подробнее

Дискретная математика

Дискретная математика ЛИТЕРАТУРА. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. — М.: Наука, 979. 2. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженеров. М.: Энергоатомиздат, 988.

Подробнее

Математический анализ. Введение [1,3,4]

I Краткие исторические сведения Математический анализ Введение [1,3,4] Математический анализ часть математики, в которой изучаются функции и их обобщения методами теории пределов Поскольку понятие предела

Подробнее

Математический анализ и топология

Математический анализ и топология Д. Вельтищев ЛЭШ-2006 Предисловие Это краткий конспект курса анализа для ЛЭШ-2006. Он включает в себя основы анализа и топологии, изложенные так, чтобы их можно было перенести

Подробнее

Т. В. Родина, Е. С. Трифанова

Т В Родина, Е С Трифанова КУРС ЛЕКЦИЙ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ I для напр «Прикладная математика и информатика» Учебное пособие под редакцией проф И Ю Попова Санкт Петербург МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ

Подробнее

Лекции 8,9. Глава 5. Непрерывность функции

Лекции 89 Глава 5 Непрерывность функции 5 Непрерывность функции в точке Понятие непрерывности функции является одним из основных понятий высшей математики Очевидно графиком непрерывной функции является

Подробнее

{ z } { 1 2 3, 4,…, ( 1) n = ; ,, n,…}

Тема Теория пределов Как мы понимаем слово «предел»? В повседневной жизни мы часто употребляем термин «предел», не углубляясь в его сущность В нашем представлении чаще всего предел отождествляется с понятием

Подробнее

Математическая логика

Математическая логика Лектор: Подымов Владислав Васильевич e-mail: [email protected] 2017, весенний семестр Лекция 13 Наивная теория множеств Кардинальные числа в наивной теории множеств Выразительные возможности

Подробнее

Язык теории множеств Цермело Френкеля (ZF)

1 Язык теории множеств Цермело Френкеля (ZF) Алфавит Переменные (по множествам) : a,b,… Предикатные символы:, = Логические связки:, ª, #,, Кванторы: Á, Ú Скобки: (, ) Формулы Атомарные: x y, x=y (где

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 1 семестр. 1. Числа 1.1. Числовые множества. Множество натуральных чисел

МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ 1 семестр 1. Числа 1.1. Числовые множества. Множество натуральных чисел множество целых чисел N = {0, 1, 2, 3,…, }, Z = {0, ±1, ±2, ±3,…, } множество рациональных чисел { m }

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 1 НЕКОТОРЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ЧИСЕЛ

ЛЕКЦИЯ 1 НЕКОТОРЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ЧИСЕЛ В пособии не излагается теория чисел а дан минимальный инструментарий из этой теории который в дальнейшем потребуется для изучения криптографических систем используемых

Подробнее

Лекция 2. МНОЖЕСТВА И ОТНОШЕНИЯ

Лекция 2. МНОЖЕСТВА И ОТНОШЕНИЯ Цель лекции: изучить основы теории множеств, необходимые для введения фундаментального понятия «отношение», на котором строится дальнейшее изучение реляционной модели данных.

Подробнее

Множества и отображения

Глава 1 Множества и отображения 11 Множества Когда мы даем определение какому-либо понятию, мы связываем его с другими понятиями Те, в свою очередь, мы можем определить через другие понятия и т д Рано

Подробнее

ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ «МАТЕМАТИКА»

А.К. Цих Н.А. Бушуева О.В. Знаменская ВВЕДЕНИЕ В СПЕЦИАЛЬНОСТЬ «МАТЕМАТИКА» Организационно-методические указания по освоению дисциплины Красноярск 2008 1. Общие сведения 3 2. Общая характеристика дисциплины

Подробнее

18. Отображения, отношения и лемма Цорна

18. Отображения, отношения и лемма Цорна Вернемся еще раз к теории множеств будем надеяться, что последний раз в курсе анализа. Вы уже знакомы с понятием отображения множеств. Именно, отображение f : X

Подробнее

Лекция 1 Топологические пространства 1

Лекция 1 Топологические пространства 1 Ключевые слова: топология, открытое множество, топологическое пространство, окрестность, внутренние и внешние точки, замкнутое множество, база топологии, отображения

Подробнее

Последовательность. n n

Последовательность. Определение. Если каждому натуральному числу ( N ) по некоторому закону приведено в соответствие число { }, то этим определена числовая последовательность,,,… (или просто последовательность).

Подробнее

Основные понятия теории множеств

Министерство образования и науки РФ Уральский государственный экономический университет Ю. Б. Мельников Основные понятия теории множеств Раздел электронного учебника для сопровождения лекции Изд. 4-е,

Подробнее

1 Фундированные множества.

ФИВТ МФТИ, весна 2013. Краткие заметки по курсу математическая логика. Часть первая: трансфинитная индукция (4 лекции). (А.Е. Ромащенко). Заметки написаны для студентов, слушавших лекции курса и посещавших

Подробнее

Понятие множества. РЕПОЗИТОРИЙ БГПУ

Понятие множества. Вопросы для изучения 1. Понятие множества. 2. Отношения между множествами. 3. Диаграммы Эйлера Венна. 4. Операции над множествами. «Множество есть многое, мыслимое нами как единое» основатель

Подробнее

Лекция 6 ( ) 1. Теория Γ Q

Лекция 6 (11.10.2014) 1. Теория Γ Q Утверждение. Теория Γ Q полна. Доказательство. Пусть M 1 и M 2 две не эквивалентные модели теории Γ Q, то есть M 1 ϕ и M 2 ϕ для некоторого предложения ϕ. Ни одна из

Подробнее

14. Компактные топологические пространства

63 4. Компактные топологические пространства Известно что многие факты математического анализа основаны на одном свойстве отрезка числовой прямой которое называется леммой Гейне — Бореля -Лебега и заключается

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ

МИНОБРНАУКИ РОССИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» БОРИСОГЛЕБСКИЙ ФИЛИАЛ (БФ ФГБОУ ВО «ВГУ») УТВЕРЖДАЮ Заведующий

Подробнее

Вопросы к экзамену по курсу 1-2 модулей

На устном экзамене студент получает два вопроса и две задачи. Вопросы к экзамену по курсу 1- модулей 1. Расскажите о числах: натуральных, целых, рациональных и иррациональных. Расскажите о числовой прямой

Подробнее

1. Топологические пространства

Топологические пространства Топологическое пространство Пусть — произвольное множество и τ = { I} U ; — некоторое семейство его подмножеств Определение Будем говорить, что семейство τ задаёт (определяет)

Подробнее

23. Полнота (продолжение)

23. Полнота (продолжение) Завершим доказательство теоремы 22.5. Именно, покажем, что i(x) плотно в X. Так как пространства, о которых идет речь, метрические, нам достаточно проверить, что всякий элемент

Подробнее

Введение в математическую логику

Введение в математическую логику Лекция 11 В следующем разделе мы будем рассуждать в терминах содержательной теории множеств, а не в терминах формальной теории ZF. Полный порядок (содержательная теория

Подробнее

Лекция 1. Мера Лебега плоских множеств

Лекция 1. Мера Лебега плоских множеств Корпусов Максим Олегович, Панин Александр Анатольевич Курс лекций по линейному функциональному анализу 5 сентября 2012 г. Введение Функция Дирихле не интегрируема

Подробнее

сайты:

Федеральное агентство по образованию Уральский государственный экономический университет Ю. Б. Мельников Основные понятия теории множеств Раздел электронного учебника для сопровождения лекции Изд. 3-е,

Подробнее

docplayer.ru

Методическая разработка для спецкурса по математике в 9 классе

Методическая разработка для спецкурса по математике в 9-м классе на тему: «Использование элементов теории множеств в решении задач»

Цели:

  • формировать у учащихся знания основ теории множеств;

  • познакомить учащихся с различными случаями применения теории множеств при решении задач;

  • формировать у учащихся умения применять элементы теории множеств в решении задач;

  • развивать общую математическую культуру, интерес к предмету;

  • воспитывать у учащихся ответственное отношение к учебному труду.

Оборудование: плакаты с изображением основных отношений и операций между множествами.

Содержание:

1. Основные понятия множества.

2. Отношения между множествами.

3. Операции над множествами.

4. Решение задач.

5. Контрольные вопросы

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МНОЖЕСТВА

Одно из основных понятий современной математики — множество. Это понятие обычно принимается за первичное и поэтому не определяется через другие.

Когда в математике говорят о множестве (чисел, точек, функций и т. д.), то объединяют эти объекты в одно целое — множество, состоящее из этих объектов (чисел, точек, функций и т. д.). Основатель теории множеств, немецкий математик Георг Кантор (1845–1918) выразил эту мысль следующим образом: “Множество есть многое, мыслимое как единое, целое”.

Множество — это совокупность объектов, объединённых между собой по какому-либо признаку.

Слово “множество” в обычном смысле всегда связывается с большим числом предметов. Например, мы говорим, что в лесу множество деревьев, но если перед домом два дерева, в обычной речи не говорят, что перед домом “множество деревьев”.

Математическое же понятие множества не связывается обязательно с большим числом предметов. В математике удобно рассматривать и “множества”, содержащие 3; 2 или 1 предмет и даже “множество”, не содержащее ни одного предмета (пустое множество). Например, мы говорим о множестве решений уравнения, до того как узнаем, сколько оно имеет решений (множество вещественных решений уравнения х2+1 = 0 — пустое множество).

Произвольные множества обозначают большими латинскими буквами А, В, С, … Пустое множество, т.е. множество, которое не имеет элементов, обозначается символом .

О предметах, составляющих множество, говорят, что они принадлежат этому множеству, или являются его элементами. Элементы множества обозначают малыми латинскими буквами a, b, c, … или одной какой-нибудь буквой с индексом, например а1, а2, … ,аn.

Предложение “предмет а принадлежит множеству А”, или “предмет а — элемент множества А”, обозначают символом а  А.

Способы задания множеств:

1) Множество может быть задано непосредственным перечислением всех его элементов (в произвольном порядке). В таком случае названия всех элементов множества записываются в строчку, отделяются между собой запятыми и заключаются в фигурные скобки.

Например: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}— множество цифр десятичной системы счисления,

Необходимо различать объекты, обозначаемые символами a и {a}. Символом a означается предмет, символом {a} — множество, состоящее из одного элемента а (единичное множество). Перечислением всех элементов можно задать лишь конечное множество. Такие множества, как, например, множество всех натуральных (N) или всех целых чисел (Z), нельзя задать таким способом, т.к. мы не можем перечислить все N и все Z — таких чисел бесконечное множество.

2) Имеется другой, универсальный, способ задания множества в том смысле, что этим способом может быть задано не только конечное, но и бесконечное множество. Множество может быть задано указанием характеристического свойства, т. е. такого свойства, которым обладают все элементы этого множества и не обладает ни один предмет, не являющийся его элементом.

Например: а) А = { х | sin x = 0}, б) А = {0, 1, 2, 3, 4}— множество всевозможных остатков от деления любого натурального числа на 5.

2. ОТНОШЕНИЯ МЕЖДУ МНОЖЕСТВАМИ

Множество В включается в множество А, если каждый элемент множества В является также элементом множества А. Множество В является подмножеством или частью множества А. Символическая запись: .

Отношение включения обозначается символом , т. е. предложение “множество В включается во множество А” записывается: ВА.

Поскольку множество можно изобразить в виде геометрических фигур, логические рассуждения тоже изображаются геометрически.

Метод геометрической иллюстрации логических рассуждений был предложен великим математиком 18 века петербургским академиком Леонардом Эйлером (1707–1783) и широко применялся английским математиком Джоном Венном (1834–1923), т.е. для наглядности множества и логические рассуждения изображаются в виде кругов, которые называются кругами Эйлера или диаграммами Эйлера-Венна.

Например:

1) N Z QRC.

2) Множество прямоугольников  во множество параллелограммов  множество четырёхугольников.

Частным случаем включения является равенство.

Два множества, состоящие из одних и тех же элементов называются равными (А = В).

Символическая запись: 

Как показывают приведённые выше примеры, если ВА, то возможны два случая:

1) Существует хотя бы один элемент множества А, не принадлежащий множеству В. В таком случае говорят, что В — собственная часть (или собственное подмножество) А, или что В строго включается в А. Отношение строгого включения обозначается : В  А.

2) Не существует ни одного элемента множества А, не принадлежащего В. Этот случай равносилен отношению , т. е. равенству А = В.

3. ОПЕРАЦИИ НАД МНОЖЕСТВАМИ

Объединением АВ двух множеств А и В называется множество, состоящее из общих элементов этих множеств; т. е. множество, состоящее из всех тех и только тех элементов, которые принадлежат множеству А или множеству В.

Символическая запись: .

Например:

Пересечением АВ двух множеств называется множество, состоящее из всех элементов этих множеств, и не содержащее элементов других множеств; т. е. множество, состоящее из всех тех и только тех элементов, которые принадлежат и множеству А и множеству В.

Символическая запись: 

Разностью А \ В двух множеств А и В называется множество, состоящее из всех элементов множества А и не содержащее элементов множества В.

Символическая запись: 

Симметрической разностью АВ двух множеств А и В называется множество 

Пусть даны два множества А и В, В А, разность А \ В двух множеств А и В называется дополнением множества В до множества А (относительно множества А).

Сумма двух множеств является частным случаем объединения множеств.

Под парой будем всегда понимать упорядоченную пару элементов, т. е. два элемента, расположенных в определённом порядке. Элемент, занимающий первое место, называетсяпервой координатой пары, элемент, занимающий второе место, называется второй координатой пары.

Обозначают пару элементов круглыми скобками: (a,b).

Прямым произведением двух множеств называется множество всевозможных пар (a,b), таких, что: a А, b  В. Символическая запись: .

4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ

А. Задачи на прямое произведение множеств.

Задача №1

Задача №2

Изобразить на координатной плоскости множество М :

M = N  R, где N — множество натуральных чисел, R — множество действительных чисел.

По определению прямого произведения: АВ = {(a,b) : aА, bВ}

М = {(1, х), (2, х), …| 1, 2, … N и х R}

Изобразим это на графике:

B. Задачи на доказательство, решаемые с помощью диаграмм Эйлера-Венна.

Задача №1

Доказать: (АВ)\А = 

Доказательство:

,

что и требовалось доказать.

Задача №2

Доказать: А\(ВС) = (А\В)(А\С)

Доказательство:

,

что и требовалось доказать.

Задача №3

Доказать: В(А\В) = АВ

Доказательство:

,

что и требовалось доказать.

C. Логические задачи, решаемые с помощью диаграмм Эйлера-Венна.

Задача №1

В отделе научно-исследовательского института работают несколько человек, причём каждый из них знает хотя бы один иностранный язык: 6 человек — английский язык, 7 человек — немецкий язык, 4 человека — оба языка. Сколько человек работает в отделе? Сколько из них знают только английский язык? Только немецкий? Сколько человек знает только один язык?

Решение:

Пусть М1 — работники, знающие английский язык, М2 — работники, знающие немецкий язык.

1) | М1М2| = |М1| + |М2| — |М1М2| = 6 + 7 — 4 = 9 (человек) — работает в отделе.

2) |М1| — |М1М2| = 6 – 4 = 2 (человека) — знают только английский язык.

3) |М2| — |М1М2| = 7 – 4 = 3 (человека) — знают только немецкий язык.

4) 2 + 3 = 5 (человек) — знают только один язык.

Ответ: 9 человек, 2 человека, 3 человека, 5 человек.

Резервная задача

На пикник поехали 92 человека.

48 человек взяли бутерброды с колбасой,

38 человек взяли бутерброды с сыром,

42 человек взяли бутерброды с ветчиной,

28 человек взяли бутерброды с колбасой и с сыром,

21 человек взяли бутерброды с колбасой и с ветчиной,

26 человек взяли бутерброды с сыром и с ветчиной,

25 человек взяли бутерброды трёх видов.

А несколько человек взяли пирожки. Сколько человек взяли пирожки?

(Ответ: 14 человек взяли пирожки.)

5. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. Назовите основателя теории множеств.

2. С чем связывают в обычном смысле слово “множество”?

3. Из чего состоит множество?

4. Как обозначают множества, элементы множества?

5. Что называю пустым множеством?

6. Перечислите способы задания множества.

7. Расскажите об отношениях между множествами. Приведите примеры.

8. Расскажите об операциях, которые можно осуществлять между двумя множествами. Приведите примеры.

9. Как для наглядности изображаются множества и логические рассуждения?

10*(для желающих). Составьте несколько задач и решите их, используя элементы теории множеств.

infourok.ru

Лекция № 2

1.Понятие множества 1

2.Способы задания множества 3

3.Отношения между множествами 5

4.Основные операции над множествами 7

5.Свойства объединения и пересечения множеств 10

6.Разбиение множества на классы. Классификация 11

7.Число элементов объединения и разности двух конечных множеств 12

8.Примеры решения задач 13

  1. Понятие множества

Одно из основных понятий современной математики — понятие множества. Оно является первичным, т. е. не поддается определению через другие, более простые понятия. С понятием множества мы встречаемся довольно часто: множество студентов нашего института, множество преподавателей, множество изучаемых дисциплин и т. д.

Хотя в силу первичности понятия множества нельзя дать ему строгое определение, но можно воспользоваться описательным определением, предложенным одним из создателей теории множеств – немецким математиком Георгом Кантором (1845-1918). Он сказал: «Множество есть многое, мыслимое нами как единое».

Приведенные примеры обладают одним существенным свойством: все эти множества состоят из определенного конечного числа объектов, которые мы будем называть элементами множества. При этом каждый из объектов данного вида либо принадлежит, либо не принадлежит рассматриваемому множеству. Например, если мы рассмотрим множество студентов некоторой учебной группы, то, обратившись к списку этой группы, мы можем утверждать, что студент Иванов принадлежит этому множеству, а студент Петров уже не принадлежит в связи с отчислением.

Множества, включающие только такие объекты, принадлежность или не принадлежность которых к тому или иному множеству не вызывает сомнения, называются четкими множествами. Поскольку каждый рассматриваемый объект либо принадлежит, либо не принадлежит к рассматриваемому четкому множеству, эти множества всегда имеют ясно очерченные границы. Четким множествам противопоставлены нечеткие или «лингвистические» множества, включающие такие объекты, которые могут быть отнесены к тому или иному множеству лишь с определенной степенью достоверности. Понятие нечетких множеств (fuzzy sets) было впервые введено в 1965 году американским математиком Л. Заде.

Понятие нечеткого множества можно проиллюстрировать на примере применения прилагательных детский, юношеский, молодой, среднего возраста, пожилой, старый. Разные люди вкладывают в эти понятия разные возрастные рамки. Например, период от 16 до 21 года может считаться либо как юношеский, либо как относящийся к молодому возрасту. Таким образом, каждое из рассмотренных определений представляет собой нечеткое подмножество с размытыми краями. Объекты, попадающие на эти размытые края, относятся к указанным множествам лишь с известной долей достоверности. Так, например, девятнадцатилетний мужчина может быть с достоверностью 50% отнесен к множеству юношей, и с той же достоверностью — к множеству молодых людей.

Аппарат нечетких множеств может применяться для описания процессов мышления, лингвистических явлений и вообще для моделирования человеческого поведения, при котором допускаются частичные истины, а строгий математический формализм не является категорически необходимым.

Множества, которые состоят из конечного числа элементов, называются конечными множествами. К числу конечных множеств относится также и пустое множество, т.е. множество, не содержащее ни одного элемента. Введение понятия пустого множества связано с тем, что, определяя тем или иным способом множество, мы не можем знать заранее, содержит ли оно хотя бы один элемент. Например, множество отличников в какой-либо учебной группе.

Множества, рассматриваемые при решении практических задач, чаще всего имеет дело с конечными множествами объектов. В качестве примеров бесконечных множеств можно привести множества, рассматриваемые в математике: множество всех натуральных чисел (N) и множество всех целых чисел (Z).

studfiles.net

Сборник задач и упражнений с решениями по разделу математики Дискретная математика.doc



x|x{
A 2
};Nn,n2
………………………..
.
A k
}Nn,kn

x|x{





.
Определить мощность множества 
C
kA

1k
№ 1.47. Является ли множество {(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)} бинарным
отношением. Почему?
№ 1.48. Выписать элементы множества {0, 1, 2}{a,b}. Найти область
определения и область значений этого отношения, построить его график.
№ 1.49. Показать на примере, что операция образования декартового
произведения не является ни коммутативной, ни ассоциативной.
№ 1.50. Доказать, что декартово произведение дистрибутивно
относительно операции объединения, т.е. что для любых множеств А, В и
С

)CA(C)BA(
)CB(
.
№ 1.51. Пусть  ­ отношение “есть брат”,  ­ отношение “есть сестра”.
Описать отношения



\
;
;
.
№ 1.52. Является ли отношение “быть рядом” транзитивным?
симметричным,
№ 1.53. Задано бинарное отношение на множестве М={1,2,3,4}. Является
ли оно рефлексивным,
антисимметричным,
транзитивным? Почему? Найдите область определения R, область зна­
чений R, обратное отношение R­1, пересечение и объединение R и R­1.
а) R={(1,1), (1,2), (1,3), (2,3), (3,3), (4,1), (4,4)};
б) R={(1,1), (1,2), (2,1), (2,3), (3,2), (3,3), (4,4)};
в) R={(1,1), (1,4), (2,3), (3,2), (4,1)};
г) R={(1,1), (1,2), (1,4), (2,2), (2,3), (3,3), (4,4)};
д) R={(1,1), (1,3), (2,2), (3,3), (4,1), (4,4)};
е) R={(1,1), (1,2), (3,1), (3,2), (3,3), (4,4)};
ж) R={(1,1), (1,2), (2,2), (2,3), (3,4), (4,4)};
з) R={(1,2), (1,3), (2,2), (2,3), (3,3), (4,3)};
и) R={(1,4), (2,3), (3,2), (3,4), (4,1), (4,3)};
к) R={(2,1), (3,1), (3,2), (3,3), (3,4), (4,1)}.
№ 1.54 Найти область определения, область значений, построить график
каждого из следующих отношений:
а)
б)
x|RR)y,x{(
};1|y|2|x||RR)y,x{(
2 
};y




2

znanio.ru

Онлайн системы неравенств – Калькулятор онлайн — Решение систем неравенств (линейных, квадратных и дробных) (с подробным решением)

Системы и совокупности неравенств. Видеоурок. Алгебра 11 Класс

В данном уроке мы рассмотрим системы и совокупности различных неравенств, приведем соответствующие примеры.

Тема: Уравнения и неравенства. Системы уравнений и неравенств

Урок: Системы и совокупности неравенств

Рассмотрим систему неравенств:

Мы знаем, как решить каждое из этих неравенств. Найти решение каждого неравенства – значит найти множество всех х, при которых неравенство обращается в верное числовое соотношение. Предположим, мы нашли такое множество для каждого из заданных уравнений системы:

Решить систему – означает найти все х, удовлетворяющие одновременно и первому, и второму неравенству, то есть принадлежащие и множеству А, и множеству В.

Пример 1 – решить систему неравенств:

Покажем решение системы графически:

Рис. 1. Иллюстрация к примеру

Очевиден ответ:

Комментарий: только значения х, находящиеся на выбранном отрезке, удовлетворяют одновременно первому и второму неравенству.

Рассмотрим совокупность двух неравенств:

Предположим, мы нашли решения обоих неравенств:

Решить совокупность – означает найти все х, которые удовлетворяют хотя бы одному неравенству, то есть входят хотя бы в одно из множеств А или В.

Например:

Полученные интервалы проиллюстрированы на рисунке 10.1. Очевиден ответ:

Теперь можем дать строгие определения.

Рис. 2. Пересечение двух множеств

Определение:

Пересечением двух множеств А и В называют такое множество С, которое состоит из всех элементов, входящих одновременно и в множество А, и в множество В.

 

Рис. 3. Объединение двух множеств

Определение:

Объединением двух множеств А и В называют такое множество D, которое состоит из всех элементов, входящих хотя бы в одно из множеств А или В.

 

 

Пример 1 – решить систему и совокупность:

а)

interneturok.ru

Системы линейных неравенств. Решение систем линейных неравенств

Системой линейных неравенств – называют несколько линейных неравенств, которые должны выполняться одновременно

Например:

\begin{cases}x>4\\x\leq7\end{cases} \begin{cases}2x-5\geq11\\3+x>7\end{cases} \begin{cases}2x\leq19\\3x<14\\5x>-1\end{cases}

Примеры не систем линейных неравенств:
\(\begin{cases}3>4\\x\leq7\end{cases}\) – первое неравенство не линейное, а числовое
\(\begin{cases}2x^{2}-5\geq11\\3+\frac{1}{x}>7\end{cases}\) – первое неравенство квадратное, второе дробно-рациональное, т.е. оба не линейные
\(\left[ \begin{gathered} 2x\leq19 \\ 3x<14\\ 5x>-1\\ \end{gathered} \right.\)  

—  а это совокупность линейных неравенств, а не система

Решение систем линейных неравенств

Чтобы решить систему неравенств мы должны найти значения иксов, которые подойдут всем неравенствам в системе.

Пример: Решим систему \(\begin{cases}x>4\\x\leq7\end{cases}\)
Решение: Первое неравенство становится верным, если икс больше \(4\). То есть, решения первого неравенства – все значения иксов из интервала \((4;\infty)\), или на числовой оси:


Второму неравенству подойдут значения иксов меньшие чем 7, включая саму семерку, то есть любой икс  из интервала \((-\infty;7]\) или на числовой оси:


А какие значения подойдут обоим неравенствам? Те, которые принадлежат обоим промежуткам, то есть где промежутки пересекаются.


Ответ: \((4;7]\)

Как вы могли заметить для пересечения решений неравенств в системе удобно использовать числовые оси.

Если в системе находятся требующие преобразований неравенства, то при решении системы каждое неравенство независимо от других преобразовывается к одному из видов: \(x<c\), \(x>c\), \(x\leq c\), \(x\geq c\). И только после этого ищут общее решение, пересекая решения неравенств на числовой оси.

Пример:  Решить систему \(\begin{cases}x-4\geq0\\x-0,3\geq1\end{cases}\)
Решение:

\(\begin{cases}x-4\geq0\\x-0,3\geq1\end{cases}\)

Перенесем \(-4\) и \(-0,3\) в правую сторону, меняя при этом их знак

\(\begin{cases}x\geq4\\x\geq1,3\end{cases}\)

 

Отметим решения на числовой оси


 

Запишем общее решения неравенств

Ответ: \([4;+\infty)\)


Пример:  Решить систему \(\begin{cases}4(x-1)<3x+1\\-3x+7\geq4(1-x)\end{cases}\)
Решение:

\(\begin{cases}4(x-1)<3x+1\\-3x+7\geq4(1-x)\end{cases}\)

Раскроем в каждом неравенстве скобки

\(\begin{cases}4x-4<3x+1\\-3x+7\geq4-4x\end{cases}\)

Слагаемые с иксом в одну сторону,слагаемые без икса в другую

\(\begin{cases}4x-3x<1+4\\-3x+4x\geq4-7\end{cases}\)

 

Приведем подобные слагаемые

\(\begin{cases}x<5\\x\geq-3\end{cases}\)

 

Объединим решения на числовой оси

     Запишем ответ

Ответ: \([-3;5)\)

Заметьте, что для решения первой системы мы использовали две числовые оси, пересекая их пунктиром, а для решения второй и третьей – одну ось. Вы можете сами выбирать сколько осей вам рисовать, оба варианта допустимы. Однако в больших системах (\(3\) или более неравенства) советую для каждого неравенства чертить свою ось.

Системы линейных неравенств и двойные неравенства

Помимо рассмотренных выше примеров, есть особый вид систем линейных неравенств: двойные неравенства. Они притворяются, что совсем не системы, но на самом деле еще какие системы!

Например:  
— неравенство \(3<x-1<7\)  можно записать как  \(\begin{cases}x-1>3\\x-1<7\end{cases}\)
— неравенство \(2x-5<3x+7≤8x\) можно записать как \(\begin{cases}2x-5< 3x+7\\3x+7\leq8x\end{cases}\)

Первое неравенство удобнее решать в виде двойного, из-за того, что в левой и правой части нет переменных. А вот второе лучше решать как систему из-за того, что иксы есть во всех трех частях неравенства.

Скачать статью

cos-cos.ru

Найти область решений и область допустимых решений системы неравенств — 22 Апреля 2015 — Примеры решений задач

Контрольная работа по дисциплине “Методы оптимальных решений”

Задание 1  Найти область решений и область допустимых решений системы неравенств:

$\left\{\begin{matrix}x_1-x_2\leq 1\\ x_1-2x_2\leq 1\\x_1\leq 0.25\end{matrix}\right..$

Решение.

Построим область решений, т.е. решим графически систему неравенств. Для этого построим каждую прямую и определим полуплоскости, заданные неравенствами (полуплоскости обозначены штрихом).

Построим уравнение x1-x2 = 1 по двум точкам.
Для нахождения первой точки приравниваем x1 = 0. Находим x2 = -1. Для нахождения второй точки приравниваем x2 = 0. Находим x1 = 1. Соединяем точку (0;-1) с (1;0) прямой линией. Определим полуплоскость, задаваемую неравенством. Выбрав точку (0; 0), определим знак неравенства в полуплоскости: 1 • 0 — 1 • 0 — 1 ≤ 0, т.е. x1-x2 — 1≤ 0 в полуплоскости ниже прямой.
Построим уравнение x1-2x2 = 1 по двум точкам.
Для нахождения первой точки приравниваем x1 = 0. Находим x2 = -0.5. Для нахождения второй точки приравниваем x2 = 0. Находим x1 = 1. Соединяем точку (0;-0.5) с (1;0) прямой линией. Определим полуплоскость, задаваемую неравенством. Выбрав точку (0; 0), определим знак неравенства в полуплоскости: 1 • 0 — 2 • 0 — 1 ≤ 0, т.е. x1-2x2 — 1≥ 0 в полуплоскости выше прямой.
Построим уравнение x1 = 0.25.
Эта прямая проходит через точку x1 = 0.25 параллельно оси OX2. Определим полуплоскость, задаваемую неравенством. Выбрав точку (0; 0), определим знак неравенства в полуплоскости: 1 • 0 — 0.25 ≤ 0, т.е. x1 — 0.25≥ 0 в полуплоскости правее прямой.

Пересечением полуплоскостей будет являться область, координаты точек которого удовлетворяют условию неравенствам системы ограничений задачи.

Получаем область решений (ОР), треугольник ABC

Область решения (ОР) системы, удовлетворяющая условиям неотрицательности (xj ≥ 0, j = 1,n), называется областью неотрицательных, или допустимых, решений (ОДР). Следовательно, задача области допустимых значений (ОДР) не имеет.

 

www.reshim.su

StudyPort.Ru — Система неравенств. Решения системы

Системой неравенств называется совокупность неравенств, для которых нужно найти значения неизвестных, удовлетворяющие одновременно всем неравенствам системы.

Значения неизвестных, удовлетворяющие одновременно всем уравнением системы называются решениями системы.

 

Примеры систем неравенств:

 

Системы неравенств могут состоять из двух и более неравенств и содержать одну и более переменных. Система неравенств может не иметь решений, иметь несколько решений, иметь бесконечное множество решений.

В школьной программе изучаются системы, содержащие одну переменную.

Для решения различных видов систем разработано много различных методов решения, но   в рамках школьного курса рассматривается один самый простой метод. Он заключается в том, что мы решаем каждое неравенство в отдельности, а затем все полученные решения пересекаем на координатной оси.    

 

Примеры решения систем неравенств.

1. Решить систему неравенств 

Решим первое неравенство:

x2-4 < 0;

(x-2)(x+2) < 0.

Решим это неравенство методом интервалов.

Решением этого неравенства будет промежуток (-2;2).

Второе неравенство уже решено — пересекаем решения первого и второго неравенства.

Итак, решением системы неравенств будет промежуток (-2;1).

Ответ: (-2;1).

 2. Решить систему неравенств 

Решим первое неравенство:

 

Решим второе неравенство:

x-12 < 1;

x < 13.

Пересекаем решения первого и второго неравенства.

Итак, решение системы неравенств — промежуток [8;13).

Ответ: [8;13).

studyport.ru

Решение системы неравенств с модулем

Решим систему неравенств с модулем из варианта №50 А. Ларина.

Решим каждое неравенство системы по отдельности, а потом совместим решения обоих неравенств на одной координатной прямой.

1. Решим первое неравенство системы.

Чтобы решить неравенство, содержащее модули, нужно раскрыть модули.

Приравняем каждое подмодульное выражение к нулю и найдем точки, в которых подмодульные выражения меняют знак.

Нанесем эти значения на числовую прямую:

Мы получили три промежутка. Найдем знаки каждого подмодульного выражения на каждом промежутке:

Раскроем модули на каждом промежутке (мы можем граничные точки  и  включать в оба промежутка):

а)

На этом промежутке оба подмодульных выражения отрицательны, поэтому мы раскрываем модули с противоположным знаком:

(1)

Так как исходное неравенство «превращается» в неравенство (1) только при , получим систему неравенств:

.

Решим первое неравенство, и получим систему:

.

Решением системы неравенств является промежуток:

б)

На этом промежутке первое подмодульное выражение положительно, а второе отрицательно, поэтому первый модуль мы раскрываем с тем же знаком, а второй с противоположным.

Получаем неравенство:

(2)

Так как исходное неравенство «превращается» в неравенство (2) только при , получим систему неравенств:

или

Решением системы неравенств является промежуток:

в)

На этом промежутке оба подмодульных выражения положительны, поэтому оба модуля мы раскрываем с тем же знаком.

Получаем неравенство:

(3)

Так как исходное неравенство «превращается» в неравенство (3) только при , получим систему неравенств:

или

Решением системы является промежуток:

Объединим три промежутка и получим решение первого неравенства исходной системы:

2. Решим второе неравенство системы.

Приведем левую часть неравенства к общему основанию. Сначала разложим на множители знаменатель первой дроби:

Решим это неравенство методом интервалов.

Найдем корни числителя и знаменателя и нанесем их на числовую ось.

На самом правом промежутке , поэтому знаки расставим так:

Нас интересуют промежутки со знаком «-«:

следовательно, решение этого неравенства:

Совместим решения первого и второго неравенств исходной системы на одной координатной прямой и найдем их пересечение:

 

Ответ: [-2;1)(2;2,4]


И.В. Фельдман, репетитор по математике.

ege-ok.ru

График y 3cosx – Mathway | Популярные задачи

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение sin(45)
3 Найти точное значение sin(60)
4 Найти точное значение sin(30 град. )
5 Найти точное значение sin(60 град. )
6 Найти точное значение tan(30 град. )
7 Найти точное значение arcsin(-1)
8 Найти точное значение sin(pi/6)
9 Найти точное значение cos(pi/4)
10 Найти точное значение sin(45 град. )
11 Найти точное значение sin(pi/3)
12 Найти точное значение arctan(-1)
13 Найти точное значение cos(45 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение tan(60)
16 Найти точное значение csc(45 град. )
17 Найти точное значение tan(60 град. )
18 Найти точное значение sec(30 град. )
19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
20 График y=sin(x)
21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
22 Найти точное значение cos(60 град. )
23 Найти точное значение cos(150)
24 Найти точное значение tan(45)
25 Найти точное значение sin(30)
26 Найти точное значение sin(60)
27 Найти точное значение cos(pi/2)
28 Найти точное значение tan(45 град. )
29 График y=sin(x)
30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
31 Найти точное значение csc(60 град. )
32 Найти точное значение sec(45 град. )
33 Найти точное значение csc(30 град. )
34 Найти точное значение sin(0)
35 Найти точное значение sin(120)
36 Найти точное значение cos(90)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 Найти точное значение sin(45)
39 Найти точное значение tan(30)
40 Преобразовать из градусов в радианы 45
41 Найти точное значение tan(60)
42 Упростить квадратный корень x^2
43 Найти точное значение cos(45)
44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
46 Найти точное значение cot(30 град. )
47 Найти точное значение arccos(-1)
48 Найти точное значение arctan(0)
49 График y=cos(x)
50 Найти точное значение cot(60 град. )
51 Преобразовать из градусов в радианы 30
52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
57 Найти точное значение tan(pi/2)
58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
59 Найти точное значение sin(300)
60 Найти точное значение cos(30)
61 Найти точное значение cos(60)
62 Найти точное значение cos(0)
63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
64 Найти точное значение cos(135)
65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
66 Найти точное значение cos(210)
67 Найти точное значение sec(60 град. )
68 Найти точное значение sin(300 град. )
69 Преобразовать из градусов в радианы 135
70 Преобразовать из градусов в радианы 150
71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
74 Преобразовать из градусов в радианы 60
75 Найти точное значение sin(135 град. )
76 Найти точное значение sin(150)
77 Найти точное значение sin(240 град. )
78 Найти точное значение cot(45 град. )
79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
81 Найти точное значение sin(225)
82 Найти точное значение sin(240)
83 Найти точное значение cos(150 град. )
84 Найти точное значение tan(45)
85 Вычислить sin(30 град. )
86 Найти точное значение sec(0)
87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
89 Найти точное значение csc(30)
90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
92 Найти точное значение tan(0)
93 Вычислить sin(60 град. )
94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
96 Вычислить arcsin(-1)
97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
100 Найти точное значение csc(45)

www.mathway.com

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение sin(45)
3 Найти точное значение sin(60)
4 Найти точное значение sin(30 град. )
5 Найти точное значение sin(60 град. )
6 Найти точное значение tan(30 град. )
7 Найти точное значение arcsin(-1)
8 Найти точное значение sin(pi/6)
9 Найти точное значение cos(pi/4)
10 Найти точное значение sin(45 град. )
11 Найти точное значение sin(pi/3)
12 Найти точное значение arctan(-1)
13 Найти точное значение cos(45 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение tan(60)
16 Найти точное значение csc(45 град. )
17 Найти точное значение tan(60 град. )
18 Найти точное значение sec(30 град. )
19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
20 График y=sin(x)
21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
22 Найти точное значение cos(60 град. )
23 Найти точное значение cos(150)
24 Найти точное значение tan(45)
25 Найти точное значение sin(30)
26 Найти точное значение sin(60)
27 Найти точное значение cos(pi/2)
28 Найти точное значение tan(45 град. )
29 График y=sin(x)
30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
31 Найти точное значение csc(60 град. )
32 Найти точное значение sec(45 град. )
33 Найти точное значение csc(30 град. )
34 Найти точное значение sin(0)
35 Найти точное значение sin(120)
36 Найти точное значение cos(90)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 Найти точное значение sin(45)
39 Найти точное значение tan(30)
40 Преобразовать из градусов в радианы 45
41 Найти точное значение tan(60)
42 Упростить квадратный корень x^2
43 Найти точное значение cos(45)
44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
46 Найти точное значение cot(30 град. )
47 Найти точное значение arccos(-1)
48 Найти точное значение arctan(0)
49 График y=cos(x)
50 Найти точное значение cot(60 град. )
51 Преобразовать из градусов в радианы 30
52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
57 Найти точное значение tan(pi/2)
58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
59 Найти точное значение sin(300)
60 Найти точное значение cos(30)
61 Найти точное значение cos(60)
62 Найти точное значение cos(0)
63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
64 Найти точное значение cos(135)
65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
66 Найти точное значение cos(210)
67 Найти точное значение sec(60 град. )
68 Найти точное значение sin(300 град. )
69 Преобразовать из градусов в радианы 135
70 Преобразовать из градусов в радианы 150
71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
74 Преобразовать из градусов в радианы 60
75 Найти точное значение sin(135 град. )
76 Найти точное значение sin(150)
77 Найти точное значение sin(240 град. )
78 Найти точное значение cot(45 град. )
79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
81 Найти точное значение sin(225)
82 Найти точное значение sin(240)
83 Найти точное значение cos(150 град. )
84 Найти точное значение tan(45)
85 Вычислить sin(30 град. )
86 Найти точное значение sec(0)
87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
89 Найти точное значение csc(30)
90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
92 Найти точное значение tan(0)
93 Вычислить sin(60 град. )
94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
96 Вычислить arcsin(-1)
97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
100 Найти точное значение csc(45)

www.mathway.com

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение sin(45)
3 Найти точное значение sin(60)
4 Найти точное значение sin(30 град. )
5 Найти точное значение sin(60 град. )
6 Найти точное значение tan(30 град. )
7 Найти точное значение arcsin(-1)
8 Найти точное значение sin(pi/6)
9 Найти точное значение cos(pi/4)
10 Найти точное значение sin(45 град. )
11 Найти точное значение sin(pi/3)
12 Найти точное значение arctan(-1)
13 Найти точное значение cos(45 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение tan(60)
16 Найти точное значение csc(45 град. )
17 Найти точное значение tan(60 град. )
18 Найти точное значение sec(30 град. )
19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
20 График y=sin(x)
21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
22 Найти точное значение cos(60 град. )
23 Найти точное значение cos(150)
24 Найти точное значение tan(45)
25 Найти точное значение sin(30)
26 Найти точное значение sin(60)
27 Найти точное значение cos(pi/2)
28 Найти точное значение tan(45 град. )
29 График y=sin(x)
30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
31 Найти точное значение csc(60 град. )
32 Найти точное значение sec(45 град. )
33 Найти точное значение csc(30 град. )
34 Найти точное значение sin(0)
35 Найти точное значение sin(120)
36 Найти точное значение cos(90)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 Найти точное значение sin(45)
39 Найти точное значение tan(30)
40 Преобразовать из градусов в радианы 45
41 Найти точное значение tan(60)
42 Упростить квадратный корень x^2
43 Найти точное значение cos(45)
44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
46 Найти точное значение cot(30 град. )
47 Найти точное значение arccos(-1)
48 Найти точное значение arctan(0)
49 График y=cos(x)
50 Найти точное значение cot(60 град. )
51 Преобразовать из градусов в радианы 30
52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
57 Найти точное значение tan(pi/2)
58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
59 Найти точное значение sin(300)
60 Найти точное значение cos(30)
61 Найти точное значение cos(60)
62 Найти точное значение cos(0)
63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
64 Найти точное значение cos(135)
65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
66 Найти точное значение cos(210)
67 Найти точное значение sec(60 град. )
68 Найти точное значение sin(300 град. )
69 Преобразовать из градусов в радианы 135
70 Преобразовать из градусов в радианы 150
71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
74 Преобразовать из градусов в радианы 60
75 Найти точное значение sin(135 град. )
76 Найти точное значение sin(150)
77 Найти точное значение sin(240 град. )
78 Найти точное значение cot(45 град. )
79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
81 Найти точное значение sin(225)
82 Найти точное значение sin(240)
83 Найти точное значение cos(150 град. )
84 Найти точное значение tan(45)
85 Вычислить sin(30 град. )
86 Найти точное значение sec(0)
87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
89 Найти точное значение csc(30)
90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
92 Найти точное значение tan(0)
93 Вычислить sin(60 град. )
94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
96 Вычислить arcsin(-1)
97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
100 Найти точное значение csc(45)

www.mathway.com

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение sin(45)
3 Найти точное значение sin(60)
4 Найти точное значение sin(30 град. )
5 Найти точное значение sin(60 град. )
6 Найти точное значение tan(30 град. )
7 Найти точное значение arcsin(-1)
8 Найти точное значение sin(pi/6)
9 Найти точное значение cos(pi/4)
10 Найти точное значение sin(45 град. )
11 Найти точное значение sin(pi/3)
12 Найти точное значение arctan(-1)
13 Найти точное значение cos(45 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение tan(60)
16 Найти точное значение csc(45 град. )
17 Найти точное значение tan(60 град. )
18 Найти точное значение sec(30 град. )
19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
20 График y=sin(x)
21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
22 Найти точное значение cos(60 град. )
23 Найти точное значение cos(150)
24 Найти точное значение tan(45)
25 Найти точное значение sin(30)
26 Найти точное значение sin(60)
27 Найти точное значение cos(pi/2)
28 Найти точное значение tan(45 град. )
29 График y=sin(x)
30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
31 Найти точное значение csc(60 град. )
32 Найти точное значение sec(45 град. )
33 Найти точное значение csc(30 град. )
34 Найти точное значение sin(0)
35 Найти точное значение sin(120)
36 Найти точное значение cos(90)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 Найти точное значение sin(45)
39 Найти точное значение tan(30)
40 Преобразовать из градусов в радианы 45
41 Найти точное значение tan(60)
42 Упростить квадратный корень x^2
43 Найти точное значение cos(45)
44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
46 Найти точное значение cot(30 град. )
47 Найти точное значение arccos(-1)
48 Найти точное значение arctan(0)
49 График y=cos(x)
50 Найти точное значение cot(60 град. )
51 Преобразовать из градусов в радианы 30
52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
57 Найти точное значение tan(pi/2)
58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
59 Найти точное значение sin(300)
60 Найти точное значение cos(30)
61 Найти точное значение cos(60)
62 Найти точное значение cos(0)
63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
64 Найти точное значение cos(135)
65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
66 Найти точное значение cos(210)
67 Найти точное значение sec(60 град. )
68 Найти точное значение sin(300 град. )
69 Преобразовать из градусов в радианы 135
70 Преобразовать из градусов в радианы 150
71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
74 Преобразовать из градусов в радианы 60
75 Найти точное значение sin(135 град. )
76 Найти точное значение sin(150)
77 Найти точное значение sin(240 град. )
78 Найти точное значение cot(45 град. )
79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
81 Найти точное значение sin(225)
82 Найти точное значение sin(240)
83 Найти точное значение cos(150 град. )
84 Найти точное значение tan(45)
85 Вычислить sin(30 град. )
86 Найти точное значение sec(0)
87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
89 Найти точное значение csc(30)
90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
92 Найти точное значение tan(0)
93 Вычислить sin(60 град. )
94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
96 Вычислить arcsin(-1)
97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
100 Найти точное значение csc(45)

www.mathway.com

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение sin(45)
3 Найти точное значение sin(60)
4 Найти точное значение sin(30 град. )
5 Найти точное значение sin(60 град. )
6 Найти точное значение tan(30 град. )
7 Найти точное значение arcsin(-1)
8 Найти точное значение sin(pi/6)
9 Найти точное значение cos(pi/4)
10 Найти точное значение sin(45 град. )
11 Найти точное значение sin(pi/3)
12 Найти точное значение arctan(-1)
13 Найти точное значение cos(45 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение tan(60)
16 Найти точное значение csc(45 град. )
17 Найти точное значение tan(60 град. )
18 Найти точное значение sec(30 град. )
19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
20 График y=sin(x)
21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
22 Найти точное значение cos(60 град. )
23 Найти точное значение cos(150)
24 Найти точное значение tan(45)
25 Найти точное значение sin(30)
26 Найти точное значение sin(60)
27 Найти точное значение cos(pi/2)
28 Найти точное значение tan(45 град. )
29 График y=sin(x)
30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
31 Найти точное значение csc(60 град. )
32 Найти точное значение sec(45 град. )
33 Найти точное значение csc(30 град. )
34 Найти точное значение sin(0)
35 Найти точное значение sin(120)
36 Найти точное значение cos(90)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 Найти точное значение sin(45)
39 Найти точное значение tan(30)
40 Преобразовать из градусов в радианы 45
41 Найти точное значение tan(60)
42 Упростить квадратный корень x^2
43 Найти точное значение cos(45)
44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
46 Найти точное значение cot(30 град. )
47 Найти точное значение arccos(-1)
48 Найти точное значение arctan(0)
49 График y=cos(x)
50 Найти точное значение cot(60 град. )
51 Преобразовать из градусов в радианы 30
52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
57 Найти точное значение tan(pi/2)
58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
59 Найти точное значение sin(300)
60 Найти точное значение cos(30)
61 Найти точное значение cos(60)
62 Найти точное значение cos(0)
63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
64 Найти точное значение cos(135)
65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
66 Найти точное значение cos(210)
67 Найти точное значение sec(60 град. )
68 Найти точное значение sin(300 град. )
69 Преобразовать из градусов в радианы 135
70 Преобразовать из градусов в радианы 150
71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
74 Преобразовать из градусов в радианы 60
75 Найти точное значение sin(135 град. )
76 Найти точное значение sin(150)
77 Найти точное значение sin(240 град. )
78 Найти точное значение cot(45 град. )
79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
81 Найти точное значение sin(225)
82 Найти точное значение sin(240)
83 Найти точное значение cos(150 град. )
84 Найти точное значение tan(45)
85 Вычислить sin(30 град. )
86 Найти точное значение sec(0)
87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
89 Найти точное значение csc(30)
90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
92 Найти точное значение tan(0)
93 Вычислить sin(60 град. )
94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
96 Вычислить arcsin(-1)
97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
100 Найти точное значение csc(45)

www.mathway.com

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение cos((5pi)/12)
3 Найти точное значение arctan(-1)
4 Найти точное значение sin(75)
5 Найти точное значение arcsin(-1)
6 Найти точное значение sin(60 град. )
7 Найти точное значение sin(pi/3)
8 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
9 Найти точное значение cos(pi/3)
10 Найти точное значение sin(0)
11 Найти точное значение cos(pi/12)
12 Найти точное значение sin(30 град. )
13 Найти точное значение cos(60 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение sin((2pi)/3)
16 Найти точное значение arcsin(1)
17 Найти точное значение sin(pi/2)
18 График f(x)=x^2
19 Найти точное значение sin(45 град. )
20 Найти точное значение sin(15)
21 Упростить квадратный корень x^2
22 Найти точное значение arccos(-1)
23 Найти точное значение tan(60 град. )
24 Найти точное значение cos(45 град. )
25 Вычислить логарифм по основанию 2 от 8
26 Упростить квадратный корень x^3
27 Найти точное значение arcsin(-1/2)
28 Найти точное значение cos(45)
29 Найти точное значение tan(30 град. )
30 Найти точное значение tan(30)
31 Найти точное значение arcsin(1)
32 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
33 Найти точное значение sin(45)
34 Найти точное значение cos(0)
35 Найти точное значение tan(45 град. )
36 Найти точное значение arctan(0)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 График y=x^2
39 Вычислить натуральный логарифм 1
40 Вычислить логарифм по основанию 3 от 81
41 Найти точное значение cos(15)
42 Вычислить логарифм по основанию 5 от 125
43 Упростить кубический корень из квадратного корня 64x^6
44 Вычислить логарифм по основанию 3 от 81
45 Вычислить логарифм по основанию 2 от 8
46 Найти точное значение arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
47 Найти точное значение cos(75)
48 Найти точное значение sin((3pi)/4)
49 Упростить (1/( квадратный корень x+h)-1/( квадратный корень x))/h
50 Упростить кубический корень x^3
51 Найти точное значение sin((5pi)/12)
52 Найти точное значение arcsin(-1/2)
53 Найти точное значение sin(30)
54 Найти точное значение sin(105)
55 Найти точное значение tan((3pi)/4)
56 Упростить квадратный корень s квадратный корень s^7
57 Упростить корень четвертой степени x^4y^2z^2
58 Найти точное значение sin(60)
59 Найти точное значение arccos(-( квадратный корень 2)/2)
60 Найти точное значение tan(0)
61 Найти точное значение sin((3pi)/2)
62 Вычислить логарифм по основанию 4 от 64
63 Упростить корень шестой степени 64a^6b^7
64 Вычислить квадратный корень 2
65 Найти точное значение arccos(1)
66 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 3)/2)
67 График f(x)=2^x
68 Найти точное значение sin((3pi)/4)
69 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
70 Вычислить логарифм по основанию 5 от 25
71 Найти точное значение tan(pi/2)
72 Найти точное значение cos((7pi)/12)
73 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
74 Найти точное значение sin((5pi)/6)
75 Преобразовать из градусов в радианы 150
76 Найти точное значение tan(pi/2)
77 Множитель x^3-8
78 Упростить корень пятой степени 1/(x^3)
79 Упростить корень пятой степени 1/(x^3)
80 Найти точное значение sin(135)
81 Преобразовать из градусов в радианы 30
82 Преобразовать из градусов в радианы 60
83 Найти точное значение sin(120)
84 Найти точное значение tan((2pi)/3)
85 Вычислить -2^2
86 Найти точное значение tan(15)
87 Найти точное значение tan((7pi)/6)
88 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 3)/2)
89 Найти точное значение sin(pi/2)
90 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
91 Упростить кубический корень 8x^7y^9z^3
92 Упростить arccos(( квадратный корень 3)/2)
93 Упростить i^2
94 Вычислить кубический корень 24 кубический корень 18
95 Упростить квадратный корень 4x^2
96 Найти точное значение sin((3pi)/4)
97 Найти точное значение tan((7pi)/6)
98 Найти точное значение tan((3pi)/4)
99 Найти точное значение arccos(-1/2)
100 Упростить корень четвертой степени x^4

www.mathway.com

Mathway | Популярные задачи

1 Найти точное значение sin(30)
2 Найти точное значение sin(45)
3 Найти точное значение sin(60)
4 Найти точное значение sin(30 град. )
5 Найти точное значение sin(60 град. )
6 Найти точное значение tan(30 град. )
7 Найти точное значение arcsin(-1)
8 Найти точное значение sin(pi/6)
9 Найти точное значение cos(pi/4)
10 Найти точное значение sin(45 град. )
11 Найти точное значение sin(pi/3)
12 Найти точное значение arctan(-1)
13 Найти точное значение cos(45 град. )
14 Найти точное значение cos(30 град. )
15 Найти точное значение tan(60)
16 Найти точное значение csc(45 град. )
17 Найти точное значение tan(60 град. )
18 Найти точное значение sec(30 град. )
19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
20 График y=sin(x)
21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
22 Найти точное значение cos(60 град. )
23 Найти точное значение cos(150)
24 Найти точное значение tan(45)
25 Найти точное значение sin(30)
26 Найти точное значение sin(60)
27 Найти точное значение cos(pi/2)
28 Найти точное значение tan(45 град. )
29 График y=sin(x)
30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
31 Найти точное значение csc(60 град. )
32 Найти точное значение sec(45 град. )
33 Найти точное значение csc(30 град. )
34 Найти точное значение sin(0)
35 Найти точное значение sin(120)
36 Найти точное значение cos(90)
37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
38 Найти точное значение sin(45)
39 Найти точное значение tan(30)
40 Преобразовать из градусов в радианы 45
41 Найти точное значение tan(60)
42 Упростить квадратный корень x^2
43 Найти точное значение cos(45)
44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
46 Найти точное значение cot(30 град. )
47 Найти точное значение arccos(-1)
48 Найти точное значение arctan(0)
49 График y=cos(x)
50 Найти точное значение cot(60 град. )
51 Преобразовать из градусов в радианы 30
52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
57 Найти точное значение tan(pi/2)
58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
59 Найти точное значение sin(300)
60 Найти точное значение cos(30)
61 Найти точное значение cos(60)
62 Найти точное значение cos(0)
63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
64 Найти точное значение cos(135)
65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
66 Найти точное значение cos(210)
67 Найти точное значение sec(60 град. )
68 Найти точное значение sin(300 град. )
69 Преобразовать из градусов в радианы 135
70 Преобразовать из градусов в радианы 150
71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
74 Преобразовать из градусов в радианы 60
75 Найти точное значение sin(135 град. )
76 Найти точное значение sin(150)
77 Найти точное значение sin(240 град. )
78 Найти точное значение cot(45 град. )
79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
81 Найти точное значение sin(225)
82 Найти точное значение sin(240)
83 Найти точное значение cos(150 град. )
84 Найти точное значение tan(45)
85 Вычислить sin(30 град. )
86 Найти точное значение sec(0)
87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
89 Найти точное значение csc(30)
90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
92 Найти точное значение tan(0)
93 Вычислить sin(60 град. )
94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
96 Вычислить arcsin(-1)
97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
100 Найти точное значение csc(45)

www.mathway.com

Рассчитать доверительный интервал онлайн – The page is temporarily unavailable

Онлайн калькуляторы для расчета статистических показателей

Выбор статистического метода

В данном сервисе реализован алгоритм выбора оптимальной методики статистического анализа, который позволит исследователю на основании информации о количестве сравниваемых совокупностей, типе распределения, шкале измерения переменных, отпределить наиболее подходящий статистический метод, статистический критерий.

перейти к сервису


Расчет относительных величин

Калькулятор позволит найти значение любой относительной величины по заданным параметрам: числителю, знаменателю, десятичному коэффициенту. Учитывается вид относительной величины для правильного обозначения вводимых данных и формирования грамотного ответа. Для каждого результата также выводится средняя ошибка m.

перейти к вычислениям


Оценка значимости различий средних величин по t-критерию Стьюдента

Данный статистический метод служит для сравнения двух средних величин (M), рассчитанных для несвязанных между собой вариационных рядов. Для вычислений также понадобятся значения средних ошибок средних арифметических (m). Примеры сравниваемых величин: среднее артериальное давление в основной и контрольной группе, средняя длительность лечения пациентов, принимавших препарат или плацебо.

перейти к вычислениям


Оценка значимости изменений средних величин при помощи парного t-критерия Стьюдента

Парный t-критерий Стьюдента используется для сравнения связанных совокупностей — результатов, полученных для одних и тех же исследуемых (например, артериальное давление до и после приема препарата, средний вес пациентов до и после применения диеты).

перейти к вычислениям


Анализ динамического ряда

Этот калькулятор позволит вам быстро рассчитать все основные показатели динамического ряда, состоящего из любого количества данных. Вводимые данные: количество лет, значение первого года, уровни ряда. Результат: показатели динамического ряда, значения, полученные при его выравнивании, а также графическое изображение динамического ряда.

перейти к вычислениям


Расчет демографических показателей

7)€: a

перейти к вычислениям


Прямой метод стандартизации

Здесь вы сможете быстро решить любую задачу по стандартизации, с использованием прямого метода. Вводите данные о сравниваемых совокупностях, выбирайте один из четырех способов расчета стандарта, задавайте значение коэффициента, используемого для расчета относительных величин. Результаты применения метода стандартизации выводятся в виде таблицы.

перейти к вычислениям


Расчет относительного риска

Относительный риск — позволяет проводить количественную оценку вероятности исхода, связанной с наличием фактора риска. Находит широкое применение в современных научных исследованиях, выборки в которых сформированы когортным методом. Наш онлайн-калькулятор позволит выполнить расчет относительного риска (RR) с 95% доверительным интервалом (CI), а также дополнительных показателей, таких как разность рисков, число пациентов, трующих лечения, специфичность, чувствительность.

перейти к вычислениям


Расчет отношения шансов

Метод отношения шансов (OR), как и относительный риск, используется для количественной оценки взаимосвязи фактора риска и исхода, но применяется в исследованиях, организованных по принципу «случай-контроль».

перейти к вычислениям


Анализ четырехпольной таблицы

В данном калькуляторе представлены все основные статистические методы, используемые для анализа четырехпольной таблицы (фактор риска есть-нет, исход есть-нет). Выполняется проверка важнейших статистических гипотез, рассчитываются хи-квадрат, точный критерий Фишера и другие показатели.

перейти к вычислениям


Расчет показателей вариационного ряда

Онлайн-калькулятор в автоматизированном режиме поможет рассчитать все основные показатели вариационного ряда: средние величины (средняя арифметическая, мода, медиана), стандартное отклонение, среднюю ошибку средней арифметической. Поддерживается ввод как простых, так и взвешенных рядов.

перейти к вычислениям


Расчет критерия Манна-Уитни

При помощи данного сервиса вы сможете рассчитать значение U-критерия Манна-Уитни — непараметрического критерия, используемого для сравнения двух выборок, независимо от характера их распределения.

перейти к вычислениям


Корреляционно-регрессионный анализ

Онлайн-калькулятор для проведения корреляционного анализа используется для выявления и изучения связи между количественными признаками при помощи расчета коэффициента корреляции Пирсона. Также выводится уравнение парной линейной регрессии, используемое при описании статистической модели.

перейти к вычислениям


Расчет коэффициента корреляции Спирмена

Данный калькулятор используется для расчета рангового критерия корреляции Спирмена, являющегося методом непараметрического анализа зависимости одного количественного признака от другого. Оценка значимости корреляционной связи между переменными выполняется как по коэффициенту Спирмена, так и по t-критерию Стьюдента.

перейти к вычислениям


Анализ произвольных сопряженных таблиц при помощи критерия χ2 (хи-квадрат)

Критерий хи-квадрат является непараметрическим аналогом дисперсионного анализа для сравнения нескольких групп по качественному признаку. Онлайн калькулятор по расчету критерия хи-квадрат позволяет оценить связь между двумя качественными признаками по частоте их значений. Число сравниваемых групп может быть от 2 до 9.

перейти к вычислениям

medstatistic.ru

Расчет доверительных интервалов

Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, что предпочтительнее при небольшом объёме выборки.

Доверительный интервал для математического ожидания

Найдем доверительный интервал для математического ожидания при условии, что дисперсия генеральной величины неизвестна, а доверительная вероятность равна 1 – α.

Для расчета доверительного интервала применим формулу:

x – среднее значение величины

–квантиль распределения Стьюдента с степенью свободы

–несмещенное выборочное стандартное отклонение

–объем выборки

  1. Определим квантиль распределения Стьюдента, для этого воспользуемся стандартной таблицей:

возьмем равным 0,05.

Выберем значение = 2,571

  1. Найдем S:

10.15

2.94

  1. Подставим все известные значения в формулу из пункта 1):

Для M[X]:

Для M[Y]:

Доверительный интервал для дисперсии

Найдем доверительный интервал для дисперсии при условии, что среднее значение величины неизвестно, а доверительная вероятность равна 1 – α.

Для расчета доверительного интервала применим формулу:

–дисперсия

–несмещенное выборочная дисперсия

–квантиль распределения со степенями свободы.

  1. Определим квантиль распределения , для этого воспользуемся специальной таблицей:

12,8325

0,8312

  1. Подставим найденные значения в формулу из пункта 1):

Для Х:

Для У:

Доверительный интервал для корреляции

Найдем доверительный интервал для корреляции при условии, что выборка получена из генеральной совокупности, r – выборочный коэффициент корреляции.

Для расчета доверительного интервала применим формулу:

  1. Рассчитаем :

  1. возьмем из таблицы квантилей нормального распределения:

  1. Подставим все в формулы:

  1. Найдем с помощью таблицы гиперболических тангенсов:

  1. Проверка гипотез

Таким образом было установлено, что между заработной платой сотрудников ДПС и количеством оштрафованных существует связь. Искомая корреляция равна -0.7132. Это высокая степень взаимосвязи – значения коэффициента корреляции находится в пределах от 0,7 до 0,99. Нам удалось выявить зависимость, и результаты в данном случае оказались вполне ожидаемы. Чем выше средняя заработная плата по субъекту РФ, тем меньше оштрафованных. Почему получились такие результаты, нам остается только гадать. Да и не было нашей целью объяснять почему именно так. Мы должны были, ради личного интереса, посмотреть есть ли связь.

  1. Регрессия

Любая нелинейная регрессия, в которой уравнение регрессии для изменений в одной переменной (у) как функции t изменений в другой (х) является квадратичным, кубическим или уравнение более высокого порядка. Хотя математически всегда возможно получить уравнение регрессии, которое будет соответствовать каждой «загогулине» кривой, большинство этих пертурбаций возникает в результате ошибок в составлении выборки или измерении, и такое «совершенное» соответствие ничего не дает. Не всегда легко определить, соответствует ли криволинейная регрессия набору данных, хотя существуют статистические тесты для определения того, значительно ли увеличивает каждая более высокая степень уравнения степ совпадения этого набора данных.

Теперь, будем считать, что выборочная криволинейная регрессия определяется уравнением:

Коэффициенты называются выборочными коэффициентами регрессии.

Из ранее изученных пунктов, нам известны следующие параметры:

х = 20,35

у = 9,47

= 85,79

= 7,21

= -0.71

Теперь мы можем подставить все значения в уравнение:

studfiles.net

Распределение t-критерия Стьюдента для проверки гипотезы о средней и расчета доверительного интервала в MS Excel

Проверка статистической гипотезы позволяет сделать строгий вывод о характеристиках генеральной совокупности на основе выборочных данных. Гипотезы бывают разные. Одна из них – это гипотеза о средней (математическом ожидании). Суть ее в том, чтобы на основе только имеющейся выборки сделать корректное заключение о том, где может или не может находится генеральная средняя (точную правду мы никогда не узнаем, но можем сузить круг поиска).

Общий подход в проверке гипотез описан здесь, поэтому сразу к делу. Предположим для начала, что выборка извлечена из нормальной совокупности случайных величин X с генеральной средней μ и дисперсией σ2 (знаю-знаю, что так не бывает, но не нужно меня перебивать!). Средняя арифметическая из этой выборки, очевидно, сама является случайной величиной. Если извлечь много таких выборок и посчитать по ним средние, то они также будут иметь нормальное распределение с математическим ожиданием μ и дисперсией

Тогда случайная величина

будет иметь стандартное нормальное распределение со всеми вытекающими отсюда последствиями. Например, с вероятностью 95% ее значение не выйдет за пределы ±1,96.

Однако такой подход будет корректным, если известна генеральная дисперсия. В реальности, как правило, она не известна. Вместо нее берут оценку – несмещенную выборочную дисперсию:

где

Возникает вопрос: будет ли генеральная средняя c вероятностью 95% находиться в пределах ±1,96s. Другими словами, являются ли распределения случайных величин

и

эквивалентными.

Впервые этот вопрос был поставлен (и решен) одним химиком, который трудился на пивной фабрике Гиннеса в г. Дублин (Ирландия). Химика звали Уильям Сили Госсет и он брал пробы пива для проведения химического анализа. В какой-то момент, видимо, Уильяма стали терзать смутные сомнения на счет распределения средних. Оно получалось немного более размазанным, чем должно быть у нормального распределения.

Собрав математическое обоснование и рассчитав значения функции обнаруженного им распределения, химик из Дублина Уильям Госсет написал заметку, которая была опубликована в мартовском выпуске 1908 года журнала «Биометрика» (главред – Карл Пирсон). Т.к. Гиннесс строго-настрого запретил выдавать секреты пивоварения, Госсет подписался псевдонимом Стьюдент.

Несмотря на то что, К. Пирсон уже изобрел распределение Хи-квадрат, все-таки всеобщее представление о нормальности еще доминировало. Никто не собирался думать, что распределение выборочных оценок может быть не нормальным. Поэтому статья У. Госсета осталась практически не замеченной и забытой. И только Рональд Фишер по достоинству оценил открытие Госсета. Фишер использовал новое распределение в своих работах и дал ему название t-распределение Стьюдента. Критерий для проверки гипотез, соответственно, стал t-критерием Стьюдента. Так произошла «революция» в статистике, которая шагнула в эру анализа выборочных данных. Это был краткий экскурс в историю.

Посмотрим, что же мог увидеть У. Госсет. Сгенерируем 20 тысяч нормальных выборок из 6-ти наблюдений со средней () 50 и среднеквадратичным отклонением (σ) 10. Затем нормируем выборочные средние, используя генеральную дисперсию:

Получившиеся 20 тысяч средних сгруппируем в интервалы длинной 0,1 и подсчитаем частоты. Изобразим на диаграмме фактическое (Norm) и теоретическое (ENorm) распределение частот выборочных средних.

Точки (наблюдаемые частоты) практически совпадают с линией (теоретическими частотами). Оно и понятно, ведь данные взяты из одной и то же генеральной совокупности, а отличия – это лишь ошибки выборки.

Проведем новый эксперимент. Нормируем средние, используя выборочную дисперсию.

Снова подсчитаем частоты и нанесем их на диаграмму в виде точек, оставив для сравнения линию стандартного нормального распределения. Обозначим эмпирическое частоты средних, скажем, через букву t.

Видно, что распределения на этот раз не очень-то и совпадают. Близки, да, но не одинаковы. Хвосты стали более «тяжелыми».

У Госсета-Стьюдента не было последней версии MS Excel, но именно этот эффект он и заметил. Почему так получается? Объяснение заключается в том, что случайная величина

зависит не только от ошибки выборки (числителя), но и от стандартной ошибки средней (знаменателя), которая также является случайной величиной.

Давайте немного разберемся, какое распределение должно быть у такой случайной величины. Вначале придется кое-что вспомнить (или узнать) из математической статистики. Есть такая теорема Фишера, которая гласит, что в выборке из нормального распределения:

1. средняя и выборочная дисперсия s2 являются независимыми величинами;

2. соотношение выборочной и генеральной дисперсии, умноженное на количество степеней свободы, имеет распределение χ2(хи-квадрат) с таким же количеством степеней свободы, т.е.

где k – количество степеней свободы (на английском degrees of freedom (d.f.))

На этом законе основывается множество других результатов в статистике нормальных моделей.

Вернемся к распределению средней. Разделим числитель и знаменатель выражения

на σ. Получим

Числитель – это стандартная нормальная случайная величина (обозначим ξ (кси)). Знаменатель выразим из теоремы Фишера.

Тогда исходное выражение примет вид

Это и есть t-критерий Стьюдента в общем виде (стьюдентово отношение). Вывести функцию его распределения можно уже непосредственно, т.к. распределения обеих случайных величин в данном выражении известны. Оставим это удовольствие математикам.

Функция t-распределения Стьюдента имеет довольно сложную для понимания формулу, поэтому не имеет смысла ее разбирать. Все равно ей никто не пользуется, т.к. вероятности приведены в специальных таблицах распределения Стьюдента (иногда называют таблицами коэффициентов Стьюдента), либо забиты в формулы ПЭВМ.

Итак, вооружившись новыми знаниями, вы сможете понять официальное определение распределения Стьюдента.
Случайной величиной, подчиняющейся распределению Стьюдента с k степенями свободы, называется отношение независимых случайных величин

где ξ распределена по стандартному нормальному закону, а χ2k подчиняется распределению χ2 c k степенями свободы.

Таким образом, формула критерия Стьюдента для средней арифметической


есть частный случай стьюдентова отношения


Из формулы и определения следует, что распределение т-критерия Стьюдента зависит лишь от количества степеней свободы.

При k > 30 t-критерий практически не отличается от стандартного нормального распределения.

В отличие от хи-квадрат, t-критерий может быть одно- и двухсторонним. Обычно пользуются двухсторонним, предполагая, что отклонение может происходить в обе стороны от средней. Но если условие задачи допускает отклонение только в одну сторону, то разумно применять односторонний критерий. От этого немного увеличивается мощность, т.к. при фиксированном уровне значимости критическое значение немного приближается к нулю.

Условия применения t-критерия Стьюдента

{module 111}

Несмотря на то, что открытие Стьюдента в свое время совершило переворот в статистике, t-критерий все же довольно сильно ограничен в возможностях применения, т.к. сам по себе происходит из предположения о нормальном распределении исходных данных. Если данные не являются нормальными (что обычно и бывает), то и t-критерий уже не будет иметь распределения Стьюдента. Однако в силу действия центральной предельной теоремы средняя даже у ненормальных данных быстро приобретает колоколообразную форму распределения.

Рассмотрим, для примера, данные, имеющие выраженный скос вправо, как у распределения хи-квадрат с 5-ю степенями свободы.

Теперь создадим 20 тысяч выборок и будет наблюдать, как меняется распределение средних в зависимости от их объема.

Отличие довольно заметно в малых выборках до 15-20-ти наблюдений. Но дальше оно стремительно исчезает. Таким образом, ненормальность распределения – это, конечно, нехорошо, но некритично.

Больше всего t-критерий «боится» выбросов, т.е. аномальных отклонений. Возьмем 20 тыс. нормальных выборок по 15 наблюдений и в часть из них добавим по одному случайном выбросу.

Картина получается нерадостная. Фактические частоты средних сильно отличаются от теоретических. Использование t-распределения в такой ситуации становится весьма рискованной затеей.

Итак, в не очень малых выборках (от 15-ти наблюдений) t-критерий относительно устойчив к ненормальному распределению исходных данных. А вот выбросы в данных сильно искажают распределение t-критерия, что, в свою очередь, может привести к ошибкам статистического вывода, поэтому от аномальных наблюдений следует избавиться. Часто из выборки удаляют все значения, выходящие за пределы ±2 стандартных отклонения от средней.

Пример проверки гипотезы о математическом ожидании с помощью t- критерия Стьюдента в MS Excel

В Excel есть несколько функций, связанных с t-распределением. Рассмотрим их.

СТЬЮДЕНТ.РАСП – «классическое» левостороннее t-распределение Стьюдента. На вход подается значение t-критерия, количество степеней свободы и опция (0 или 1), определяющая, что нужно рассчитать: плотность или значение функции. На выходе получаем, соответственно, плотность или вероятность того, что случайная величина окажется меньше указанного в аргументе t-критерия.

СТЬЮДЕНТ.РАСП.2Х – двухсторонне распределение. В качестве аргумента подается абсолютное значение (по модулю) t-критерия и количество степеней свободы. На выходе получаем вероятность получить такое или еще больше значение t-критерия, т.е. фактический уровень значимости (p-level).

СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ – правостороннее t-распределение. Так, 1-СТЬЮДЕНТ.РАСП(2;5;1) = СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ(2;5) = 0,05097. Если t-критерий положительный, то полученная вероятность – это p-level.

СТЬЮДЕНТ.ОБР – используется для расчета левостороннего обратного значения t-распределения. В качестве аргумента подается вероятность и количество степеней свободы. На выходе получаем соответствующее этой вероятности значение t-критерия. Отсчет вероятности идет слева. Поэтому для левого хвоста нужен сам уровень значимости α, а для правого 1 — α.

СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х – обратное значение для двухстороннего распределения Стьюдента, т.е. значение t-критерия (по модулю). Также на вход подается уровень значимости α. Только на этот раз отсчет ведется с двух сторон одновременно, поэтому вероятность распределяется на два хвоста. Так, СТЬЮДЕНТ.ОБР(1-0,025;5) = СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х(0,05;5) = 2,57058

СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ – функция для проверки гипотезы о равенстве математических ожиданий в двух выборках. Заменяет кучу расчетов, т.к. достаточно указать лишь два диапазона с данными и еще пару параметров. На выходе получим p-level.

ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ – расчет доверительного интервала средней с учетом t-распределения.

Рассмотрим такой учебный пример. На предприятии фасуют цемент в мешки по 50кг. В силу случайности в отдельно взятом мешке допускается некоторое отклонение от ожидаемой массы, но генеральная средняя должна оставаться 50кг. В отделе контроля качества случайным образом взвесили 9 мешков и получили следующие результаты: средняя масса () составила 50,3кг, среднеквадратичное отклонение (s) – 0,5кг.

Согласуется ли полученный результат с нулевой гипотезой о том, что генеральная средняя равна 50кг? Другими словами, можно ли получить такой результат по чистой случайности, если оборудование работает исправно и выдает среднее наполнение 50 кг? Если гипотеза не будет отклонена, то полученное различие вписывается в диапазон случайных колебаний, если же гипотеза будет отклонена, то, скорее всего, в настройках аппарата, заполняющего мешки, произошел сбой. Требуется его проверка и настройка.

Краткое условие в обще принятых обозначениях выглядит так.

H0: μ = 50 кг

H1: μ ≠ 50 кг

Есть основания предположить, что распределение заполняемости мешков подчиняются нормальному распределению (или не сильно от него отличается). Значит, для проверки гипотезы о математическом ожидании можно использовать t-критерий Стьюдента. Случайные отклонения могут происходить в любую сторону, значит нужен двухсторонний t-критерий.

Вначале применим допотопные средства: ручной расчет t-критерия и сравнение его с критическим табличным значением. Расчетный t-критерий:

Теперь определим, выходит ли полученное число за критический уровень при уровне значимости α = 0,05. Воспользуемся таблицей t-распределения Стьюдента (есть в любом учебнике по статистике).

По столбцам идет вероятность правой части распределения, по строкам – число степеней свободы. Нас интересует двухсторонний t-критерий с уровнем значимости 0,05, что равносильно t-значению для половины уровня значимости справа: 1 — 0,05/2 = 0,975. Количество степеней свободы – это объем выборки минус 1, т.е. 9 — 1 = 8. На пересечении находим табличное значение t-критерия – 2,306. Если бы мы использовали стандартное нормальное распределение, то критической точкой было бы значение 1,96, а тут она больше, т.к. t-распределение на небольших выборках имеет более приплюснутый вид.

Сравниваем фактическое (1,8) и табличное значение (2.306). Расчетный критерий оказался меньше табличного. Следовательно, имеющиеся данные не противоречат гипотезе H0 о том, что генеральная средняя равна 50 кг (но и не доказывают ее). Это все, что мы можем узнать, используя таблицы. Можно, конечно, еще p-level попробовать найти, но он будет приближенным. А, как правило, именно p-level используется для проверки гипотез. Поэтому далее переходим в Excel.

Готовой функции для расчета t-критерия в Excel нет. Но это и не страшно, ведь формула t-критерия Стьюдента довольно проста и ее можно легко соорудить прямо в ячейке Excel.

Получили те же 1,8. Найдем вначале критическое значение. Альфа берем 0,05, критерий двухсторонний. Нужна функция обратного значения t-распределения для двухсторонней гипотезы СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х.

Полученное значение отсекает критическую область. Наблюдаемый t-критерий в нее не попадает, поэтому гипотеза не отклоняется.

Однако это тот же способ проверки гипотезы с помощью табличного значения. Более информативно будет рассчитать p-level, т.е. вероятность получить наблюдаемое или еще большее отклонение от средней 50кг, если эта гипотеза верна. Потребуется функция распределения Стьюдента для двухсторонней гипотезы СТЬЮДЕНТ.РАСП.2Х.

P-level равен 0,1096, что больше допустимого уровня значимости 0,05 – гипотезу не отклоняем. Но теперь можно судить о степени доказательства. P-level оказался довольно близок к тому уровню, когда гипотеза отклоняется, а это наводит на разные мысли. Например, что выборка оказалась слишком мала для обнаружения значимого отклонения.

Пусть через некоторое время отдел контроля снова решил проверить, как выдерживается стандарт заполняемости мешков. На этот раз для большей надежности было отобрано не 9, а 25 мешков. Интуитивно понятно, что разброс средней уменьшится, а, значит, и шансов найти сбой в системе становится больше.

Допустим, были получены те же значения средней и стандартного отклонения по выборке, что и в первый раз (50,3 и 0,5 соответственно). Рассчитаем t-критерий.


Критическое значение для 24-х степеней свободы и α = 0,05 составляет 2,064. На картинке ниже видно, что t-критерий попадает в область отклонения гипотезы.

Можно сделать вывод о том, что с доверительной вероятностью более 95% генеральная средняя отличается от 50кг. Для большей убедительности посмотрим на p-level (последняя строка в таблице). Вероятность получить среднюю с таким или еще большим отклонением от 50, если гипотеза верна, составляет 0,0062, или 0,62%, что при однократном измерении практически невозможно. В общем, гипотезу отклоняем, как маловероятную.

Расчет доверительного интервала с помощью t-распределения Стьюдента

{module 111}

С проверкой гипотез тесно связан еще один статистический метод – расчет доверительных интервалов. Если в полученный интервал попадает значение, соответствующее нулевой гипотезе, то это равносильно тому, что нулевая гипотеза не отклоняется. В противном случае, гипотеза отклоняется с соответствующей доверительной вероятностью. В некоторых случаях аналитики вообще не проверяют гипотез в классическом виде, а рассчитывают только доверительные интервалы. Такой подход позволяет извлечь еще больше полезной информации.

Рассчитаем доверительные интервалы для средней при 9 и 25 наблюдениях. Для этого воспользуемся функцией Excel ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ. Здесь, как ни странно, все довольно просто. В аргументах функции нужно указать только уровень значимости α, стандартное отклонение по выборке и размер выборки. На выходе получим полуширину доверительного интервала, то есть значение которое нужно отложить по обе стороны от средней. Проведя расчеты и нарисовав наглядную диаграмму, получим следующее.

Как видно, при выборке в 9 наблюдений значение 50 попадает в доверительный интервал (гипотеза не отклоняется), а при 25-ти наблюдениях не попадает (гипотеза отклоняется). При этом в эксперименте с 25-ю мешками можно утверждать, что с вероятностью 97,5% генеральная средняя превышает 50,1 кг (нижняя граница доверительного интервала равна 50,094кг). А это довольно ценная информация.

Таким образом, мы решили одну и ту же задачу тремя способами:

1. Древним подходом, сравнивая расчетное и табличное значение t-критерия
2. Более современным, рассчитав p-level, добавив степень уверенности при отклонении гипотезы.
3. Еще более информативным, рассчитав доверительный интервал и получив минимальное значение генеральной средней.

Важно помнить, что t-критерий относится к параметрическим методам, т.к. основан на нормальном распределении (у него два параметра: среднее и дисперсия). Поэтому для его успешного применения важна хотя бы приблизительная нормальность исходных данных и отсутствие выбросов.

Напоследок предлагаю посмотреть видеоролик о том, как проводить расчеты, связанные с t-критерием Стьюдента в Excel.

Меня иногда просят объяснить, как делаются такие наглядные диаграммы с распределением. Ниже можно скачать файл, где проводились расчеты для этой статьи.

Скачать файл с примером.

Всего доброго, будьте здоровы.

Поделиться в социальных сетях:

statanaliz.info

Онлайн калькулятор: Оценка погрешности прямых измерений

Измеряя линей­ные размеры предметов измерительными инстру­ментами : линейкой, штангенциркулем, микрометром, проводя измерения времени секундомером или силы электрического тока или величины напряжения соответствующими электроизмерительными приборами Вы проводите прямые измерения.

Погрешность измерений

Любое измерение проводится с определенной точностью, при этом измеренное значение всегда отличается от истинного, так как инструменты измерения, методики и органы чувств человека несовершенны. Поэтому важную роль играет оценка погрешности измерений, результат измерений с учетом погрешности записывается в виде: X ± ΔX, где ΔX — абсолютная погрешность измерений.

Случайные и систематичес­кие погрешности

Погрешности подразделяются на случайные и систематичес­кие.
Систематические погрешности остаются постоянными или закономерно меняются в процессе измерения. Например неточность прибора, неправильная его регулировка ведет к систематической погрешности. Если причина систематической погрешности известна, то чаще всего такую погрешность можно исключить.
Случайные погрешности вызваны различными случайными факторами, влияющими на точность измерений. Например, при измерении секундомером отрезков времени, случайные погрешности связаны с различным (случайным) временем реакции экспериментатора на события запускающие и останавливающие секундомер. Чтобы уменьшить влияние случайной погрешности необходимо проводить многократное измерение физической величины.
Калькулятор ниже вычисляет случайную погрешность выборки прямых измерений для заданного доверительного интервала. Немного теории можно найти сразу за калькулятором.

addimport_exportmode_editdelete
Измерения
Размер страницы: 5102050100chevron_leftchevron_rightТочность вычисления

Знаков после запятой: 3

Среднее значение

 

Абсолютная погрешность

 

Относительная погрешность в %

 

Коэффициент Стьюдента

 

Сохранить share extension

В большинстве случаев результат измерения подчиняется нормальному закону распределения, поэтому истинное значение измерения будет равно пределу:

В случае ограниченного количества измерений, наиболее близким к истинному будет среднее арифметическое:

Согласно элементарной теории ошибок Гаусса случайную погрешность отдельного измерения характеризует так называемое среднеквадратическое отклонение:
, квадрат этой величины называется дисперсией. При увеличении этой величины возрастает разброс результатов измерений, т. е. увеличивается погрешность.

Для оценки погрешности всей серии измерений, вместо отдельного измерения надо найти среднюю квадратичную погрешность среднего арифметического, характеризующую отклонение от истинного значения искомой величины .
По закону сложения ошибок среднее арифметическое имеет меньшую ошибку, чем результат каждого отдельного измерения. Cред­няя квадратичная погрешность среднего арифметического равна:

Стандартная случайная погрешность Δх равна:
, где — коэффициент Стьюдента для заданной доверительной вероятности и числа степеней свободы k = n-1.
Коэффициент Стьюдента можно получить по таблице или воспользоваться нашим калькулятором для вычисления квантилей распределения Стьюдента: Квантильная функция распределения Стьюдента. Следует иметь в виду, что квантильная функция выдает значения одностороннего критерия Стьюдента. Значение двустороннего квантиля для заданной доверительно вероятности соответствует значению одностороннего квантиля для вероятности:

planetcalc.ru

Найти доверительный интервал

Продолжаем разбирать индивидуальное задание по теории вероятностей. Приведенная схема вычислений поможет найти доверительный интервал. Формулы для интервала доверия несложные, в этом Вы скоро убедитесь. Приведенные задачи задавали экономистам ЛНУ им. И.Франка. ВУЗы других городов Украины имеют подобную программу обучения, поэтому для себя часть полезного материала найдет каждый студент.

Индивидуальное задание 1
Вариант 11

Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
а) если γ=0,92, генеральная среднее квадратичное отклонение σ=4,0, выборочное среднее =15,0, а объем выборки n=16;

б) если γ=0,99, подправленное среднее квадратичное отклонение s=4,0, выборочное среднее =20,0, а объем выборки n=16.

Решение: а) Из уравнения с помощью функции Лапласа методом интерполяции находим t

Границы интервала доверия ищем по формулам:


После вычислений получим интервал доверия с надежностью 0,92.

2, б) Поскольку n=16<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулу

где ищем с помощью таблиц (распределение Стьюдента):



Таким образом доверительный интервал равный с надежностью =0,99.

Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью γ=0,99 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 35, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=13,3.
Решение: Задача сводится к отысканию интервала доверия который покрывает с заданной надежностью 0,99.
По таблице находим q

Искомый доверительный интервал лежит в пределах или
.

Вариант 1

Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью γ неизвестного математического ожидания а нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:

  • а) если =0,9, генеральная среднее квадратичное отклонение s=3,0, выборочное среднее =7,0, а объем выборки n=9;
  • б) если =0,95, подправленное среднее квадратичное отклонение s=3,0, выборочное среднее =15,0, а объем выборки n=9.

Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц методом интерполяции находим t

Интерполяцию используем для уточнения t (когда в таблице значений функции Лапласа Ф(t) находится между двумя соседними).
Границы интервала доверия ищем по формулам:


Окончательно получаем такой интервал доверия с надежностью =0,9 2.
б) Поскольку n=9<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулы
,
где значение t ищем с помощью таблиц распределения Стьюдента:



Формулы как видите не сложные и найти интервал доверия может как студент, так и школьник.
Мы нашли интервал доверия с надежностью =0,95.

Задача 3. Найти интервал доверия для оценки с надежностью =0,95 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 17, а подправленное среднее квадратичное отклонение σ=11,2.
Решение: Формулы для интервала доверия достаточно просты.
По таблице находим значение функции q

Далее по формулам вычисляем интервал доверия

После вычислений он будет лежать в пределах

Вариант-12

Задача 2. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью неизвестного математического ожидания и нормально распределенного признака Х генеральной совокупности:
а) если =0,94, генеральная среднее квадратичное отклонение =5,0, выборочное среднее =18,0, а объем выборки n=25;
б) если =0,999, подправленное среднее квадратичное отклонениеs=5,0, выборочное среднее =26,0, а объем выборки n=25.

Решение: а) Из уравнения на функцию Лапласа с помощью таблиц распределения методом интерполяции находим t

Крайние точки доверительного интервала ищем по формуле:


Итак, интервал принимает множество значений с надежностью 0,94.
2, б) Поскольку n=25<30 и среднее квадратичное отклонение неизвестно, то для нахождения границ интервала доверия используем формулы

где значение t — ищем с помощью таблиц распределения Стьюдента:

Далее находим границы интервала доверия.


Таким образом нашли доверительный интервал с надежностью 0,999.

Задача 3. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью =0,999 неизвестного среднего квадратичного отклонения σ нормально распределенного признака Х генеральной совокупности, если объем выборки n = 45, а подправленное среднее квадратичное отклонение s=15,1.
Решение: Найдем интервал доверия по формуле

По таблице находим значение функции q

После этого выполняем вычисления границ интервала доверия


Как видите формулы для вычисления доверительного интервала не сложные, поэтому с легкостью применяйте их на контрольных и тестах по теории вероятностей.

Готовые решения по теории вероятностей

yukhym.com

Доверительный интервал для математического ожидания

Доверительный интервал для математического ожидания — это такой вычисленный по данным интервал, который с известной вероятностью содержит математическое ожидание генеральной совокупности. Естественной оценкой для математического ожидания является среднее арифметическое её наблюденных значений. Поэтому далее в течение урока мы будем пользоваться терминами «среднее», «среднее значение». В задачах рассчёта доверительного интервала чаще всего требуется ответ типа «Доверительный интервал [95%; 90%; 99%] среднего числа [величина в конкретной задаче] находится от [меньшее значение] до [большее значение]». С помощью доверительного интервала можно оценивать не только средние значения, но и удельный вес того или иного признака генеральной совокупности. Средние значения, дисперсия, стандартное отклонение и погрешность, через которые мы будем приходить к новым определениям и формулам, разобраны на уроке Характеристики выборки и генеральной совокупности.

Если среднее значение генеральной совокупности оценивается числом (точкой), то за оценку неизвестной средней величины генеральной совокупности принимается конкретное среднее, которое рассчитано по выборке наблюдений. В таком случае значение среднего выборки — случайной величины — не совпадает со средним значением генеральной совокупности. Поэтому, указывая среднее значение выборки, одновременно нужно указывать и ошибку выборки. В качестве меры ошибки выборки используется стандартная ошибка , которая выражена в тех же единицах измерения, что и среднее. Поэтому часто используется следующая запись: .

Если оценку среднего требуется связать с определённой вероятностью, то интересующий параметр генеральной совокупности нужно оценивать не одним числом, а интервалом. Доверительным интервалом называют интервал, в котором с определённой вероятностью P находится значение оцениваемого показателя генеральной совокупности. Доверительный интервал, в котором с вероятностью P = 1 — α находится случайная величина , рассчитывается следующим образом:

,

где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 1 — P, которое можно найти в приложении к практически любой книге по статистике.

Формулу доверительного интервала можно использовать для оценки среднего генеральной совокупности, если

  • известно стандартное отклонение генеральной совокупности;
  • или стандартное отклонение генеральной совокупности не известно, но объём выборки — больше 30.

Среднее значение выборки является несмещённой оценкой среднего генеральной совокупности . В свою очередь, дисперсия выборки не является несмещённой оценкой дисперсии генеральной совокупности . Для получения несмещённой оценки дисперсии генеральной совокупности в формуле дисперсии выборки объём выборки n следует заменить на n-1.

Пример 1. Собрана информация из 100 случайно выбранных кафе в некотором городе о том, что среднее число работников в них составляет 10,5 со стандартным отклонением 4,6. Определить доверительный интервал 95% числа работников кафе.

Решение:

,

где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05.

Таким образом, доверительный интервал 95% среднего числа работников кафе составил от 9,6 до 11,4.

Пример 2. Для случайной выборки из генеральной совокупности из 64 наблюдений вычислены следующие суммарные величины:

сумма значений в наблюдениях ,

сумма квадратов отклонения значений от среднего .

Вычислить доверительный интервал 95 % для математического ожидания.

Решение:

вычислим стандартное отклонение:

,

вычислим среднее значение:

.

Подставляем значения в выражение для доверительного интервала:

.

где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05.

Получаем:

.

Таким образом, доверительный интервал 95% для математического ожидания данной выборки составил от 7,484 до 11,266.

Пример 3. Для случайной выборки из генеральной совокупности из 100 наблюдений вычислено среднее значение 15,2 и стандартное отклонение 3,2. Вычислить доверительный интервал 95 % для математического ожидания, затем доверительный интервал 99 %. Если мощность выборки и её вариация остаются неизменными, а увеличивается доверительный коэффициент, то доверительный интервал сузится или расширится?

Решение:

Подставляем данные значения в выражение для доверительного интервала:

.

где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05.

Получаем:

.

Таким образом, доверительный интервал 95% для среднего данной выборки составил от 14,57 до 15,82.

Вновь подставляем данные значения в выражение для доверительного интервала:

.

где — критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,01.

Получаем:

.

Таким образом, доверительный интервал 99% для среднего данной выборки составил от 14,37 до 16,02.

Как видим, при увеличении доверительного коэффициента увеличивается также критическое значение стандартного нормального распределения, а, следовательно, начальная и конечная точки интервала расположены дальше от среднего, и, таким образом, доверительный интервал для математического ожидания увеличивается.

Удельный вес некоторого признака выборки можно интерпретировать как точечную оценку удельного веса p этого же признака в генеральной совокупности. Если же эту величину нужно связать с вероятностью, то следует рассчитать доверительный интервал удельного веса p признака в генеральной совокупности с вероятностью P = 1 — α:

.

Пример 4. В некотором городе два кандидата A и B претендуют на пост мэра. Случайным образом были опрошены 200 жителей города, из которых 46% ответили, что будут голосовать за кандидата A, 26% — за кандидата B и 28% не знают, за кого будут голосовать. Определить доверительный интервал 95% для удельного веса жителей города, поддерживающих кандидата A.

Решение:

Таким образом, доверительный интервал 95% удельного веса горожан, поддерживающих кандидата A, составил от 0,391 до 0,529.

Пример 5. Чтобы проверить отношение покупателей к новому квасу, проведён опрос случайной выборки в 50 человек. Результаты обобщены в следующей таблице (0 — не понравился, 1 — понравился, 2 — нет ответа):

10012
01020
10000
01001
02001
01100
22001
10200
00101
10001

Найти доверительный интервал 95 % удельного веса покупателей, которым новый квас не понравился.

Решение.

Найдём удельный вес указанных покупателей в выборке: 29/50 = 0,58. Таким образом, , . Мощность выборки известна (n = 50). Критическое значение стандартного нормального распределения для уровня значимости α = 0,05 равно 1,96. Подставляем имеющиеся показатели в выражение интервала для удельного веса:

Таким образом, доверительный интервал 95% удельного веса покупателей, которым новый квас не понравился, составил от 0,45 до 0,71.

Всё по теме «Математическая статистика»

function-x.ru

Как найти доверительный интервал с заданной надежностью — 11 Декабря 2012 — Примеры решений задач

Доверительным называется интервал, который с заданной надежностью покрывает оцениваемый параметр.

Для оценки математического ожидания случайной величины , распределенной по нормальному закону, при известном среднем квадратическом отклонении служит доверительный интервал

где — точность оценки, — объем выборки, — выборочное среднее, — аргумент функции Лапласа, при котором

Пример 166. Найти доверительный интервал для оценки с надежностью 0,9 неизвестного математического ожидания нормально распределенного признака генеральной совокупности, если среднее квадратическое отклонение , выборочная средняя и объем выборки .

Решение. Требуется найти доверительный интервал

Все величины, кроме , известны. Найдем из соотношения .

По таблице приложения находим и получаем доверительный интервал .

Если среднее квадратическое отклонение неизвестно, то для оценки служит доверительный интервал

где находится в приложении 4 по заданным и , а вместо часто бывает возможно подставить любую из оценок

— исправленное среднеквадратическое, статистическое среднеквадратическое отклонения соответственно. При увеличении обе оценки и будут различаться сколь угодно мало и будут сходиться по вероятностям к одной и той же величине .

Пример 167. Из генеральной совокупности извлечена выборка объема

= 50:

-10123
10515155

Оценить с надежностью математическое ожидание нормально распределенного признака генеральной совокупности по выборочной средней.

Решение. Выборочную среднюю и исправленное среднее квадратическое отклонение найдем соответственно по формулам


Пользуясь таблицей приложения 4, по и находим .

Найдем искомый доверительный интервал:

подставляя , , , , получим .

Пример 168. Результаты исследования длительности оборота (в днях) оборотных средств торговых фирм города Ярославля представлены в группированном виде:

24 — 3232 — 4040 — 4848 — 5656 — 6464 — 7272 — 80
2410151153

Построить доверительный интервал с надежностью для средней длительности оборотных средств торговых фирм города.

Решение. Найдем выборочную среднюю длительности оборотных средств.

Для упрощения вычисления исправленного среднеквадратического отклонения выберем приближенное значение . Тогда

В приложении 4 по и находим , а следовательно, и доверительный интервал


или .

Рассматривая независимых испытаний, можно оценить вероятность по относительной частоте.

Пример 169. Сколько раз надо подбросить монету, чтобы с вероятностью можно было ожидать, что относительная частота появления «герба» отклонится от вероятности этого события по абсолютной величине не более чем на ?

Решение. По условию , , .

Тогда

Из таблицы значений функции Лапласа находим, что , откуда .

Точечные оценки неизвестных параметров распределения можно находить по методу наибольшего правдоподобия, предложенному Р. Фишером.

Пример 170. Найти методом наибольшего правдоподобия оценку параметра биномиального распределения

если в независимых испытаниях событие появилось раз и в независимых испытаниях событие появилось раз.

Решение. Составим функцию правдоподобия:

Найдем логарифмическую функцию правдоподобия:

Вычислим первую производную по :

Запишем уравнение правдоподобия, для чего приравняем первую производную нулю:

Решив полученное уравнение относительно , найдем критическую точку:

в которой производная отрицательна. Следовательно, — точка максимума и, значит, ее надо принять в качестве наибольшего правдоподобия неизвестной вероятности биномиального распределения.

Вопросы для самоконтроля

  1. Какая оценка называется точечной?
  2. Какие точечные оценки генеральных числовых характеристик вы знаете?
  3. Чем определяется интервальная оценка?
  4. Надежность оценки и другое ее название.
  5. На чем основано нахождение доверительного интервала для оценки математического ожидания?
  6. Каким образом оценивают истинное значение измеряемой величины?
  7. Точечная и интервальная оценка вероятности биномиального распределения.
  8. В чем суть метода наибольшего правдоподобия?

Задачи

I 331. Игральная кость подбрасывается 300 раз. Какова вероятность того, что относительная частота появления шести очков на верхней грани кости отклонится от вероятности появления события в одном испытании по абсолютной величине не более чем на 0,05?

332. Сколько раз надо подбросить монету, чтобы с вероятностью 0,95 можно было ожидать, что относительная частота появления «герба» отклонится от вероятности этого события по абсолютной величине не более чем на 0,1?

333. Случайная величина имеет нормальное распределение с известным средним квадратическим отклонением . Найдите доверительные интервалы для оценки неизвестного математического ожидания по выборочным средним , если объем выборки и задана надежность оценки .

334. Исследовалось время безотказной работы 50 лазерных принтеров. Из априорных наблюдений известно, что среднее квадратическое отклонение времени безотказной работы ч. По результатам исследований получено среднее время безотказной работы ч. Постройте 90%-й доверительный интервал для среднего времени безотказной работы.

335. Количественный признак генеральной совокупности распределен нормально. По выборке объема найдено «исправленное» среднее квадратическое отклонение . Найдите доверительный интервал, покрывающий генеральное среднее квадратическое отклонение с надежностью .

336. Произведено 16 измерений одним прибором некоторой физической величины, причем исправленное среднее квадратическое отклонение случайных ошибок измерений оказалось равным 0,7. Найдите интервал ошибок прибора с надежностью 0,99. Предполагается, что ошибки измерений распределены нормально.

II 337. Время (в минутах) обслуживания клиентов в железнодорожной кассе представлено выборкой: 2,0; 1,5; 1,0; 1,0; 1,25; 3,5; 3,0; 3,0; 3.75; 3,7; 4,0; 6,0; 7,0; 1,5; 8,0; 3,5; 5,0; 3,5; 14,0; 12,0; 15,1; 18,0; 18,5; 17,0. Определите процент клиентов, время обслуживания которых более 12 минут и менее 5 минут.

338. Из генеральной совокупности извлечена выборка объема :

-0,4-0,2-0,100,20,50,711,21,6
1321112122

Оцените с надежностью 0,9 математическое ожидание нормально распределенного признака генеральной совокупности с помощью доверительного интервала.

III 339. Результаты исследования длительности оборота оборотных средств торговых фирм города (в днях) представлены в группированном виде:

24-3333-4242-5151-6060-6969-7878-87
149181062

Постройте доверительный интервал с надежностью 0,95 для средней длительности оборотных средств торговых фирм города при условии, что среднее квадратическое отклонение неизвестно (известно и равно 10 дням).

340. Найти методом наибольшего правдоподобия оценку параметра распределения Пуассона

www.reshim.su

Как перевести градусы в миллиметры – ()

Как перевести угловые величины в линейные? — Статьи — Каталог статей

    «Угловые» параметры, например, развал и угол тяги, измеряются в градусах, но могут отображаться как в градусах, так и в градусах с минутами. Параметры схождениятоже являются «угловыми» и соответственно всегда измеряются в градусах, но могут отображаться как в градусах, так и в мерах длины.

    Самым важным в данной ситуации является вопрос: при каком диаметре шины или колеса измеряется это расстояние? Чем больше диаметр, тем больше  будет расстояние для данного угла. Если в качестве единиц измерения установлено соотношение дюймов или миллиметров и эталонного диаметра, то система использует значение эталонного диаметра, заданное на экране «Спецификации автомобиля».Если в качестве единиц измерения установлены дюймы или миллиметры, но не задан диаметр диска, то по умолчанию диаметр считается равным 28,648 дюйма,что представляет собой простой пересчет 2° схождения на каждый дюйм(или 25,4 миллиметра) схождения.

   Когда схождение отображается в виде расстояния, оно означает разницу в ширине колеи между передним и задним краями  колес.

 

L=L2-L1


Малые углы

 

   В принципе можно было бы мерить все углы в радианах. На практике широко используется и градусное измерение углов, хотя с чисто математической точки зрения оно неестественно. При этом для малых углов используются специальные единицы: угловая минута и угловая секунда. Угловая минута — это  1/60 часть градуса; угловая секунда — это 1/60 часть угловой минуты.

    Представление об угловой минуте дает такой факт: «разрешающая способность’человеческого глаза (при стопроцентном зрении и хорошем освещении) равна примерно одной угловой минуте. Это означает, что две точки, которые видныпод углом  1′ или меньше, на глаз воспринимаются как одна.



   Посмотрим, что можно сказать о синусе, косинусе и тангенсе малых углов. Если на рисунке  угол α мал, то высота  BC, дуга  BD и отрезок  BE, перпендикулярный  AB, очень близки. Их длины — это sin α, радианная мера α и  tg α. Стало быть, для малых углов синус, тангенс и радианная мера приближенно равны друг другу: Если α — малый угол, измеренный в радианах, то sin α ≈ α ;  tg α ≈ α


     Тангенсом угла прямоугольного треугольника называется отношение противолежащего катета к прилежащему катету. Тангенс угла α обозначается: tg α. А при малых углах (а именно о таких идёт речь ) тангенс примерно равен самому углу, измеренному в радианах.

Пример перевода линейной величины в угловую:

Диаметр диска: 360 mm  AC
Схождение:          1,5 mm  BC
Тогда tg α ≈ α= 1,5/360 = 0.00417 (рад)

Переведем в градусы:

α[°] = (180 / π) × α[рад]

где: α[рад] — угол в радианах, α[°] — угол в градусах

Теперь в минуты:

α = 0,00417×57,295779513°=0.2654703°=14.33542′

Для  перевода единиц можно воспользоваться Конвертером


Файл XLS для пересчета схождения колес на оси из линейных в угловые величины.


razvalanet.ucoz.com

Как перевести градусы в миллиметры

МамаЛюда 7 ноября 2013, 01:41

Письма пузожителя

Первое мгновение после зачатияМоя дорогая мамочка!Я так счастлив, что выиграл в великой лотерее жизни: С твоей стороны ставка была 1:400, а с папиной — 1:200 000 000. Ведь именно столько яйцеклеток и сперматозоидов участвовали в этой лотерее. Если бы зачатие произошло в другой день или час, это был бы уже не я, а совсем другой человек! Но выиграл я! Ура! Я — уникальное существо, которого никогда не было и никогда не будет на нашей планете! Хвала и благодарение Господу! Аллилуйя!…

Читать полностью…

ТРОНУЛО….

Первое мгновение после зачатияМоя дорогая мамочка!Я так счастлив, что выиграл в великой лотерее жизни: С твоей стороны ставка была 1:400, а с папиной — 1:200 000 000. Ведь именно столько яйцеклеток и сперматозоидов участвовали в этой лотерее. Если бы зачатие произошло в другой день или час, это был бы уже не я, а совсем другой человек! Но выиграл я! Ура! Я — уникальное существо, которого никогда не было и никогда не будет на нашей планете! Хвала и благодарение Господу! Аллилуйя!…

Читать полностью…

письма

Первое мгновение после зачатияМоя дорогая мамочка!Я так счастлив, что выиграл в великой лотерее жизни: С твоей стороны ставка была 1:400, а с папиной — 1:200 000 000. Ведь именно столько яйцеклеток и сперматозоидов участвовали в этой лотерее. Если бы зачатие произошло в другой день или час, это был бы уже не я, а совсем другой человек! Но выиграл я! Ура! Я — уникальное существо, которого никогда не было и никогда не будет на нашей планете! Хвала и благодарение Господу! Аллилуйя!…

Читать полностью…

www.babyblog.ru

Помогите перевести миллиметры в градусы. : Прочее

Правила форума


В этом разделе нельзя создавать новые темы.

Если Вы хотите задать новый вопрос, то не дописывайте его в существующую тему, а создайте новую в корневом разделе «Помогите решить/разобраться (М)».

Если Вы зададите новый вопрос в существующей теме, то в случае нарушения оформления или других правил форума Ваше сообщение и все ответы на него могут быть удалены без предупреждения.

Не ищите на этом форуме халяву, правила запрещают участникам публиковать готовые решения стандартных учебных задач. Автор вопроса обязан привести свои попытки решения и указать конкретные затруднения.

Обязательно просмотрите тему Правила данного раздела, иначе Ваша тема может быть удалена или перемещена в Карантин, а Вы так и не узнаете, почему.

Алексей К. 

 Re: Помогите перевести миллиметры в градусы.

08.06.2009, 22:12 

29/09/06
4548

Нет. При обратном расчёте и формула, естессно, обратная.


   

                  

Модераторы: Модераторы Математики, Супермодераторы


dxdy.ru

Уклон. Угловые градусы — перевод в % уклона. Длина на метр (единицу) подьема. Таблица 0-90°


Техническая информация тут
  • Перевод единиц измерения величин
  • Таблицы числовых значений
  • Алфавиты, номиналы, единицы тут
  • Математический справочник
  • Физический справочник
  • Химический справочник
  • Материалы
  • Рабочие среды
  • Оборудование
  • Инженерное ремесло
  • Инженерные системы
  • Технологии и чертежи
  • Личная жизнь инженеров
  • Калькуляторы
  • Поиск на сайте DPVAПоставщики оборудованияПолезные ссылкиО проектеОбратная связьОтветы на вопросы.Оглавление


    Адрес этой страницы (вложенность) в справочнике dpva.ru:  главная страница  / / Техническая информация / / Алфавиты, номиналы, единицы / / Перевод единиц измерения величин. Перевод единиц измерения физических величин. Таблицы перевода единиц величин. Перевод химических и технических единиц измерения величин. Величины измерения. Таблицы соответствия величин. / / Перевод единиц измерения Углов, Угловой скорости и Углового ускорения.  / / Уклон. Угловые градусы — перевод в % уклона. Длина на метр (единицу) подьема. Таблица 0-90°

    Уклон. Угловые градусы — перевод в % уклона. Длина на метр (единицу) подьема — градиент индикатор. Таблица 0-90°  Вариант для печати.

    • % уклон это 100 * Y/X (подъем / горизонтальная проекция длины)
    Угловые градусы Длина на единицу подьёма % уклона
    Y X
    0.1 1 573.0 0.17
    0.2 1 286.5 0.35
    0.3 1 191.0 0.52
    0.4 1 143.2 0.70
    0.5 1 114.6 0.87
    0.57 1 100 1
    0.6 1 95.49 1.05
    0.7 1 81.85 1.22
    0.8 1 71.62 1.40
    0.9 1 63.66 1.57
    1 1 57.29 1.75
    2 1 28.64 3.49
    3 1 19.08 5.24
    4 1 14.30 6.99
    5 1 11.43 8.75
    5.74 1 10 10
    6 1 9.514 10.5
    7 1 8.144 12.3
    8 1 7.115 14.1
    9 1 6.314 15.8
    10 1 5.671 17.6
    11 1 5.145 19.4
    12 1 4.705 21.3
    13 1 4.331 23.1
    14 1 4.011 24.9
    15 1 3.732 26.8
    16 1 3.487 28.7
    17 1 3.271 30.6
    18 1 3.078 32.5
    19 1 2.904 34.4
    20 1 2.747 36.4
    21 1 2.605 38.4
    22 1 2.475 40.4
    23 1 2.356 42.4
    24 1 2.246 44.5
    25 1 2.145 46.6
    26 1 2.050 48.8
    27 1 1.963 51.0
    28 1 1.881 53.2
    29 1 1.804 55.4
    30 1 1.732 57.7
    31 1 1.664 60.1
    32 1 1.600 62.5
    33 1 1.540 64.9
    34 1 1.483 67.5
    35 1 1.428 70.0
    36 1 1.376 72.7
    37 1 1.327 75.4
    38 1 1.280 78.1
    39 1 1.235 81.0
    40 1 1.192 83.9
    41 1 1.150 86.9
    42 1 1.111 90.0
    43 1 1.072 93.3
    44 1 1.036 96.6
    45 1 1.000 100.0
    46 1 0.9657 103.6
    47 1

    dpva.ru

    как перевести градусы в мм : Механика и Техника

     
    kukarasa 

     как перевести градусы в мм

    26.05.2011, 15:37 

    25/05/11
    3

    две пересекающиеся линии под углом в 0,2 градуса .отступив от точки соприкосновения 255мм какое растояние получится между линиями ?


       

                      

    Munin 

     Re: как перевести градусы в мм

    26.05.2011, 17:16 
    Заслуженный участник

    30/01/06
    69480

    Для малых углов синус и тангенс угла (выраженного в радианной мере) приблизительно равен самому углу. Ваш угол 0,2° — малый.


       

                      

    caxap 

     Re: как перевести градусы в мм

    26.05.2011, 17:17 
    Заслуженный участник

    07/01/10
    2015

    При таком угле хорду можно приблизить дугой, а она — произведение угла (в радианах, конечно) на радиус.


       

                      

      Страница 1 из 1
     [ Сообщений: 3 ] 

    Модераторы: profrotter, Парджеттер, photon, Супермодераторы


    dxdy.ru

    Теория вероятности формулы и определения – Глава I. Основные понятия и формулы теории вероятностей.

    Основные формулы теории вероятности / Теория вероятности [Калинин В.М., Тихомиров С.Р.] / 3dstroyproekt.ru

    №№

    п/п

    Понятия,
    обозначения

    Содержание, формула

    1

    Множество

    Множество $A-$ совокупность каких-либо объектов $a$, называемых элементами множества: $a\in A$

    2

    Дополнение $\overline A $ 
    { не $A$ }

    $\overline A $ содержит все элементы, не принадлежащие $A$

    3

    Равенство
    множеств $A=B$

    Два множества $A$ и $B$ равны между собой, если они состоят из одних и тех же элементов

    4

    Объединение { сумма } множеств $C=A+B$

    Множество $C$ состоит из всех элементов, принадлежащих или множеству $A$, или множеству $B$ или и $A$ и $B$ одновременно

    5

    Пересечение
    { произведение }
    множеств $C=A\cdot B$

    Множество $C$ состоит из элементов, принадлежащих одновременно и множеству $A$ и множеству $B$

    6

    Разность двух
    множеств $C=A-B$

    $C$ состоит из элементов множества $A$, которые не являются элементами множества $B$

    7

    Эквивалентные
    множества

    Два множества называются эквивалентными, если между ними установлено взаимно-однозначное соответствие.

    8

    Счетные
    множества

    Бесконечные множества, эквивалентные множеству натуральных чисел $\mathbb { N } $

    9

    Перестановки. Число
    перестановок

    Соединения, отличающиеся только порядком элементов, называются перестановками. Число перестановок из $n$ элементов $P_n =n!$, где

    $n!=1\cdot 2\cdot 3\cdot 4\cdot \ldots \cdot n$

    $0!=1$ 

    10

    Размещения.
    Число размещений

    Соединения из $n$ различных элементов по $m$, отличающихся друг от друга составом элементов либо их порядком, называются размещениями. Число размещений из $n$ по $m$

    $A_n^m =\frac { n! } { (n-m)! } $ 

    11

    Сочетания.
    Число сочетаний

    Соединения из $n$ различных элементов по $m$, отличающихся друг от друга хотя бы одним элементом, называются сочетаниями. Число сочетаний из $n$ по $m$

    $C_n^m =\frac { n! } { (n-m)!m! } $

    $C_n^m =C_n^ { n-m } ;$

    $C_n^0 =1; C_ { n+1 } ^ { m+1 } =C_n^m +C_n^ { m+1 } ;$ 

    $C_n^0 +C_n^1 +C_n^2 +\ldots +C_n^ { n-1 } +C_n^n =2^n$

    12

    Стохастический эксперимент

    Это опыт { испытание } , результат которого заранее не определен

    13

    Достоверное
    событие

    Результат, который обязательно наступает при осуществлении данного комплекса условий { опыта, эксперимента } называется достоверным событием

    14

    Случайное
    событие

    Это событие, которое может произойти, а может и не произойти в данном испытании

    15

    Невозможное
    событие

    Это событие, которое не может произойти при данном комплексе условий

    16

    Относительная частота события $A$

    Отношение $\nu (A)=\frac { m } { n } $ числа экспериментов $m$, завершившихся событием $A$, к общему числу $n$ проведенных экспериментов

    17

    Статистическое определение
    вероятности

    Если при неограниченном увеличении числа экспериментов относительная частота события $\nu (A)$ стремится к некоторому фиксированному числу, то событие $A$ стохастически устойчиво и это число $p(A)$ называют вероятностью события $A$

    18

    Определение
    вероятности в классической
    схеме

    $P(A)=\frac { m } { n } $, где $m$ – число исходов стохастического эксперимента, благоприятствующих наступлению события $A$, $n$ – общее число всех равновозможных исходов

    19

    Вероятность
    суммы
    { объединения } , двух событий $A$ и $B$

    $P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)$

    20

    Вероятность
    произведения двух зависимых
    событий $A$ и $B$

    $P(AB)=P(A)\cdot P(B/A)=P(B)\cdot P(A\vert B)$,

    где $P(B\vert A)$ – условная вероятность события $B$ при условии, что событие $A$ с ненулевой вероятностью произошло

    21

    Независимые
    события $A$ и $B$

    Это такие события, для которых $P(B\vert A)=P(B)$ и $P(A\vert B)=P(A)$.

    Следовательно, $P(AB)=P(A)\cdot P(B)$ 

    22

    Схема Бернулли

    Стохастический эксперимент состоит из последовательности $n$ независимых и одинаковых испытаний, в каждом из которых может произойти событие $A$ или событие, ему противоположное $\overline A $  с вероятностями соответственно равными $p$ и $q=1-p$

    23

    Формула Бернулли

    Вероятность того, что в серии из $n$ испытаний событие $A$ появится ровно $m$ раз $P_n (m)=C_n^m \cdot p^m\cdot q^ { n-m } $ 

    Вероятность того, что при $n$ испытаниях $A$ появляется не менее $m_1 $ и не более $m_2 $  раз вычисляется по формуле:

    $P_n (m_1 \leqslant m\leqslant m_2 )=\sum\limits_ { m=m_1 } ^ { m_2 } { C_n^m \cdot p^m\cdot q^ { n-m } } $

    24

    Формула Пуассона

    При достаточно большом $n$ и малом $p$, если $a=np\lt 10\rightarrow P_n (m)\approx \frac { a^m } { m! } e^ { -a } $  { таблица 1 }

    $P_n (m\leqslant k)\approx e^ { -a } \sum\limits_ { m=0 } ^k { \frac { a^m } { m! } } $  { таблица 2)

    25

    Локальная формула Муавра-Лапласа

    При достаточно большом $n$ и не слишком малых $p$ и $q$

    $P_n (m)\approx \frac { 1 } { \sqrt { npq } } \phi (x)$, где $\varphi (x)=\frac { 1 } { \sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -x^2 } { 2 } } $ и $x=\frac { m-np } { \sqrt { npq } } $; $\phi (-x)=\phi (x)$  { таблица 3)

    26

    Интегральная
    формула
    Муавра – Лапласа

    $P_n (m_1 \leqslant m\leqslant m_2 )=\Phi (x_2 )-\Phi (x_1 )$,

    где $x_1 =\frac { m_1 -np } { \sqrt { npq } } $; $x_2 =\frac { m_2 -np } { \sqrt { npq } } $; $\Phi (x)=\frac { 1 } { \sqrt { 2\pi } } \int\limits_0^x { e^ { \frac { -t^2 } { 2 } } } dt$; $\Phi (-x)=-\Phi (x)$  { таблица 4 }

    27

    Понятие
    случайной
    величины

    Случайной величиной называют переменную величину, которая принимает числовые значения в зависимости от исходов испытания случайным образом.

    28

    Понятие
    дискретной
    случайной
    величины { ДСВ $X$ }

    ДСВ $X$ – случайная величина, принимающая различные значения, которые можно записать в виде конечной или бесконечной последовательности, то есть численные значения которой образуют конечное или счетное множество.

    29

    Закон
    распределения
    дискретной
    случайной
    величины

    Соответствие между значениями $x_1, x_2, \cdots $ дискретной случайной величины и их вероятностями $p_1, p_2, \cdots $ называется законом распределения и может быть задан таблично или аналитически { то есть с помощью формул } . Если ДСВ $X$ принимает конечное множество значений $x_1 ,x_2 ,x_3 …$  соответственно с вероятностями $p_1 ,p_2 ,…,p_n $, то ее закон распределения  определяется формулами

    $P(X=x_k )=p_k , ~k=1,2,…,n$ и $\sum\limits_ { k=1 } ^n { p_k =1 } $

    Если ДСВ $X$ принимает бесконечную последовательность значений $x_1 ,x_2 ,x_3 …$ соответственно с вероятностями $p_1 ,p_2 ,p_3 ,…$, то ее закон распределения определяется формулами

    $P(X=x_k )=p_k, ~k=1,2,…,n$ и $\sum\limits_ { k=1 } ^\infty { p_k =1 } $

    30

    Понятие
    непрерывной
    случайной
    величины { НСВ $X$ }

    НСВ $X$ – случайная величина, которая может принимать любые значения из некоторого промежутка, то есть множество значений непрерывной случайной величины несчетно.

    31

    Функция
    распределения. Свойства функции распределения

    Функцией распределения случайной величины $X$ называется функция действительного переменного $x$, определяемая равенством $F(x)=P(X\lt x)$, где $P(X\lt x)$ — вероятность того, что случайная величина $X$ принимает значение, меньше $x$

    Функция распределения $F(x)$ для ДСВ $X$, которая может принимать значения $x_1 ,x_2 ,…x_n $ c соответствующими вероятностями $p_1 ,p_2 ,…,p_n$  имеет вид $F(x)=\sum\limits_ { x_k \lt x } { P(X\lt x_k ) } $, где символ $x_k \lt x$ означает, что суммируются вероятности $p_k $ тех значений, которые меньше $x$.

    Функция является разрывной.

    Случайная величина $X$ называется непрерывной, если ее функция распределения $F(x)$ является непрерывно дифференцируемой.

    Вероятность того, что СВХ примет значение из промежутка $\left[ { \alpha ;\beta }\right)$, равна разности значений ее функции распределения на концах этого полуинтервала:

    $P(\alpha \leqslant X\lt \beta )=F(\beta )-F(\alpha )$

    Свойства функции распределения

    1. $0\leqslant F(x)\leqslant 1$ 

    2. Если $x_1 \lt x_2 $, то $F(x_1 )\leqslant F(x_2 )$, то есть функция распределения является неубывающей.

     

    31

    Функция
    распределения. Свойства функции распределения

    3. Функция $F(x)$ в точке $x_0 $  непрерывна слева, то есть $\mathop { \lim } \limits_ { x\to x_0 -0 } F(x)=F(x_0 )$; $F(x_0 -0)=F(x_0 )$

    4. Если все возможные значения  СВХ принадлежат интервалу $(a;b)$, то $F(x)=0$ при $x\leqslant a$, $F(x)=1$ при $x\geqslant b$ 

    5. Если все возможные значения СВХ принадлежат бесконечному интервалу $\left( { -\infty ;+\infty }\right)$, то $\mathop { \lim } \limits_ { x\to -\infty } F(x)=0;\mathop { \lim } \limits_ { x\to +\infty } F(x)=1;$

    Если $X$ – непрерывная случайная величина, то вероятность того, что она примет одно заданное определенное значение, равна нулю:

    $P(X=\alpha )=0$

    Отсюда следует, что для непрерывной случайной величины выполняются равенства:

    $P(\alpha \lt X\lt \beta )=P(\alpha \leqslant X\leqslant \beta )=P(\alpha \leqslant X\lt \beta )=$

    $=P(\alpha \lt X\leqslant \beta )=F(\beta )-F(\alpha )$

    32

    Плотность
    распределения
    вероятностей
    непрерывной
    случайной
    величины.
    Свойства функции плотности
    распределения.

    Плотностью распределения { дифференциальной функцией распределения } вероятностей НСВ $X$ в точке $x$ называют предел отношения вероятности попадания значений этой величины в интервал $\left( { x;x+\Delta x }\right)$ к длине $\Delta x$ этого интервала, когда последняя стремится к нулю:

    $f(x)=\mathop { \lim } \limits_ { \Delta x\to 0 } \frac { P(x\lt X\lt x+\Delta x) } { \Delta x } $

    Следовательно, $f(x)= { F } ‘(x)$, то есть плотность распределения есть первая производная от функции распределения НСВХ.

    Вероятность того, что НСВХ примет значение, принадлежащее интервалу $(a;b)$, определяется равенством $P(a\lt X\lt b)=\int\limits_a^b { f(x)dx } $

    32

    Плотность
    распределения
    вероятностей
    непрерывной
    случайной
    величины.
    Свойства функции плотности
    распределения.

    Зная плотность распределения, можно найти функцию распределения $F(x)=\int\limits_ { -\infty } ^x { f(x)dx } $

    Свойства функции плотности

    1. Плотность распределения $f(x)$ — неотрицательная функция, то есть $f(x)\geqslant 0$ 

    2. Несобственный интеграл по бесконечному промежутку $\left( { -\infty ;+\infty }\right)$ от функции плотности вероятностей равен единице: $\int\limits_ { -\infty } ^ { +\infty } { f(x)dx=1 } $

    3. Если все возможные значения случайной величины принадлежат отрезку $\left[ { \alpha ;\beta }\right]$, то $\int\limits_\alpha ^\beta { f(x)dx=1 } $, так как вне этого промежутка $f(x)=0$

    33

    Математическое ожидание

    Для ДСВ $X$ равно сумме произведений всех ее значений на соответствующие вероятности: $M(X)=\sum\limits_ { i=1 } ^n { x_i p_i } $

    Для НСВ $X:\;M(X)=\int\limits_ { -\infty } ^ { +\infty } { xf(x)dx } $,

    где $f(x)=F'(x)$ – функция плотности распределения вероятности.

    34

    Свойства
    математического ожидания

    1. $M(C)=C$, если $C=const,$

    2. $M(CX)=CM(X),$

    3. $M(X+Y)=M(X)+M(Y),$

    4. Если $X$ и $Y$ – независимые случайные величины, то $M(XY)=M(X)\cdot M(Y)$

    35

    Дисперсия
    случайной
    величины

    Разность $X-M(X)$ называется отклонением случайной величины $X$ от ее математического ожидания $M(X)=a$.

    Математическое ожидание отклонения равно нулю: $M(X-a)=0$ 

    Дисперсией, или рассеянием случайной величины $X$ называется математическое ожидание квадрата ее отклонения:

    $D(X)=M((X-a)^2)$ Следовательно, для любой случайной величины $X:\;\;D(X)\geqslant 0$

    36

    Свойства
    дисперсии

    1. $D(C)=0$, $C=const,$

    2. $D(CX)=C^2D(X)$, $C=const,$

    3. Если случайные величины $X$ и $Y$ независимы, то $D(X\pm Y)=D(X)+D(Y),$

    4. $D(XY)=D(X)\cdot D(Y),$ 

    5. $D(X)=M(X^2)-(M(X))^2.$

    37

    Среднее
    квадратическое
    отклонение

    Среднеквадратическим отклонением, или стандартным отклонением, случайной величины $X$ называется корень квадратный из ее дисперсии:

    $\sigma (X)=\sqrt { D(X) } \Leftrightarrow D(X)=\sigma ^2.$

    38

    Биномиальное
    распределение

    Закон распределения дискретной случайной величины, определяемой формулой Бернулли

    $p_k =P_n (k)=C_n^k \cdot p^k\cdot q^ { n-k } (k=0,1,2,…,n)$

    называется биномиальным. Постоянные $n,~p$ называются параметрами биномиального распределения $\left( { q=1-p }\right)$.

    $M(X)=np;\;D(X)=npq;\;\sigma (X)=\sqrt { npq } $

    39

    Распределение
    Пуассона

    Распределением Пуассона называется  распределение вероятностей дискретной случайной величины, определяемое формулой Пуассона $P_n (k)=\frac { a^ke^ { -a } } { k! } $, где $a=np$ – параметр распределения.

    $M(X)=a;D(X)=a$

    40

    Равномерное распределение на интервале $\left( { a;b }\right)$

    Если значения случайной величины, которые она принимает в конечном промежутке $(a;b)$, возможны в одинаковой степени, то плотность распределения вероятностей этой величины постоянна на данном промежутке и равна нулю вне этого промежутка, то есть

    $f(x)=\left\{ { \begin{array} { l } C\;\mbox { на } \;\left[ { a,b }\right], \\ 0\;\mbox { вне } \;(a,b). \\ \end{array} }\right.$

    Доказано, что $C=\frac { 1 } { b-a } .$ 

    $M(X)=\frac { a+b } { 2 } ; ~ D(X)=\frac { (b-a)^2 } { 12 } ; ~ \sigma (X)=\frac { b-a } { 2\sqrt 3 } $

    41

    Геометрическое распределение

    Геометрическим называется распределение дискретной случайной величины $X$, определяемое формулой

    $P(X=m)=(1-p)^ { m-1 } \cdot p,$, где $0\lt p\lt 1$, и $m=1,2,3…$  { Вероятности образуют бесконечно убывающую геометрическую прогрессию со знаменателем $q=1-p$ } .

    $M(X)=\frac { 1 } { p } ; ~ D(X)=\frac { 1-p } { p^2 } $

    42

    Показательное
    распределение

    Показательным называется распределение с плотностью вероятностей, определяемой по формуле  $f(x)=\left\{ { \begin{array} { l } 0\mbox { при } \;x\lt 0, \\ \lambda e^ { -\lambda x } \mbox { } \;\mbox { при } \;x\geqslant 0, \\ \end{array} }\right.$

    где  $\lambda >0$ — параметр распределения.

    $M(X)=\frac { 1 } { \lambda } ; ~ D(X)=\frac { 1 } { \lambda ^2 } \quad ; ~ \sigma (X)=\frac { 1 } { \lambda } .$ 

    Замечание. Если $T$ – время безотказной работы элемента, $\lambda $ — интенсивность отказов, то случайная величина $T$ распределена по экспоненциальному закону с функцией распределения $F(t)=P(T\lt t)=1-e^ { -\lambda t } ,_ { } $ где $\lambda \gt 0$. $F(t)$ определяет вероятность отказа элемента за время $t$. Вероятность безотказной работы элемента за время $t$ равна $e^ { -\lambda t } $. Функция $R(t)=e^ { -\lambda t } $ называется функцией надежности.

    43

    Нормальное распределение $N(a;\sigma )$

    Нормальным распределением, или распределением Гаусса, называется распределение с плотностью вероятностей 

    $f(x)=\frac { 1 } { \sigma \sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -(x-a)^2 } { 2\sigma ^2 } } $

    Постоянные $a$ и $\sigma \quad (\sigma \gt 0)$  называются параметрами нормального распределения.

    $M(X)=a; ~ D(X)=\sigma ^2; ~ \sigma =\sqrt { D(X) } $

    Вероятность попадания значений нормальной случайной величины $X$ в интервале $(\alpha ;\beta )$  определяется формулой

    $P(\alpha \lt X\lt \beta )=\Phi (\frac { \beta -\alpha } { \sigma } )-\Phi (\frac { \alpha -a } { \sigma } ),$

    где $\Phi (x)$ – функция Лапласа.

    $M(X)=a; D(X)=\sigma ^2.$

    44

    Нормированное распределение $N(0;1)$

    Нормированным или стандартным называется такое нормальное распределение непрерывной случайной величины, когда функция плотности вероятностей $f(x)=\frac { 1 } { \sqrt { 2\pi } } e^ { \frac { -x^2 } { 2 } } .$

    $M(X)=a=0; ~ \sigma (X)=\sigma =1.$ 

    45

    Мода случайной величины $\overline M $

    Модой ДСВ $X$ называется ее наиболее вероятное значение.

    Модой НСВ $X$ называется то ее значение, при котором плотность распределения вероятностей максимальна.

    46

    Медиана $M_e $

    Медианой непрерывной случайной величины $X$ называется такое ее значение $M_e $, для которого одинаково вероятно, окажется ли случайная величина меньше или больше $M_e $, то есть $P(x\lt M_e )=P(x>M_e )=0,5$.

    Если прямая $x=a$ является осью симметрии кривой распределения $f(x)$, то

    $\overline M =M_e =M(X)=a$.

    47

    Начальные
    моменты $\nu _k $

    Начальным моментом $\nu _k ~ k$ -го порядка случайной величины $X$ называется математическое ожидание $k$-ой степени этой случайной величины: $\nu _k =M(X^k)$.

    Для ДСВ $X:_ { } \nu _k =\sum\limits_ { i=1 } ^n { x_i^k \cdot p_i } $,  где $\sum\limits_ { i=1 } ^\infty { p_i =1 } $.

    Начальный момент $k$-го порядка НСВ $X$ с плотностью распределения $f(x)$ определяется формулой :

    $\nu _k =\int\limits_ { -\infty } ^ { +\infty } { x^kf(x)dx } $,   где $\int\limits_ { -\infty } ^ { +\infty } { f(x)dx=1 } $.

    48

    Центральные моменты  $\mu _k $

    Центральным моментом $\mu _k ~ k$-го порядка случайной величины $X$ называется математическое ожидание $k$-ой степени отклонения этой величины от ее математического ожидания. Если обозначить $M(X)=a$, то $\mu _k =M((X-a)^k)$ 

    Для ДСВ $X: \quad \mu _k =\sum\limits_ { i=1 } ^n { (x_i -a)^k\cdot p_i } $,

    если множество этой величины конечно, а если – счетно, то $\mu _k =\sum\limits_ { i=1 } ^\infty { (x_i -a)^k\cdot p_i } .$

    Для НСВ $X$ с плотностью распределения $f(x)$ центральный момент $k$-го порядка определяется формулой: $\mu _k =\int\limits_ { -\infty } ^ { +\infty } { (x_i -a)^k\cdot f(x)dx } .$

    49

    Некоторые
    свойства
    начальных
    и центральных
    моментов

    $\nu _0 =1;~ \nu _1 =M(X),$ 

    $\mu _0 =1;~ \mu _1 =0;~ ~ \mu _2 =D\left( X \right),$

    $\mu _2 =\nu _2 -\nu _1^2 ,$

    $\mu _3 =\nu _3 -3\nu _1 \nu _2 +2\nu _1^3 ,$

    $\mu _4 =\nu _4 -4\nu _1 \nu _3 +6\nu _1^2 \nu _2 -3\nu _1^4 .$

    50

    Асимметрия

    Отношение центрального момента 3-го порядка к кубу среднеквадратического отклонения случайной величины называется асимметрией: $A(X)=\frac { \mu _3 } { \sigma ^3 } $.

    Если распределение случайной величины симметрично относительно ее математического ожидания, то асимметрия равна нулю.

    51

    Эксцесс

    Эксцессом случайной величины называется величина $Э_x =\frac { \mu _4 } { \sigma ^4 } -3.$

    Для нормального распределения $Э_x =0$.

    Кривые, более островершинные по сравнению с нормальной кривой Гаусса, имеют $Э_x \gt 0$.
    У более плосковершинных кривых $Э_x \lt 0.$

    3dstroyproekt.ru

    Теория вероятностей, определения и свойства вероятностей

    Возникновение теории вероятностей относится к середине XVII века, когда математики заинтересовались задачами, поставленными азартными игроками и до сих пор не изучавшимися в математике. В процессе решения этих задач выкристаллизовались такие понятия, как вероятность и математическое ожидание. При этом ученые того времени – Гюйгенс (1629-1695), Паскаль (1623-1662), Ферма (1601-1665) и Бернулли (1654-1705) были убеждены, что на базе массовых случайных событий могут возникать четкие закономерности. И только состояние естествознания привело к тому, что азартные игры еще долго продолжали оставаться тем почти единственным конкретным материалом, на базе которого создавались понятия и методы теории вероятностей. Это обстоятельство накладывало отпечаток и на формально-математический аппарат, посредством которого решались возникавшие в теории вероятностей задачи: он сводился исключительно к элементарно-арифметическим и комбинаторным методам.

    Серьезные требования со стороны естествознания и общественной практики (теория ошибок наблюдения, задачи теории стрельбы, проблемы статистики, в первую очередь статистики народонаселения) привели к необходимости дальнейшего развития теории вероятностей и привлечения более развитого аналитического аппарата. Особенно значительную роль в развитии аналитических методов теории вероятностей сыграли Муавр (1667-1754), Лаплас (1749-1827), Гаусс (1777-1855), Пуассон (1781-1840). С формально-аналитической стороны к этому же направлению примыкает работа создателя неевклидовой геометрии Лобачевского (1792-1856), посвященная теории ошибок при измерениях на сфере и выполненная целью установления геометрической системы, господствующей во вселенной.

    Теория вероятностей, подобно другим разделам математики, развилась из потребностей практики: в абстрактной форме она отражает закономерности, присущие случайным событиям массового характера. Эти закономерности играют исключительно важную роль в физике и других областях естествознания, разнообразнейших технических дисциплинах, экономике, социологии, биологии. В связи с широким развитием предприятий, производящих массовую продукцию, результаты теории вероятностей стали использоваться не только для браковки уже изготовленной продукции, но и для организации самого процесса производства (статистический контроль в производстве).

    Теория вероятностей объясняет и исследует различные закономерности, которым подчинены случайные события и случайные величины. Событием является любой факт, который можно констатировать в результате наблюдения или опыта. Наблюдением или опытом называют реализацию определенных условий, в которых событие может состояться.

    Опыт означает, что упомянутый комплекс обстоятельств создан сознательно. В ходе наблюдения сам наблюдающий комплекс этих условий не создает и не влияет на него. Его создают или силы природы или другие люди.

    Что нужно знать, чтобы определять вероятности событий

    Все события, за которыми люди наблюдают или сами создают их, делятся на:

    • достоверные события;
    • невозможные события;
    • случайные события.

    Достоверные события наступают всегда, когда создан определенный комплекс обстоятельств. Например, если работаем, то получаем за это вознаграждение, если сдали экзамены и выдержали конкурс, то достоверно можем рассчитывать на то, что включены в число студентов. Достоверные события можно наблюдать в физике и химии. В экономике достоверные события связаны с существующим общественным устройством и законодательством. Например, если мы вложили деньги в банк на депозит и выразили желание в определенный срок их получить, то деньги получим. На это можно рассчитывать как на достоверное событие.

    Невозможные события определенно не наступают, если создался определенный комплекс условий. Например, вода не замерзает, если температура составляет плюс 15 градусов по Цельсию, производство не ведется без электроэнергии.

    Случайные события при реализации определенного комплекса условий могут наступить и могут не наступить. Например, если мы один раз подбрасываем монету, герб может выпасть, а может не выпасть, по лотерейному билету можно выиграть, а можно не выиграть, произведенное изделие может быть годным, а может быть бракованным. Появление бракованного изделия является случайным событием, более редким, чем производство годных изделий.

    Ожидаемая частота наступления случайных событий тесно связана с понятием вероятности. Закономерности наступления и ненаступления случайных событий исследует теория вероятностей.

    Если комплекс нужных условий реализован лишь один раз, то получаем недостаточно информации о случайном событии, поскольку оно может наступить, а может не наступить. Если комплекс условий реализован много раз, то появляются известные закономерности. Например, никогда невозможно узнать, какой кофейный аппарат в магазине потребует очередной покупатель, но если известны марки наиболее востребованных в течение длительного времени кофейных аппаратов, то на основе этих данных возможно организовать производство или поставки, чтобы удовлетворить спрос.

    Знание закономерностей, которым подчинены массовые случайные события, позволяет прогнозировать, когда эти события наступят. Например, как уже ранее отмечено, заранее нельзя предусмотреть результат бросания монеты, но если монета брошена много раз, то можно предусмотреть выпадение герба. Ошибка может быть небольшой.

    Методы теории вероятностей широко используются в различных отраслях естествознания, теоретической физике, геодезии, астрономии, теории автоматизированного управления, теории наблюдения ошибок, и во многих других теоретических и практических науках. Теория вероятностей широко используется в планировании и организации производства, анализе качества продукции, анализе технологических процессов, страховании, статистике населения, биологии, баллистике и других отраслях.

    Случайные события обычно обозначают большими буквами латинского алфавита A, B, C и т.д.

    Случайные события могут быть:

    • несовместными;
    • совместными.

    События A, B, C … называют несовместными, если в результате одного испытания может наступить одно из этих событий, но невозможно наступление двух или более событий.

    Если наступление одного случайного события не исключает наступление другого события, то такие события называют совместными. Например, если с ленты конвейера снимают очередную деталь и событие А означает «деталь соответствует стандарту», а событие B означает «деталь не соответствует стандарту», то A и B – несовместные события. Если событие C означает «взята деталь II сорта», то это событие совместно с событием A, но несовместно с событием B.

    Если в каждом наблюдении (испытании) должно произойти одно и только одно из несовместных случайных событий, то эти события составляют полное множество (систему) событий.

    Достоверным событием является наступление хотя бы одного события из полного множества событий.

    Если события, образующие полное множество событий, попарно несовместны, то в результате наблюдения может наступить только одно из этих событий. Например, студент должен решить две задачи контрольной работы. Определенно произойдет одно и только одно из следующих событий:

    • будет решена первая задача и не будет решена вторая задача;
    • будет решена вторая задача и не будет решена первая задача;
    • будут решены обе задачи;
    • не будет решена ни одна из задач.

    Эти события образуют полное множество несовместных событий.

    Если полное множество событий состоит только из двух несовместных событий, то их называют взаимно противоположными или альтернативными событиями.

    Событие, противоположное событию , обозначают . Например, в случае одного подбрасывания монеты может выпасть номинал () или герб ().

    События называют равновозможными, если ни у одного из них нет объективных преимуществ. Такие события также составляют полное множество событий. Это значит, что в результате наблюдения или испытания определенно должно наступить по меньшей мере одно из равновозможных событий.

    Например, полную группу событий образуют выпадение номинала и герба при одном подбрасывании монеты, наличие на одной печатной странице текста 0, 1, 2, 3 и более 3 ошибок.

    Классическое определение вероятности. Возможностью или благоприятным случаем называют случай, когда при реализации определённого комплекса обстоятельств события А  происходят. Классическое определение вероятности предполагает напрямую вычислить число благоприятных случаев или возможностей.

    Классическая и статистическая вероятности. Формулы вероятностей: классической и статистической

    Вероятностью события А называют отношение числа благоприятных этому событию возможностей к числу всех равновозможных несовместных событий N, которые могут произойти в результате одного испытания или наблюдения. Формула вероятности события А:

                                 (1)

    Если совершенно понятно, о вероятности какого события идёт речь, то тогда вероятность обозначают маленькой буквой p, не указывая обозначения события.

    Чтобы вычислить вероятность по классическому определению, необходимо найти число всех равновозможных несовместных событий и определить, сколько из них благоприятны определению события А.


    Пример 1. Найти вероятность выпадения числа 5 в результате бросания игральной кости.

    Решение. Известно, что у всех шести граней одинаковая возможность оказаться наверху. Число 5 отмечено только на одной грани. Число всех равновозможных несовместных событий насчитывается 6, из них только одна благоприятная возможность выпадения числа 5 (М = 1). Это означает, что искомая вероятность выпадения числа 5

    Пример 2. В ящике находятся 3 красных и 12 белых одинаковых по размеру мячиков. Не глядя взят один мячик. Найти вероятность, что взят красный мячик.

    Решение. Искомая вероятность

    Найти вероятности самостоятельно, а затем посмотреть решение

    Пример 5. В урне 5 белых и 7 чёрных шаров. Случайно вытаскивается 1 шар. Событие A — вытянут белый шар. Событие B — вытянут чёрный шар. Вычислить вероятности этих событий.

    Посмотреть правильное решение и ответ.


    Классическую вероятность называют также априорной вероятностью, так как её рассчитывают перед началом испытания или наблюдения. Из априорного характера классической вероятности вытекает её главный недостаток: только в редких случаях уже перед началом наблюдения можно вычислить все равновозможные несовместные события и в том числе благоприятные события. Такие возможности обычно возникают в ситуациях, родственных играм.

    Сочетания. Если последовательность событий не важна, число возможных событий вычисляют как число сочетаний:

                        (2)


    Пример 6. В группе 30 студентов. Трём студентам следует направиться на кафедру информатики, чтобы взять и принести компьютер и проектор. Вычислить вероятность того, что это сделают три определённых студента.

    Решение. Число возможных событий рассчитываем, используя формулу (2):

    Вероятность того, что на кафедру отправятся три определённых студента:


    Пример 7. Продаются 10 мобильных телефонов. Их них у 3 есть дефекты. Покупатель выбрал 2 телефона. Вычислить вероятность того, что оба выбранных телефона будут с дефектами.

    Решение. Число всех равновозможных событий находим по формуле (2):

    По той же формуле находим число благоприятных событию возможностей:

    Искомая вероятность того, что оба выбранных телефона будут с дефектами:

    Найти вероятность самостоятельно, а затем посмотреть решение

    Пример 8. В экзаменационных билетах 40 вопросов, которые не повторяются. Студент подготовил ответы на 30 из них. В каждом билете 2 вопроса. Какова вероятность того, что студент знает ответы на оба вопроса в билете?

    Посмотреть правильное решение и ответ.

    Свойства вероятностей

    Свойство 1. Если можно вычислить возможности возникновения события А и их число совпадает общим числом равновозможных событий, то вероятность события А равна 1.

    Например, при бросании игральной кости число возможностей выпадения чисел 1, 2, 3, 4, 5, 6 равно 6. Насчитывается также 6 равновозможных несовместимых событий. Таким образом, M = N  и

    Свойство 2. Вероятность невозможного события равна 0. Если число возможностей события А равна 0, то и

    Например, при бросании игральной кости не может выпасть число 9, потому что такого числа нет на гранях игральной кости.

    Свойство 3. Вероятность случайного события всегда больше 0 и меньше 1:

    или

    Определение статистической вероятности. В определении статистической вероятности используется понятие относительно частоты события А. Относительной частотой события А называют отношение числа наблюдений, в которых наблюдается А, к числу всех наблюдений. Относительную частоту обычно обозначают буквой W. Если в n наблюдениях событие А наблюдается m раз, то относительная частота события А:

    Например, баскетболист у штрафной линии готовится совершить бросок. Из собранной тренером статистической информации известно, что у этого баскетболиста из 100 штрафных бросков успешны 70. Вероятность того, что баскетболист реализует штрафной бросок:

    Длительные наблюдения показали, что с увеличением числа наблюдений относительная частота события А становится всё более стабильной. Число, около которого при серии наблюдений колеблется относительная частота, называется статистической вероятностью события А. Формула статистической вероятности события А:

    если .

    Вычислить точную статистическую вероятность невозможно, так как невозможно выбрать бесконечно большое число наблюдений.

    Преимущество статистического определения вероятности в том, что оно не требует априорных знаний об исследуемом объекте. Классическую вероятность можно вычислить до наблюдения или испытания, а статистическую – после наблюдения или испытания.

    function-x.ru

    формулы и примеры решения задач :: SYL.ru

    «Случайности не случайны»… Звучит так, словно сказал философ, но на деле изучать случайности удел великой науки математики. В математике случайностями занимается теория вероятности. Формулы и примеры заданий, а также основные определения этой науки будут представлены в статье.

    Что такое теория вероятности?

    Теория вероятности – это одна из математических дисциплин, которая изучает случайные события.

    Чтобы было немного понятнее, приведем небольшой пример: если подкинуть вверх монету, она может упасть «орлом» или «решкой». Пока монета находится в воздухе, обе эти вероятности возможны. То есть вероятность возможных последствий соотносится 1:1. Если из колоды с 36-ю картами вытащить одну, тогда вероятность будет обозначаться как 1:36. Казалось бы, что здесь нечего исследовать и предугадывать, тем более при помощи математических формул. Тем не менее, если повторять определенное действие много раз, то можно выявить некую закономерность и на ее основе спрогнозировать исход событий в других условиях.

    Если обобщить все вышесказанное, теория вероятности в классическом понимании изучает возможность возникновения одного из возможных событий в числовом значении.

    Со страниц истории

    Теория вероятности, формулы и примеры первых заданий появились еще в далеком Средневековье, когда впервые возникли попытки спрогнозировать исход карточных игр.

    Изначально теория вероятности не имела ничего общего с математикой. Она обосновывалась эмпирическими фактами или свойствами события, которое можно было воспроизвести на практике. Первые работы в этой сфере как в математической дисциплине появились в XVII веке. Родоначальниками стали Блез Паскаль и Пьер Ферма. Длительное время они изучали азартные игры и увидели определенные закономерности, о которых и решили рассказать обществу.

    Такую же методику изобрел Христиан Гюйгенс, хотя он не был знаком с результатами исследований Паскаля и Ферма. Понятие «теория вероятности», формулы и примеры, что считаются первыми в истории дисциплины, были введены именно им.

    Немаловажное значение имеют и работы Якоба Бернулли, теоремы Лапласа и Пуассона. Они сделали теорию вероятности больше похожей на математическую дисциплину. Свой теперешний вид теория вероятностей, формулы и примеры основных заданий получили благодаря аксиомам Колмогорова. В результате всех изменений теория вероятности стала одним из математических разделов.

    Базовые понятия теории вероятностей. События

    Главным понятием этой дисциплины является «событие». События бывают трех видов:

    • Достоверные. Те, которые произойдут в любом случае (монета упадет).
    • Невозможные. События, что не произойдут ни при каком раскладе (монета останется висеть в воздухе).
    • Случайные. Те, что произойдут или не произойдут. На них могут повлиять разные факторы, которые предугадать очень трудно. Если говорить о монете, то случайные факторы, что могут повлиять на результат: физические характеристики монеты, ее форма, исходное положение, сила броска и т. д.

    Все события в примерах обозначаются заглавными латинскими буквами, за исключением Р, которой отведена другая роль. Например:

    • А = «студенты пришли на лекцию».
    • Ā = «студенты не пришли на лекцию».

    В практических заданиях события принято записывать словами.

    Одна из важнейших характеристик событий — их равновозможность. То есть, если подбросить монету, все варианты исходного падения возможны, пока она не упала. Но также события бывают и не равновозможными. Это происходит, когда кто-то специально воздействует на исход. Например, «меченые» игральные карты или игральные кости, в которых смещен центр тяжести.

    Еще события бывают совместимыми и несовместимыми. Совместимые события не исключают появления друг друга. Например:

    • А = «студентка пришла на лекцию».
    • В = «студент пришел на лекцию».

    Эти события независимы друг от друга, и появление одного из них не влияет на появление другого. Несовместимые события определяются тем, что появление одного исключает появление другого. Если говорить о той же монете, то выпадение «решки» делает невозможным появление «орла» в этом же эксперименте.

    Действия над событиями

    События можно умножать и складывать, соответственно, в дисциплине вводятся логические связки «И» и «ИЛИ».

    Сумма определяется тем, что может появиться или событие А, или В, или два одновременно. В случае когда они несовместимы, последний вариант невозможен, выпадет или А, или В.

    Умножение событий заключается в появлении А и В одновременно.

    Теперь можно привести несколько примеров, чтобы лучше запомнились основы, теория вероятности и формулы. Примеры решения задач далее.

    Задание 1: Фирма принимает участие в конкурсе на получение контрактов на три разновидности работы. Возможные события, которые могут произойти:

    • А = «фирма получит первый контракт».
    • А1 = «фирма не получит первый контракт».
    • В = «фирма получит второй контракт».
    • В1 = «фирма не получит второй контракт»
    • С = «фирма получит третий контракт».
    • С1 = «фирма не получит третий контракт».

    С помощью действий над событиями попробуем выразить следующие ситуации:

    • К = «фирма получит все контракты».

    В математическом виде уравнение будет иметь следующий вид: К = АВС.

    • М = «фирма не получит ни одного контракта».

    М = А1В1С1.

    Усложняем задание: H = «фирма получит один контракт». Поскольку не известно, какой именно контракт получит фирма (первый, второй или третий), необходимо записать весь ряд возможных событий:

    Н = А1ВС1υ АВ1С1 υ А1В1С.

    А1ВС1 – это ряд событий, где фирма не получает первый и третий контракт, но получает второй. Соответственным методом записаны и другие возможные события. Символ υ в дисциплине обозначает связку «ИЛИ». Если перевести приведенный пример на человеческий язык, то фирма получит или третий контракт, или второй, или первый. Подобным образом можно записывать и другие условия в дисциплине «Теория вероятности». Формулы и примеры решения задач, представленные выше, помогут сделать это самостоятельно.

    Собственно, вероятность

    Пожалуй, в этой математической дисциплине вероятность события – это центральное понятие. Существует 3 определения вероятности:

    • классическое;
    • статистическое;
    • геометрическое.

    Каждое имеет свое место в изучении вероятностей. Теория вероятности, формулы и примеры (9 класс) в основном используют классическое определение, которое звучит так:

    • Вероятность ситуации А равняется отношению числа исходов, что благоприятствуют ее появлению, к числу всех возможных исходов.

    Формула выглядит так: Р(А)=m/n.

    Р обозначает вероятность события А.

    А – собственно, событие. Если появляется случай, противоположный А, его можно записывать как Ā или А1.

    m – количество возможных благоприятных случаев.

    n – все события, которые могут произойти.

    Например, А = «вытащить карту червовой масти». В стандартной колоде 36 карт, 9 из них червовой масти. Соответственно, формула решения задания будет иметь вид:

    Р(А)=9/36=0,25.

    В итоге вероятность того, что из колоды вытянут карту червовой масти, составит 0,25.

    К высшей математике

    Теперь стало немного известно, что такое теория вероятности, формулы и примеры решения заданий, которые попадаются в школьной программе. Однако теория вероятностей встречается и в высшей математике, которая преподается в вузах. Чаще всего там оперируют геометрическими и статистическими определениями теории и сложными формулами.

    Очень интересна теория вероятности. Формулы и примеры (высшая математика) лучше начинать изучать с малого — со статистического (или частотного) определения вероятности.

    Статистический подход не противоречит классическому, а немного расширяет его. Если в первом случае нужно было определить, с какой долей вероятности произойдет событие, то в этом методе необходимо указать, как часто оно будет происходить. Здесь вводится новое понятие «относительная частота», которую можно обозначить Wn(A). Формула ничем не отличается от классической:

    Wn(A)=m/n.

    Если классическая формула вычисляется для прогнозирования, то статистическая – согласно результатам эксперимента. Возьмем, к примеру, небольшое задание.

    Отдел технологического контроля проверяет изделия на качество. Среди 100 изделий нашли 3 некачественных. Как найти вероятность частоты качественного товара?

    А = «появление качественного товара».

    Wn(A)=97/100=0,97

    Таким образом, частота качественного товара составляет 0,97. Откуда взяли 97? Из 100 товаров, которые проверили, 3 оказались некачественными. От 100 отнимаем 3, получаем 97, это количество качественного товара.

    Немного о комбинаторике

    Еще один метод теории вероятности называют комбинаторикой. Его основной принцип состоит в том, что если определенный выбор А можно осуществить m разными способами, а выбор В — n разными способами, то выбор А и В можно осуществить путем умножения.

    Например, из города А в город В ведет 5 дорог. Из города В в город С ведет 4 пути. Сколькими способами можно доехать из города А в город С?

    Все просто: 5х4=20, то есть двадцатью разными способами можно добраться из точки А в точку С.

    Усложним задание. Сколько существует способов раскладывания карт в пасьянсе? В колоде 36 карт – это исходная точка. Чтобы узнать количество способов, нужно от исходной точки «отнимать» по одной карте и умножать.

    То есть 36х35х34х33х32…х2х1= результат не вмещается на экран калькулятора, поэтому его можно просто обозначить 36!. Знак «!» возле числа указывает на то, что весь ряд чисел перемножается между собой.

    В комбинаторике присутствуют такие понятия, как перестановка, размещение и сочетание. Каждое из них имеет свою формулу.

    Упорядоченный набор элементов множества называют размещением. Размещения могут быть с повторениями, то есть один элемент можно использовать несколько раз. И без повторений, когда элементы не повторяются. n — это все элементы, m – элементы, которые участвуют в размещении. Формула для размещения без повторений будет иметь вид:

    Anm=n!/(n-m)!

    Соединения из n элементов, которые отличаются только порядком размещения, называют перестановкой. В математике это имеет вид: Рn = n!

    Сочетаниями из n элементов по m называют такие соединения, в которых важно, какие это были элементы и каково их общее количество. Формула будет иметь вид:

    Anm=n!/m!(n-m)!

    Формула Бернулли

    В теории вероятности, так же как и в каждой дисциплине, имеются труды выдающихся в своей области исследователей, которые вывели ее на новый уровень. Один из таких трудов — формула Бернулли, что позволяет определять вероятность появления определенного события при независимых условиях. Это говорит о том, что появление А в эксперименте не зависит от появления или не появления того же события в ранее проведенных или последующих испытаниях.

    Уравнение Бернулли:

    Pn(m)=Cnm×pm×qn-m.

    Вероятность (р) появления события (А) неизменна для каждого испытания. Вероятность того, что ситуация произойдет ровно m раз в n количестве экспериментов, будет вычисляться формулой, что представлена выше. Соответственно, возникает вопрос о том, как узнать число q.

    q=1-p

    Если событие А наступает р количество раз, соответственно, оно может и не наступить. Единица – это число, которым принято обозначать все исходы ситуации в дисциплине. Поэтому q – число, которое обозначает возможность ненаступления события.

    Теперь вам известна формула Бернулли (теория вероятности). Примеры решения задач (первый уровень) рассмотрим далее.

    Задание 2: Посетитель магазина сделает покупку с вероятностью 0,2. В магазин зашли независимым образом 6 посетителей. Какова вероятность того, что посетитель сделает покупку?

    Решение: Поскольку неизвестно, сколько посетителей должны сделать покупку, один или все шесть, необходимо просчитать все возможные вероятности, пользуясь формулой Бернулли.

    А = «посетитель совершит покупку».

    В этом случае: р = 0,2 (как указано в задании). Соответственно, q=1-0,2 = 0,8.

    n = 6 (поскольку в магазине 6 посетителей). Число m будет меняться от 0 (ни один покупатель не совершит покупку) до 6 (все посетители магазина что-то приобретут). В итоге получим решение:

    P6(0)=C06×p0×q6=q6=(0,8)6=0,2621.

    Ни один из покупателей не совершит покупку с вероятностью 0,2621.

    Как еще используется формула Бернулли (теория вероятности)? Примеры решения задач (второй уровень) далее.

    После вышеприведенного примера возникают вопросы о том, куда делись С и р. Относительно р число в степени 0 будет равно единице. Что касается С, то его можно найти формулой:

    Cnm=n!/m!(n-m)!

    Поскольку в первом примере m = 0, соответственно, С=1, что в принципе не влияет на результат. Используя новую формулу, попробуем узнать, какова вероятность покупки товаров двумя посетителями.

    P6(2)=C62×p2×q4 = (6×5×4×3×2×1)/(2×1×4×3×2×1)×(0,2)2×(0,8)4=15×0,04×0,4096=0,246.

    Не так уж и сложна теория вероятности. Формула Бернулли, примеры которой представлены выше, прямое тому доказательство.

    Формула Пуассона

    Уравнение Пуассона используется для вычисления маловероятных случайных ситуаций.

    Основная формула:

    Pn(m)=λm/m!×e(-λ).

    При этом λ = n х p. Вот такая несложная формула Пуассона (теория вероятности). Примеры решения задач рассмотрим далее.

    Задание 3: На заводе изготовили детали в количестве 100000 штук. Появление бракованной детали = 0,0001. Какова вероятность, что в партии будет 5 бракованных деталей?

    Как видим, брак — это маловероятное событие, в связи с чем для вычисления используется формула Пуассона (теория вероятности). Примеры решения задач подобного рода ничем не отличаются от других заданий дисциплины, в приведенную формулу подставляем необходимые данные:

    А = «случайно выбранная деталь будет бракованной».

    р = 0,0001 (согласно условию задания).

    n = 100000 (количество деталей).

    m = 5 (бракованные детали). Подставляем данные в формулу и получаем:

    Р100000(5) = 105/5! Х е-10 = 0,0375.

    Так же как и формула Бернулли (теория вероятности), примеры решений с помощью которой написаны выше, уравнение Пуассона имеет неизвестное е. По сути его можно найти формулой:

    е= lim n->∞(1-λ/n)n.

    Однако есть специальные таблицы, в которых находятся практически все значения е.

    Теорема Муавра-Лапласа

    Если в схеме Бернулли количество испытаний достаточно велико, а вероятность появления события А во всех схемах одинакова, то вероятность появления события А определенное количество раз в серии испытаний можно найти формулой Лапласа:

    Рn(m)= 1/√npq x ϕ(Xm).

    Xm = m-np/√npq.

    Чтобы лучше запомнилась формула Лапласа (теория вероятности), примеры задач в помощь ниже.

    Задание 4: Рекламный агент раздает 800 листовок. Согласно статистическим исследованиям, каждая третья листовка находит своего потребителя. Какова вероятность того, что сработает ровно 267 рекламных листовок?

    n = 800;

    m = 267;

    p = 1/3;

    q = 2/3.

    Сначала найдем Xm, подставляем данные (они все указаны выше) в формулу и получим 0,025. При помощи таблиц находим число ϕ(0,025), значение которого 0,3988. Теперь можно подставлять все данные в формулу:

    Р800(267) = 1/√(800 х 1/3 х 2/3) х 0,3988 = 3/40 х 0,3988 = 0,03.

    Таким образом, вероятность того, что рекламная листовка сработает ровно 267 раз, составляет 0,03.

    Формула Байеса

    Формула Байеса (теория вероятности), примеры решения заданий с помощью которой будут приведены ниже, представляет собой уравнение, которое описывает вероятность события, опираясь на обстоятельства, которые могли быть связаны с ним. Основная формула имеет следующий вид:

    Р (А|B) = Р (В|А) х Р (А) / Р (В).

    А и В являются определенными событиями.

    Р(А|B) – условная вероятность, то есть может произойти событие А при условии, что событие В истинно.

    Р (В|А) – условная вероятность события В.

    Итак, заключительная часть небольшого курса «Теория вероятности» — формула Байеса, примеры решений задач с которой ниже.

    Задание 5: На склад привезли телефоны от трех компаний. При этом часть телефонов, которые изготавливаются на первом заводе, составляет 25%, на втором – 60%, на третьем – 15%. Известно также, что средний процент бракованных изделий у первой фабрики составляет 2%, у второй – 4%, и у третьей – 1%. Необходимо найти вероятность того, что случайно выбранный телефон окажется бракованным.

    А = «случайно взятый телефон».

    В1 – телефон, который изготовила первая фабрика. Соответственно, появятся вводные В2 и В3 (для второй и третьей фабрик).

    В итоге получим:

    Р (В1) = 25%/100% = 0,25; Р(В2) = 0,6; Р (В3) = 0,15 – таким образом мы нашли вероятность каждого варианта.

    Теперь нужно найти условные вероятности искомого события, то есть вероятность бракованной продукции в фирмах:

    Р (А/В1) = 2%/100% = 0,02;

    Р(А/В2) = 0,04;

    Р (А/В3) = 0,01.

    Теперь подставим данные в формулу Байеса и получим:

    Р (А) = 0,25 х 0,2 + 0,6 х 0,4 + 0,15 х 0,01= 0,0305.

    В статье представлена теория вероятности, формулы и примеры решения задач, но это только вершина айсберга обширной дисциплины. И после всего написанного логично будет задаться вопросом о том, нужна ли теория вероятности в жизни. Простому человеку сложно ответить, лучше спросить об этом у того, кто с ее помощью не единожды срывал джек-пот.

    www.syl.ru

    Репетитор по математике.Теория вероятности формулы и примеры решения задач

    События, которые происходят реально или в нашем воображении, можно разделить на 3 группы. Это достоверные события, которые обязательно произойдут, невозможные события и случайные события. Теория вероятностей изучает случайные события, т.е. события, которые могут произойти или не произойти. В данной статье будет представлена в кратком виде теория вероятности формулы и примеры решения задач по теории вероятности, которые будут в 4 задании ЕГЭ по математике (профильный уровень).

    Зачем нужна теория вероятности

    Исторически потребность исследования этих проблем возникла в XVII веке в связи с развитием и профессионализацией азартных игр и появлением казино. Это было реальное явление, которое требовало своего изучения и исследования.

    Игра в карты, кости, рулетку создавала ситуации, когда могло произойти любое из конечного числа равновозможных событий. Возникла необходимость дать числовые оценки возможности наступления того или иного события.

    В XX веке выяснилось, что эта, казалось бы, легкомысленная наука играет важную роль в познании фундаментальных процессов, протекающих в микромире. Была создана современная теория вероятностей.

    Основные понятия теории вероятности

    Объектом изучения теории вероятностей являются события и их вероятности. Если событие является сложным, то его можно разбить на простые составляющие, вероятности которых найти несложно.

    Суммой событий А и В называется событие С, заключающееся в том, что произошло либо событие А, либо событие В, либо события А и В одновременно.

    Произведением событий А и В называется событие С, заключающееся в том, что произошло и событие А и событие В.

    События А и В называется несовместными, если они не могут произойти одновременно.

    Событие А называется невозможным, если оно не может произойти. Такое событие обозначается символом .

    Событие А называется достоверным, если оно обязательно произойдет. Такое событие обозначается символом .

    Пусть каждому событию А поставлено в соответствие число P{А). Это число P(А) называется вероятностью события А, если при таком соответствии выполнены следующие условия.

    1. Вероятность принимает значения на отрезке от 0 до 1, т.е. .
    2. Вероятность невозможного события равна 0, т.е. .
    3. Вероятность достоверного события равна 1, т.e. .
    4. Если события A и В несовместные, то вероятность их суммы равна сумме их вероятностей, т.е. .

    Важным частным случаем является ситуация, когда имеется равновероятных элементарных исходов, и произвольные  из этих исходов образуют события А. В этом случае вероятность можно ввести по формуле . Вероятность, введенная таким образом, называется классической вероятностью. Можно доказать, что в этом случае свойства 1-4 выполнены.

    Задачи по теории вероятностей, которые встречаются на ЕГЭ по математике, в основном связаны с классической вероятностью. Такие задачи могут быть очень простыми. Особенно простыми являются задачи по теории вероятностей в демонстрационных вариантах. Легко вычислить число благоприятных исходов , прямо в условии написано число всех исходов .

    Ответ получаем по формуле .

    Пример задачи из ЕГЭ по математике по определению вероятности

    На столе лежат 20 пирожков — 5 с капустой, 7 с яблоками и 8 с рисом. Марина хочет взять пирожок. Какова вероятность, что она возьмет пирожок с рисом?

    Решение.

    Всего равновероятных элементарных исходов 20, то есть Марина может взять любой из 20 пирожков. Но нам нужно оценить вероятность того, что Марина возьмет пирожок с рисом, то есть , где А — это выбор пирожка с рисом. Значит у нас количество благоприятных исходов (выборов пирожков с рисом) всего 8. Тогда вероятность будет определяться по формуле:

       

    Ответ: 0,4

    Независимые, противоположные и произвольные события

    Однако в открытом банке заданий стали встречаться и более сложные задания. Поэтому обратим внимание читателя и на другие вопросы, изучаемые в теории вероятностей.

    События А и В называется независимыми, если вероятность каждого из них не зависит от того, произошло ли другое событие.

    Событие B состоит в том, что событие А не произошло, т.е. событие B является противоположным к событию А. Вероятность противоположного события равна единице минус вероятность прямого события,т.е. .

    Теоремы сложения и умножения вероятностей, формулы

    Для произвольных событий А и В вероятность суммы этих событий равна сумме их вероятностей без вероятности их совместного события, т.е. .

    Для независимых событий А и В вероятность произведения этих событий равна произведению их вероятностей, т.е. в этом случае .

    Последние 2 утверждения называются теоремами сложения и умножения вероятностей.

    Не всегда подсчет числа исходов является столь простым. В ряде случаев необходимо использовать формулы комбинаторики. При этом наиболее важным является подсчет числа событий, удовлетворяющих определенным условиям. Иногда такого рода подсчеты могут становиться самостоятельными заданиями.

    Сколькими способами можно усадить 6 учеников на 6 свободных мест? Первый ученик займет любое из 6 мест. Каждому из этих вариантов соответствует 5 способов занять место второму ученику. Для третьего ученика остается 4 свободных места, для четвертого — 3, для пятого — 2, шестой займет единственное оставшееся место. Чтобы найти число всех вариантов, надо найти произведение , которое обозначается символом 6! и читается «шесть факториал».

    В общем случае ответ на этот вопрос дает формула для числа перестановок из п элементов  В нашем случае .

    Рассмотрим теперь другой случай с нашими учениками. Сколькими способами можно усадить 2 учеников на 6 свободных мест? Первый ученик займет любое из 6 мест. Каждому из этих вариантов соответствует 5 способов занять место второму ученику. Чтобы найти число всех вариантов, надо найти произведение .

    В общем случае ответ на этот вопрос дает формула для числа размещений из n элементов по k элементам

       

    В нашем случае .

    И последний случай из этой серии. Сколькими способами можно выбрать трех учеников из 6? Первого ученика можно выбрать 6 способами, второго — 5 способами, третьего — четырьмя. Но среди этих вариантов 6 раз встречается одна и та же тройка учеников. Чтобы найти число всех вариантов, надо вычислить величину: . В общем случае ответ на этот вопрос дает формула для числа сочетаний из элементов по элементам:

       

    В нашем случае .

    Примеры решения задач из ЕГЭ по математике на определение вероятности

    Задача 1. Из сборника под ред. Ященко.

    На тарелке 30 пирожков: 3 с мясом, 18 с капустой и 9 с вишней. Саша наугад выбирает один пирожок. Найдите вероятность того, что он окажется с вишней.

    Решение:

    .

    Ответ: 0,3.

    Задача 2. Из сборника под ред. Ященко.

    В каждой партии из 1000 лампочек в среднем 20 бракованных. Найдите вероятность того, что наугад взятая лампочка из партии будет исправной.

    Решение: Количество исправных лампочек 1000-20=980. Тогда вероятность того, что взятая наугад лампочка из партии будет исправной:

    Ответ: 0,98.

    Задача 3.

    Вероятность того, что на тестировании по математике учащийся У. верно решит больше 9 задач, равна 0,67. Вероятность того, что У. верно решит больше 8 задач, равна 0,73. Найдите вероятность того, что У. верно решит ровно 9 задач.

    Решение:

    Если мы вообразим числовую прямую и на ней отметим точки 8 и 9, то мы увидим, что условие «У. верно решит ровно 9 задач» входит в условие «У. верно решит больше 8 задач», но не относится к условию «У. верно решит больше 9 задач».

    Однако, условие «У. верно решит больше 9 задач» содержится в условии «У. верно решит больше 8 задач». Таким образом, если мы обозначим события: «У. верно решит ровно 9 задач» — через А, «У. верно решит больше 8 задач» — через B, «У. верно решит больше 9 задач» через С. То решение будет выглядеть следующим образом:

    .

    Ответ: 0,06.

    Задача 4.

    На экзамене по геометрии школьник отвечает на один вопрос из списка экзаменационных вопросов. Вероятность того, что это вопрос по теме «Тригонометрия», равна 0,2. Вероятность того, что это вопрос по теме «Внешние углы», равна 0,15. Вопросов, которые одновременно относятся к этим двум темам, нет. Найдите вероятность того, что на экзамене школьнику достанется вопрос по одной из этих двух тем.

    Решение.

    Давайте подумаем какие у нас даны события. Нам даны два несовместных события. То есть либо вопрос будет относиться к теме «Тригонометрия», либо к теме «Внешние углы». По теореме вероятности вероятность несовместных событий равна сумме вероятностей каждого события, мы должны найти сумму вероятностей этих событий, то есть:

    Ответ: 0,35.

    Задача 5.

    Помещение освещается фонарём с тремя лампами. Вероятность перегорания одной лампы в течение года равна 0,29. Найдите вероятность того, что в течение года хотя бы одна лампа не перегорит.

    Решение:

    Рассмотрим возможные события. У нас есть три лампочки, каждая из которых может перегореть или не перегореть независимо от любой другой лампочки. Это независимые события.

    Тогда укажем варианты таких событий. Примем обозначения: — лампочка горит, — лампочка перегорела. И сразу рядом подсчитаем вероятность события. Например, вероятность события, в котором произошли три независимых события «лампочка перегорела», «лампочка горит», «лампочка горит»: , где вероятность события «лампочка горит» подсчитывается как вероятность события, противоположного событию «лампочка не горит», а именно: .

     

     

     

     

     

    Заметим, что благоприятных нам несовместных событий всего 7. Вероятность таких событий равна сумме вероятностей каждого из событий: .

    Ответ: 0,975608.

    Еще одну задачку вы можете посмотреть на рисунке:

    Таким образом, мы с вами поняли, что такое теория вероятности формулы и примеры решения задач по которой вам могут встретиться в варианте ЕГЭ.

    repetitor-mathematics.ru

    Формулы для вычисления вероятности событий

    1.3.1. Последовательность независимых испытаний (схема Бернулли)

    Предположим, что некоторый эксперимент можно проводить неоднократно при одних и тех же условиях. Пусть этот опыт производится n раз, т. е. проводится последовательность из n испытаний.

    Определение. Последовательность n испытаний называют взаимно независимой, если любое событие, связанное с данным испытанием, не зависит от любых событий, относящихся к остальным испытаниям.

    Допустим, что некоторое событие A может произойти с вероятностью p в результате одного испытания или не произойти с вероятностью q=1p.

    Определение. Последовательность из n испытаний образует схему Бернулли, если выполняются следующие условия:

    1. последовательность n испытаний взаимно независима,

    2) вероятность события A не изменяется от испытания к испытанию и не зависит от результата в других испытаниях.

    Событие A называют “ успехом” испытания, а противоположное событие — “неудачей”. Рассмотрим событие

    ={ в n испытаниях произошло ровно m “успехов”}.

    Для вычисления вероятности этого события справедлива формула Бернулли

    p() = , m = 1, 2, …, n , (1.6)

    где — число сочетаний из n элементов по m :

    = =.

    Пример 1.16. Три раза подбрасывают кубик. Найти:

    а) вероятность того, что 6 очков выпадет два раза;

    б) вероятность того, что число шестерок не появится более двух раз.

    Решение. “Успехом” испытания будем считать выпадение на кубике грани с изображением 6 очков.

    а) Общее число испытаний – n =3, число “успехов” – m = 2. Вероятность “успеха” — p=, а вероятность “неудачи” — q= 1 — =. Тогда по формуле Бернулли вероятность того, что результате трехразового бросания кубика два раза выпадет сторона с шестью очками, будет равна

    .

    б) Обозначим через А событие, которое заключается в том, что грань с числом очков 6 появится не более двух раз. Тогда событие можно представить в виде суммы трех несовместных событий А= ,

    где В30 – событие, когда интересующая грань ни разу не появится,

    В31 — событие, когда интересующая грань появится один раз,

    В32 — событие, когда интересующая грань появится два раза.

    По формуле Бернулли (1.6) найдем

    p(А) = р () = p()=++=

    =.

    1.3.2. Условная вероятность события

    Условная вероятность отражает влияние одного события на вероятность другого. Изменение условий, в которых проводится эксперимент, также влияет

    на вероятность появления интересующего события.

    Определение. Пусть A и B – некоторые события, и вероятность p(B)>0.

    Условной вероятностью события A при условии, что “событие B уже произошло” называется отношение вероятности произведения данных событий к вероятности события, которое произошло раньше, чем событие, вероятность которого требуется найти. Условная вероятность обозначается как p(AB). Тогда по определению

    p (A B) = . (1.7)

    Пример 1.17. Подбрасывают два кубика. Пространство элементарных событий состоит из упорядоченных пар чисел

    (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) (1,6)

    (2,1) (2,2) (2,3) (2,4) (2,5) (2,6)

    (3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (3,5) (3,6)

    (4,1) (4,2) (4,3) (4,4) (4,5) (4,6)

    (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) (5,6)

    (6,1) (6,2) (6,3) (6,4) (6,5) (6,6).

    В примере 1.16 было установлено, что событие A ={число очков на первом кубике > 4} и событие C ={сумма очков равна 8} зависимы. Составим отношение

    .

    Это отношение можно интерпретировать следующим образом. Допустим, что о результате первого бросания известно, что число очков на первом кубике > 4. Отсюда следует, что бросание второго кубика может привести к одному из 12 исходов, составляющих событие A:

    (5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) (5,6)

    (6,1) (6,2) (6,3) (6,4) (6,5) (6,6) .

    При этом событию C могут соответствовать только два из них (5,3) (6,2). В этом случае вероятность события C будет равна . Таким образом, информация о наступлении событияA оказала влияние на вероятность события C.

        1. Вероятность произведения событий

    Теорема умножения

    Вероятность произведения событий A1 A2 An определяется формулой

    p(A1 A2 An) = p(A1) p(A2 A1))p(An A1A2An-1). (1.8)

    Для произведения двух событий отсюда следует, что

    p(AB) = p(A B) p{B) = p(B A) p{A). (1.9)

    Пример 1.18. В партии из 25 изделий 5 изделий бракованных. Последовательно наугад выбирают 3 изделия. Определить вероятность того, что все выбранные изделия бракованные.

    Решение. Обозначим события:

    A1 = {первое изделие бракованное},

    A2 = {второе изделие бракованное},

    A3 = {третье изделие бракованное},

    A = {все изделия бракованные}.

    Событие А есть произведение трех событий A = A1 A2 A3 .

    Из теоремы умножения (1.6) получим

    p(A) = р( A1 A2 A3 ) =p(A1) p(A2 A1))p(A3 A1A2).

    Классическое определение вероятности позволяет найти p(A1) – это отношение числа бракованных изделий к общему количеству изделий:

    p(A1)=;

    p(A2)это отношение числа бракованных изделий, оставшихся после изъятия одного, к общему числу оставшихся изделий:

    p(A2 A1))=;

    p(A3 ) – это отношение числа бракованных изделий, оставшихся после изъятия двух бракованных, к общему числу оставшихся изделий:

    p(A3 A1A2)=.

    Тогда вероятность события A будет равна

    p(A) ==.

    studfiles.net

    Теория вероятностей

    Теория вероятностей – математическая наука, изучающая закономерности случайных явлений. Под случайными явлениями пони-маются явления с неопределенным исходом, происходящие при неоднократном воспроизведении определенного комплекса условий.

    Например, при бросании монеты нельзя предсказать, какой стороной она упадет. Результат бросания монеты случаен. Но при дос-таточно большом числе бросаний монеты существует определенная закономерность (герб и решетка выпадут примерно одинаковое число раз).

    Основные понятия теории вероятностей

    Испытание (опыт, эксперимент) — осуществление некоторого определенного комплекса условий, в которых наблюдается то или иное явление, фиксируется тот или иной результат.

    Например: подбрасывание игральной кости с выпадением числа очков; перепад температуры воздуха; метод лечения заболевания; некоторый период жизни человека.

    Случайное событие (или просто событие) – исход испытания.

    Примеры случайных событий:

    • выпадение одного очка при подбрасывании игральной кости;

    • обострение ишемической болезни сердца при резком повышении температуры воздуха летом;

    • развитие осложнений заболевания при неправильном выборе метода лечения;

    • поступление в вуз при успешной учебе в школе.

    События обозначают прописными буквами латинского алфа-вита: A, B, C,

    Событие называется достоверным, если в результате испытания оно обязательно должно произойти.

    Событие называется невозможным, если в результате испы-тания оно вообще не может произойти.

    Например,если в партии все изделия стандартные, то извлечение из неё стандартного изделия — событие достоверное, а извлечение при тех же условиях бракованного изделия – событие невозможное.

    КЛАССИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ

    Вероятность является одним из основных понятий теории вероятностей.

    Классической вероятностью события называется отношение числа случаев, благоприятствующих событию , к общему числу случаев, т.е.

    , (5.1)

    где — вероятность события ,

    — число случаев, благоприятствующих событию ,

    — общее число случаев.

    Свойства вероятности события

    1. Вероятность любого события заключена между нулем и единицей, т.е.

    1. Вероятность достоверного события равна единице, т.е.

    .

    1. Вероятность невозможного события равна нулю, т.е.

    .

    (Предложить решить несколько простых задач устно).

    СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ

    На практике часто при оценке вероятностей событий основываются на том, насколько часто будет появляться данное событие в произведенных испытаниях. В этом случае используется статистическое определение вероятности.

    Статистической вероятностью события называется предел относительной частоты (отношение числа случаев m , благоприятствующих появлению события , к общему числу произведенных испытаний), когда число испытаний стремится к бесконечности, т.е.

    где — статистическая вероятность события , — число испытаний, в которых появилось событие , — общее число испытаний.

    В отличие от классической вероятности, статистическая вероятность является характеристикой опытной. Классическая вероятность служит для теоретического вычисления вероятности события по заданным условиям и не требует, чтобы испытания проводились в действительности. Формула статистической вероятности служит для экспериментального определения вероятности события, т.е. предполагается, что испытания были проведены фактически.

    Статистическая вероятность приблизительно равна относительной частоте случайного события, поэтому на практике за статистическую вероятность берут относительную частоту, т.к. статистическую вероятность практически найти нельзя.

    Статистическое определение вероятности применимо к случайным событиям, которые обладают следующими свойствами:

    1. Рассматриваемые события должны быть исходами только тех испытаний, которые могут быть воспроизведены неограниченное число раз при одном и том же комплексе условий. Нельзя ставить вопрос об определении вероятностей возникновения войн, появления гениальных произведений искусства.

    2. События должны обладать статистической устойчивостью, т.е. в различных сериях испытаний относительная частота события изменяется незначительно.

    3. Число испытаний, в результате которых появляется событие , должно быть достаточно велико.

    Теоремы сложения и умножения вероятностей

    Основные понятия

    а) Единственно возможные события

    События называют единственно возможными, если в результате каждого испытания хотя бы одно из них наверняка наступит.

    Эти события образуют полную группу событий.

    Например, при подбрасывании игрального кубика, единственно возможными являются события выпадения граней с одним, двумя, тремя, четырьмя, пятью и шестью очками. Они образуют полную группу событий.

    б) События называют несовместными, если появление одного из них исключает появление других событий в одном и том же испытании. В противном случае их называют совместными.

    в) Противоположными называют два единственно возможных события, образующих полную группу. Обозначают и .

    г) События называют независимыми, если вероятность наступления одного из них не зависит от совершения или несовершения других.

    Действия над событиями

    Суммой нескольких событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из данных событий.

    Если и – совместные события, то их сумма или обозначает наступление или события A, или события B, или обоих событий вместе.

    Если и – несовместные события, то их сумма означает наступление или события , или события .

    Сумму событий обозначают:

    Произведением (пересечением) нескольких событий называется событие, состоящее в совместном наступлении всех этих событий.

    Произведение двух событий обозначают или .

    Произведение событий обозначают

    Теорема сложения вероятностей несовместных событий

    Вероятность суммы двух или нескольких несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:

    — для двух событий;

    — для событий.

    Следствия:

    а) Сумма вероятностей противоположных событий и равна единице:

    Вероятность противоположного события обозначают : .

    б) Сумма вероятностей событий, образующих полную группу событий, равна единице: или .

    Теорема сложения вероятностей совместных событий

    Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятностей их пересечения, т.е.

    Теорема умножения вероятностей

    а) Для двух независимых событий:

    б) Для двух зависимых событий

    ,

    где – условная вероятность события , т.е. вероятность события , вычисленная при условии, что событие произошло.

    в) Для независимых событий:

    .

    г) Вероятность наступления хотя бы одного из событий ,образующих полную группу независимых событий:

    или

    Условная вероятность

    Вероятность события , вычисленная при условии, что произошло событие , называется условной вероятностью события и обозначается или .

    При вычислении условной вероятности по формуле клас-сической вероятности число исходов и подсчитывается с учетом того, что до совершения события произошло событие .

    studfiles.net

    Теория вероятностей, все формулы и определения

    Определение и формулы теории вероятностей

    Эксперимент (опыт, испытание) называется стохастическим, если при выполнении определенной совокупности условий его можно повторять неограниченной количество раз и результат его нельзя предугадать. Результатом стохастического эксперимента является событие.

    Событие называется случайным, если при выполнении определенных условий (в результате стохастического эксперимента) оно может или произойти, или не произойти. Событие называется достоверным, если оно обязательно произойдет в результате испытания и событие называется невозможным, если оно точно не произойдет.

    Обозначаются события заглавными латинскими буквами: .

    Центральным понятием теории вероятностей есть понятие вероятности события как числовой характеристики возможности появления случайной величины.

    Вероятностью называется отношение благоприятных исходов к общему количеству равновозможных. Обозначается вероятность события A или , или .

    Вероятность достоверного и невозможного события

    Вероятность достоверного события равна 1, невозможного — 0, а вероятность случайного события может принимать значение из интервала .

    Понравился сайт? Расскажи друзьям!

    ru.solverbook.com

    Интегралы и производные для чайников – ?

    Как решать интегралы для чайников, примеры решений

    Как решать?

    Процесс решения интегралов в науке под названием «математика» называется интегрированием. С помощью интегрирования можно находить некоторые физические величины: площадь, объем, массу тел и многое другое.

    Интегралы бывают неопределенными и определенными. Рассмотрим вид определенного интеграла и попытаемся понять его физический смысл. Представляется он в таком виде: $$ \int ^a _b f(x) dx $$. Отличительная черта написание определенного интеграла от неопределенного в том, что есть пределы интегрирования a и b. Сейчас узнаем для чего они нужны, и что всё-таки значит определенный интеграл. В геометрическом смысле такой интеграл равен площади фигуры, ограниченной кривой f(x), линиями a и b, и осью Ох.

    Из рис.1 видно, что определенный интеграл — это и есть та самая площадь, что закрашена серым цветом. Давайте, проверим это на простейшем примере. Найдем площадь фигуры на изображении представленном ниже с помощью интегрирования, а затем вычислим её обычным способом умножения длины на ширину.

    Из рис.2 видно, что $ y=f(x)=3 $, $ a=1, b=2 $. Теперь подставим их в определение интеграла, получаем, что $$ S=\int _a ^b f(x) dx = \int _1 ^2 3 dx = $$ $$ =(3x) \Big|_1 ^2=(3 \cdot 2)-(3 \cdot 1)=$$ $$=6-3=3 \text{ед}^2 $$ Сделаем проверку обычным способом. В нашем случае длина = 3, ширина фигуры = 1. $$ S = \text{длина} \cdot \text{ширина} = 3 \cdot 1 = 3 \text{ед}^2 $$ Как видим, всё отлично совпало.

    Появляется вопрос: как решать интегралы неопределенные и какой у них смысл? Решение таких интегралов — это нахождение первообразных функций. Этот процесс противоположный нахождению производной. Для того, чтобы найти первообразную можно использовать нашу помощь в решении задач по математике или же необходимо самостоятельно безошибочно вызубрить свойства интегралов и таблицу интегрирования простейших элементарных функций. Нахождение выглядит так $$ \int f(x) dx = F(x) + C \text{где} F(x) $ — первообразная $ f(x), C = const $.

    Для решения интеграла нужно интегрировать функцию $ f(x) $ по переменной. Если функция табличная, то записывается ответ в подходящем виде. Если же нет, то процесс сводится к получению табличной функции из функции $ f(x) $ путем хитрых математических преобразований. Для этого есть различные методы и свойства, которые рассмотрим далее.

    Свойства интегралов

    • Вынос константы из под знака интеграла: $$ $$ $$ \int Cg(x) dx = C\int g(x) dx $$
    • Интеграл суммы/разности двух функций равен сумме/разности интегралов этих функций: $$ \int ( f(x) \pm g(x)) dx = \int f(x) dx \pm \int g(x) dx $$
    • Изменение направления интегрирования: $$ \int _a ^b f(x) = -\int _b ^a f(x) dx $$
    • Разбиение отрезка интегрирования: $$ \int_a^b f(x) dx = \int_a^c f(x) dx + \int_c^b f(x) dx $$ $$ c \in (a,b) $$
     

    Итак, теперь составим алгоритм как решать интегралы для чайников?

    Алгоритм вычисления интегралов

    1. Узнаем определенный интеграл или нет.
    2. Если неопределенный, то нужно найти первообразную функцию $ F(x) $ от подынтегральной $ f(x) $ с помощью математических преобразований приводящих к табличному виду функцию $ f(x) $.
    3. Если определенный, то нужно выполнить шаг 2, а затем подставить пределы $ а $ и $ b $ в первообразную функцию $ F(x) $. По какой формуле это сделать узнаете в статье «Формула Ньютона Лейбница».

    Примеры решений

    Пример 1
    $$ \int x dx $$
    Решение

    $$ \int x dx = \frac{x^2}{2} + C, C=const $$

    Данный интеграл содержит под своим знаком табличную функцию, а это значит, что можно сразу записать ответ взятый из таблицы.

    Ответ
    $$ \int x dx = \frac{x^2}{2} + C $$
    Пример 2
    $$ \int 3xdx $$
    Решение

    $$ \int 3xdx = 3\int xdx = \frac{3x^2}{2}+C $$

    Замечаем, что под знаком интеграла есть постоянная 3. По первому свойству можно ее вынести за значок интеграла. Далее, видим, что подынтегральная функция является табличной и получаем из нее первообразную для f(x)=x.

    Ответ
    $$ \int 3xdx = \frac{3x^2}{2}+C $$
    Пример 3
    $$ \int (x^3+\frac{1}{2\sqrt{x}}) dx $$
    Решение

    $$ \int (x^3+\frac{1}{2\sqrt{x}}) dx =$$ $$ = \int x^3 dx + \int  \frac{1}{2\sqrt{x}}dx =$$ $$ = \frac{x^4}{4}+\sqrt{x} + C, C=const $$

    Проанализировав неопределенный интеграл заметили, что подынтегральные функции являются табличными. И дана их сумма. Можно воспользоваться свойством номер 2. Значит, производим операции над функцией $ f(x) $ и $ g(x) $ согласно указанным в табличке преобразованиям. Так как интеграл неопределенный, то получаем в ответе первообразную.

    Ответ
    $$ \int (x^3+\frac{1}{2\sqrt{x}}) dx = \frac{x^4}{4}+\sqrt{x} + C $$

    Итак, вы узнали как решать интегралы для чайников, примеры решения интегралов разобрали по полочкам. Узнали физический и геометрический их смысл. О методах решения будет изложено в других статьях.

    xn--24-6kcaa2awqnc8dd.xn--p1ai

    Примеры решений неопределенных интегралов

    • Попробуйте решить приведенные ниже неопределенные интегралы.
    • Нажмите на изображение интеграла, и вы попадете на страницу с подробным решением.

    Примеры на основные формулы и методы интегрирования

    См раздел
    Основные формулы и методы интегрирования > > >

        Решение > > >
        Решение > > >
        Решение > > >
        > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >

    Примеры интегрирования рациональных функций (дробей)

    См раздел
    Интегрирование рациональных функций (дробей) > > >

        > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >      

    Примеры интегрирования иррациональных функций (корней)

    См раздел
    Методы интегрирования иррациональных функций (корней) > > >

        > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >

    Примеры интегрирования тригонометрических функций

    См раздел
    Методы интегрирования тригонометрических функций > > >

        > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >           > > >      

    Автор: Олег Одинцов.     Опубликовано:

    1cov-edu.ru

    Определённый интеграл и методы его вычисления

    Определённым интегралом от непрерывной функции f(x) на конечном отрезке [a, b] (где ) называется приращение какой-нибудь её первообразной на этом отрезке. (Вообще, понимание заметно облегчится, если повторить тему неопределённого интеграла) При этом употребляется запись

    Как видно на графиках внизу (приращение первообразной функции обозначено ), определённый интеграл может быть как положительным, так и отрицательным числом (Вычисляется как разность между значением первообразной в верхнем пределе и её же значением в нижнем пределе, т. е. как F(b) — F(a)).

    Числа a и b называются соответственно нижним и верхним пределами интегрирования, а отрезок [a, b] – отрезком интегрирования.

    Таким образом, если F(x) – какая-нибудь первообразная функция для f(x), то, согласно определению,

                (38)

    Равенство (38) называется формулой Ньютона-Лейбница. Разность F(b) – F(a) кратко записывают так:

    Поэтому формулу Ньютона-Лейбница будем записывать и так:

                       (39)

    Докажем, что определённый интеграл не зависит от того, какая первообразная подынтегральной функции взята при его вычислении. Пусть F(x) и Ф(х) – произвольные первообразные подынтегральной функции. Так как это первообразные одной и той же функции, то они отличаются на постоянное слагаемое: Ф(х) = F(x) + C. Поэтому

    Тем самым установлено, что на отрезке [a, b] приращения всех первообразных функции f(x) совпадают.

    Таким образом, для вычисления определённого интеграла необходимо найти любую первообразную подынтегральной функции, т.е. сначала следует найти неопределённый интеграл. Постоянная С из последующих вычислений исключается. Затем применяется формула Ньютона-Лейбница: в первообразную функцию подставляется значение верхнего предела b, далее — значение нижнего предела a и вычисляется разность F(b) — F(a). Полученное число и будет определённым интегралом..

    При a = b по определению принимается

    Пример 1. Вычислить определённый интеграл

    Решение. Сначала найдём неопределённый интеграл:

    Применяя формулу Ньютона-Лейбница к первообразной

    (при С = 0), получим

    Однако при вычислении определённого интеграла лучше не находить отдельно первообразную, а сразу записывать интеграл в виде (39).

    Пример 2. Вычислить определённый интеграл

    Решение. Используя формулу

    получим

    Теорема 1. Определённый интеграл с одинаковыми пределами интегрирования равен нулю, т.е.

    Это свойство содержится в самом определении определённого интеграла. Однако его можно получить и по формуле Ньютона-Лейбница:


    Теорема 2. Величина определённого интеграла не зависит от обозначения переменной интегрирования, т.е.

                             (40)

    Пусть F(x) – первообразная для f(x). Для f(t) первообразной служит та же функция F(t), в которой лишь иначе обозначена независимая переменная. Следовательно,

    На основании формулы (39) последнее равенство означает равенство интегралов

    и


    Теорема 3. Постоянный множитель можно выносить за знак определённого интеграла, т.е.

                        (41)       


    Теорема 4. Определённый интеграл от алгебраической суммы конечного числа функций равен алгебраической сумме определённых интегралов от этих функций, т.е.

                (42)


    Теорема 5. Если отрезок интегрирования разбит на части, то определённый интеграл по всему отрезку равен сумме определённых интегралов по его частям, т.е. если

    то

                      (43)


    Теорема 6. При перестановке пределов интегрирования абсолютная величина определённого интеграла не меняется, а изменяется лишь его знак, т.е.

                     (44)


    Теорема 7 (теорема о среднем). Определённый интеграл равен произведению длины отрезка интегрирования на значение подынтегральной функции в некоторой точке внутри его, т.е.

       (45)


    Теорема 8. Если верхний предел интегрирования больше нижнего и подынтегральная функция неотрицательна (положительна), то и определённый интеграл неотрицателен (положителен), т.е. если



    Теорема 9. Если верхний предел интегрирования больше нижнего и функции и непрерывны, то неравенство

    можно почленно интегрировать, т.е.

                 (46)


    Свойства определённого интеграла позволяют упрощать непосредственное вычисление интегралов.

    Пример 5. Вычислить определённый интеграл

    Используя теоремы 4 и 3, а при нахождении первообразных – табличные интегралы (7) и (6), получим


    Пусть f(x) – непрерывная на отрезке [a, b] функция, а F(x) – её первообразная. Рассмотрим определённый интеграл

                    (47)

    где

    ,

    а через t  обозначена переменная интегрирования, чтобы не путать её с верхней границей. При изменении х меняется и опредёленный интеграл (47), т.е. он является функцией верхнего предела интегрирования х, которую обозначим через Ф(х), т.е.

                           (48)

    Докажем, что функция Ф(х) является первообразной для f(x) = f(t). Действительно, дифференцируя Ф(х), получим

    так как F(x) – первообразная для f(x), а F(a) – постояная величина.

    Функция Ф(х) – одна из бесконечного множества первообразных для f(x), а именно та, которая при x = aобращается в нуль. Это утверждение получается, если в равенстве (48) положить x = aи воспользоваться теоремой 1 предыдущего параграфа.

    При выводе формулы интегрирования по частям было получено равенство u dv = d (uv) – v du. Проинтегрировав его в пределах от a до b и учитывая теорему 4 параграфа этой статьи о свойствах определённого интеграла, получим

    Как это следует из теоремы 2 параграфа о свойствах неопределённого интеграла, первый член в правой части равен разности значений произведения uv при верхнем и нижнем пределах интегрирования. Записав эту разность кратко в виде

     

    получаем формулу интегрирования по частям для вычисления определенного интеграла:

               (49)

    Пример 6. Вычислить определённый интеграл

    Решение. Интегрируем по частям, полагая u = ln x, dv = dx; тогда du = (1/x)dx, v = x. По формуле (49) находим

    Найти определённый интеграл по частям самостоятельно, а затем посмотреть решение

    Перейдём к вычислению определённого интеграла методом замены переменной. Пусть

    где, по определению, F(x) – первообразная для f(x). Если в подынтегральном выражении произвести замену переменной

    то в соответствии с формулой (16) можно записать

    В этом выражении

    первообразная функция для

    В самом деле, её производная, согласно правилу дифференцирования сложной функции, равна

    Пусть α и β – значения переменной t , при которых функция

    принимает соответственно значения aи b, т.е.

    Тогда

    Но, согласно формуле Ньютона-Лейбница, разность F(b) – F(a) есть

    поскольку F(x) – первообразная для f(x).

    Итак,

               (50)

    Это и есть формула перехода к новой переменной под знаком определённого интеграла. С её помощью определённый интеграл

    после замены переменной

    преобразуется в определённый интеграл относительно новой переменной t. При этом старые пределы интегрирования a и b заменяются новыми пределами и . Чтобы найти новые пределы, нужно в уравнение

    поставить значения x = aи x = b, т.е. решить уравнения

    и

    относительно и . После нахождения новых пределов интегрирования вычисление определённого интеграла сводится к применению формулы Ньютона-Лейбница к интегралу от новой переменной t. В первообразной функции, которая получается в результате нахождения интеграла, возвращаться к старой переменной нет необходимости.

    При вычислении определённого интеграла методом замены переменной часто бывает удобно выражать не старую переменную как функцию новой, а, наоборот, новую – как функцию старой.

    Пример 9. Вычислить определённый интеграл

    Решение. Произведём замену переменной, полагая

    Тогда dt = 2x dx, откуда x dx = (1/2) dt, и подынтегральное выражение преобразуется так:

    Найдём новые пределы интегрирования. Подстановка значений x = 4 и x = 5 в уравнение

    даёт

    а

    Используя теперь формулу (50), получим

    После замены переменной мы не возвращались к старой переменной, а применили формулу Ньютона-Лейбница к полученной первообразной.

    Найти определённый интеграл заменой переменной самостоятельно, а затем посмотреть решение

    Начало темы «Интеграл»

    Продолжение темы «Интеграл»

    Поделиться с друзьями

    function-x.ru

    Методы решения интегралов, формулы и примеры

    1. Непосредственное интегрирование

    Непосредственное интегрирование – метод интегрирования, при котором подынтегральная функция путем тождественных преобразований и применения свойств интеграла приводится к одному или нескольким табличным интегралам.

    Подробнее про непосредственное интегрирование читайте по ссылке.

    2. Метод подведения под знак дифференциала

    Метод подведения под знак дифференциала. Этот метод является эквивалентным методу подстановки. Если , то

       

    Подробнее про метод подведения под знак дифференциала читайте по ссылке.

    3. Метод замены переменной или метод подстановки

    Метод замены переменной или метод подстановки. Этот метод заключается во введении новой переменной интегрирования (то есть делается подстановка). При этом заданный интеграл приводится к новому интегралу, который является табличным или с помощью преобразований его можно свести к табличному.

    Пусть требуется вычислить интеграл . Сделаем подстановку . Тогда и интеграл принимает вид:

       

    Подробнее про метод замены переменной/подстановки читайте по ссылке.

    4. Метод интегрирования по частям

    Метод интегрирования по частям. Этот метод основывается на следующей формуле:

       

    или

       

    При этом предполагается, что нахождение интеграла проще, чем исходного интеграла . В противном случае применение метода неоправданно.

    Подробнее про метод интегрирования по частям читайте по ссылке.

    Понравился сайт? Расскажи друзьям!

    ru.solverbook.com

    Неопределенный интеграл

    Интегральное исчисление.

    Первообразная функция.

    Определение:ФункцияF(x) называетсяпервообразной функцией функцииf(x) на отрезке [a,b], если в любой точке этого отрезка верно равенство:

    F(x) =f(x).

    Надо отметить, что первообразных для одной и той же функции может быть бесконечно много. Они будут отличаться друг от друга на некоторое постоянное число.

    F1(x) =F2(x) +C.

    Неопределенный интеграл.

    Определение:Неопределенным интегралом функцииf(x) называется совокупность первообразных функций, которые определены соотношением:

    F(x) +C.

    Записывают:

    Условием существования неопределенного интеграла на некотором отрезке является непрерывность функции на этом отрезке.

    Свойства:

    1.

    2.

    3.

    4.

    5. ,

    6.

    Пример:

    Нахождение значения неопределенного интеграла связано главным образом с нахождением первообразной функции. Для некоторых функций это достаточно сложная задача. Ниже будут рассмотрены способы нахождения неопределенных интегралов для основных классов функций – рациональных, иррациональных, тригонометрических, показательных и др.

    Для удобства значения неопределенных интегралов большинства элементарных функций собраны в специальные таблицы интегралов, которые бывают иногда весьма объемными. В них включены различные наиболее часто встречающиеся комбинации функций. Но большинство представленных в этих таблицах формул являются следствиями друг друга, поэтому ниже приведем таблицу основных интегралов, с помощью которой можно получить значения неопределенных интегралов различных функций.

    Интеграл

    Значение

    Интеграл

    Значение

    1

    -lncosx+C

    9

    ex + C

    2

    lnsinx+ C

    10

    sinx + C

    3

    11

    -cosx + C

    4

    12

    tgx + C

    5

    13

    -ctgx + C

    6

    ln

    14

    arcsin+ C

    7

    15

    8

    16

    Методы интегрирования.

    Рассмотрим три основных метода интегрирования.

    Непосредственное интегрирование.

    Метод непосредственного интегрирования основан на предположении о возможном значении первообразной функции с дальнейшей проверкой этого значения дифференцированием. Вообще, заметим, что дифференцирование является мощным инструментом проверки результатов интегрирования.

    Рассмотрим применение этого метода на примере:

    Требуется найти значение интеграла . На основе известной формулы дифференцированияможно сделать вывод, что искомый интеграл равен, где С – некоторое постоянное число. Однако, с другой стороны. Таким образом, окончательно можно сделать вывод:

    Заметим, что в отличие от дифференцирования, где для нахождения производной использовались четкие приемы и методы, правила нахождения производной, наконец определение производной, для интегрирования такие методы недоступны. Если при нахождении производной мы пользовались, так сказать, конструктивными методами, которые, базируясь на определенных правилах, приводили к результату, то при нахождении первообразной приходится в основном опираться на знания таблиц производных и первообразных.

    Что касается метода непосредственного интегрирования, то он применим только для некоторых весьма ограниченных классов функций. Функций, для которых можно с ходу найти первообразную очень мало. Поэтому в большинстве случаев применяются способы, описанные ниже.

    Способ подстановки (замены переменных).

    Теорема:Если требуется найти интеграл, но сложно отыскать первообразную, то с помощью заменыx=(t) иdx=(t)dtполучается:

    Доказательство: Продифференцируем предлагаемое равенство:

    По рассмотренному выше свойству №2 неопределенного интеграла:

    f(x)dx = f[(t)](t)dt

    что с учетом введенных обозначений и является исходным предположением. Теорема доказана.

    Пример.Найти неопределенный интеграл.

    Сделаем замену t = sinx, dt = cosxdt.

    Пример.

    Замена Получаем:

    Ниже будут рассмотрены другие примеры применения метода подстановки для различных типов функций.

    Интегрирование по частям.

    Способ основан на известной формуле производной произведения:

    (uv)=uv+vu

    где uиv– некоторые функции от х.

    В дифференциальной форме: d(uv) =udv+vdu

    Проинтегрировав, получаем: , а в соответствии с приведенными выше свойствами неопределенного интеграла:

    или;

    Получили формулу интегрирования по частям, которая позволяет находить интегралы многих элементарных функций.

    Пример.

    Как видно, последовательное применение формулы интегрирования по частям позволяет постепенно упростить функцию и привести интеграл к табличному.

    Пример.

    Видно, что в результате повторного применения интегрирования по частям функцию не удалось упростить к табличному виду. Однако, последний полученный интеграл ничем не отличается от исходного. Поэтому перенесем его в левую часть равенства.

    Таким образом, интеграл найден вообще без применения таблиц интегралов.

    Прежде чем рассмотреть подробно методы интегрирования различных классов функций, приведем еще несколько примеров нахождения неопределенных интегралов приведением их к табличным.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Пример.

    Интегрирование элементарных дробей.

    Определение:Элементарными называются дроби следующих четырех типов:

    I. III.

    II. IV.

    m,n– натуральные числа (m2,n2) иb2– 4ac<0.

    Первые два типа интегралов от элементарных дробей довольно просто приводятся к табличным подстановкой t=ax+b.

    II.

    Рассмотрим метод интегрирования элементарных дробей вида III.

    Интеграл дроби вида IIIможет быть представлен в виде:

    Здесь в общем виде показано приведение интеграла дроби вида IIIк двум табличным интегралам.

    Рассмотрим применение указанной выше формулы на примерах.

    Пример.

    Вообще говоря, если у трехчлена ax2+bx+cвыражениеb2– 4ac>0, то дробь по определению не является элементарной, однако, тем не менее ее можно интегрировать указанным выше способом.

    Пример.

    Пример.

    Рассмотрим теперь методы интегрирования простейших дробей IVтипа.

    Сначала рассмотрим частный случай при М = 0, N= 1.

    Тогда интеграл вида можно путем выделения в знаменателе полного квадрата представить в виде. Сделаем следующее преобразование:

    .

    Второй интеграл, входящий в это равенство, будем брать по частям.

    Обозначим:

    Для исходного интеграла получаем:

    Полученная формула называетсярекуррентной.Если применить ееn-1 раз, то получится табличный интеграл.

    Вернемся теперь к интегралу от элементарной дроби вида IVв общем случае.

    В полученном равенстве первый интеграл с помощью подстановки t = u2 + sприводится к табличному, а ко второму интегралу применяется рассмотренная выше рекуррентная формула.

    Несмотря на кажущуюся сложность интегрирования элементарной дроби вида IV, на практике его достаточно легко применять для дробей с небольшой степеньюn, а универсальность и общность подхода делает возможным очень простую реализацию этого метода на ЭВМ.

    Пример:

    Интегрирование рациональных функций.

    Интегрирование рациональных дробей.

    Для того, чтобы проинтегрировать рациональную дробь необходимо разложить ее на элементарные дроби.

    Теорема:Если— правильная рациональная дробь, знаменательP(x) которой представлен в виде произведения линейных и квадратичных множителей (отметим, что любой многочлен с действительными коэффициентами может быть представлен в таком виде:P(x) = (xa)…(xb)(x2 + px + q)…(x2 + rx + s)), то эта дробь может быть разложена на элементарные по следующей схеме:

    где Ai,Bi,Mi,Ni,Ri,Si– некоторые постоянные величины.

    При интегрировании рациональных дробей прибегают к разложению исходной дроби на элементарные. Для нахождения величинAi,Bi,Mi,Ni,Ri,Siприменяют так называемыйметод неопределенных коэффициентов, суть которого состоит в том, что для того, чтобы два многочлена были тождественно равны, необходимо и достаточно, чтобы были равны коэффициенты при одинаковых степенях х.

    Применение этого метода рассмотрим на конкретном примере.

    Пример.

    Т.к. (, то

    Приводя к общему знаменателю и приравнивая соответствующие числители, получаем:

    Итого:

    Пример.

    Т.к. дробь неправильная, то предварительно следует выделить у нее целую часть:

    6x5– 8x4– 25x3+ 20x2– 76x– 7 3x3– 4x2– 17x+ 6

    6x5– 8x4– 34x3+ 12x22x2+ 3

    9x3 + 8x2 – 76x — 7

    9x3 – 12x2 – 51x +18

    20x2 – 25x – 25

    Разложим знаменатель полученной дроби на множители. Видно, что при х = 3 знаменатель дроби превращается в ноль. Тогда:

    3x3– 4x2– 17x+ 6x- 3

    3x3– 9x23x2+ 5x- 2

    5x2– 17x

    5x2– 15x

    — 2x+ 6

    -2x+ 6

    0

    Таким образом 3x3– 4x2– 17x+ 6 = (x– 3)(3x2+ 5x– 2) = (x– 3)(x+ 2 )(3x– 1). Тогда:

    Для того, чтобы избежать при нахождении неопределенных коэффициентов раскрытия скобок, группировки и решения системы уравнений (которая в некоторых случаях может оказаться достаточно большой) применяют так называемыйметод произвольных значений. Суть метода состоит в том, что в полученное выше выражение подставляются поочередно несколько (по числу неопределенных коэффициентов) произвольных значений х. Для упрощения вычислений принято в качестве произвольных значений принимать точки, при которых знаменатель дроби равен нулю, т.е. в нашем случае – 3, -2, 1/3. Получаем:

    Окончательно получаем:

    =

    Пример.

    Найдем неопределенные коэффициенты:

    Тогда значение заданного интеграла:

    Интегрирование некоторых тригонометрических

    функций.

    Интегралов от тригонометрических функций может быть бесконечно много. Большинство из этих интегралов вообще нельзя вычислить аналитически, поэтому рассмотрим некоторые главнейшие типы функций, которые могут быть проинтегрированы всегда.

    Интеграл вида .

    Здесь R– обозначение некоторой рациональной функции от переменныхsinxиcosx.

    Интегралы этого вида вычисляются с помощью подстановки . Эта подстановка позволяет преобразовать тригонометрическую функцию в рациональную.

    ,

    Тогда

    Таким образом:

    Описанное выше преобразование называетсяуниверсальной тригонометрической подстановкой.

    Пример.

    Несомненным достоинством этой подстановки является то, что с ее помощью всегда можно преобразовать тригонометрическую функцию в рациональную и вычислить соответствующий интеграл. К недостаткам можно отнести то, что при преобразовании может получиться достаточно сложная рациональная функция, интегрирование которой займет много времени и сил.

    Однако при невозможности применить более рациональную замену переменной этот метод является единственно результативным.

    Пример.

    Интеграл вида если

    функция R является нечетной относительно cosx.

    Несмотря на возможность вычисления такого интеграла с помощью универсальной тригонометрической подстановки, рациональнее применить подстановку t = sinx.

    Функция может содержатьcosxтолько в четных степенях, а, следовательно, может быть преобразована в рациональную функцию относительноsinx.

    Пример.

    Вообще говоря, для применения этого метода необходима только нечетность функции относительно косинуса, а степень синуса, входящего в функцию может быть любой, как целой, так и дробной.

    Интеграл вида если

    функция R является нечетной относительно sinx.

    По аналогии с рассмотренным выше случаем делается подстановка t = cosx.

    Тогда

    Пример.

    Интеграл вида

    функция R четная относительно sinx и cosx.

    Для преобразования функции Rв рациональную используется подстановка

    t = tgx.

    Тогда

    Пример.

    Интеграл произведения синусов и косинусов

    различных аргументов.

    В зависимости от типа произведения применятся одна из трех формул:

    Пример.

    Пример.

    Иногда при интегрировании тригонометрических функций удобно использовать общеизвестные тригонометрические формулы для понижения порядка функций.

    Пример.

    Пример.

    Иногда применяются некоторые нестандартные приемы.

    Пример.

    Итого

    Интегрирование некоторых иррациональных функций.

    Далеко не каждая иррациональная функция может иметь интеграл, выраженный элементарными функциями. Для нахождения интеграла от иррациональной функции следует применить подстановку, которая позволит преобразовать функцию в рациональную, интеграл от которой может быть найден как известно всегда.

    Рассмотрим некоторые приемы для интегрирования различных типов иррациональных функций.

    Интеграл вида гдеn— натуральное число.

    С помощью подстановки функция рационализируется.

    Тогда

    Пример.

    Если в состав иррациональной функции входят корни различных степеней, то в качестве новой переменной рационально взять корень степени, равной наименьшему общему кратному степеней корней, входящих в выражение.

    Проиллюстрируем это на примере.

    Пример.

    Интегрирование биноминальных дифференциалов.

    Определение:Биноминальным дифференциалом называется выражение

    xm(a + bxn)pdx

    где m, n,иp– рациональные числа.

    Как было доказано академиком Чебышевым П.Л. (1821-1894), интеграл от биноминального дифференциала может быть выражен через элементарные функции только в следующих трех случаях:

    1. Если р– целое число, то интеграл рационализируется с помощью подстановки

    , где- общий знаменательmиn.

    1. Если — целое число, то интеграл рационализируется подстановкой

    studfiles.net

    Взаимосвязь между интегрированием и дифференцированием

    Производная неопределенного интеграла. Первая основная теорема математического анализа
    Сейчас мы обсудим удивительную взаимосвязь, которая существует между интегрированием и дифференцированием. Связь между этими двумя действиями аналогична в какой-то мере связи между операциями возведения в квадрат и извлечения квадратного корня. Если мы возведем положительное число в квадрат и затем возьмем положительное значение квадратного корня, то в результате опять получим исходное число. Аналогичным образом, если мы возьмем неопределенный интеграл от некоторой непрерывной функции f, мы получим новую функцию, производная которой даст нам опять исходную функцию f. Например, если f(x) = x2, то неопределенный интеграл A(x) определяется следующим образом
    $A(x)=\int\limits_c^x f(t) \ dt = \int\limits_c^x t^2 \ dt = \frac{x^3}{3} — \frac{c^3}{3},$
    где c — константа интегрирования. Дифференцируя эту функцию, мы получаем A'(x) = x2 = f(x). Этот пример — хорошая иллюстрация важной теоремы, лежащей в основе математического анализа. Она формулируется следующим образом:

    Теорема о производной интеграла по верхнему пределу

    Пусть функция f интегрируема на [a, x] для любого x на промежутке [a, b]. Пусть c удовлетворяет условию a ≤ c ≤ b . Определим новую функцию A следующим образом:
    $A(x)=\int\limits_c^x f(t) \ dt, \qquad \qquad a \leq x \leq b$
    Тогда A'(x) существует в каждой точке x из открытого интервала (a, b), где f непрерывна, и для таких x мы имеем
    (5.1)           A'(x) = f(x).
    Сначала приведем геометрическую иллюстрацию истинности этой теоремы, а затем проведем строгое аналитическое доказательство.

    Геометрическая иллюстрация. На рисунке 5.1 изображен график функции f на промежутке [a, b]. Здесь h положительно, и
    $\int\limits_x^{x+h} f(t) \ dt = \int\limits_c^{x+h} f(t) \ dt — \int\limits_c^x f(t) \ dt = A(x+h) — A(x)$
    Здесь функция непрерывна на интервале [x, x + h]. Следовательно, по теореме о среднем значении для интегралов, получим
    A(x + h) — A(x) = hf(Z), где x ≤ z ≤ x + h.
    Следовательно,
    (5.2)            [A(x + h) — A(x)]/h = f(z),

    Поскольку x ≤ z ≤ x + h, получаем, что f(z) → f(x) когда h → 0 для всех положительных значений. Аналогичные рассуждения справедливы, если h → 0 для всех отрицательных значений. Следовательно, A'(x) существует и равно f (x).
    Эти рассуждения предполагали, что функция f непрерывна в некоторой окрестности точки x. Однако формулировка теоремы требует непрерывности только в точке x. Следовательно, для доказательства теоремы при этом, более слабом, условии, мы должны использовать иной метод.

    Аналитическое доказательство. Пусть функция непрерывна в точке x. В этой точке определим следующее выражение
    [A(x + h) — A(x)]/h
    Для доказательства теоремы необходимо доказать, что это выражение стремится к пределу f(x), когда h → 0. Числитель этого выражения имеет вид:
    $A(x+h) — A(x) = \int\limits_c^{x+h} f(t) \ dt — \int\limits_c^x f(t) \ dt = \int\limits_x^{x+h} f(t) \ dt.$
    Если в последний интеграл подставить выражение f(t) =f(x) + [f(t) -f(x)] , получаем
    откуда находим
    (5.3) $\frac{A(x+h) — A(x)}{h} = f(x) + \frac{1}{h} \int\limits_x^{x+h} [f(t) — f(x)] \ dt $
    Следовательно, для завершения доказательства (5.1) нужно доказать, что
    $\lim\limits_{h\rightarrow 0} \ \frac{1}{h} \int\limits_x^{x+h} [f(t) — f(x)] \ dt = 0$
    Эта часть доказательства использует условие непрерывности в точке x.
    Обозначим второе слагаемое в правой части (5.3) через G(h). Необходимо доказать, что G(h) -f 0 когда h —f 0. Используя определение предела, мы должны показать, что для дюбого ε > 0 существует δ > 0 такое, что
    (5.4)          |G(h)| Из непрерывности функции f в точке x следует, что если дано ε, то существует положительное δ такое, что
    (5.5)           |f(t) -f(x)| когда (5.6)          x — δ Если h выбрано таким образом, что 0 $|\int \limits_x^{x+h} [f(t) — f(x)] \ dt | \leq \int \limits_x^{x+h} |f(t) — f(x)| \ dt \leq \int \limits_x^{x+h} \frac{1}{2} \epsilon \ dt = \frac{1}{2} h \epsilon Разделив его на h, мы видим, что (5.4) справедливо для 0

    www.math10.com

    Что такое интеграл? Интегралы с подробным решением. Таблица интегралов :: SYL.ru

    Слово «интеграл» происходит от латинского integralis – целостный. Это название предложил в 17 в. ученик великого Лейбница (и также выдающийся математик) И. Бернулли. А что такое интеграл в современном понимании? Ниже мы постараемся дать всесторонний ответ на этот вопрос.

    Исторические предпосылки возникновения понятия интеграла

    В начале 17 в. в рассмотрении ведущих ученых находилось большое число физических (прежде всего механических) задач, в которых нужно было исследовать зависимости одних величин от других. Самыми наглядными и насущными проблемами были определение мгновенной скорости неравномерного движения тела в любой момент времени и обратная этой задача нахождения величины пути, пройденного телом за определенный промежуток времени при таком движении. Сегодня мы уже знаем, что такое интеграл от скорости движения – это и есть пройденный путь. Но понимание того, как его вычислять, зная скорость в каждый момент времени, появилось не сразу.

    Поначалу из рассмотрения таких зависимостей физических величин, например, пути от скорости, было сформировано математическое понятие функции y = f(x). Исследование свойств различных функций привело к зарождению математического анализа. Ученые активно искали способы изучения свойств различных функций.

    Как возникло вычисление интегралов и производных?

    После создания Декартом основ аналитической геометрии и появления возможности изображать функциональные зависимости графически в осях декартовой системы координат, перед исследователями встали две крупные новые задачи: как провести касательную к кривой линии в любой ее точке и как найти площадь фигуры, ограниченной сверху этой кривой и прямыми, параллельными осям координат. Неожиданным образом оказалось, что первая из них эквивалентна нахождению мгновенной скорости, а вторая – нахождению пройденного пути. Ведь он при неравномерном движении изображался в декартовых осях координат «расстояние» и «время» некоторой кривой линией.

    Гением Лейбница и Ньютона в середине 17 в. были созданы методы, позволившие решать обе эти задачи. Оказалось, что для проведения касательной к кривой в точке нужно найти величину так называемой производной от функции, описывающей эту кривую, в рассматриваемой ее точке, и эта величина оказывается равной скорости изменения функции, т. е. применительно к зависимости «путь от скорости» собственно мгновенной скоростью тела.

    Для нахождения же площади, ограниченной кривой линией, следовало вычислить определенный интеграл, который давал ее точную величину. Производная и интеграл – основные понятия дифференциального и интегрального исчисления, являющихся базисом современного матанализа – важнейшего раздела высшей математики.

    Площадь под кривой линией

    Итак, как же определить ее точную величину? Попробуем раскрыть процесс ее вычисления через интеграл подробно, с самых азов.

    Пусть f является непрерывной на отрезке [ab] функцией. Рассмотрим кривую у = f(x), изображенную на рисунке ниже. Как найти площадь области, ограниченной кривой ), осью х, и линиями х = а и х = b? То есть площадь заштрихованной фигуры на рисунке.

    Самый простой случай, когда f является постоянной функцией; то есть, кривая есть горизонтальная линия f(X) = k, где k постоянная и k ≥ 0, как показано на рисунке ниже.

    В этом случае область под кривой — всего лишь прямоугольник с высотой k и шириной (b – a), так что площадь определяется как: k · (b — а).

    Области некоторых других простых фигур, таких как треугольник, трапеция и полуокружность, даются формулами из планиметрии.

    Площадь под любой непрерывной кривой у = f(х) дается определенным интегралом, который записывается так же, как обычный интеграл.

    Риманова сумма

    Прежде чем погрузиться в подробный ответ на вопрос, что такое интеграл, выделим некоторые основные идеи.

    Во-первых, область под кривой делится на некоторое число n вертикальных полос достаточно малой ширины Δx. Далее каждая вертикальная полоса заменяется вертикальным прямоугольником высотой f(х), шириной Δx, и площадью f(х)dx. Следующим шагом является формирование суммы площадей всех этих прямоугольников, называемой Римановой суммой (смотрите рисунки ниже).

    Рисуя наши прямоугольники шириной Δx, мы можем брать их высоту, равную значению функции на левом краю каждой полоски, т. е. на кривой будут лежать крайние левые точки их верхних коротких сторон шириной Δx. При этом на участке, где функция растет, и ее кривая является выпуклой, все прямоугольники оказываются ниже этой кривой, т. е. их сумма будет заведомо меньшей точной величины площади под кривой на этом участке (см. рисунок ниже). Такой способ аппроксимации называется левосторонним.

    В принципе, можно нарисовать аппроксимирующие прямоугольники таким образом, чтобы на кривой лежали крайние правые точки их верхних коротких сторон шириной Δx. Тогда они будут выше кривой, и приближение площади на этом участке окажется больше ее точной величины, как показано на рисунке ниже. Этот способ носит название правостороннего.

    Но мы можем также взять высоту каждого из аппроксимирующих прямоугольников, равной просто некоторому значению функции в произвольной точке x*i внутри соответствующей полоски Δxi (смотри рис. ниже). При этом мы даже можем не брать одинаковую ширину всех полосок.

    Составим Риманову сумму:

    Переход от Римановой суммы к определенному интегралу

    В высшей математике доказывается теорема, которая гласит, что если при неограниченном возрастании числа n аппроксимирующих прямоугольников наибольшая их ширина стремится к нулю, то Риманова сумма An стремится к некоторому пределу A. Число A – одно и то же при любом способе образования аппроксимирующих прямоугольников и при любом выборе точек x*i.

    Наглядное пояснение теоремы дает рисунок ниже.

    Из него видно, что, чем уже прямоугольники, тем ближе площадь ступенчатой фигуры к площади под кривой. При числе прямоугольников n→∞ их ширина Δxi→0, а предел A суммы An численно равен искомой площади. Этот предел и есть определенный интеграл функции f (х):

    Символ интеграла, представляющий собой видоизмененную курсивную литеру S, был введен Лейбницем. Ставить сверху и снизу обозначения интеграла его пределы предложил Ж. Б. Фурье. При этом ясно указывается начальное и конечное значение x.

    Геометрическое и механическое истолкование определенного интеграла

    Попробуем дать развернутый ответ на вопрос о том, что такое интеграл? Рассмотрим интеграл на отрезке [a,b] от положительной внутри него функции f(х), причем считаем, что верхний предел больше нижнего a<b. Как мы уже видели выше, в этом случае площадь, находящаяся между графиком y= f(х) и осью абсцисс в пределах отрезка [a,b], численно равна интегралу от a до b.

    Если ординаты функции f(х) отрицательны внутри [a,b], то абсолютное значение интеграла равно площади между осью абсцисс и графиком y=f(х), сам же интеграл отрицателен.

    В случае же однократного или неоднократного пересечения графиком y=f(х) оси абсцисс на отрезке [a,b], как показано на рисунке ниже, для вычисления интеграла нужно определить разность, в которой уменьшаемое будет равно суммарной площади участков, находящихся над осью абсцисс, а вычитаемое – суммарной площади участков, находящихся под ней.

    Так, для функции, показанной на рисунке выше, определенный интеграл от a до b будет равен (S1 + S3) – (S2+S4).

    Механическое истолкование определенного интеграла тесно связано с геометрическим. Вернемся к разделу «Риманова сумма» и представим, что приведенный на рисунках график выражает функцию скорости v=f(t) при неравномерном движении материальной точки (ось абсцисс является осью времени). Тогда площадь любого аппроксимирующего прямоугольника шириной Δt, который мы строили при формировании Римановой суммы, будет выражать приближенно путь точки за время Δt, а именно v(t*)Δt.

    Полная сумма площадей прямоугольников на отрезке от t1=a до t2=b выразит приближенно путь s за время t2– t1 , а предел ее, т. е. интеграл (определенный) от a до b функции v = f(t) по dt даст точное значение пути s.

    Дифференциал определенного интеграла

    Если вернуться к его обозначению, то вполне можно предположить, что a = const, а b является конкретным значением некоторой независимой переменной x. Тогда определенный интеграл с верхним пределом x̃ из конкретного числа превращается в функцию от x̃. Такой интеграл равен площади фигуры под кривой, обозначенной точками aABb на рисунке ниже.

    При неподвижной линии aA и подвижной Bb эта площадь становится функцией f(x̃), причем приращения Δx̃ по-прежнему откладываются вдоль оси х, а приращением функции f(x̃) являются приращения площади под кривой.

    Предположим, что мы дали переменной x̃ = b некоторое малое приращение Δx̃. Тогда приращение площади фигуры aABb складывается из площади прямоугольника (заштрихован на рисунке) Bb∙Δx̃ и площади фигуры BDC под кривой. Площадь прямоугольника равна Bb∙Δx̃ = f(x̃)Δx̃, т.е она является линейной функцией приращения независимой переменной. Площадь же фигуры BDC заведомо меньше, чем площадь прямоугольника BDCK = Δx̃∙Δy, и при стремлении Δx̃ →0 она уменьшается еще быстрее него. Значит, f(x̃)Δx̃ = f(x̃)dx̃ есть дифференциал переменной площади aABb, т. е. дифференциал определенного интеграла

    Отсюда можно заключить, что вычисление интегралов заключается в разыскании функций по заданным выражениям их дифференциалов. Интегральное исчисление как раз и представляет собой систему способов разыскания таких функций по известным их дифференциалам.

    Фундаментальное соотношение интегрального исчисления

    Оно связывает отношения между дифференцированием и интегрированием и показывает, что существует операция, обратная дифференцированию функции, — ее интегрирование. Оно также показывает, что если любая функция f(х) непрерывна, то применением к ней этой математической операции можно найти целый ансамбль (совокупность, множество) функций, первообразных для нее (или иначе, найти неопределенный интеграл от нее).

    Пусть функция F(x) является обозначением результата интегрирования функции f(х). Соответствие между этими двумя функциями в результате интегрирования второй из них обозначается следующим образом:

    Как видно, при символе интеграла отсутствуют пределы интегрирования. Это означает, что из определенного он преобразован в неопределенный интеграл. Слово «неопределенный» означает, что результатом операции интегрирования в данном случае является не одна, а множество функций. Ведь, кроме собственно функции F(x), последним выражениям удовлетворяет и любая функция F(x)+С, где С = const. При этом подразумевается, что постоянный член в ансамбле первообразных можно задавать по произволу.

    Следует подчеркнуть, что, если интеграл, определенный от функции, является числом, то неопределенный есть функция, точнее, их множество. Термин «интегрирование» применяется для определения операции разыскания обоих видов интегралов.

    Основное правило интегрирования

    Оно представляет собой полную противоположность соответствующему правилу для дифференцирования. Как же берутся неопределенные интегралы? Примеры этой процедуры мы рассмотрим на конкретных функциях.

    Давайте посмотрим на степенную функцию общего вида:

    f(х) = cxn

    После того как мы сделали это с каждым слагаемым в выражении интегрируемой функции (если их несколько), мы добавляем постоянную в конце. Напомним, что взятие производной от постоянной величины уничтожает ее, поэтому взятие интеграла от любой функции даст нам восстановление этой постоянной. Мы обозначаем ее С, так как постоянная неизвестна — это может быть любое число! Поэтому мы можем иметь бесконечно много выражений для неопределенного интеграла.

    Давайте рассмотрим простые неопределенные интегралы, примеры взятия которых показаны ниже.

    Пусть нужно найти интеграл от функции:

    f(х) = 4x2 + 2x – 3.

    Начнем с первого слагаемого. Мы смотрим на показатель степени 2 и увеличиваем его на 1, затем делим первый член на результирующий показатель 3. Получаем: 4(x3) / 3.

    Затем мы смотрим на следующий член и делаем то же самое. Так как он имеет показатель степени 1, то результирующий показатель будет 2. Таким образом, мы разделим это слагаемое на 2: 2(x2) / 2 = x2.

    Последний член имеет множитель х, но мы просто не видим его. Мы можем представить себе последнее слагаемое как (-3x0). Это эквивалентно (-3)∙(1). Если мы используем правило интегрирования, мы добавим 1 к показателю, чтобы поднять его до первой степени, а затем разделим последний член на 1. Получим 3x.

    Это правило интегрирования работает для всех значений n, кроме n = – 1 (потому что мы не можем разделить на 0).

    Мы рассмотрели самые простой пример нахождения интеграла. Вообще же решение интегралов является делом непростым, и в нем хорошим подспорьем является уже накопленный в математике опыт.

    Таблицы интегралов

    В разделе выше мы видели, что из каждой формулы дифференцирования получается соответствующая формула интегрирования. Поэтому все возможные их варианты уже давно получены и сведены в соответствующие таблицы. Нижеприведенная таблица интегралов содержит формулы интегрирования основных алгебраических функций. Эти формулы нужно знать на память, заучивая их постепенно, по мере их закрепления упражнениями.

    Еще одна таблица интегралов содержит основные тригонометрические функции:

    Как же вычислить определенный интеграл

    Оказывается, сделать это, умея интегрировать, т. е. находить неопределенные интегралы, очень просто. И помогает в этом формула основателей интегро-дифференциального исчисления Ньютона и Лейбница

    Согласно ей, вычисление искомого интеграла состоит на первом этапе в нахождении неопределенного, последующем вычислении значения найденной первообразной F(x) при подстановке x, равного сначала верхнему пределу, затем нижнему и, наконец, в определении разности этих значений. При этом константу С можно не записывать. т.к. она пропадает при выполнении вычитания.

    Рассмотрим некоторые интегралы с подробным решением.

    Найдем площадь участка под одной полуволной синусоидой.

    Вычислим заштрихованную площадь под гиперболой.

    Рассмотрим теперь интегралы с подробным решением, использующим в первом примере свойство аддитивности, а во втором — подстановку промежуточной переменной интегрирования. Вычислим определенный интеграл от дробно-рациональной функции:

    y=(1+t)/t3 от t=1 до t=2.

    Теперь покажем, как можно упростить взятие интеграла введением промежуточной переменной. Пусть нужно вычислить интеграл от (x+1)2.

    О несобственных интегралах

    Мы говорили об определенном интеграле для конечного промежутка [a,b] от непрерывной на нем функции f(х). Но ряд конкретных задач приводит к необходимости расширить понятие интеграла на случай, когда пределы (один или оба) равны бесконечности, или при разрывной функции. Например, при вычислении площадей под кривыми, асимптотически приближающимися к осям координат. Для распространения понятия интеграла на этот случай, кроме предельного перехода при вычислении Римановой суммы аппроксимирующих прямоугольников, выполняется еще один. При таком двукратном переходе к пределу получается несобственный интеграл. В противоположность ему все интегралы, о которых говорилось выше, называются собственными.

    www.syl.ru

    Y 3 корень x график – График функции y=корень x-3 получается из графика функции…

    Mathway | Популярные задачи

    1 Найти точное значение sin(30)
    2 Найти точное значение sin(45)
    3 Найти точное значение sin(60)
    4 Найти точное значение sin(30 град. )
    5 Найти точное значение sin(60 град. )
    6 Найти точное значение tan(30 град. )
    7 Найти точное значение arcsin(-1)
    8 Найти точное значение sin(pi/6)
    9 Найти точное значение cos(pi/4)
    10 Найти точное значение sin(45 град. )
    11 Найти точное значение sin(pi/3)
    12 Найти точное значение arctan(-1)
    13 Найти точное значение cos(45 град. )
    14 Найти точное значение cos(30 град. )
    15 Найти точное значение tan(60)
    16 Найти точное значение csc(45 град. )
    17 Найти точное значение tan(60 град. )
    18 Найти точное значение sec(30 град. )
    19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    20 График y=sin(x)
    21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    22 Найти точное значение cos(60 град. )
    23 Найти точное значение cos(150)
    24 Найти точное значение tan(45)
    25 Найти точное значение sin(30)
    26 Найти точное значение sin(60)
    27 Найти точное значение cos(pi/2)
    28 Найти точное значение tan(45 град. )
    29 График y=sin(x)
    30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
    31 Найти точное значение csc(60 град. )
    32 Найти точное значение sec(45 град. )
    33 Найти точное значение csc(30 град. )
    34 Найти точное значение sin(0)
    35 Найти точное значение sin(120)
    36 Найти точное значение cos(90)
    37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
    38 Найти точное значение sin(45)
    39 Найти точное значение tan(30)
    40 Преобразовать из градусов в радианы 45
    41 Найти точное значение tan(60)
    42 Упростить квадратный корень x^2
    43 Найти точное значение cos(45)
    44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
    45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    46 Найти точное значение cot(30 град. )
    47 Найти точное значение arccos(-1)
    48 Найти точное значение arctan(0)
    49 График y=cos(x)
    50 Найти точное значение cot(60 град. )
    51 Преобразовать из градусов в радианы 30
    52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
    53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
    54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
    55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
    56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
    57 Найти точное значение tan(pi/2)
    58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
    59 Найти точное значение sin(300)
    60 Найти точное значение cos(30)
    61 Найти точное значение cos(60)
    62 Найти точное значение cos(0)
    63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
    64 Найти точное значение cos(135)
    65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
    66 Найти точное значение cos(210)
    67 Найти точное значение sec(60 град. )
    68 Найти точное значение sin(300 град. )
    69 Преобразовать из градусов в радианы 135
    70 Преобразовать из градусов в радианы 150
    71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
    72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
    73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
    74 Преобразовать из градусов в радианы 60
    75 Найти точное значение sin(135 град. )
    76 Найти точное значение sin(150)
    77 Найти точное значение sin(240 град. )
    78 Найти точное значение cot(45 град. )
    79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
    80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
    81 Найти точное значение sin(225)
    82 Найти точное значение sin(240)
    83 Найти точное значение cos(150 град. )
    84 Найти точное значение tan(45)
    85 Вычислить sin(30 град. )
    86 Найти точное значение sec(0)
    87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
    88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
    89 Найти точное значение csc(30)
    90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
    91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
    92 Найти точное значение tan(0)
    93 Вычислить sin(60 град. )
    94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
    95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    96 Вычислить arcsin(-1)
    97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
    98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
    99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
    100 Найти точное значение csc(45)

    www.mathway.com

    Функция y = корень квадратный из x, ее свойства и график

    Разделы: Математика


    Основные цели:

    1) сформировать представление о целесообразности обобщённого исследования зависимостей реальных величин на примере величин, связанных отношением у=

    2) формировать способность к построению графика у= и его свойства;

    3) повторить и закрепить приёмы устных и письменных вычислений, возведение в квадрат, извлечение квадратного корня.

    Оборудование, демонстрационный материал: раздаточный материал.

    1. Алгоритм:

    2. Образец для выполнения задания в группах:

    3. Образец для самопроверки самостоятельной работы:

    4. Карточка для этапа рефлексии:

    1) Я понял, как построить график функции у=.

    2) Я могу по графику перечислить его свойства.

    3) Я не допустил ошибок в самостоятельной работе.

    4) Я допустил ошибки в самостоятельной работе (перечислить эти ошибки и указать их причину).

    Ход урока

    1. Самоопределение к учебной деятельности

    Цель этапа:

    1) включить учащихся в учебную деятельность;

    2) определить содержательные рамки урока: продолжаем работать с действительными числами.

    Организация учебного процесса на этапе 1:

    – Что мы изучали на прошлом уроке? (Мы изучали множество действительных чисел, действия с ними, построили алгоритм для описания свойств функции, повторяли функции изученные в 7 классе).

    – Сегодня мы продолжим работать с множеством действительных чисел, функцией.

    2. Актуализация знаний и фиксация затруднений в деятельности

    Цель этапа:

    1) актуализировать учебное содержание, необходимое и достаточное для восприятия нового материала: функция, независимая переменная, зависимая переменна, графики

    y = kx + m, y = kx, y =c, y =x2, y = — x2 ,

    2) актуализировать мыслительные операции, необходимые и достаточные для восприятия нового материала: сравнение, анализ, обобщение;

    3) зафиксировать все повторяемые понятия и алгоритмы в виде схем и символов;

    4) зафиксировать индивидуальное затруднение в деятельности, демонстрирующее на личностно значимом уровне недостаточность имеющихся знаний.

    Организация учебного процесса на этапе 2:

    1. Давайте вспомним как можно задать зависимости между величинами? (С помощью текста, формулы, таблицы, графика)

    2. Что называется функцией? (Зависимость между двумя величинами, где каждому значению одной переменной соответствует единственное значение другой переменной y = f(x)).

    Как называется х? (Независимая переменная - аргумент)

    Как называется у? (Зависимая переменная).

    3. В 7- м классе мы изучили функции? (y = kx + m, y = kx, y =c, y =x2, y = — x2 , ).

    Индивидуальное задание:

    Что является графиком функций y = kx + m, y =x2, y = ?

    3. Выявление причин затруднений и постановка цели деятельности

    Цель этапа:

    1) организовать коммуникативное взаимодействие, в ходе которого выявляется и фиксируется отличительное свойство задания, вызвавшего затруднение в учебной деятельности;

    2) согласовать цель и тему урока.

    Организация учебного процесса на этапе 3:

    – Что особенного в этом задании? (Зависимость задана формулой y = с которой мы еще не встречались).

    – Какая цель урока? (Познакомиться с функцией y = , ее свойствами и графиком. Функцией в таблице определять вид зависимости, строить формулу и график.)

    – Можно сформулировать тему урока? (Функция у=, ее свойства и график).

    – Запишите тему в тетради.

    4. Построение проекта выхода из затруднения

    Цель этапа:

    1) организовать коммуникативное взаимодействие для построения нового способа действия, устраняющего причину выявленного затруднения;

    2) зафиксировать новый способ действия в знаковой, вербальной форме и с помощью эталона.

    Организация учебного процесса на этапе 4:

    Работу на этапе можно организовать по группам, предложив группам построить график y = , затем проанализировать получившиеся результаты. Также группам можно предложить по алгоритму описать свойства данной функции.

    5. Первичное закрепление во внешней речи

    Цель этапа: зафиксировать изученное учебное содержание во внешней речи.

    Организация учебного процесса на этапе 5:

    Постройте график у= — и опишите его свойства.

    Свойства у= — .

    1.Область определения функции.

    D(y) =

    2.Область значений функции.

    E(y) =

    3. y = 0, y> 0, y<0.

    y =0, если x = 0.

    y<0, если х(0;+)

    4.Возрастания, убывания функции.

    Функция убывает при х [0;+ )

    5. Ограниченность функции.

    Функция ограничена сверху, и не ограничена снизу.

    6.Наибольшее, наименьшее значения функции.

    у наиб. = нет у наим. = 0.

    7.Непрерывность функции.

    Функция непрерывна на все области определения.

    №13.2(в)

    Используя график функции у=, найдите наименьшее и наибольшее значения функции на отрезке [1; 9].

    Построим график у=.

    Выделим его часть на отрезке [1;9]. Заметим, что у наим. = 1 при х = 1, а у наиб. =3 при х = 9.

    Ответ: у наим. = 1, у наиб. =3

    6. Самостоятельная работа с самопроверкой по эталону

    Цель этапа: проверить своё умение применять новое учебное содержание в типовых условиях на основе сопоставления своего решения с эталоном для самопроверки.

    Организация учебного процесса на этапе 6:

    № 13.1(в)

    Учащиеся выполняют задание самостоятельно, проводят самопроверку по эталону, анализируют, исправляют ошибки.

    Построим график у=.

    С помощью графика найдите наименьшее и наибольшее значения функции на отрезке [0; 4].

    7. Включение в систему знаний и повторение

    Цель этапа: тренировать навыки использования нового содержания совместно с ранее изученным: 2) повторить учебное содержание, которое потребуется на следующих уроках.

    Организация учебного процесса на этапе 7:

    Решите графически уравнение: = х – 6.

    Ответ: 9.

    Один ученик у доски остальные в тетрадях.

    8. Рефлексия деятельности

    Цель этапа:

    1) зафиксировать новое содержание, изученное на уроке;

    2) оценить собственную деятельность на уроке;

    3) поблагодарить одноклассников, которые помогли получить результат урока;

    4) зафиксировать неразрешённые затруднения как направления будущей учебной деятельности;

    5) обсудить и записать домашнее задание.

    Организация учебного процесса на этапе 8:

    – Ребята, какая цель стояла сегодня перед нами? (Изучить функцию у=, ее свойства и график).

    – Какие знания нам помогли в достижении цели? (Умение искать закономерности, умение читать графики.)

    – Проанализируйте свою деятельность на уроке. (Карточки с рефлексией)

    Домашнее задание

    п. 13 (до примера 2) 13.3, 13.4

    Решите графически уравнение:

    Постройте график функции и опишите его свойства:

    2.01.2012

    xn--i1abbnckbmcl9fb.xn--p1ai

    Mathway | Популярные задачи

    1 Найти точное значение sin(30)
    2 Найти точное значение sin(45)
    3 Найти точное значение sin(60)
    4 Найти точное значение sin(30 град. )
    5 Найти точное значение sin(60 град. )
    6 Найти точное значение tan(30 град. )
    7 Найти точное значение arcsin(-1)
    8 Найти точное значение sin(pi/6)
    9 Найти точное значение cos(pi/4)
    10 Найти точное значение sin(45 град. )
    11 Найти точное значение sin(pi/3)
    12 Найти точное значение arctan(-1)
    13 Найти точное значение cos(45 град. )
    14 Найти точное значение cos(30 град. )
    15 Найти точное значение tan(60)
    16 Найти точное значение csc(45 град. )
    17 Найти точное значение tan(60 град. )
    18 Найти точное значение sec(30 град. )
    19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    20 График y=sin(x)
    21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    22 Найти точное значение cos(60 град. )
    23 Найти точное значение cos(150)
    24 Найти точное значение tan(45)
    25 Найти точное значение sin(30)
    26 Найти точное значение sin(60)
    27 Найти точное значение cos(pi/2)
    28 Найти точное значение tan(45 град. )
    29 График y=sin(x)
    30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
    31 Найти точное значение csc(60 град. )
    32 Найти точное значение sec(45 град. )
    33 Найти точное значение csc(30 град. )
    34 Найти точное значение sin(0)
    35 Найти точное значение sin(120)
    36 Найти точное значение cos(90)
    37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
    38 Найти точное значение sin(45)
    39 Найти точное значение tan(30)
    40 Преобразовать из градусов в радианы 45
    41 Найти точное значение tan(60)
    42 Упростить квадратный корень x^2
    43 Найти точное значение cos(45)
    44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
    45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    46 Найти точное значение cot(30 град. )
    47 Найти точное значение arccos(-1)
    48 Найти точное значение arctan(0)
    49 График y=cos(x)
    50 Найти точное значение cot(60 град. )
    51 Преобразовать из градусов в радианы 30
    52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
    53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
    54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
    55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
    56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
    57 Найти точное значение tan(pi/2)
    58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
    59 Найти точное значение sin(300)
    60 Найти точное значение cos(30)
    61 Найти точное значение cos(60)
    62 Найти точное значение cos(0)
    63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
    64 Найти точное значение cos(135)
    65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
    66 Найти точное значение cos(210)
    67 Найти точное значение sec(60 град. )
    68 Найти точное значение sin(300 град. )
    69 Преобразовать из градусов в радианы 135
    70 Преобразовать из градусов в радианы 150
    71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
    72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
    73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
    74 Преобразовать из градусов в радианы 60
    75 Найти точное значение sin(135 град. )
    76 Найти точное значение sin(150)
    77 Найти точное значение sin(240 град. )
    78 Найти точное значение cot(45 град. )
    79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
    80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
    81 Найти точное значение sin(225)
    82 Найти точное значение sin(240)
    83 Найти точное значение cos(150 град. )
    84 Найти точное значение tan(45)
    85 Вычислить sin(30 град. )
    86 Найти точное значение sec(0)
    87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
    88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
    89 Найти точное значение csc(30)
    90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
    91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
    92 Найти точное значение tan(0)
    93 Вычислить sin(60 град. )
    94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
    95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    96 Вычислить arcsin(-1)
    97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
    98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
    99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
    100 Найти точное значение csc(45)

    www.mathway.com

    Mathway | Популярные задачи

    1 Найти точное значение sin(30)
    2 Найти точное значение sin(45)
    3 Найти точное значение sin(60)
    4 Найти точное значение sin(30 град. )
    5 Найти точное значение sin(60 град. )
    6 Найти точное значение tan(30 град. )
    7 Найти точное значение arcsin(-1)
    8 Найти точное значение sin(pi/6)
    9 Найти точное значение cos(pi/4)
    10 Найти точное значение sin(45 град. )
    11 Найти точное значение sin(pi/3)
    12 Найти точное значение arctan(-1)
    13 Найти точное значение cos(45 град. )
    14 Найти точное значение cos(30 град. )
    15 Найти точное значение tan(60)
    16 Найти точное значение csc(45 град. )
    17 Найти точное значение tan(60 град. )
    18 Найти точное значение sec(30 град. )
    19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    20 График y=sin(x)
    21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    22 Найти точное значение cos(60 град. )
    23 Найти точное значение cos(150)
    24 Найти точное значение tan(45)
    25 Найти точное значение sin(30)
    26 Найти точное значение sin(60)
    27 Найти точное значение cos(pi/2)
    28 Найти точное значение tan(45 град. )
    29 График y=sin(x)
    30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
    31 Найти точное значение csc(60 град. )
    32 Найти точное значение sec(45 град. )
    33 Найти точное значение csc(30 град. )
    34 Найти точное значение sin(0)
    35 Найти точное значение sin(120)
    36 Найти точное значение cos(90)
    37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
    38 Найти точное значение sin(45)
    39 Найти точное значение tan(30)
    40 Преобразовать из градусов в радианы 45
    41 Найти точное значение tan(60)
    42 Упростить квадратный корень x^2
    43 Найти точное значение cos(45)
    44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
    45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    46 Найти точное значение cot(30 град. )
    47 Найти точное значение arccos(-1)
    48 Найти точное значение arctan(0)
    49 График y=cos(x)
    50 Найти точное значение cot(60 град. )
    51 Преобразовать из градусов в радианы 30
    52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
    53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
    54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
    55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
    56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
    57 Найти точное значение tan(pi/2)
    58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
    59 Найти точное значение sin(300)
    60 Найти точное значение cos(30)
    61 Найти точное значение cos(60)
    62 Найти точное значение cos(0)
    63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
    64 Найти точное значение cos(135)
    65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
    66 Найти точное значение cos(210)
    67 Найти точное значение sec(60 град. )
    68 Найти точное значение sin(300 град. )
    69 Преобразовать из градусов в радианы 135
    70 Преобразовать из градусов в радианы 150
    71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
    72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
    73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
    74 Преобразовать из градусов в радианы 60
    75 Найти точное значение sin(135 град. )
    76 Найти точное значение sin(150)
    77 Найти точное значение sin(240 град. )
    78 Найти точное значение cot(45 град. )
    79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
    80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
    81 Найти точное значение sin(225)
    82 Найти точное значение sin(240)
    83 Найти точное значение cos(150 град. )
    84 Найти точное значение tan(45)
    85 Вычислить sin(30 град. )
    86 Найти точное значение sec(0)
    87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
    88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
    89 Найти точное значение csc(30)
    90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
    91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
    92 Найти точное значение tan(0)
    93 Вычислить sin(60 град. )
    94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
    95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    96 Вычислить arcsin(-1)
    97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
    98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
    99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
    100 Найти точное значение csc(45)

    www.mathway.com

    Mathway | Популярные задачи

    1 Найти точное значение sin(30)
    2 Найти точное значение sin(45)
    3 Найти точное значение sin(60)
    4 Найти точное значение sin(30 град. )
    5 Найти точное значение sin(60 град. )
    6 Найти точное значение tan(30 град. )
    7 Найти точное значение arcsin(-1)
    8 Найти точное значение sin(pi/6)
    9 Найти точное значение cos(pi/4)
    10 Найти точное значение sin(45 град. )
    11 Найти точное значение sin(pi/3)
    12 Найти точное значение arctan(-1)
    13 Найти точное значение cos(45 град. )
    14 Найти точное значение cos(30 град. )
    15 Найти точное значение tan(60)
    16 Найти точное значение csc(45 град. )
    17 Найти точное значение tan(60 град. )
    18 Найти точное значение sec(30 град. )
    19 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    20 График y=sin(x)
    21 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    22 Найти точное значение cos(60 град. )
    23 Найти точное значение cos(150)
    24 Найти точное значение tan(45)
    25 Найти точное значение sin(30)
    26 Найти точное значение sin(60)
    27 Найти точное значение cos(pi/2)
    28 Найти точное значение tan(45 град. )
    29 График y=sin(x)
    30 Найти точное значение arctan(- квадратный корень 3)
    31 Найти точное значение csc(60 град. )
    32 Найти точное значение sec(45 град. )
    33 Найти точное значение csc(30 град. )
    34 Найти точное значение sin(0)
    35 Найти точное значение sin(120)
    36 Найти точное значение cos(90)
    37 Преобразовать из радианов в градусы pi/3
    38 Найти точное значение sin(45)
    39 Найти точное значение tan(30)
    40 Преобразовать из градусов в радианы 45
    41 Найти точное значение tan(60)
    42 Упростить квадратный корень x^2
    43 Найти точное значение cos(45)
    44 Упростить sin(theta)^2+cos(theta)^2
    45 Преобразовать из радианов в градусы pi/6
    46 Найти точное значение cot(30 град. )
    47 Найти точное значение arccos(-1)
    48 Найти точное значение arctan(0)
    49 График y=cos(x)
    50 Найти точное значение cot(60 град. )
    51 Преобразовать из градусов в радианы 30
    52 Упростить ( квадратный корень x+ квадратный корень 2)^2
    53 Преобразовать из радианов в градусы (2pi)/3
    54 Найти точное значение sin((5pi)/3)
    55 Упростить 1/( кубический корень от x^4)
    56 Найти точное значение sin((3pi)/4)
    57 Найти точное значение tan(pi/2)
    58 Найти угол А tri{}{90}{}{}{}{}
    59 Найти точное значение sin(300)
    60 Найти точное значение cos(30)
    61 Найти точное значение cos(60)
    62 Найти точное значение cos(0)
    63 Найти точное значение arctan( квадратный корень 3)
    64 Найти точное значение cos(135)
    65 Найти точное значение cos((5pi)/3)
    66 Найти точное значение cos(210)
    67 Найти точное значение sec(60 град. )
    68 Найти точное значение sin(300 град. )
    69 Преобразовать из градусов в радианы 135
    70 Преобразовать из градусов в радианы 150
    71 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/6
    72 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/3
    73 Преобразовать из градусов в радианы 89 град.
    74 Преобразовать из градусов в радианы 60
    75 Найти точное значение sin(135 град. )
    76 Найти точное значение sin(150)
    77 Найти точное значение sin(240 град. )
    78 Найти точное значение cot(45 град. )
    79 Преобразовать из радианов в градусы (5pi)/4
    80 Упростить 1/( кубический корень от x^8)
    81 Найти точное значение sin(225)
    82 Найти точное значение sin(240)
    83 Найти точное значение cos(150 град. )
    84 Найти точное значение tan(45)
    85 Вычислить sin(30 град. )
    86 Найти точное значение sec(0)
    87 Упростить arcsin(-( квадратный корень 2)/2)
    88 Найти точное значение cos((5pi)/6)
    89 Найти точное значение csc(30)
    90 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень 2)/2)
    91 Найти точное значение tan((5pi)/3)
    92 Найти точное значение tan(0)
    93 Вычислить sin(60 град. )
    94 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень 3)/3)
    95 Преобразовать из радианов в градусы (3pi)/4
    96 Вычислить arcsin(-1)
    97 Найти точное значение sin((7pi)/4)
    98 Найти точное значение arcsin(-1/2)
    99 Найти точное значение sin((4pi)/3)
    100 Найти точное значение csc(45)

    www.mathway.com

    Mathway | Популярные задачи

    1 Вычислить 6^3-4^3-7^2
    2 Найти медиану 11 , 13 , 5 , 15 , 14 , , , ,
    3 Найти объем сфера (5)
    4 Вычислить квадратный корень 12
    5 Преобразовать в десятичную форму 3/8
    6 Преобразовать в десятичную форму 5/8
    7 Найти длину окружности окружность (5)
    8 Вычислить 10^2
    9 Вычислить квадратный корень 75
    10 График y=2x
    11 Вычислить квадратный корень 48
    12 Найти площадь окружность (5)
    13 Найти площадь окружность (6)
    14 Вычислить 3^4
    15 Вычислить 5^3
    16 Вычислить 2^4
    17 Вычислить квадратный корень 32
    18 Вычислить квадратный корень 18
    19 Вычислить квадратный корень 2
    20 Вычислить квадратный корень 25
    21 Вычислить квадратный корень 8
    22 Найти площадь окружность (4)
    23 Разложить на простые множители 360
    24 Вычислить 3^-2
    25 Вычислить 2+2
    26 Преобразовать в десятичную форму 1/3
    27 Вычислить квадратный корень 9
    28 Вычислить квадратный корень 64
    29 Преобразовать в десятичную форму 3/5
    30 Вычислить квадратный корень 20
    31 Вычислить pi
    32 Вычислить -3^2
    33 Вычислить 2^3
    34 Вычислить (-3)^3
    35 Вычислить квадратный корень 27
    36 Вычислить квадратный корень 5
    37 Вычислить квадратный корень 50
    38 Вычислить квадратный корень 16
    39 Преобразовать в десятичную форму 3/4
    40 Преобразовать в десятичную форму 2/3
    41 Найти площадь окружность (3)
    42 Вычислить 3^2
    43 Вычислить -9^2
    44 Вычислить квадратный корень 72
    45 Преобразовать в десятичную форму 2/5
    46 Вычислить квадратный корень 100
    47 Найти объем сфера (3)
    48 Вычислить 2^5
    49 Множитель x^2-4
    50 Вычислить -8^2
    51 Вычислить -6^2
    52 Вычислить -7^2
    53 Вычислить -3^4
    54 Вычислить (-2)^3
    55 Множитель x^2-9
    56 Найти объем сфера (6)
    57 Найти площадь окружность (8)
    58 Вычислить квадратный корень 81
    59 Вычислить кубический корень 64
    60 Вычислить кубический корень 125
    61 Вычислить квадратный корень 169
    62 Вычислить квадратный корень 225
    63 Вычислить квадратный корень 3
    64 Преобразовать в десятичную форму 1/4
    65 Преобразовать в смешанную дробь 5/2
    66 Преобразовать в десятичную форму 1/2
    67 Множитель x^2-16
    68 Вычислить 5^2
    69 Вычислить 4^-2
    70 Вычислить 8^2
    71 Преобразовать в смешанную дробь 13/4
    72 Вычислить квадратный корень 24
    73 Вычислить квадратный корень 28
    74 Вычислить кубический корень 27
    75 Найти длину окружности окружность (4)
    76 Найти площадь окружность (7)
    77 Найти объем сфера (2)
    78 График y=3x
    79 Найти объем сфера (4)
    80 Найти длину окружности окружность (6)
    81 Вычислить квадратный корень 150
    82 Вычислить квадратный корень 45
    83 Вычислить 4^3
    84 Вычислить 2^-3
    85 Вычислить 2^2
    86 Вычислить -(-3)^3
    87 Вычислить 3^3
    88 Вычислить квадратный корень 54
    89 Вычислить квадратный корень 10
    90 Найти длину окружности окружность (3)
    91 Преобразовать в смешанную дробь 10/3
    92 Преобразовать в десятичную форму 2/5
    93 Разложить на простые множители 36
    94 Вычислить квадратный корень 144
    95 Вычислить (-7)^2
    96 Множитель x^2+5x+6
    97 Вычислить (-4)^3
    98 Вычислить (-5)^3
    99 Вычислить 10^2
    100 Вычислить 6^2

    www.mathway.com

    Как построить график функции подскажите пожалуйста. y=корень из x-4 вроде как-то параболу надо сдвигать

    Это ветвь параболы, наклонена к оси Х, двинута вниз

    Это парабола. Ветви параболы направлены вправо от оси у и симметричны относительно оси х, т. е. расположена парабола в 1 и 4 квадрате системы координат. Вершина параболы находится в точке : (4;0). Это все, что я знаю. Можно попробовать построить параболу по точкам. Во-первых подкоренное выражение должно или равняться 0 или быть положительным, т. е. больше 0. х-4=&gt;0; x=&gt;4. Поэтому для х возьмем значения: 4; 5; 8; 13, тогда у будет 0; +-1; +-2; +-3. Так как квадратный корень имеет два значения + и -, поэтому одному значению х соответствуют два значения у.

    График — парабола, получаемая сдвигом функции У=квадратный корень из икс, сдвигом на 4 единицы вправо. Точно! сама недавно такие решала

    точно! спасибо график двигается вправо!

    это не парабола а гипербола

    touch.otvet.mail.ru

    Степень окисления nano3 – NaNO3, степень окисления азота и др элементов

    NaNO3, степень окисления азота и др элементов

    Общие сведения о нитрате натрия и степени окисления в NaNO3

    Брутто-формула – NaNO3. Молярная масса – 84,99 г/моль.

    Рис. 1. Нитрат натрия. Внешний вид.

    Хорошо растворяется в воде с высоким эндо-эффектом (не гидролизуется). Кристаллогидратов не образует. Практически не растворяется в концентрированной азотной кислоте. Сильный окислитель при спекании.

    NaNO3, степени окисления элементов в нем

    Чтобы определить степени окисления элементов, входящих в состав нитрата натрия, сначала необходимо разобраться с тем, для каких элементов эта величина точно известна.

    Степень окисления кислотного остатка определяется числом атомов водорода, входящих в состав образующей его кислоты, указанных со знаком минус. Нитрат-ион – это кислотный остаток азотной кислоты, формула которой HNO3. В её составе имеется один атом водорода, следовательно, степень окисления равна ( — 1). Степень окисления кислорода в составе кислот, а, следовательно, и их остатков, всегда равна (-2). Определим степень окисления азота в составе нитрат-иона, для чего примем за «х» её значение составим уравнение электронейтральности:

    x + 3×(-2) = -1;

    x — 6 = -1;

    x = +5.

    Степень окисления азота равна (+5).

    Степень окисления натрия постоянна. Она равна номеру группы Периодической системы Д.И. Менделеева, в которой расположен данный элемент, со знаком плюс (натрий – металл), т.е. (+1):

    Na+1N+5O-23.

    Примеры решения задач

    Понравился сайт? Расскажи друзьям!

    ru.solverbook.com

    Mathway | Популярные задачи

    1 Найти число нейтронов H
    2 Найти массу одного моля H_2O
    3 Определить кислотность pH 0.76M(HCl)(solution)
    4 Найти массу одного моля H_2O
    5 Баланс H_2(SO_4)+K(OH)→K_2(SO_4)+H(OH)
    6 Найти массу одного моля H
    7 Найти число нейтронов Fe
    8 Найти число нейтронов Tc
    9 Найти конфигурацию электронов H
    10 Найти число нейтронов Ca
    11 Баланс CH_4+O_2→H_2O+CO_2
    12 Найти число нейтронов C
    13 Найти число протонов H
    14 Найти число нейтронов O
    15 Найти массу одного моля CO_2
    16 Баланс (a+b/c)(d-e)=f
    17 Баланс CH_4+O_2→H_2O+CO_2
    18 Баланс C_8H_18+O_2→CO_2+H_2O
    19 Найти атомную массу H
    20 Определить, растворима ли смесь в воде H_2O
    21 Найти конфигурацию электронов Na
    22 Найти массу одного атома H
    23 Найти число нейтронов Nb
    24 Найти число нейтронов Au
    25 Найти число нейтронов Mn
    26 Найти число нейтронов Ru
    27 Найти конфигурацию электронов O
    28 Найти массовую долю H_2O
    29 Упростить корень пятой степени 243
    30 Определить, растворима ли смесь в воде NaCl
    31 Найти эмпирическую/простейшую формулу H_2O
    32 Найти степень окисления H_2O
    33 Найти конфигурацию электронов K
    34 Найти конфигурацию электронов Mg
    35 Найти конфигурацию электронов Ca
    36 Найти число нейтронов Rh
    37 Найти число нейтронов Na
    38 Найти число нейтронов Pt
    39 Найти число нейтронов Be Be
    40 Найти число нейтронов Cr
    41 Найти массу одного моля H_2SO_4
    42 Найти массу одного моля HCl
    43 Найти массу одного моля Fe
    44 Найти массу одного моля C
    45 Найти число нейтронов Cu
    46 Найти число нейтронов S
    47 Найти степень окисления H
    48 Баланс CH_4+O_2→CO_2+H_2O
    49 Найти атомную массу O
    50 Найти атомное число H
    51 Найти число нейтронов Mo
    52 Найти число нейтронов Os
    53 Найти массу одного моля NaOH
    54 Найти массу одного моля O
    55 Найти конфигурацию электронов H
    56 Найти конфигурацию электронов Fe
    57 Найти конфигурацию электронов C
    58 Найти массовую долю NaCl
    59 Найти массу одного моля K
    60 Найти массу одного атома Na
    61 Найти число нейтронов N
    62 Найти число нейтронов Li
    63 Найти число нейтронов V
    64 Найти число протонов N
    65 Вычислить 2+2
    66 Упростить H^2O
    67 Упростить h*2o
    68 Определить, растворима ли смесь в воде H
    69 Найти плотность при стандартной температуре и давлении H_2O
    70 Найти степень окисления NaCl
    71 Найти степень окисления H_2O
    72 Найти атомную массу He He
    73 Найти атомную массу Mg
    74 Вычислить (1.0*10^-15)/(4.2*10^-7)
    75 Найти число электронов H
    76 Найти число электронов O
    77 Найти число электронов S
    78 Найти число нейтронов Pd
    79 Найти число нейтронов Hg
    80 Найти число нейтронов B
    81 Найти массу одного атома Li
    82 Найти массу одного моля H_2O
    83 Найти эмпирическую формулу H=12% , C=54% , N=20 , ,
    84 Найти число протонов Be Be
    85 Найти массу одного моля Na
    86 Найти конфигурацию электронов Co
    87 Найти конфигурацию электронов S
    88 Баланс C_2H_6+O_2→CO_2+H_2O
    89 Баланс H_2+O_2→H_2O
    90 Баланс C_2H_6+O_2→CO_2+H_2O
    91 Найти конфигурацию электронов P
    92 Найти конфигурацию электронов Pb
    93 Найти конфигурацию электронов Al
    94 Найти конфигурацию электронов Ar
    95 Найти массу одного моля O_2
    96 Найти массу одного моля H_2
    97 Баланс CH_4+O_2→CO_2+H_2O
    98 Найти число нейтронов K
    99 Найти число нейтронов P
    100 Найти число нейтронов Mg

    www.mathway.com

    Ответы@Mail.Ru: низшую степень окисления азот проявляет в соединении: NaNo3 N2O3 Nh5CL N2O

    Другие предметы Кристина Кудряшова 2 (95) низшую степень окисления азот проявляет в соединении: NaNo3 N2O3 Nh5CL N2O 5 лет