Презентации, доклады, проекты по математике

Неопределенный интеграл. Лекция 2.1
Неопределенный интеграл. Лекция 2.1
1.1. Понятие первообразной функции и неопределенного интеграла. Основные свойства неопределенного интеграла Интегральное исчисление фактически гораздо старше дифференциального, поскольку вычисление площадей, поверхностей и объемов занимало величайших математиков, начиная с античных времен. Среди них были Архимед, Кеплер, Кавальери, Вивиани, Ферма, Грегори СентВинсент, Гулдин, Грегори, Барроу. Решающий прорыв наступил, когда Ньютон, Лейбниц и И. Бернулли независимо открыли, что интегрирование является операцией, обратной дифференцированию, и, следовательно, все достижения вышеупомянутых исследователей можно свести к нескольким правилам дифференцирования. Определение 1.1. Функция F(x) называется первообразной для f(x) на интервал (a, b), если F′(x) = f(x) в любой точке интервала (a, b). Примеры: 1) f(x)=0, F(x)=C (Const), (-∞,∞) 2) f(x)=a (Const), F(x)=ax, (-∞,∞) 3) f(x)=cos x, F(x)=sin x, (-∞,∞) 4) f(x)=1/x, F(x)=ln x, (0,∞) 5) f(x)=-2sin 2x, F1(x)= cos 2x, F2(x)= -2sin2x
Продолжить чтение
Алгебраический способ решения задач (часть 1)
Алгебраический способ решения задач (часть 1)
- Понять сущность алгебраического метода решения задач. - Составление уравнения по условию задачи Цель нашего урока целеполагание Великий математик Анри Пуанкаре сказал, что «математика - это искусство давать различным вещам одно и то же название». В этом шутливом афоризме заключён глубокий смысл. В результате перевода обычно получается равенство, содержащее букву. Это равенство, как вы уже знаете, называют уравнением. Когда задачу решают алгебраическим способом, то прежде всего условие задачи переводят на язык математики. Основа такого перевода, его первый шаг — введение буквы для обозначения какой-либо неизвестной величины. Алгебраический способ решения задач Организация и самоорганизация учащихся. Организация обратной связи ! !
Продолжить чтение
Случайные сигналы и их математические модели
Случайные сигналы и их математические модели
Случайные сигналы и их математические модели Случайные процессы и их математические характеристики На практике все сигналы, которые предназначены для передачи информации, носят случайный характер. Именно в случайности изменения сигналов заложена информация, которую необходимо передать получателю. Помимо этого, при передаче сигналов действуют помехи, которые также носят случайный характер. В отличие от детерминированных сигналов значения случайного сигнала в некоторый момент времени невозможно предсказать точно. Вместе с тем, описание таких сигналов возможно в вероятностном смысле через усредненные (статистические) характеристики. Математическими моделями случайных сигналов и помех являются случайные процессы.  Случайным процессом называется изменение случайной величины во времени. К случайным процессам относится большинство процессов, протекающих в радиотехнических устройствах, а также помехи, сопровождающие передачу сигналов по каналам связи. Случайные процессы могут быть непрерывными, либо дискретными в зависимости от того, какая случайная величина непрерывная или дискретная, изменяется во времени.
Продолжить чтение
Вычислительная сложность алгоритма
Вычислительная сложность алгоритма
Вычислительная сложность алгоритма Евклида изучена полностью.[17] Эта сложность может быть описана произведением количества шагов деления, требуемых алгоритмом, на вычислительную сложность одного шага. Первый известный анализ алгоритма Евклида был предложен Рейнаудом в 1811.[18] Он показал, что число шагов алгоритма для пары чисел (u, v) ограничено v. Позже он улучшил оценку до v/2 + 2. Эмиль Леже, в 1837 году, изучил наихудший случай, когда для вычисления НОД подаются последовательные числа Фибоначчи.[19] Затем, в 1841 году, Пьер Джосеф Финк показал,[20] что количество шагов алгоритма не превышает 2 log2 v + 1. Следовательно алгоритм работает за полиномиальное время от размера меньшего из пары чисел (u, v).[19] Анализ Финка был уточнён Габриэлем Ламе в 1844 году.[21] Он показал, что количество шагов, необходимых для завершения алгоритма, не более чем в пять раз превышает h — количество цифр в десятичном представлении меньшего из пары чисел (u, v).[22][23] Когда НОД вычисляется для чисел, которые вписываются в одно машинное слово, каждый шаг алгоритма занимает постоянное время. В данном случае анализ Ламе предполагает, что вычислительная сложность оценивается как O(h). Однако в модели расчёта, подходящей для вычислений с числами больше одного машинного слова, оценка сложности вычисления одного остатка может быть O(h2).[24] В этом случае общее время для всех этапов алгоритма можно проанализировать с помощью телескопического ряда, показав что это также O(h2). Для ускорения алгоритма Евклида могут быть использованы современные алгоритмические методы, основанные на методе Шёнхаге — Штрассена для быстрого целочисленного умножения . Это приводит к квазиполиномиальному времени.[25] КОЛИЧЕСТВО ШАГОВ Число шагов для вычисления НОД двух натуральных чисел a и b обозначим как T(a, b). Если g — это наибольший общий делитель a и b, тогда a = mg и b = ng для двух взаимно простых чисел m и n. Тогда T(a, b) = T(m, n), что можно заметить, если разделить уравнения, полученные при вычислении НОД для пары (a, b), на g.[26] Используя тот же принцип, число шагов алгоритма остаётся неизменным, если a и b умножаются на общий множитель w, что эквивалентно равенству T(a, b) = T(wa, wb). Следовательно, количество шагов T может сильно различаться между соседними парами чисел, такими как (a, b) и (a, b+1), так как данная величина зависит от НОД. Рекурсивный характер алгоритма Евклида даёт следующее уравнение T(a, b) = 1 + T(b, r0) = 2 + T(r0, r1) = … = N + T(rN−2, rN−1) = N + 1, где T(x, 0) = 0 по предположению.[17]
Продолжить чтение