Geum.ru

Математика и статистика

  • 881. Математические методы в теории принятия решений
    Курсовой проект пополнение в коллекции 25.12.2009

    Применение математических методов в бизнесе и конкурентной борьбе за выживание (процветание) производства стало неотъемлемой частью российской экономике и с каждым годом становится все прогрессивнее. Мы доказали практической частью работы, что это возможно, этим надо пользоваться и научиться внедрять теории Лапласа и других в управление и способы исследования рынка сбыта и производства. Времена "простой коммерции" давно забылись и мы, будучи людьми образованными, обязаны применять свои знания и главные постулаты на практике. Математические методы применимы не только в экономике, конечно, ими удобно пользоваться и обыденных ситуациях, например в огородничестве (при выращивании какой-либо культуры). Уменье рассуждать, делать правильные выводы, обосновывать свои суждения, то есть умение мыслить логически является неотъемлемым качеством интеллигентного человека. Кроме интеллигентности мы затрагиваем тот факт, когда присутствует возможность экономии денежных ресурсов и материальных. Ведь применив математические теории и сделав правильные расчеты, мы не будем гнать технику за тысячу километров и закупать необходимые комплектующие, зная, что выводы показали, что кампания убыточна! Это накладывает на нас ответственность перед подчиненными, за будущие ошибки, да и просто это интересно. Интересно знать то, чего не знают другие. Мудрость и знания делают из нас, настоящих людей. Человек с большой буквы, думает не только о себе и учится не на своих ошибках. И потом, предвидеть ситуацию дар только избранных, а мы учимся это делать без всякого дара природы. Надо лишь применять логику и мышление и у нас всё получиться.

  • 882. Математические методы и модели
    Контрольная работа пополнение в коллекции 23.02.2011

    f(х1;х2)= 0,25*20+0,35*13=9,55

    1. Классификация математической модели:
    2. По общему целевому назначению: прикладная модель;
    3. По степени агрегирования объектов: микроэкономическая модель;
    4. По конкретному предназначению: оптимизированная модель;
    5. По типу информации: идентифицированная модель;
    6. По учету фактора времени: статистическая модель;
    7. По учету фактора неопределенности: детерминированная модель;
    8. По типам математического аппарата: линейная модель;
    9. По типу подхода к изучаемым социально- экономическим системам: нормативная модель.
  • 883. Математические методы обработки результатов эксперимента
    Контрольная работа пополнение в коллекции 24.10.2009

    Пусть (x, z) система двух случайных величин, где х та случайная величина (Х1, Х2, Х3), которая распределена нормально. Определить, существует ли линейная корреляционная зависимость между этой случайной величиной и случайной величиной z.

  • 884. Математические методы описания моделей конструкций РЭА
    Информация пополнение в коллекции 27.09.2010

    В общем случае под математической моделью конструкции понимают систему математических соотношений, описывающих с требуемой точностью изучаемый объект и его поведение в реальных условиях. Процесс составления математических моделей называют математическим моделированием. В основу математического моделирования положен принцип идентичности формы уравнений и однозначности соотношений между переменными в уравнениях оригинала и модели, т. е. принцип аналогии объекта с моделью. При составлении математических моделей могут использоваться различные математические средства описания объекта дифференциальные или интегральные уравнения, теория множеств, теория графов, теория вероятностей, математическая логика и др. Особое место в математическом моделировании занимает квазианалоговое моделирование, суть которого состоит в изучении не исследуемого объекта, а объекта иной физической природы, но описываемого математическими соотношениями, эквивалентными относительно получаемого результата.

  • 885. Математические методы проектирования
    Дипломная работа пополнение в коллекции 25.11.2011
  • 886. Математические методы статистики
    Дипломная работа пополнение в коллекции 11.01.2012

    №ппЧистые активы, млн.руб.,хПрибыль, млн.руб.,у(х - хср)2урасчу - урасч(у - урасч)21991164570275247,87765,51-120,5114522,082672891327040346,67525,09387,91150470,923845348147956086,67655,38-174,3830409,85436492654498782,401292,54-27,54758,23527282581440080,001222,9735,031226,936125524374510,80111111,72131,2817235,487764179583645,067874,63104,3710892,9783331611427945,33442,08118,9214142,6999498335202,401188,60-80,606496,9610633109800965,334464,7444,261959,2911871125431605,201182,7142,291788,251272918638347,734471,99-53,992914,6013136320827214,00111119,8788,137766,3114370111340886,80144,87-33,871147,281570419678921,067870,10-51,102611,081643981185848,40150,08-42,081770,991755083956418,801158,4724,53601,86185317993942,534457,03-50,032503,2019232231679529,60134,45-11,45131,0720443291177152,66850,39-21,39457,332113202443250,13444116,63-92,638579,492232031459183,46841,10-38,101451,23235829894852,934460,88-51,882691,9524368291345522,66844,72-15,72247,1425461551138417,86851,743,2610,602618511803559,46830,90-29,90893,9227275231569925,46837,70-14,70215,9828168331849509,33429,613,3911,462938481308659,73445,93-37,931438,6130141-81923676,53427,58-35,581265,59Итого45 8393 970176 879 2373 9700286 613

  • 887. Математические модели
    Курсовой проект пополнение в коллекции 24.11.2010

    Маршрут S(l0, l1, l2,…, ln) имеет не определенное число вершин. Каждый элемент li?V, где V множество вершин графа. Множество кандидатов в li т.е. Si есть множество вершин соединенных ребрами с вершиной li-1. Было бы не целесообразно искать путь из одной точки в другую, как маршрут возможно содержащий циклы. Кроме практической непригодности данного решения, возникает проблема не ограниченности числа вершин в маршруте. Поэтому, для исключения циклов, на кандидатов в li вводится дополнительное ограничение: li?. l1, li?. l2,…, li?. li-1 т.е. ни одна вершина не должна встречаться в маршруте более одного раза.

  • 888. Математические модели в естествознании
    Вопросы пополнение в коллекции 12.01.2009

    Изучение нейронных систем -одно из самых романтических направлений научных исследований, поскольку нейронные системы присущи как человеку, так и животным. Самая совершенная интеллектуальная система -человеческий мозг. Никакой компьютер в настоящее время не может воспроизвести ее феномен. Более того, даже поведение таких относительно простых организмов, как кальмары, в настоящее время в полной мере невозможно смоделировать на компьютере. Законы функционирования отдельных элементов нервной системы в целом не плохо изучены. Однако, законы функционирования ассоциаций нельзя свести законам поведения отдельных элементов. На самом деле об эффектах, обусловленных коллективным поведением нейронных популяций, известно мало. Понятны некоторые самые общие принципы. Например, нейронные системы способны адаптироваться к меняющимся условиям, т.е. им не нужны жесткие программы. Одновремено, последние, хотя бы в форме рефлексов, присутствуют в нервной системе. Экспериментальное изучение эффектов коллективного поведения нейронных систем затруднено. Эти системы слишком сложно устроены. Так в мозге человека и животных каждый нейрон находится под воздействием тысяч других нейронов и, соответственно, влияет на тысячи нейронов. Всего же по современным оценкам в мозге порядка миллиарда нейронов. Огромное значение имеет математическое моделирование, как метод косвенного исследования. Оно помогает понять, какие процессы могут происходить в нейронных популяциях. Затем уже можно пытаться обнаружить соответствующие явления экспериментально. Модели различаются в зависимости от целей моделирования. Некоторые модели достаточно адекватно в деталях описывают поведение отдельных нейронов и помогают понять закономерности их функционирования. Они же являются базовыми для моделей малых нейронных популяций. Для описания больших популяций используют упрощенные модели нейронов. Упор делается на изучение эффектов коллективного поведения. Результаты моделирования используются как в нейрофизиологии, так и в технике. Уже сейчас выпускаются нейронные платы. Пока их возможности не велики. Они используются, например, в обработке изображений, а также при решении некоторых экономических задач. Следует отметить, что сейчас все задачи, которые можно решить с помощью нейронных плат, в принципе можно решить и с помощью обычного компьютера. Однако, нейронные платы увеличивают быстродействие. Перспективным считается направление, связанное с использованием нейронной техники для проведения вычислений. Ряд вычислений на нейроподобных системах может проводиться нетрадиционным способом -путем имитации явлений.

  • 889. Математические модели в экономике и программировании
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Условия неотрицательности также определяют полуплоскости соответственно с пограничными прямыми . Будем считать, что система неравенств совместна, тогда полуплоскости, пересекаясь, образуют общую часть, которая является выпуклым множеством и представляет собой совокупность точек, координаты которых являются решением данной системы это множество допустимых решений. Совокупность этих точек (решений) называется многоугольником решений. Он может быть точкой, лучом, многоугольником, неограниченной многоугольной областью. Таким образом, задача линейного программирования состоит в нахождении такой точки многоугольника решений, в которой целевая функция принимает максимальное (минимальное) значение. Эта точка существует тогда, когда многоугольник решений не пуст и на нем целевая функция ограничена сверху (снизу). При указанных условиях в одной из вершин многоугольника решений целевая функция принимает максимальное значение. Для определения данной вершины построим прямую (где h некоторая постоянная). Чаще всего берется прямая . Остается выяснить направление движения данной прямой. Это направление определяется градиентом (антиградиентом) целевой функции.

  • 890. Математические модели и методы их расчета
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Чтобы человеку принять решение без ЭВМ, зачастую ничего не надо, кроме опыта и интуиции. Правда, никакой гарантии правильности, а тем более оптимальности при этом нет. Подчеркнем, что ЭВМ никаких решений не принимает. Решение принимает человек (ЛПР). А ЭВМ только помогает найти варианты решений. Непременное присутствие человека (как окончательный инстанции принятия решений) не отменяется даже при наличии полностью автоматизированной системы управления. Нельзя забывать о том, что само создание управляющего алгоритма, выбор одного из возможных его вариантов, есть тоже решение. По мере автоматизации управления функции человека перемещаются с одного уровня управления на другой - высший. Основные этапы решения задачи принятия оптимальных решений с помощью ЭВМ показаны на Рис. 1.

  • 891. Математические модели окружающей среды
    Контрольная работа пополнение в коллекции 16.02.2010

    искомая формула вероятности того, что за период времени T произойдет ровно m превышений уровня a. Вероятность возникновения таких ситуаций определяется средней частотой превышения уровня a и временем прогноза. Из анализа данных за 176 лет на стационарном периоде находим функцию зависимости средней частоты от уровня a .

  • 892. Математические модели физико-химических процессов
    Контрольная работа пополнение в коллекции 07.06.2011

    Турбинные мешалки имеют форму колес водяных турбин с плоскими, наклонными или криволинейными лопатками, укрепленными, как правило, на вертикальном валу. В аппаратах с турбинными мешалками создаются преимущественно радиальные потоки жидкости. При работе турбинных мешалок с большим числом оборотов наряду с радиальным потоком возможно возникновение тангенциального (кругового) течения содержимого аппарата и образование воронки. В этом случае в аппарате устанавливают отражательные перегородки. Закрытые турбинные мешалки в отличие от открытых создают более четко выраженный радиальный поток. Закрытые мешалки имеют два диска с отверстиями в центре для прохода жидкости; диски сверху и снизу привариваются к плоским лопастям. Жидкость поступает в мешалку параллельно оси вала, выбрасывается мешалкой в радиальном направлении и достигает наиболее удаленных точек аппарата. Турбинные мешалки обеспечивают интенсивное перемешивание во всем объеме аппарата. При больших значениях отношения высоты к диаметру аппарата применяют многорядные турбинные мешалки. Мощность, потребляемая турбинными мешалками, работающими в аппаратах с отражательными перегородками, при турбулентном режиме перемешивания практически не зависит от вязкости среды. Поэтому мешалки этого типа могут применяться для смесей, вязкость которых во время перемешивания изменяется.

  • 893. Математические модели физических процессов
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Итак мы приходим к тому, что необходимо уметь вызывать процессы, которые приводят к убыли массы тел и эквивалентному выигрышу свободной энергии. Конечно, получать энергию можно лишь при условии существования достаточного количества топлива. Пусть микрочастицы вещества топлива находятся в состоянии с энергией E1 и существует другое возможное состояние этих частиц с энергией E2 ( E1 > E2 ). В принципе есть возможность перехода во второе состояние, но ему препятствует существование энергетического барьера, то есть некоторого необходимого промежуточного состояния с энергией E ( E > E1 ). Таким образом процесс сжигания топлива должен быть инициирован некоторым внешним возбуждением.

  • 894. Математические модели электромеханических систем в пространстве состояний
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Рассмотрим электромеханическую систему, состоящую из двигателя постоянного тока с независимым возбуждением, работающего на инерционную нагрузку с вязким трением. Управляющим воздействием для двигателя считаем напряжение на якоре U(t), выходной координатой, угол поворота вала двигателя y(t)=(t). Уравнение электрической цепи имеет вид

  • 895. Математические основы системы остаточных классов
    Дипломная работа пополнение в коллекции 04.03.2010

    где k длина кода системы, n(v) количество поразрядных показателей параллелизма , не меньших заданного порога , причём , где ni максимально возможное число пар цифр оказывающих влияние на значение суммы в ходе её формирования на языке данного кода. Для СОК показатель параллелизма принимает максимально возможное значение . Это говорит об отсутствии межразрядных связей в числе, записанном в СОК.

    1. Малоразрядность остатков. Поэтому, ввиду малого количества возможных кодовых комбинаций появляется возможность построения табличной арифметики. При этом большинство операций превращаются в однотактовые, осуществляемые простой выборкой из таблиц. По мере совершенствования технологии производства запоминающих устройств с высокой плотностью записи информации, составляющих техническую систему табличного метода вычислений, интерес к СОК неуклонно возрастает.
    2. Реализация принципа конвейерной обработки информации. Это означает, что при выполнении вычислений модульные и следующие за ним операции удаётся совместить по времени только тогда, когда очередные операции зависят от результатов текущих, ещё не закончившихся операций. Таким образом, алгоритмы модулярной арифметики обладают конвейерной структурой.
    3. Высокая точность, надёжность, способность к самокоррекции. Причём в СОК можно построить непозиционные коды, обнаруживающие и исправляющие ошибки, которые являются полностью арифметическими, то есть в этих кодах информативная и контрольная части равноправны относительно любой операции. Эта особенность предоставляет возможность варьировать корректирующей способностью кода за счёт изменения точности вычислений.
  • 896. Математические основы теории систем
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Схема прохождения сигналов кибернетической системы представляет собой граничное изображение (статической и динамической) характеристик звеньев и связей с общей системой. Схема прохождения сигналов представляет собой графическое изображение математической модели системы. Математическая модель является совокупностью всех уравнений, которые описывают соотношение между всеми рассматриваемыми входными и выходными сигналами. Для изображения схем прохождения сигналов наиболее употребительны два способа, которые имеют определенные преимущества: способ изображения в виде структурной схемы и изображение в виде графа прохождения сигнала. При изображении схемы прохождения сигналов в виде структурной схемы звенья показываются в виде блоков, а стрелками указываются направления прохождения сигналов. Структурная схема представляет собой схематическое (качественное) изображение передаточных звеньев системы и ее связей через входные и выходные сигналы. Качественное описание характеристики звена с выходными сигналами U1,...,Um должна пониматься характеристика передачи в установившемся режиме, которая описывается статическим передаточным уравнением:

    1. xg=x(?)=lim x(t)=f(U1,...,U v)
  • 897. Математические понятия
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Один и тот же раздел школьного курса математики может строиться с помощью различных систем понятий, различающихся между собой порядком введения понятий или самими понятиями. Выбор исходных понятий не определяет однозначно последовательность изучения понятий системы. Система понятий оказывается лишь частично упорядоченной. Например, в традиционной системе понятий стереометрии такие понятия, как "угол скрещивающихся прямых" и "перпендикулярность прямых и плоскостей", могут изучаться в любом порядке. В учебнике А. П. Киселева угол скрещивающихся прямых изучался после перпендикулярности и поэтому перпендикулярность прямых в пространстве, признак перпендикулярности прямой и плоскости, теорема о трех перпендикулярах формировались лишь в частных случаях. В результате такого расположения материала учащиеся изучали теорему о трех перпендикулярах лишь для случая, когда прямая на плоскости проходит через основание наклонной, и не могли видеть ее применение в задачах, где прямая на плоскости не проходит через основание наклонной. В большинстве же случаев именно такая ситуация наблюдается в задачах.

  • 898. Математические последовательности. Предел функции
    Контрольная работа пополнение в коллекции 17.12.2010

    Известно, что произведение бесконечно малой функции и ограниченной функции есть бесконечно малая функция. Следовательно, функция является бесконечно малой при . Это означает, что .

  • 899. Математические примеры
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Ðàññìîòðèì îòîáðàæåíèå èç ïîëîñû ïîëóïëîñêîñòè ñðàçðåçàìè â ïîëóïëîñêîñòü áåç ðàçðåçîâ. (*) ñîâåðøåííî î÷åâèäíî ,÷òî â íàøåì ñëó÷àå . Òî åñòü, ìû ïîëó÷àåì âåðõíþþ ïîëóïëîñêîñòü áåç äåéñòâèòåëüíîé îñè. Ðàññìîòðèì îáðàç ëó÷à . Ïîäñòàâëÿÿ â ôîðìóëó (*) çíà÷åíèÿ z íà ëó÷å ìû ïîëó÷èì â îáðàçå ëó÷, ëåæàùèé íà äåéñòâèòåëüíîé îñè .  ðåçóëüòàòå ìû ïîëó÷èëè, ÷òî îáðàçîì ïîëîñû (1) ÿâëÿåòñÿ . Åñëè íà ïîëîñó ïëîñêîñòè áåç ðàçðåçà ïîäåéñòâîâàòü îòîáðàæåíèåì sin(Z) òî â îáðàçå ïîëó÷èì òàêîå ìíîæåñòâî (2). Ïðèìåíèâ îòîáðàæåíèå ê ïîëîñå(1) ñ ðàçðåçîì â îáðàçå ïîëó÷èì ìíîæåñòâî (2). Ïîýòîìó ôóíêöèÿ îòîáðàæàåò ïîëîñó ñ ðàçðåçîì â ïîëîñó áåç ðàçðåçà. Ïðîäîëæèì ýòó ôóíêöèþ íà âñþ ïîëóïëîñêîñòü ñ ðàçðåçàìè. Ðàññìîòðèì ôóíêöèþ çàäàííóþ â ïîëîñå ñ ðàçðåçîì. Ôóíêöèÿ îòîáðàæàåò ýòó ïîëîñó íà ïîëîñó áåç ðàçðåçà. È òîãäà îòîáðàæåíèå îòîáðàæàåò ïîëîñó áåç ðàçðåçà. Ïðîâåðèì ÿâëÿåòñÿ ëè ôóíêöèÿ àíàëèòè÷åñêèì ïðîäîëæåíèåì ôóíêöèè . Äëÿ ýòîãî ïðèìåíèì òåîðåìó:

  • 900. Математические расчеты
    Доклад пополнение в коллекции 18.01.2010

    В своей статье «Ключи от кризиса» Президент Республики Казахстан Нурсултан Назарбаев написал: «Глобальный мировой кризис, который сотрясает сегодня страны и континенты, - это особое явление, какого человечество еще не знало. Оно, определенно, относится к категории явлений, не имеющих аналогов в мировой истории и кардинально меняющих мировой порядок, все экономические устои. И поэтому к его анализу, осмыслению и преодолению нужен неординарный подход, пересматривающий все старые догмы и стереотипы. В этой связи непродуктивно искать крайних и виноватых. Сейчас важнее сосредоточиться на определении глубинных дефектов системы, породивших столь мощные мировые катаклизмы, а главное на поиске путей их полного устранения. Для этого надо иметь смелость признать, что мы находимся на рубеже создания радикально новой, по-иному построенной модели мировой экономики, политики и глобальной безопасности. Иного не дано, если мы действительно намерены эффективно использовать уникальный шанс преодолеть несовершенства Старого мира и построить мир Новый. Понятно, что для этого потребуются колоссальные усилия всего мирового сообщества, мобилизация интеллектуальных и материальных ресурсов и немалое время».