Информация по предмету Математика и статистика

781. Статистическое наблюдение конфликтов и правонарушений, связанных с деятельностью СМИ в России
Другое Математика и статистика

Годы19971998РегионКоличество конфликтовКоличество конфликтовРегионМосква12295МоскваСанкт-Петербург4346Санкт-ПетербургБелгородская область1119Белгородская областьБрянская область2630Брянская областьВолгоградская область4290Волгоградская областьВоронежская область4457Воронежская областьИркутская область247Иркутская областьКурганская область714Курганская областьКурская область1040Курская областьЛенинградская область1012Ленинградская областьЛипецкая область2231Липецкая областьНижегородская область4642Нижегородская областьНовосибирская область2723Новосибирская областьПермская область1214Пермская областьРостовская область5055Ростовская областьСвердловская область56114Свердловская областьТамбовская область1112Тамбовская областьТверская область70Тверская областьТульская область70Тульская областьУльяновская область80Ульяновская областьЧелябинская область1019Челябинская областьКрасноярский край43102Красноярский крайКоми-Пермяцкий автономный округ70Коми-Пермяцкий автономный округХанты-Мансийский автономный округ612Ханты-Мансийский автономный округБашкортостан
782. Статистическое наблюдение, первоначальная обработка и представление ее данных
Другое Математика и статистика

При формировании групп могут быть использованы стандартные группировочные признаки - классификации (классификация отраслей промышленности, форм собственности и т.п.). При использовании классификаций группировочные признаки и требования по условиям формирования групп четко определены. Для решения конкретных аналитических задач проводятся нестандартные группировки по выделенным признакам. При этом группировка по одному группировочному признаку называется простой, по двум и более - сложной. Сложная многомерная группировка осуществляется по нескольким показателям. Сложная комбинационная группировка предполагает разбиение совокупности вначале по одному признаку, затем каждая или некоторые из групп разбиваются по второму и т.д. (не рекомендуется применять более двух уровней группировки).
783. Статистическое определение вероятности
Другое Математика и статистика

Задача II. Обозначим через х расстояние от левого берега реки до точки падения первого человека, а через у расстояние от левого берега до точки падения второго человека. Очевидно, что и х, и у принадлежат промежутку (0;100). Таким образом, можно заключить, что всё множество исходов можно отобразить на квадрат, левый нижний угол которого лежит в начале координат, а правый верхний в точке с координатами (100;100). Две полосы: 0<y<10 и 90<y<100 являются изображениями тех исходов, при которых второй упал в воду не далее 10-ти метров от берега. Если .у>x, то есть второй упал ближе к правому берегу, чем первый, то для того, чтобы он был спасён, должно выполняться условие у<х+10. Если у<x, то есть второй упал ближе к левому берегу, чем первый, то для его спасения нужно, чтобы выполнялось условие у>х10. Из сказанного следует, что все благополучные для второго человека исходы отображаются в заштрихованную область на рисунке 2. Площадь этой области легче всего подсчитать, вычитая из площади всего квадрата площади двух незаштрихованных треугольников, что даёт в результате 100006400=3600. Искомая вероятность равна 0,36.
784. Статистическое прогнозирование урожайности зерновых культур
Другое Математика и статистика

Методы экстраполяции основываются на предположении о неизменности факторов, определяющих развитие изучаемого объекта, и заключаются в распространении закономерностей развития объекта, и заключаются в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее. В зависимости от особенностей изменения уровней в ряду динамики приемы экстраполяции могут быть простыми и сложными. Первую группу составляют методы прогнозирования, основанные на предположении о том относительном постоянстве в будущем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста. Вторая группа методов основана на выявлении основной тенденции, т.е. применении статистических формул, описывающих тренд. Их можно разделить на 2 основных типа: на адаптивные методы и аналитические (кривых роста). Адаптивные методы прогнозирования основаны на том, что процесс реализации их заключается в вычислении последовательных во времена значений прогнозируемого показателя с учетом степени влияния предыдущих уровней. К ним относятся методы скользящей и экспоненуальной средних, метод гармонических весов, метод авторегрессионых преобразований. В основу аналитических методов (кривых ростов) прогнозирования положен принцип получения с помощью метода наименьших квадратов оценки детерминированной компоненты, характеризующей основную тенденцию.
785. Статические модели задачи размещения
Другое Математика и статистика

Функция не определена на множестве всех подмножеств , не удовлетворяющих условию (10). Для определения функции на множестве всех поступим следующим образом. Соотнесем пустому подмножеству условный пункт производства и со cколь угодно большими постоянными транспортными расходами (сколь угодно больше ). Так как пустое множество содержится в любом , то это означает, что условный пункт производства будет содержаться в любом подмножестве (варианте размещения) пунктов производства. Поэтому в дальнейшем (чтобы не усложнять записи) под выражением будем понимать, что принимает не только все отличные от нуля значения элементов подмножества , но и само значение 0, соответствующее условному пункту производства. В частности, будет означать .
786. Степенные ряды
Другое Математика и статистика

если в интервале функция имеет производные любого порядка и все они по абсолютной величине ограничены одним и тем же числом, т. е. , то ряд Тейлора этой функции сходится к для любого х из этого интервала , т. е. имеет место равенство
787. Стрела времени и необратимость, возникновение хаоса из порядка и порядока из хаоса как следствие фундаментального детерминизма
Другое Математика и статистика

Теперь о самом главном о применении закона сохранения результирующего импульса к многочастичным (термодинамическим) системам. Когда я рассматриваю механизм релаксации термодинамических систем через рассеяние направленной кинетической энергии, переносимой результирующим импульсом, то для замкнутой системы неукоснительно соблюдаю закон сохранения результирующего импульса. Если выше я пишу: “Каким образом кинетическая энергия направленного движения с переходит в кинетическую энергию хаотически движущихся частиц с как вектор”, то это относится не к утверждению, а к постановке задачи. Это утверждение давным давно сделал Клаузиус, когда сформулировал второй закон в форме, что направленный процесс в замкнутой термодинамической системе неизбежно приходит в равновесное состояние. Ведь если процесс направленный, то это кооперативное (совместное) движение многих частиц, а значит имеется результирующий импульс, который должен в замкнутой системе оставаться постоянным как вектор что бы не происходило. Но если система придет в равновесное состояние, т.е. реализуется Максвеловское распределение по скоростям, то легко показывается что в системе Вот это и породило сомнение, появилась необходимость согласовать эти противоречащие друг другу фундаментальные опытные факты. Причём предпочтение отдано закону сохранения результирующего импульса как более фундаментальному закону на том основании что закон сохранения результирующего импульса сформулирован для любых замкнутых систем, а 2-й закон сформулирован только для многочастичных термодинамических замкнутых систем. Однако применяя закон сохранения импульса к диссипативным системам необходимо учитывать одну тонкость, которая и позволяет снять ранее отмеченное противоречие и примирить 2-й закон и закон сохранения результирующего импульса. Эта тонкость является важным свойством диссипативных (термодинамических) систем. Под скоростью центра масс результирующего импульса (см. формулу (1)) нужно понимать не скорость центра масс всей замкнутой системы, которой передан импульс, а скорость центра масс частиц вовлечённых в результате не центрального соударения в перенос первоначального импульса (который относился к первоначальному шару). Это открытая система, активно взаимодействующая с остальной несоизмеримо большей частью всей замкнутой системы и вовлекающая в первоначальный импульс всё большее число молекул через не центральное соударение. Учитывая число частиц реальных термодинамических систем (достаточно вспомнить порядок числа Лошмидта), понятно что в доли времени и на минимальных расстояниях первоначальная масса частиц из которых складывался импульс возрастает в миллиарды и миллиарды раз. Хотя будет составлять малую часть всей замкнутой системы. И далее я показываю, рассматривая механизм релаксации, что кооперативная кинетическая энергия связанная с этим импульсом убывает обратно пропорционально росту массы. Кооперативная энергия разносится взаимно уравновешенными импульсами (см. рис.-1) и направленная кооперативная кинетическая энергия переходит в тепловую форму с . Хотя первоначальный импульс остался постоянным по величине и направлению как вектор ( сложившись из огромного числа микро импульсов вовлеченных частиц), он вырождается как носитель кооперативной энергии, которая перешла к нуль вектору, складывающемуся из пар взаимно уравновешенных импульсов. Даже если будут сталкиваться одновременно три и более частиц (вероятность чего пренебрежимо мала), то и тогда импульсы, разносящие кооперативную энергию перпендикулярно первоначальному импульсу, в сумме должны дать нуль вектор. Иначе будет нарушен закон сохранения результирующего импульса. Так как скорость центра масс открытой системы стремится к нулю (), то я и утверждаю, что с продолжающимся лавинообразным нарастанием массы открытой системы с некоторого момента следующий миллиметр пути импульс не преодолеет никогда, а это значит что перенос кооперативной энергии прекратится. Оставаясь постоянным по величине и направлению как вектор, импульса не стало как энергетического носителя кооперативной энергии. Вот что я понимаю под вырождением результирующего импульса. Он остался постоянным по величине и направлению, но без энергии. Вся его первоначальная энергия перешла к нуль вектору хаоса. Именно это я имею в виду когда пишу . И если ещё учесть что кооперативная энергия не только уменьшается обратно пропорционально суммарной массе вовлеченных в первоначальный импульс частиц, но в процессе развития экспоненциально расширяется и площадь проходного сечения потока кооперативной энергии, то плотность потока энергии (вектор Умова-Пойтинга) убывает ещё быстрее и польза от этой кооперативной энергии с точки зрения совершения полезной работы против сил убывает быстрее убыли её величины. Это и есть механизм релаксации через диссипацию кооперативной энергии, через вырождение результирующего импульса при не центральном соударении.
788. Структура аффинного пространства над телом
Другое Математика и статистика

Пусть ?- аффинное пространство, ассоциированное с векторным пространством . Каждое векторное подпространство пространства образует подгруппу группы , действующую на ? трансляциями. По определению, орбиты действия на ? называются линейными аффинными многообразиями (сокращенно ЛАМ) с направлением . Группа , действующая просто транзитивно на каждой из этих орбит определяет тем самым на каждой из них аффинную структуру, ассоциированную с ; поэтому мы называем эти орбиты (ЛАМ) также аффинными подпространствами в ?.
789. Структура исчисления предикатов построение логического вывода
Другое Математика и статистика

Данные выше разъяснения относительно тех смыслов, которые формулы получают при интерпретации, указывают на принципы перевода высказываний языка логики предикатов на естественный язык. Однако в них можно усмотреть решение и обратной задачи перевод с естественного на язык логики предикатов, хотя здесь требуются и определенные дополнительные разъяснения. Прежде всего они связаны с отсутствием в формулах ЯЛП общих имен. Общие имена здесь используются только для характеристики задаваемой каждый раз при выражении некоторого высказывания области D значений предметных переменных. В составе самих формул общие имена в предложениях обычного языка заменяются предикаторами. Так, предложение «Все студенты пединститута готовятся стать преподавателями» может быть переведено на язык логики предикатов двояко в зависимости от выбора значений переменных. Мы можем взять в качестве таковой «множество студентов пединститута». Обозначив тогда через P1 свойство «готовятся стать преподавателями», получим «?x P'(x)». С учетом заданной области это должно быть прочитано как «всякий студент пединститута х готовится стать преподавателем». Для более полного выражения смысла высказывания можем взять в качестве области «студенты» вообще, а общее имя «студент пединститута» истолковать как предикатор, взяв для него, например, знак (предикатор) S1 получим ?x (S1(x) ? P1(x). Предложение звучит теперь так: «Для всякого студента х верно, что если он учится в пединституте, то он готовится стать преподавателем». Высказывание «Некоторые студенты пединститута готовятся стать преподавателями» при том же выборе области D и предикаторов запишется в виде ?x(S(x)&P(x))
790. Структура статистики объектов нечисловой природы
Другое Математика и статистика

В семидесятых годах в связи с запросами практики весьма усилился интерес к статистическому анализу нечисловых данных. Московская группа, организованная Ю. Н. Тюриным и другими специалистами вокруг семинара "Математические методы в экспертных оценках", развивала в основном вероятностную статистику нечисловых данных [15]. Были установлены разнообразные связи между различными видами объектов нечисловой природы и изучены свойства этих объектов. Московской группой выпущены, в частности, сборники [16 - 22] и обзоры [23, 24]. Хотя в названиях многих из этих изданий стоят слова "экспертные оценки", анализ содержания сборников показывает, что подавляющая часть статей посвящена математико-статистическим вопросам, а не проблемам проведения экспертиз. Частое употребление указанных слов отражает лишь один из импульсов, стимулирующих развитие статистики объектов нечисловой природы и идущих от запросов практики. При этом необходимо подчеркнуть, что полученные результаты могут и должны активно использоваться в теории и практике экспертных оценок, в особенности при разработке АРМ "МАТЭК".
791. Структура сходящихся последовательностей
Другое Математика и статистика

Ограниченная последовательность может и не быть сходящейся. Например, последовательность 1, -1, 1, -1, … - ограничена , но не является сходящейся. В самом деле, если бы эта последовательность сходилась к некоторому числу а, то каждая из последовательностей {xn-a} и {xn+1-a} являлась бы бесконечно малой. Но тогда (по теореме: Разность бесконечно малых последовательностей есть бесконечно малая последовательность.) {(xn-a) (xn+1-a)}={xn xn+1} была бы бесконечно малой, что невозможно т.к. |xn xn+1| = 2 для любого номера n.
792. Структура ядра
Другое Математика и статистика

Причиной выделения И.Я. “водород” послужило слияние в одно целое двух квантов света (довольно растяжимое для точной науки понятие), которые мы рассматривали как химически инертные элементы нулевой группы нулевого периода So. В качестве устойчивой сердцевины традиционно понимаемого ядра данного элемента выступает электрон-позитронная пара (в составе ядер она традиционно называется нейтроном), а в качестве оболочки электрическое и магнитное поля. То есть, химический элемент So (имеющий ноль электронов на своей электронной оболочке) представляет собой завершённое И.Я., принятое нами за точку отсчёта, начало координат, условную границу наблюдения или Основополагающий Квант И.Я.
793. Структурные и семантические меры социально – правовой информации
Другое Математика и статистика

Содержательность информации в правовых системах можно представить в следующем виде. Пусть имеется определенный механизм расследования преступлений. Допустим, в субъект управления этого механизма, т.е. к следователя, от гражданина А поступил следующий сигнал: гражданин Х покончил жизнь самоубийством, А также сообщил следователю, что некто В утверждает, якобы Х кем-то убит. Следователь решил выяснить, покончил Х жизнь самоубийством или же убит? Он выезжает на место обнаружения трупа Х, где, предположим, в процессе осмотра места происшествия, трупа Х, опроса граждан А, В и других лиц устанавливает, что Х был убит V. Последний был задержан и сознался в убийстве.
794. Структуры данных
Другое Математика и статистика

%20{(x(i),%20x(i+1)%20)%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%bb.U%20%d0%b8%20(x(i+1),%20x(i)%20)%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%bd%d0%b0%d0%b4%d0%bb.U}.%20%d0%98%d0%bd%d1%8b%d0%bc%d0%b8%20%d1%81%d0%bb%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bc%d0%b8%20%d0%bf%d1%83%d1%82%d1%8c%20%d1%8d%d1%82%d0%be%20%d1%86%d0%b5%d0%bf%d1%8c,%20%d1%80%d0%b0%d1%81%d1%81%d0%bc%d0%b0%d1%82%d1%80%d0%b8%d0%b2%d0%b0%d0%b5%d0%bc%d0%b0%d1%8f%20%d0%b1%d0%b5%d0%b7%20%d1%83%d1%87%d0%b5%d1%82%d0%b0%20%d0%be%d1%80%d0%b8%d0%b5%d0%bd%d1%82%d0%b0%d1%86%d0%b8%d0%b8%20%d0%b2%d0%b5%d1%80%d1%88%d0%b8%d0%bd.">Последоватедность вершин (x1, x2, x3, ...xN ) графа G называется путем если для любого i, принадл.[1..n] => {(x(i), x(i+1) )принадл.U и (x(i+1), x(i) )принадл.U}. Иными словами путь это цепь, рассматриваемая без учета ориентации вершин.
795. Субквантовая чехарда
Другое Математика и статистика

Реализовать этот подход пытались Давид Бом, Луи де Бройль и другие физики. Их оппоненты-копенгагенцы повторяли: каждый микрообъект черный ящик, обсуждать его внутреннее устройство бесполезно и никаких qualitas occulta (скрытых качеств) нет. Математик Янош фон Нейман в 30-е годы будто бы даже доказал теорему, что их быть не может, так как иначе в квантовой механике возникли бы противоречия. Но энтузиасты скрытых параметров выдвинули контрдовод: всякое доказательство строится на базе принятых постулатов и может потерять свое значение при их изменении.
796. Сумма делителей числа
Другое Математика и статистика
Некоторые из них не удаётся решить даже с использованием формулы (*). Так, например, не иначе как подбором можно найти числа, для которых ?(n) есть квадрат некоторого натурального числа. Такими числами являются 22, 66, 70, 81, 343, 1501, 4479865. Вот ещё две задачи, приведённые в 1657 г. Пьером Ферма:
1. найти такое m, для которого ?(m3) квадрат натурального числа (Ферма нашёл не одно решение этой задачи);
2. найти такое m, для которого ?(m2) куб натурального числа.
797. Сущность и основные характеристики исследования операций (ИСО)
Другое Математика и статистика

С другой стороны, функция f может представлять собой набор вычислительных правил (алгоритмов), которые позволяют вычислять значение критерия качества функционирования системы (U) при любом заданном множестве значений управляемых и неуправляемых переменных, но не обеспечивают непосредственного отыскания оптимальных значений управляемых переменных. Обычно можно также определить процедуру последовательного выбора значений управляемых переменных таким образом, чтобы эти значения сходились к оптимальному решению. В некоторых алгоритмах затраты на отыскание оптимального решения могут оказаться слишком большими по сравнению с выгодой, даваемой таким решением в сравнении с достаточно «хорошим» решением, которое иногда можно определить сравнительно просто. Всякий раз, когда вычисляется значение U, соответствующее новому набору значений Xi; при заданных значениях Yj получают некоторую новую информацию о том, как функционирует система. Из этой информации можно сделать вывод, что иной набор значений Xi обеспечивает определенное улучшение функционирования системы. Если есть возможность оценить размер улучшения до выполнения вычислений, то можно сравнить затраты на вычисления и решить, целесообразны ли дальнейшие попытки.
798. Сфера
Другое Математика и статистика

Ïóñòü îïèñàííûé îêîëî ñôåðû ìíîãîãðàííèê èìååò n-ãðàíåé. Áóäåì íåîãðàíè÷åííî óâåëè÷èâàòü n òàêèì îáðàçîì, ÷òîáû íàèáîëüøèé ðàçìåð êîæäîé ãðàíè ñòðåìèëñÿ ê íóëþ. Çà ïëîùàäü ñôåðû ïðèìåì ïðåäåë ïîñëåäîâàòåëüíîñòè ïëîùàäåé ïîâåðõíîñòåé îïèñàííûõ îêîëî ñôåðû ìíîãîãðàííèêîâ ïðè ñòðåìëåíèè ê íóëþ íàèáîëüøåãî ðàçìåðà êîæäîé ãðàíè. Ìîæíî äîêàçàòü, ÷òî ýòîò ïðåäåë ñóùåñòâóåò, è ïîëó÷èòü ôîðìóëó äëÿ âû÷åñëåíèÿ ïëîùàäè ñôåðû ðàäèóñà R :
799. Сфера Sⁿ
Другое Математика и статистика

С точки зрения дифференциальной геометрии, сфера риманово пространство, имеющее постоянную (гауссову при и риманову при ) кривизну . Все геодезические линии сферы замкнуты и имеют постоянную длину это так называемые большие окружности, т. е. пересечения с двумерных плоскостей в , проходящих через её центр. Внешнегеометрические свойства : все нормали пересекаются в одной точке, кривизна любого нормального сечения одна и та же и не зависит от точки, в которой оно рассматривается, в частности имеет постоянную среднюю кривизну, причём полная средняя кривизна сферы наименьшая среди выпуклых поверхностей одинаковой площади, все точки сферы омбилические.
800. Сходящиеся последовательности
Другое Математика и статистика

Ограниченная последовательность может и не быть сходящейся. Например, последовательность 1, -1, 1, -1, … - ограничена , но не является сходящейся. В самом деле, если бы эта последовательность сходилась к некоторому числу а, то каждая из последовательностей {xn-a} и {xn+1-a} являлась бы бесконечно малой. Но тогда (по теореме: Разность бесконечно малых последовательностей есть бесконечно малая последовательность.) {(xn-a) (xn+1-a)}={xn xn+1} была бы бесконечно малой, что невозможно т.к. |xn xn+1| = 2 для любого номера n.

Blog

Информация по предмету Математика и статистика