- •Часть II
- •8 Дифференциальное исчисление функций нескольких переменных
- •8.1 Функции двух независимых переменных
- •8.2 Частные производные
- •9.3 Полный дифференциал
- •8.4 Касательная плоскость и нормаль к поверхности
- •8.5 Экстремумы функций двух переменных
- •8.6 Условный экстремум
- •8.7 Наибольшее и наименьшее значения функции
- •8.8 Метод наименьших квадратов
- •8.9 Производная по направлению. Градиент
- •Задачи для самостоятельного решения
- •9 Кратные, криволинейные и поверхностные интегралы. Элементы теории поля
- •9.1 Двойной интеграл
- •9.2 Перемена порядка интегрирования
- •9.3 Вычисление площадей и объемов
- •9.4 Криволинейный интеграл по длине дуги
- •9.5 Геометрические и механические приложения криволинейного интеграла по длине дуги
- •9.5 Криволинейный интеграл по координатам
- •9.6 Формула Грина-Остроградского
- •9.7 Независимость криволинейного интеграла 2-го рода от формы дуги кривой
- •9.8 Геометрические и механические приложения криволинейных интегралов 2-го рода
- •Задачи для самостоятельного решения
- •10 Ряды. Гармонический анализ
- •10.1 Числовые ряды
- •10.2 Степенные ряды
- •10.3 Ряды Тейлора и Маклорена
- •10.4 Тригонометрические ряды Фурье
- •Задачи для самостоятельного решения
- •11 Дифференциальные уравнения
- •11.1 Дифференциальные уравнения первого порядка
- •11.2 Основные типы уравнений первого порядка
- •11.3 Понижение порядка уравнения
- •11.4 Линейные уравнения с постоянными коэффициентами
- •12 Операционное исчисление. Уравнения математической физики
- •12.1 Оригиналы и изображения
- •12.2 Теоремы операционного исчисления
- •12.3 Таблица изображений
- •12.4 Свёртка функций
- •12.5 Нахождение оригинала по изображению
- •12.6 Операционный метод решения дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Методы решения уравнений математической физики
- •12.7 Решение систем линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
- •Задачи для самостоятельного решения
- •13 Теория вероятностей
- •13.1 Классическое определение вероятности
- •Основные свойства вероятности
- •13.2 Теоремы умножения и сложения вероятностей
- •13.3 Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •13.4 Схема Бернулли
- •13.5 Функция и плотность распределения вероятностей
- •13.6 Свойства функции и плотности распределения вероятностей
- •13.7 Числовые характеристики случайных величин
- •13.8 Свойства математического ожидания и дисперсии
- •13.9 Основные законы распределения вероятностей случайных величин
- •13.10 Связь между случайными величинами
- •Задачи для самостоятельного решения
- •14 Математическая статистика
- •14.1 Эмпирическая функция распределения. Гистограмма
- •14.2 Точечные и интервальные оценки параметров
- •14.3 Статистические гипотезы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Приложение а. Таблица значений функции Лапласа ф0(х)
- •Приложение б. Основные математические обозначения
12.7 Решение систем линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
Нормальной системой линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами называется система вида:
где аij – постоянные коэффициенты,
fi(t) – заданные функции.
Решением системы называется совокупность n функций х1(t), х2(t),…, хn(t), удовлетворяющих каждому уравнению системы. Начальные условия для системы имеют вид
х1(t0) = х10, х2(t0) = х20, … хn(t0) = хn0,
где t0, х10, х20, … , х n0 – заданные числа.
Общим решение системы называется совокупность n функций , обращающих все уравнения системы в тождества и позволяющих однозначно определить значения n произвольных постоянных , при которых выполняются заданные начальные условия
Решение, полученное из общего при конкретных значениях произвольных постоянных, называется частным решением.
Полагая, что решения системы хi(t), удовлетворяющие начальным условиям есть оригиналы, имеющие изображения Хi(p) → хi(t), и используя теорему дифференцирования оригиналов, запишем изображение системы дифференциальных уравнений
где Fi(p) – изображения функций fi(t).
Из полученной системы алгебраических уравнений находятся изображения Хi(p), оригиналы которых являются решением системы дифференциальных уравнений.
Пример. Найти функции и , являющиеся решением системы:
при начальных условиях
Запишем изображения искомых функций и их производных:
, ,
,
.
Тогда система операторных уравнений примет вид:
Решить систему можно по формулам Крамера:
;
;
Откуда
; .
По таблице 12.1 находим частное решение системы дифференциальных уравнений:
Задачи для самостоятельного решения
№ |
Задание |
|
1 |
Найти изображение функции . |
|
2 |
Найти изображение функции . |
|
3 |
Найти изображение функции . |
|
4 |
Найти изображение функции |
|
5 |
Найти оригинал функции |
|
6 |
Найти оригинал функции |
|
7 |
Найти оригинал изображения . |
|
8 |
Найти оригинал функции |
|
9 |
Найти оригинал функции |
|
10 |
Найти оригинал функции |
|
11 |
Решить дифференциальное уравнение при начальных условиях: |
|
12 |
Решить дифференциальное уравнение при начальных условиях |
|
13 |
Решить дифференциальное уравнение при начальных условиях |
|
14 |
При начальных условиях решить систему дифференциальных уравнений |
13 Теория вероятностей
13.1 Классическое определение вероятности
Испытанием (экспериментом, опытом) в теории вероятностей называется регистрация результата (события, исхода) при выполнении определенного комплекса условий. События, которые в испытании вместе произойти не могут, называются несовместными. Событие , состоящее в том, что событие А в испытании не происходит, называется событием, противоположным событию А.
А В – объединение (рис. 13.1a) событий (происходят либо А, либо В, либо оба события);
А В – пересечение (рис. 13.1б) событий (происходят и А, и В);
А\В – разность (рис. 13.1в) событий (происходят событие А и событие );
Рис. 13.1a Рис. 13.1б Рис. 13.1в
Событие , которое всегда происходит в испытании, называется достоверным событием; событие , которое в испытании никогда не происходит, называется невозможным событием. Случайным событием (результатом, исходом) называется событие, которое может, как произойти, так и не произойти в испытании.
Вероятность есть числовая характеристика возможности появления события А в испытании. Классическое определение вероятности
где n – общее число возможных исходов (элементарных событий); m – число исходов, при которых происходит событие А (благоприятствующих событию А).
Классическое определение вероятности можно применять в случаях, когда элементарные исходы единственно возможны (одно из них обязательно произойдет), попарно несовместны (более одного элементарного исхода в испытании произойти не может) и равновозможны.