Математика и статистика

• 1821. Системы линейных уравнений
  Доклад пополнение в коллекции 12.01.2009

  Исторически первым, наиболее распространенным методом решения систем линейных уравнений является метод Гаусса, или метод последовательного исключения неизвестных. Сущность этого метода состоит в том, что посредством последовательных исключений неизвестных данная система превращается в ступенчатую (в частности, треугольную) систему, равносильную данной. При практическом решении системы линейных уравнений методом Гаусса удобнее приводить к ступенчатому виду не саму систему уравнений, а расширенную матрицу этой системы, выполняя элементарные преобразования над ее строками. Последовательно получающиеся в ходе преобразования матрицы обычно соединяют знаком эквивалентности.

• 1822. Системы линейных уравнений и неравенств
  Методическое пособие пополнение в коллекции 23.12.2010

  Если в системе (8) m=n, а ее определитель отличен от нуля, то такая система имеет только нулевое решение, как это следует из теоремы и формул Крамера. Ненулевые решения, следовательно, возможны лишь для таких систем линейных однородных уравнений, в которых число уравнений меньше числа переменных или при их равенстве, когда определитель системы равен нулю.

• 1823. Системы счисления
  Информация пополнение в коллекции 09.12.2008

• 1824. Системы счисления и основы двоичных кодировок
  Курсовой проект пополнение в коллекции 25.06.2010

  Создатели первых компьютеров столкнулись с проблемой представления и обработки информации. Так как компьютер это всего лишь машина у которой нет ни интеллекта, ни логики, и мыслить она не способна, разработчикам пришлось найти такой способ представления информации, который был бы максимально прост для восприятия компьютером. Столь привычная для нас десятичная система оказалась неудобной для ЭВМ. Если в механических вычислительных устройствах, использующих десятичную систему, достаточно просто применить элемент с множеством состояний (колесо с девятью зубьями), то в электронных машинах надо было бы иметь 10 различных потенциалов в цепях. Наиболее просто реализуется элементы с двумя состояниями - триггеры. Поэтому естественным был переход на двоичную систему, т.е. системы по основанию 2. В этой системе всего две цифры - 0 и 1 . Каждая цифра называется двоичной (от английского binary digit - двоичная цифра). Сокращение от этого выражения привело к появлению термина бит, ставшего названием разряда двоичного числа.

• 1825. Системы уравнений межотраслевого баланса
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Зная запасы дополнительных ресурсов (r), нормы их затрат (D) на производство продукции каждой отрасли и цены реализации конечной продукции (p), рассчитать объемы производства продукции, обеспечивающие максимальный фонд конечного спроса. Вычислить конечный спрос и провести анализ полученного решения:

• 1826. Скалярная проекция гиперкомплексных чисел
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Нам удалось найти для гиперкомплексных алгебр аналог скалярного произведения, введенного в векторной алшебре. Его удалось дать в достаточно общей форме, распространимой на ассоциативные гиперкомплексные алгебры Кэли - Диксона. Полученная форма полностью соответствует четырем основным свойствам скалярного произведения. Проанализировав, в каком именно месте рассуждений мы отошли от классического варианта, несложно обнаружить, что мы нигде не потребовали и не использовали равенства:

• 1827. Складність деяких методів експоненціювання точки кривої
  Контрольная работа пополнение в коллекции 12.02.2011

  Обмінюючи час обчислень на пам'ять, можна й далі підвищувати продуктивність експоненціювання точки кривої. Наприклад, для кожного вікна шириною можна заздалегідь розрахувати точок, при цьому на згадку рийдеться записати точок. Операція подвоєння в цьому випадку не використовується, а складність оцінюється числом додавань. Цей алгоритм назвемо алгоритмом максимальної пам'яті. У табл.13.1 дані для порівняння величини пам'яті й тимчасової складності (числа групових операцій) алгоритму 6 й алгоритму максимальної пам'яті при . В обох випадках зі збільшенням ширини вікна збільшується пам'ять і знижується число групових операцій. Очевидно, що останній алгоритм за наявності більших резервів пам'яті дозволяє істотно прискорити операцію експоненціювання фіксованої точки

• 1828. Складність методів вирішення проблеми дискретного логарифмування в групі точок еліптичної кривої
  Информация пополнение в коллекции 23.02.2011

  Точки групи <P> зручно подати у вигляді еквідистантних точок кола, починаючи відлік від точки ПРО, розташованої ліворуч за годинниковою стрілкою (рис. 2). Будь-якій парній точці групи <P> відповідають дві точки ділення й , розташовані на одній діагоналі кола й пов'язані співвідношенням із точкою другого порядку. Значення точок , верхнього півкола можна розглядати як додатні, а нижнього півкола як відємні. Координати кожної такої пари збігаються, а . У процедурі ділення, що прагне до точки , можна ігнорувати знак точки, зазначимо, що є лише - координата точки. Назвемо "правильною" точкою ділення точку лівого півкола (на рис 2 точка ). Послідовний вибір "правильних" точок ділення в процедурі веде до точки й, відповідно до розвязання . Злом криптосистеми, у такий спосіб зводиться до вирішення еквівалентних проблем:

• 1829. Скорость света относительно поверхности земли
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Если оператор отправит сигнал на восток и обеспечит пришедшему с запада сигналу возможность отразиться от вспомогательного отражателя локатора в обратную сторону и, после прохождения обратного пути, вернуться к локатору с востока, то время, необходимое для двойного «кругосветного путешествия» сигнала сначала с запада на восток, а после отражения с востока на запад, практически не отличается от времени, которое сигнал затратил бы для подобного путешествия вокруг гипотетически невращающейся Земли. В этом случае измерение скорости света на пути туда и обратно дало бы значение, по меньшей мере, с точностью до величины второго порядка равное фундаментальной постоянной С.

• 1830. Сліди і базиси розширеного поля
  Информация пополнение в коллекции 08.02.2011

  Нормальний базис (НБ) над полем визначається як множина сполучених елементів поля з підходящим вибором елемента . Розглянемо далі властивості НБ над полем . На елемент тут накладається необхідна умова . Водночас не обов'язково має бути примітивним. У будь-якому полі існує елемент зі слідом 1, тому в будь-якому полі існує і НБ. Елементи НБ можна подати -вимірними векторами.

• 1831. Сложения и вычитания чисел с плавающей запятой
  Реферат пополнение в коллекции 09.12.2008

  Сложение мантисс. Анализируются знаки мантисс и при равенстве знаков модули мантисс складываются. Если оказывается, что См [7] = 1, то возникло переполнение при сложении мантисс. В случае переполнения мантисса суммы сдвигается на четыре двоичных разряда (один шестнадцатеричный разряд) вправо, а порядок увеличивается на 1 (Сч1: = Сч1 + 1). Если после этого Сч1 [0] = 1, то формируется признак прерывания из-за переполнения порядка. Если переполнения нет, то в РгСм формируется результат операции, для чего содержимое Сч1 [1 7] заносится в РгСм [1 7], в РгСм [0] передается знак, а в РгСм [8 31] мантисса суммы.

• 1832. Случай бесконечной плотности объемного заряда и бесконечного суммарного заряда
  Статья пополнение в коллекции 18.03.2011

  Смежная проблема: бесконечный суммарный заряд и - как следствие - некорректное поведение потенциала на ?. Такое происходит в декартовой системе при ? = ?(x) и в цилиндрической (? = ?(r)). В реальной задаче этого быть не может, т.к. есть ограничение и по другим координатам. В учебных примерах либо должно быть обеспечен нулевой суммарный заряд (), или же, понимая некорректность ситуации, необходимо задать ? = 0 в какой-либо точке не на бесконечности. Примером такой задачи является нахождение потенциала равномерно заряженного цилиндра.

• 1833. Случайность в арифметике
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Для того чтобы ? имела смысл, должно выполняться одно техническое условие: программа на входе должна быть самоограничивающейся. Иными словами, информация о её общей длине (в битах) должна содержаться в самой программе. (Это на первый взгляд малозначительное условие, тормозившее прогресс в данной области в течение почти десятка лет, заставило переопределить понятие алгоритмической случайности.) Существующие языки программирования предназначены для построения самоограничивающихся программ, поскольку в этих языках предусмотрены механизмы начала и окончания программы. Такие конструкции позволяют программе содержать правильно определённые подпрограммы, которые в свою очередь могут включать в себя другие вложенные подпрограммы. Поскольку самоограничивающиеся программы строятся при помощи конкатенации (объединения двух последовательностей, скажем, строк или файлов, в одну. Ред.) и вложения самоограничивающихся подпрограмм, программа синтаксически полна лишь тогда, когда последняя открытая подпрограмма «закрыта». По сути механизмы начала и окончания программ и подпрограмм функционируют соответственно как левая и правая скобка в математических выражениях.

• 1834. Случайные величины
  Контрольная работа пополнение в коллекции 14.06.2012

  Z(t2)= sin t2X+ e-2 t2 Yz(t1, t2)=M[(cos t1X+ e-3 t1 Y)*(sin t2X+ e-3 t2 Y)]=M [cos t1 cos t2 X2+ e-3 t1 cos t2X Y+ e-3 t2 cos t1X Y+ e-3(t1+t2) Y2]= cos t1 cos t2 MX2+ e-3 t1 cos t2MX Y+ e-3 t2 cos t1MX Y+ e-3(t1+t2) MY2= cos t1 cos t2 DX+ e-3 t1 cos t2KXY+ e-3 t2 cos t1KXY+ e-3(t1+t2) DY=2.4 cos t1 coa t2 +1.92 e-3 t1 cos t2+1.92 e-3 t2 cos t1+3 e-3(t1+t2);

• 1835. Случайные функции
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Однако во многих случаях характер воздействия бывает таким, что его нельзя считать определенной функцией времени. Оно может принимать с течением времени самые разнообразные случайные значения. В таких случаях мы можем оценить только вероятность появления той или иной формы воздействия в тот или иной момент времени. Это происходит не потому, что оно неизвестно заранее, а потому, что сама природа реального задающего или возмущающего воздействия такова, что величина его в каждый момент времени и процесс его изменения с течением времени зависят от множества разнообразных величин, которые случайным образом могут комбинироваться друг с другом, появляться одновременно иди с любым сдвигом во времени и т. п.

• 1836. Случайный эксперимент, элементарные исходы, события
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Возможна ситуация, когда пространство элементарных исходов состоит из конечного числа N элементарных исходов, причем случайный эксперимент таков, что вероятности осуществления каждого из этих N элементарных исходов представляются равными. Примеры таких случайных экспериментов: подбрасывание симметричной монеты, бросание правильной игральной кости, случайное извлечение игральной карты из перетасованной колоды. В силу введенной аксиомы вероятность каждого элементарного исхода в этом случае равна . Из этого следует, что если событие А содержит NA элементарных исходов, то в соответствии с определением (*)

• 1837. Смешанная задача для уравнения гиперболического типа
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Рассмотрим смешанную задачу для волнового уравнения ( 2 u/ t2) = c 2 * ( 2u/ x2) (1). Задача состоит в отыскании функции u(x,t) удовлетворяющей данному уравнению при 0 < x < a, 0 < t T, начальным условиям u(x,0) = f(x), u(x,0)/ t = g(x) , 0 x a и нулевыми краевыми условиями u(0,t) = u(1,t)=0.

• 1838. Собственные вектора и собственные значения линейного оператора
  Информация пополнение в коллекции 24.04.2010

  Решив характеристическое уравнение, получаем собственные числа ?1, ?2, …, ?n. Для каждого найденного собственного значения ?i найдем ненулевые векторы ядра оператора P ?i E. Именно они будут собственными векторами, соответствующими собственному значению ?i. Другими словами, необходимо решить однородную систему уравнений (P ?i E) X=0. Ее общее решение дает всю совокупность собственных векторов, отвечающих ?i.

• 1839. Собственные значения
  Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

  Метод Якоби позволяет привести матрицу к диагональному виду, последовательно, исключая все элементы, стоящие вне главной диагонали. К сожалению, приведение к строго диагональному виду требует бесконечно большого числа шагов, так как образование нового нулевого элемента на месте одного из элементов матрицы часто ведет к появлению ненулевого элемента там, где ранее был нуль. На практике метод Якоби рассматривают, как итерационную процедуру, которая в принципе позволяет достаточно близко подойти к диагональной форме, чтобы это преобразование можно было считать законченным. В случае симметричной матрицы A действительных чисел преобразование выполняется с помощью ортогональных матриц, полученных в результате вращении в действительной плоскости. Вычисления осуществляются следующим образом. Из исходной матрицы А образуют матрицу A1 == Р1АР1T. При этом ортогональная матрица Р1 выбирается так, чтобы в матрице А1 появился нулевой элемент, стоящий вне главной диагонали. Затем из А1 с помощью второй преобразующей матрицы Р2, образуют новую матрицу A2. При этом Р2, выбирают так, чтобы в A2 появился еще один нулевой внедиагональный элемент. Эту процедуру продолжают, стремясь, чтобы на каждом шаге в нуль обращался наибольший внедиагональный элемент. Преобразующая матрица для осуществления указанной операции на каждом шаге конструируется следующим образом. Если элемент аkl матрицы Ат-1 имеет максимальную величину, то Рт соответствует

• 1840. Собственные значения.
  Курсовой проект пополнение в коллекции 12.01.2009

  Метод Якоби позволяет привести матрицу к диагональному виду, последовательно, исключая все элементы, стоящие вне главной диагонали. К сожалению, приведение к строго диагональному виду требует бесконечно большого числа шагов, так как образование нового нулевого элемента на месте одного из элементов матрицы часто ведет к появлению ненулевого элемента там, где ранее был нуль. На практике метод Якоби рассматривают, как итерационную процедуру, которая в принципе позволяет достаточно близко подойти к диагональной форме, чтобы это преобразование можно было считать законченным. В случае симметричной матрицы A действительных чисел преобразование выполняется с помощью ортогональных матриц, полученных в результате вращении в действительной плоскости. Вычисления осуществляются следующим образом. Из исходной матрицы А образуют матрицу A1 == Р1АР1T. При этом ортогональная матрица Р1 выбирается так, чтобы в матрице А1 появился нулевой элемент, стоящий вне главной диагонали. Затем из А1 с помощью второй преобразующей матрицы Р2, образуют новую матрицу A2. При этом Р2, выбирают так, чтобы в A2 появился еще один нулевой внедиагональный элемент. Эту процедуру продолжают, стремясь, чтобы на каждом шаге в нуль обращался наибольший внедиагональный элемент. Преобразующая матрица для осуществления указанной операции на каждом шаге конструируется следующим образом. Если элемент аkl матрицы Ат-1 имеет максимальную величину, то Рт соответствует

• На первую страницу
• Назад
• 82
• 83
• 84
• 85
• 86
• 87
• 88
• 89
• 90
• 91
• 92
• 93
• 94
• 95
• 96
• 97
• 98
• 99
• 100
• 101
• 102
• Далее
• На последнюю страницу