- •Элементы вариационного исчисления. Задачи, приводящие к вариационному исчислению.
- •Элементы вариационного исчисления. Основные понятия (функционал, вариация функционала)
- •Простейшая вариационная задача с закрепленными границами. Понятие об экстремуме функционала.
- •Вариационная задача с подвижными границами. Задача с подвижными концами.
- •Вариационная задача с подвижными границами. Задача с подвижными границами.
- •Вариационные задачи на условный экстремум.
- •Постановка задачи оптимального управления.
- •Линейная стационарная задача оптимального быстродействия.
- •О возможности решения задач оптимального управления с помощью вариационного исчисления.
- •Принцип максимума Понтрягина в линейной стационарной задаче оптимального управления.
- •Множества. Операции над множествами.
- •Высказывания. Предикаты. Виды предикатов.
- •Операции над высказываниями (отрицание, конъюнкция, дизъюнкция, импликация, эквиваленция, штрих Шеффера, сумма по модулю два).
- •Конъюнктивная и дизъюнктивная нормальные формы. Их свойства. Приведение формул логики к кнф, днф.
- •Булевы функции. Булева алгебра.
- •Многочлен Жегалкина.
- •Предполные классы.
- •Теорема Поста (критерий полноты системы булевых функций).
- •Основные понятия теории графов.
- •Обход графа (алгоритмы «оптимиста» и «пессимиста»).
- •Нахождение кратчайшего пути (алгоритмы Флойда и Дийкстра).
- •Деревья. Построение сети дорог минимальной стоимости.
- •Построение максимального потока грузов по транспортной сети.
- •Автоматы.
- •Элементы комбинаторики.
- •События. Виды событий. Операции над ними.
- •Классическое определение вероятности события
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей.
- •Формула полной вероятности. Формула Байеса.
- •Формула Бернулли
- •Локальная и интегральная теоремы Муавра- Лапласа.
- •Дискретные случайные величины. Закон распределения дсв. Законы биномиальный и Пуассона.
- •Числовые характеристики дсв.
- •Непрерывные случайные величины. Плотность распределения непрерывной случайной величины.
- •Числовые характеристики непрерывные случайных величин.
- •Функция случайного аргумента.
- •Закон распределения двумерной случайной величины.
- •Выборочный метод. Статистическое распределение выборки.
- •Выборочный метод. Эмпирическая функция распределения.
- •Выборочный метод. Полигон и гистограмма
- •Статистические оценки параметров распределения. Точечные оценки.
- •Статистические оценки параметров распределения. Интервальные оценки.
- •Методы расчета сводных характеристик выборки. Метод произведений вычисления выборочной средней и дисперсии.
- •Методы расчета сводных характеристик выборки. Метод сумм вычисления выборочной средней и дисперсии.
- •Элементы теории корреляции.
- •Статистическая проверка статистических гипотез.
- •Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности по критерию Пирсона в случае эмпирического распределения, заданного в виде последовательности равноотстоящих вариант.
Автоматы.
Рассмотрим произвольную ограниченно-детермиированную функцию . Функция может быть интерпретирована как функция, описывающая работу дискретного преобразователя информации. На входы этого преобразователя в моменты времени подаются члены последовательности . В эти же моменты времени на выходе возникают члены последовательности , где . Такой дискретный преобразователь называют конечным автоматом, реализующим функцию. Основными понятиями А. т. являются понятия абстрактного автомата и понятие композиции автоматов. Эти понятия являются разумными абстракциями реально существующих дискретных устройств - автоматов. Понятие абстрактного автомата позволяет характеризовать устройство с точки зрения алгоритма его функционирования, т. е. алгоритма переработки информации, который оно реализует. Понятие композиции автоматов позволяет характеризовать устройство с точки зрения его структуры, иными словами, даёт представление, каким образом данное устройство построено из других, более элементарных.
Элементы комбинаторики.
Комбинаторика - это раздел математики, в котором изучаются различные соединения(комбинации) элементов конечных множеств.
Рассмотрим некоторое множество Х, состоящее из n элементов Х={х1, х2, … хn} Будем выбирать из этого множества различные упорядоченные подмножества Y из k элементов. Размещением из n элементов множества Х по k элементам назовем любой упорядоченный набор (хi1, xi2… xn) элементов множества Х. Если выбор элементов множества Y из Х происходит с возвращением, т.е. каждый элемент множества Х может быть выбран несколько раз, то число размещений из n по k находится по формуле n^k (размещения с повторениями). Если же выбор делается без возвращения, т.е. каждый элемент множества Х можно выбирать только один раз, то количество размещений из n по k обозначается An^k и определяется равенством: (размещения без повторений)
События. Виды событий. Операции над ними.
Событие -явление, которое происходит в результате осуществления какого-либо комплекса условий. Случайное событие- это событие, которое может произойти или не произойти в результате одного испытания. Достоверное событие- это событие, которое обязательно произойдет в результате испытания. Невозможное событие- это событие, , которое не может произойти в результате испытания.
Операции над событиями.
Суммой нескольких событий называется событие, состоящее в наступлении хотя бы одного из них в результате испытания.
Произведением нескольких событий называется событие, состоящее в их совместном наступлении в результате испытания.
Классическое определение вероятности события
Вероятность события численно характ-ет степень возможности его появления в рассматриваемом опыте. Пусть производится опыт с n равновозможными исходами, образующими полную группу несовместных событий. Такие исходы наз-ся элементарными исходами.(событиями). Случай, кот. приводит к наступлению события А наз-ся благоприятным ему. Вероятностью события А наз-ся отношение числа m случаев, благоприятствующих этому событию к общему числу n случаев. P(A)=m/n. Свойства вероятности: 1. 0≤Р(А)≤1; 2.Р(Ω)=1; 3. Р(Ᾱ)=1-Р(А);