- •Дифференциальные уравнения первого порядка. Теорема существования и единственности решения. Основные понятия и определения – общее и частное решение, начальные условия, задача Коши.
- •Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными . Алгоритм решения.
- •Однородные дифференциальные уравнения первого порядка . Решение однородных уравнений.
- •Линейные дифференциальные уравнения первого порядка . Метод Бернулли решения линейных дифференциальных уравнений первого порядка.
- •5. Дифференциальные уравнения второго порядка, основные понятия. Уравнения второго порядка, допускающие понижение порядка вида .
- •Решение дифференциальных уравнений второго порядка, допускающих понижение порядка вида .
- •Решение дифференциальных уравнений второго порядка, допускающих понижение порядка вида .
- •Правая часть
- •Правая часть
- •Определение 1
- •Определение 2
- •Определение 3 Если для ряда существует конечный предел , то такие ряды называют сходящимися, а s – сумма ряда.
- •Ряд, образованный из членов бесконечной геометрической прогрессии, условия его сходимости и расходимости.
- •Необходимый признак сходимости числовых рядов. Свойства сходящихся рядов.
- •Признаки сравнения знакоположительных числовых рядов. Первый и второй признак сравнения.
- •Интегральный признак Коши.
- •Признак Даламбера.
- •Знакочередующиеся числовые ряды (определение, примеры). Признак Лейбница.
- •Абсолютная и условная сходимость знакочередующихся числовых рядов.
- •Степенные ряды. Теорема Абеля. Понятие области сходимости степенных рядов.
- •Алгоритм исследования степенных рядов на сходимость.
- •Ряд Маклорена. Разложение в ряд Маклорена функции .
- •Теория вероятностей
- •22. Классификация событий. Пространство элементарных событий, случайное событие. Сумма и произведение событий. Противоположное событие. Несовместные события.
- •2 События: а и в называют несовместными, если
- •23. Классическое и статистическое определение вероятности случайного события. Непосредственный подсчет вероятности событий для простейших опытов.
- •Если - конечномерное пространство элем.Событий, каждое из которых равновозможное, то вероятностью события а называется отношение числа исходов, благопрепятствующих событию а к общему числу исходов.
- •25. Теоремы сложения вероятностей для несовместных и совместных событий.
- •27. Формула полной вероятности (формула Байеса).
27. Формула полной вероятности (формула Байеса).
Если события H ; H ; … ; H образуют полную группу, а событие A может появиться с одним из них совместно, то P(A) = P(H)*P(A/H) + P(H)*P(A/H)+…+ P(H)*P(A/H)
Пример. Авто собирают на 3х конвейерах, 1й производит 25% авто; 2й – 35%; 3й – 40%. Брак на каждом из конвейеров составляют соотвенственно 1 – 5%; 2 – 4%; 3 – 2%. Какова вероятность того, что выехавший за ворота авто – бракованный?
Решение: Пусть A – выпущенный авто с браком, тогда события H - авто 1ого конвейера; H- 2ой конвейер; H- 3й конвейер.
P(H) = 0,25
P(H) = 0,35
P(H) = 0,4
∑P = 1 полная группа.
P(A/H) = 0,05
P(A/H) = 0,04
P(A/H) = 0,02
Тогда P получить бракованный авто:
P(A) = P(H)*P(A/H) + P(H)*P(A/H) + P(H)*P(A/H) = (0,25*0,05) + (0,35*0,04) + (0,4*0,02) = 0,0125 + 0,014 + 0,008 = 0,0345