Презентации, доклады, проекты по математике

Операции над множествами. Получения новых множеств из уже существующих
Операции над множествами. Получения новых множеств из уже существующих
Объединением множеств A и B называется множество A∪B, все элементы которого являются элементами множества A или B: A∪B = {x | x∈A ∨ x∈B}. Пересечением множеств A и B называется множество A∩B, элементы которого являются элементами обоих множеств A и B: A∩B = { x | x∈A & x∈B}. Выполняются включения A∩B ⊆ A ⊆ A∪B и A∩B ⊆ B ⊆A∪B. Говорят, что два множества не пересекаются, если их пересечение – пустое множество. Относительным дополнением множества A до множества X называется множество X\A всех тех элементов множества X, которые не принадлежат множеству A: X\A = {x | x∈X & x∉A}. (также называют разностью множеств X и A) Симметрической разностью множеств A и B называется множество A÷B = (A\B) ∪ (B\A). Когда фиксирован универсум U абсолютным дополнением множества A называется множество всех тех элементов x, которые не принадлежат множеству A: A = { x | x∈U & x∉ A}. Заметим, что A = U\A. Часто вместо A будем писать ¬A или A’ или А.
Продолжить чтение
Математическое обеспечение (МО) цифрового (автоматизированного) проектирования
Математическое обеспечение (МО) цифрового (автоматизированного) проектирования
К математическому обеспечению предъявляют требования: 1. Универсальность. МО применяют к широкому классу проектных объектов. При этом под универсальностью не понимается возможность описания одной математической моделью всех свойств объекта. Например функциональные модели, описывающие процессы, происходящие в объекте не отражают его структуру, геометрические свойства и наоборот. Степень универсальности не имеет количественной оценки, а только качественную. 2. Алгоритмическая надежность – свойство математического обеспечения давать правильные результаты при выполнении заданных ограничений на применение моделей или методов. Количественной оценкой алгоритмической надёжности служит вероятность получения правильных результатов при соблюдении оговоренных ограничений на применимость метода. Если вероятность равна единице или близка к ней, то говорят, что метод алгоритмически надёжен. . 3. Точность – степень совпадения расчетных и истинных результатов. Математические методы могут быть алгоритмически надёжны, но давать различную точность. Если точность ниже предельно допустимой, либо модель вообще не даёт решения, тогда говорят об алгоритмической ненадёжности. Точность оценивается погрешностью: Решение проектных задач характеризуется: использованием многих компонент МО (модели, алгоритмы анализа и оптимизации), каждый из которых может вносить погрешности. векторным характером результатов – вектор выходных параметров, координаты оптимальной точки. Пусть имеем вектор выходных параметров Y=(y1, …, yi, yn). Тогда погрешность εi расчета параметра уi определяется как:
Продолжить чтение