СПРАВОЧНЫЙ МАТЕРИАЛ
ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ИНТЕРНЕТ-ТЕСТИРОВАНИЮ
ПО КУРСУ «МАТЕМАТИКА»
Методические указания для студентов 2-3-го курсов
всех специальностей очной формы обучения
Ростов-на-Дону
Составители: кандидат физико-математических наук, профессор Соболев В.В.,
кандидат физико-математических наук, доцент Нурутдинова И.Н.
УДК 51
Справочный материал для подготовки к Интернет-
тестированию по курсу «Математика»: Метод. указания
Для студентов 2-3-го курсов всех специальностей очной
формы обучения / РГАСХМ ГОУ,
Ростов н/Д, 2007. — 22 с.
Предназначены для подготовки к централизованному Интернет-тестированию по завершении курса «Математика». В краткой форме приводятся важнейшие теоретические положения, определения, правила, алгоритмы и формулы из основного курса «Математика» («Высшая математика») для всех специальностей.
Предназначено для студентов 2-3-го курсов всех специальностей очной формы обучения.
Печатается по решению Редакционно-издательского совета академии
Рецензент кандидат физико-математических наук, доцент В.В.Трепачёв
Научный редактор кандидат физико-математических наук, профессор В.В.Соболев
© Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Ростовская-на-Дону государственная академия
сельскохозяйственного машиностроения, 2007
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ..................................... 3
1. Комплексные числа..................................... 4
2. Матрицы и системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ)..... 5
3. Векторная алгебра..................................... 5
4. Аналитическая геометрия................................. 6
5. Теория пределов. Дифференциальное исчисление................. 8
6. Интегральное исчисление.................................10
7. Дифференциальные уравнения..............................11
8. Ряды.............................................. 12
9. Теория вероятностей....................................14
10. Математическая статистика.............................. 17
11. Математические модели в экономике........................ 19
ЛИТЕРАТУРА........................................ 21
ВВЕДЕНИЕ
Справочный материал составлен с учётом того, что студенты изучили курс «Математика» («Высшая математика») в соответствии с Государственными образовательными стандартами и владеют необходимой математической символикой.
Цель данной методической разработки — помочь студентам обновить в памяти, обобщить и закрепить знания, полученные при изучении курса высшей математики перед прохождением централизованного Интернет-тестирования. Она будет полезна также для успешного дальнейшего обучения в академии по дисциплинам естественнонаучного цикла и специальным дисциплинам, читаемым на профилирующих кафедрах.
Дано сжатое изложение важнейших математических понятий, определений, правил и алгоритмов решения задач, наиболее употребительных формул, необходимых при решении основных задач, включённых в программу тестирования. При этом авторы ориентировались на базу тестовых заданий, предлагавшихся Федеральным Центром тестирования на репетиционных и итоговых тестированиях 2005 — 2006 г.г.
Программы тестирования для разных специальностей различны. Данное методическое указание содержит материал для всех специальностей, как технических, так и экономических. В связи с этим некоторые разделы пособия являются избыточными для отдельных специальностей. Так, например, в разделе 11 «Математические модели экономики» представлен справочный материал, необходимый лишь для студентов специальностей 080502 («Экономика и управление на машиностроительном предприятии») и 080507 («Менеджмент организации»). Раздел 8 «Ряды» необязателен для студентов специальностей 220201 («Управление и информатика в технологических системах») и 230201 («Информационные системы и технологии»). Остальные разделы содержат материал в большей или меньшей степени необходимый для всех специальностей.
При подготовке к централизованному тестированию в режиме on-line рекомендуется пройти индивидуально репетиционное тестирование, демоверсии которого для всех специальностей можно найти на сайте www.fepo.ru.
Комплексные числа
; , .
; .
.
— тригонометрическая форма;
; ;
;
;
.
2. Матрицы и системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ)
.
.
; .
; .
Правило Крамера решения СЛАУ вида :
.
Образ вектора при линейном отображении
с матрицей :
.
3.Векторная алгебра
; ; ;
; .
Скалярное произведение: ;
; .
Векторное произведение:
.
Смешанное произведение: .
.
Аналитическая геометрия
Уравнение плоскости : ; — нормальный вектор;
; .
Уравнения прямой l в пространстве: ;
— направляющий вектор;
канонические: ; ; ;
параметрические: .
Канонические уравнения прямой l в пространстве, проходящей через точку и перпендикулярной к плоскости :
.
Уравнение прямой l на плоскости xOy: ; ;
; ; .
;
Уравнение прямой l, проходящей через две точки :
; ; — угловой коэффициент.
Координаты середины С отрезка , :
.
Уравнения кривых 2-го порядка:
Окружность: ; — центр, R — радиус.
Эллипс: ; — центр, а, b — полуоси.
Гипербола: ; — центр,
а — действительная, b — мнимая полуоси.
Парабола: ; — вершина, ось абсцисс Ох — ось симметрии.
Уравнения поверхностей 2-го порядка:
Сфера: ; — центр,
R — радиус.
Эллипсоид: ; — центр, а, b, c — полуоси.
Гиперболоиды: однополостный: ;
двуполостный: .
Параболоиды: эллиптический: ;
гиперболический: .
Цилиндрические поверхности (образующая — ось Oz):
— эллиптический цилиндр;
— гиперболический цилиндр;
— параболический цилиндр.
Конус 2-го порядка: .
Теория пределов. Дифференциальное исчисление
-окрестность точки а: промежуток , .
.
.
Функция непрерывна в точке , если .
,
т. е. .
.
; .
Уравнения касательной ,
нормали если
или , если
;
.
;
; ; ;
; .
Необходимое условие экстремума: — т. экстремума и .
Достаточные условия экстремума:
; ; .
; .
Правило Лопиталя:
— закон движения точки по прямой — скорость,
— ускорение.
— закон движения точки в пространстве
— вектор скорости,
— вектор ускорения.
Нахождение наибольшего и наименьшего значений непрерывной функции на отрезке :
а) найти внутри все критические точки функции, т. е. такие, что или не существует;
б) вычислить , и значения во всех критических точках;
в) выбрать наибольшее и наименьшее значения.
Образ отрезка при отображении непрерывной функцией — отрезок , где с — наименьшее, d — наибольшее значения на .
Формула Тейлора :
Формула Маклорена:
.
Частные производные: ;
.
— градиент скалярного поля .
— производная
скалярного поля в направлении единичного вектора ,
— углы, образованные вектором с ортами .
Условия дифференцируемости функции комплексного переменного в точке : .
Метод Лагранжа решения задачи на условный (относительный) экстремум функции при условии :
6. Интегральное исчисление
— первообразная для , если ; ;
.
;
.
7. Дифференциальные уравнения (ДУ)
Решение ДУ — дифференцируемая функция, обращающая ДУ в верное тождество.
Порядок ДУ — порядок старшей производной (старшего дифференциала) в данном уравнении.
Задача Коши для ДУ 1-го порядка вида : найти частное решение ДУ, удовлетворяющее условию , где — заданные числа.
Типы ДУ 1-го порядка:
а) с разделяющимися переменными:
или (решается разделением переменных: …);
б) однородное (в однородных функциях): или , где — однородные функции одинаковой степени однородности (решается заменой );
в) линейное неоднородное:
г) типа Бернулли:
(решаются методом Бернулли сведением к двум ДУ с разделяющимися
переменными для функций : …).
Линейное ДУ 2-го порядка с постоянными коэффициентами:
(однородное, если , и неоднородное, если ).
Общее решение неоднородного ДУ: , где — общее решение однородного, — какое-либо частное решение неоднородного ДУ.
Решение однородного ДУ: составляется характеристическое уравнение ;
а) корни — действительные, ;
б) корни — действительные, ;
в) корни — комплексно сопряжённые
.
Решение линейного неоднородного ДУ методом подбора: если — многочлен от х степени m, то , где — многочлен степени m с неопределёнными коэффициентами, — кратность корня характеристического уравнения.
Ряды
Ряд сходится, если где ;
— сумма ряда.
Ряд сходится ; ряд расходится.
.
расходится.
.
Признаки сравнения положительных рядов:
1) при :
а) ;
б) .
2) (эквивалентны).
Признаки сходимости положительных рядов :
1 ) Даламбера:
2) Радикальный признак Коши:
Условия сходимости знакопеременных рядов:
сходится сходится абсолютно;
сходится, а расходится сходится условно.
Признак Лейбница сходимости знакочередующегося ряда ,
: если и , то ряд сходится, .
Степенной ряд : интервалсходимости ,
радиус сходимости или .
Степенные разложения:
а ) ; б ) ;
в ) ;
г) .
Гармонические колебания: простая гармоника или , где — амплитуда, — частота, — начальная фаза.
Ряд Фурье для функции с периодом , заданной на :
,
, n= 1,2,…
Ряд Фурье для функции , заданной на :
а) по косинусам ( — чётная функция, ):
; ;
б) по синусам ( — нечётная функция, ):
; .
Теория вероятностей
Элементы комбинаторики:
Число перестановок (упорядоченных комбинаций) изnэлементов: .
Число сочетаний (неупорядоченных комбинаций) изnэлементов по m:
Число размещений (упорядоченных комбинаций) изnэлементов по m:
.
Сумма событий — наступление хотя бы одного из событий или .
Произведение событий — наступление обоих событий и .
;
— условная вероятность события при условии, что событие произошло в данном опыте.
Классическая вероятность: , — число всех случаев полной группы попарно несовместимых, равновозможных исходов опыта, — число случаев, благоприятствующих событию А.
Геометрическая вероятность: , — мера (длина, площадь или объём) бесконечного множества всех элементарных исходов, — мера подмножества всех элементарных исходов из , благоприятствующих событию А. Используется при равномерном распределении по вероятностей событий, прямо пропорциональных мере подмножеств благоприятствующих исходов.
Теорема сложения: .
Теорема умножения: .
А не зависит от В (т. е. ) .
Формула Бернулли: ; ;
; — наивероятнейшее (модальное) значение числа появления события A в серии из независимых испытаний в схеме Бернулли, — вероятность появления A в каждом отдельном испытании.
Формула полной вероятности:
, — гипотезы
( — достоверно, — невозможно, ).
Функция распределения (интегральная) случайной величины (СВ) X:
.
Функция плотности вероятности: ;
; .
Математическое ожидание (среднее значение) СВ Х:
а) Х — дискретная СВ: ;
б) Х — непрерывная СВ: .
Дисперсия СВ Х: ;
а) Х — дискретная СВ: ;
б) Х — непрерывная СВ:
.
Среднеквадратическое отклонение СВ Х: .
Математическое ожидание функции дискретной СВ Х:
.
Закон Бернулли (биномиальный): ;
;
; , ; .
Закон Пуассона: ; ; ;
.
Равномерный закон:
; .
Показательный закон: .
Нормальный закон Гаусса: ;
.
Математическая статистика
Х — изучаемая СВ (признак), — её различные наблюдаемые
значения (варианты), встречающиеся соответственно раз в выборке объёма из генеральной совокупности; — частота (абсолютная), относительная частота варианты , — число различных вариант выборки.
Статистический ряд:
Мода вариационного ряда —варианта, имеющая максимальную частоту.
Выборочные (точечные) оценки параметров распределения признака
в генеральной совокупности:
а) выборочная средняя (несмещённая оценка генеральной средней М (X)):
;
б) выборочна дисперсия (смещённая оценка D (X)):
;
в) исправленная выборочная дисперсия (несмещённая оценка D (X)):
или ;
г) исправленная выборочная оценка среднеквадратического отклонения (несмещённая оценка ): или .
Парная регрессия: — две СВ, — выборка, содержащая пар значений признаков .
Линейная регрессия на : или — приближённое представление статистической зависимости от (в форме линейной зависимости), — коэффициент регрессии,
где , — средние выборочные значения,
— выборочные оценки , — выборочный коэффициент корреляции, ;
;
— мера тесноты линейной корреляционной зависимости СВ и ;
(прямая зависимость от );
(обратная зависимость от ).
Оценки параметров:
а) точечная (определяется одним числом);
б) интервальная (определяется концами интервала , симметричного относительно точечной оценки , покрывающего с определённым уровнем надёжности точное неизвестноезначение параметра распределения генеральной совокупности).
Статистическая гипотеза — гипотеза о виде (законе) неизвестного распределения или о параметрах известного распределения признака в генеральной совокупности.
Выдвинутая гипотеза называется нулевой и обозначается . Гипотеза, противоположная нулевой, называется конкурирующей и обозначается .
Ошибка первого рода — отвергается нулевая гипотеза, когда она на самом деле является верной. Вероятность совершить ошибку первого рода называется уровнем значимости.
Ошибка второго рода — принимается нулевая гипотеза, когда на самом деле является верной конкурирующая гипотеза.