Грузоперевозки по России

Читать далее »

Элементы математической статистики

Реферат на тему:
Элементы математической статистики. Задача математической статистики. Выборочный метод и его активные понятия
В предыдущих разделах было указано, что зная интегральную или дифференциальную функцию распределения, закон распределения можно указать вероятность попадания случайной величины в заданный интервал, вероятность появления события.
Однако в большинстве случаев, встречающихся на практике, точное значение вероятности или точное выражение функции распределения нам неизвестен поэтому возникает задача об их определения экспериментально.
Математическая статистика изучает методы, которые с помощью некоторой совокупности экспериментов делает определенные вероятные выводы.
Задачи математической статистики
1. Пусть событие А имеет вероятность, но ее значение р = Р (А) неизвестно; необходимо оценить данное значение по совокупности данных испытаний. Мы уже сталкивались с заданной задачей: вводили понятие относительной части появления события А.
2. Есть целый ряд важных задач, связанных с неизвестными функциями распределения. То есть необходимые методы установления функции распределения F (x) случайной величины "" по данным, полученных в результате испытаний.
3. Может быть так, что многомерная функция распределения зависит от совокупности параметров 2 ... 2к; Данная функция F (х, 2, ..., 2к) может быть воспроизведена если задать значение 2, ... 2к. необходимо провести оценку случайных значений параметров 2 ... 2к, то есть провести выборку из совокупности данных экспериментов, которая позволила бы провести эту оценку.
Избирательная из генеральной совокупности. Читать далее »

Элементы математической статистики Задача математической статистики Выборочный метод и его активные понят

Реферат на тему:
Элементы математической статистики. Задача математической статистики. Выборочный метод и его активные понятия
В предыдущих разделах было указано, что зная интегральную или дифференциальную функцию распределения, закон распределения можно указать вероятность попадания случайной величины в заданный интервал, вероятность появления события.
Однако в большинстве случаев, встречающихся на практике, точное значение вероятности или точное выражение функции распределения нам неизвестен поэтому возникает задача об их определения экспериментально.
Математическая статистика изучает методы, которые с помощью некоторой совокупности экспериментов делает определенные вероятные выводы.
Задачи математической статистики
1. Пусть событие А имеет вероятность, но ее значение р = Р (А) неизвестно; необходимо оценить данное значение по совокупности данных испытаний. Мы уже сталкивались с заданной задачей: вводили понятие относительной части появления события А.
2. Есть целый ряд важных задач, связанных с неизвестными функциями распределения. То есть необходимые методы установления функции распределения F (x) случайной величины "" по данным, полученных в результате испытаний.
3. Может быть так, что многомерная функция распределения зависит от совокупности параметров 2 ... 2к; Данная функция F (х, 2, ..., 2к) может быть воспроизведена если задать значение 2, ... 2к. необходимо провести оценку случайных значений параметров 2 ... 2к, то есть провести выборку из совокупности данных экспериментов, которая позволила бы провести эту оценку.
Избирательная из генеральной совокупности. Читать далее »

Функциональный ряд, область его сходимости Cтепень ряды Теорема Абеля (поисковая работа)

Поисковая работа на тему:
Функциональный ряд, область его сходимости. Cтепень ряды. Теорема Абеля. Интервал и радиус сходимости степенного ряда. Степенные ряды по степеням (xa)
План
"Функциональный ряд.
" Область сходимости
"Равномерная сходимость
" степенные ряды
"Теорема Абеля
"Интервал и радиус сходимости степенного ряда
" Ряды по степеням
1. Функциональные ряды
1.1. Функциональные ряды. Область сходимости
Ряд
(13.22)
называется функциональным, если его члены являются функциями от Предоставляя определенного числового значения, мы получим различные числовые ряды. Одни из них могут быть сходящимися, другие — расходящимися.
Определение. Совокупность тех значений при которых ряд (13.22) совпадает, называется областью сходимости функционального ряда.
Очевидно, что в области сходимости ряда его сумма является некоторой функцией от. Читать далее »

Элементарная теория погрешностей

Реферат на тему:
Элементарная теория погрешностей
Определение. Пусть A точное значение некоторого числа, тогда как a близкий. Тогда разница a = | Aa | называется абсолютной погрешностью числа A.
Определение. Доля a = называется относительной погрешностью числа A.
Пример. Пусть A = 10; a = 9,5; B = 50; b = 50,5.
Тогда a = | 10-9,5 | = 0,5; a = 0,5 / 10 = 0,05 = 5%.
b = | 50-50,5 | = 0,5; b = 0,5 / 50 = 0,01 = 1%.
Отметим, что на практике большинство статистических данных известны лишь с некоторой погрешностью.
Определение. Говорят, что число a имеет n верных знаков (разрядов, цифр), если его абсолютная погрешность не превышает половины n-го разряда.
Пример. Число 10 ± 0,5 и 50 ± 0,5 имеют два верных знаки. Число 123,2 ± 0,05 имеет четыре верные знаки.
В математике (а также в ее приложениях) принято записывать для каждого числа все его верные знаки и только эти верные знаки. Например, по записи x1 = 112,40 определяем, что это число имеет пять верных знаков (= 0,005), тогда как по записи числа x2 = 112,4 определяем тот факт, что это число имеет четыре верные знаки (= 0, 05). В числе y1 = 1200 верными являются четыре знака (= 0,5), а в числе y2 = 0,120 104 имеем всего три (= 5).
Теорема 1. При добавлении (вычитание) приближенных чисел их абсолютные погрешности добавляют:
a + ba + b.
Читать далее »

Решение неровностей

Реферат на тему:

Решение неравенств

Основные понятия

Два математические выражения, соединенные знаком «больше» (>), «меньше» (< ), "не более" () или "не менее" (), называются неровностями .

Запись означает, что либо.

Неровности бывают числовые и буквенные. Числовыми называют такие неровности, обе части которых являются числа, записанные цифрами. Если хотя бы одна часть неравенства является буквенным выражением, такое неравенство называется буквенной.

Любая правильная числовая неравенство, а также любая буквенная неравенство, оправдывается при всех допустимых значениях букв, входящих в нее, называется тождественной неравенством . Например:

Приведем свойства тождественных неровностей.

1. Если, то.

2. Если,, то.

3. Если, то.

4. Если,, то,.

5. Если,, то.

6. Если и n натуральное число, то,.

Неровности первой степени с одним неизвестным

Неравенство, которая содержит буквы, обозначающие неизвестные числа, называется неравенством с неизвестными .

Если в неравенство с одним неизвестным вместо неизвестного подставить какое-нибудь число и в результате получим верное числовое неравенство, говорится, что это число удовлетворяет данную неравенство .

Читать далее »

Условный экстремум Метод множителей Лагранжа Метод наименьших квадратов (поисковая работа)

Поисковая работа на тему:
Условный экстремум. Метод множителей Лагранжа. Метод наименьших квадратов.
План
"Условный экстремум
" Необходимые условия
"Метод множителей Лагранжа
" Нахождение функции на основе экспериментальных данных по методу наименьших квадратов
1. Условный экстремум
В предыдущих параграфах были рассмотрены максимумы и минимумы функции в предположении, что те переменные, от которых функция зависит, являются независимыми. В этих случаях максимумы минимумы называются безусловными. Но во многих задачах нужно находить экстремумы функции, аргументы которой удовлетворяют некоторым дополнительным условиям — связи. В этих случаях аргументы функции не являются независимыми. Экстремумы такого типа называются условными. В качестве примера, приведем задачу о нахождении экстремума
при условии, что ее аргументы удовлетворяют условию связи
.
В данной задачи экстремумы функции находят не на всем протяжении, а только на прямой. Читать далее »

Числовые и степенные ряды

Реферат на тему:
Числовые и степенные ряды
ПЛАН
1. Числовые ряды.
2. Степенные ряды.
1. Числовые ряды
В некоторых задачах рассматривают суммы, состоящие из бесконечного количества слагаемых. Свойства таких бесконечных сумм часто существенно отличаются от свойств сумм конечного числа слагаемых.
Например, для суммы S = 1-1 + 1-1 + 1-1 + ... согласно ассоциативным законом имеем S = (1-1) + (1-1) + ... и S = ​​1- (1 -1) — (1-1) — ... Итак, для бесконечных сумм ассоциативный (соединительный) закон сложения не выполняется.
Определение. Пусть задано бесконечную последовательность {an} = a1, a2, ..., an, ...
Тогда выражение a1 + a2 + ... + an + ... =
называют числовым рядом, а слагаемое an — общим членом этого ряда.
Рассмотрим частичные суммы числового ряда:
S1 = a1;
S2 = a1 + a2;
.............
Sn = a1 + a2 + ... + an;
................
Определение. Ряд называется сходящимся, если последовательность его частичных (частных) сумм в конечную границу. Эта граница называется суммой ряда
(9.1)
Примеры.
1. Ряд является сходящимся. Его сумма равна 1, так как согласно формуле суммы геометрической прогрессии.
2. Ряд является расходящимся, поскольку можно доказать, что для любого числа A найдется такой номер N,.
3. Пусть в некоторой закрытой экономике доля национального продукта, которую тратят на потребление, составляет b, а доля, которую вкладывают в инвестирование 1-b. Пусть начальные инвестиции равны I. Тогда согласно теории Кейнса потребления повлечет новые инвестиции в размере b I. На следующем этапе иметь инвестиции в размере b2 I и так далее. В перспективе национальный доход составит Y = I + bI + b2I + ... =. Коэффициент называют мультипликатором.
Свойства сходящихся рядов
Теорема 1 (необходимое условие сходимости рядов). Если ряд сходится, то его общий член стремится к нулю ().
Теорема 2. Если ряд сходится, то для любого значения m 2 совпадает ряд и наоборот.
Кроме того, совпадающие ряды можно почленно добавлять и умножать на число. Читать далее »

Купить плитку фасадную для дома

Читать далее »

Стратегии планирования решений часть 5, блендер Мулинекс

ситуации.
Стратегические приемы и операторнi схемы для шести типов стратегий приведены в табл. 2. Операторнi схемы конкретных стратегий образуются после замены операторов-классов в схемах конкретными операторами.
Для характеристики различных типов стратегий, приведенных в табл. 2, определим критерии ефективнiстi стратегий.
Оценка ефективнiстi стратегий по отношению к конкретной задачи может выполняться по объему поисковых графов i времени решения.
Для оценки ефективнiстi стратегий по отношению к классу задач определим такие критерии:
Цiленаправленнiсть решение (ЦР):
ЦР = (4)
где — суммарный объем решая ГС i ГП;
 — суммарный объем ГС i ГП, построенных в процессе поиска пути решения.
Продление пути решения (ПШР):
ПШР = (5)
где — длина полученного пути решения;
 — минимальная длина пути решения.
Скорость решения (ШР):
ШР = (6)
где — время решения.
Рассмотрим характерные особенности каждого типа стратегий, приведенных в табл. 2.
Выбор ST-оператора в стратегии типа ППР-1 осуществляется из числа операторов, является застосовнi в прямом направлении. В связи с этим высокая ШР при выкористаннi стратегий этого типа достигается только при небольшом галуженнi в ГС. Уменьшение ШР при увеличении ветвления ГС случается за счет увеличения времени розпознавання применения операторов.
В стратегии типа ППР-2 выбор ST-оператора осуществляется из числа операторов, является застосовнi в обратном направлении. Читать далее »