Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем"

Транскрипт

1 УДК 5948 Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем ВИ Тимонин, НД Тянникова МГТУ им НЭ Баумана, Москва, 05005, Россия В работе рассмотрен метод планирования форсированных испытаний восстанавливаемых систем, с помощью которого оптимизируются дисперсии оценок параметров регрессионной модели зависимости интенсивности потока отказов от факторов нагружения Поток отказов технической системы является нестационарным пуассоновским процессом со степенной зависимостью интенсивности потока от времени (модель Кроу) Факторы нагружения оказывают влияние только на параметр масштаба модели, параметр формы остается неизменным Оценки параметров вычисляют методом максимального правдоподобия, дисперсии оценок заменяются их приближенными асимптотическими значениями путем обращения наблюдаемой матрицы Фишера Параметрами, по которым проводят оптимизацию испытаний, являются доли общего числа изделий, испытываемых на каждой ступени При произвольном количестве ступеней испытаний оптимизируют обобщенную дисперсию оценок модели (определитель матрицы ковариаций оценок) В частном случае (для двух ступеней испытаний) получены точные выражения для параметров, оптимизирующих как обобщенную дисперсию, так и дисперсии оценок каждого параметра Во всех случаях необходимым условием испытаний является равенство продолжительности испытаний на разных ступенях Ключевые слова: модель Кроу, восстанавливаемая система, форсированные испытания, обобщенная дисперсия, метод максимального правдоподобия Форсированные испытания широко применяют для ускоренного определения показателей надежности технических систем [ 4] Для невосстанавливаемых систем разработаны различные методы проведения форсированных испытаний и методы анализа их результатов [5 7] Значительно в меньшей степени данные методы используют для оценки показателей надежности восстанавливаемых систем Эти показатели подробно исследованы в [8] В настоящей работе предлагается метод проведения форсированных испытаний восстанавливаемых систем с нулевым временем восстановления В основу положена модель Кроу [9, 0] старения восстанавливаемых систем, параметры которой зависят от нагрузки испытаний Пусть имеется восстанавливаемая система, для которой считаем, что время ее восстановления пренебрежимо мало Известно, что со временем система стареет, и интенсивность потока ее отказов увеличивается Для описания старения восстанавливаемых систем широко применяют модель Кроу [9 ], в которой интенсивность потока отказов имеет вид

2 ВИ Тимонин, НД Тянникова zt () λ t, где λ 0 параметр масштаба; 0 параметр формы Сам процесс появления отказов является нестационарным пуассоновским потоком, для которого количество отказов Nt () за время t имеет математическое ожидание Ht () MNt () λ t Очевидно, что zt () [ MNt ()] λ t Кроме того, количество отказов для непересекающихся промежутков времени есть независимые случайные величины, причем [ Ht ( ) Ht ( )] Ht Ht PNt ( ( ) Nt ( ) ) e! Для прогнозирования показателей надежности восстанавливаемых систем требуется знание параметров, Проблема заключается в том, что невозможно получить достаточное количество статистической информации для достоверной оценки этих параметров настолько надежными бывают системы По этой причине применяют форсированные испытания, которые ускоряют процесс наступления отказов (увеличивают zt ()) за счет воздействия на изделие утяжеляющего фактора x В дальнейшем под фактором будем всегда понимать температуру испытаний (в абсолютных единицах К) Кроме того, в расчетах применяется широко распространенная модель Аррениуса, в которой: / параметр шкалы λ e ; параметр формы не зависит от фактора Уточним, что выводы работы будут теми же самыми для любого воздействующего фактора x, не обязательно для абсолютной температуры Важно только, чтобы зависимость параметра шкалы от фактора x описывалась логарифмически линейной моделью λ e x Форсированные испытания изделий проводят следующим образом: при каждом значении фактора испытывается изделий в течение времени t,,, ; на каждой ступени испытаний фиксируются времена наступления отказов t j и их общее количество, j,, Обозначим Задача состоит в оптимальном распределении общего числа испытываемых изделий по ступеням испытаний Оптимизируемым параметром будет являться обобщенная дисперсия, т е определитель матрицы, обратной наблюдаемой матрице

3 Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем Фишера (матрице асимптотических ковариаций оценок параметров,, ) Во всех дальнейших выкладках предполагаем, что t t, т е продолжительность испытаний на всех ступенях одинакова Функцию правдоподобия для восстанавливаемых систем запишем следующим образом: λtj t, j λt t, λ λ λ t L tj e e e tj j j / / e t e e tj j Логарифм функции правдоподобия будет иметь вид / e t l Ll e e t j / j / e t e e t / l j j / l l / e t ( ) tj j Оценки параметров,, находим стандартным образом из системы уравнений l L l L l L 0, 0, 0 Особенности нахождения оценок описаны далее Асимптотическую матрицу ковариаций оценок,, получаем обращением наблюдаемой информационной матрицы Фишера, которую составили из вторых частных производных l L, взятых со знаком минус Ввиду громоздкости вычислений и несложности преобразований выпишем конечный результат асимптотическую матрицу ковариации оценок: 3

4 ВИ Тимонин, НД Тянникова l t 0 S S D l t l t t e S 0S S t e S0S S S S 0 0 t e S0S S t e S0S S () Здесь / / ; ; / S tj S0 e ; S e ; S e j Рассмотрим определитель матрицы () Оптимальные доли общего числа испытываемых изделий на ступенях, дающие минимум определителя матрицы D, совпадают с оптимальными долями, дающими максимум определителя обратной матрицы D После несложных преобразований получаем t e 0 det D S S S t e / ρ / ρ / ρ e e e, где ; ρ ; Введем обозначения: / / e e / e ρ / / / e e ρ α e ; ; ; ; e ρ / e / / e e t e ; h 4

5 Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем Определим матрицы Θ αη, Θ γ размером следующим образом: Θ αη ; Θ γγ αη γ Тогда t e det ρα ρη ργ D hραηρργγρ hρ Θ Θ ρ αη γ Для поиска оптимальных долей выборки на каждой ступени используем метод Лагранжа Введем λ неопределенный множитель Лагранжа Тогда, учитывая условие ρ e, функция Лагранжа имеет вид Λhρ Θαη Θγ ρλ ρ e Обозначим αη γ αη γ Θ Θ Θ Θ Θ Т В этом случае h e 0 ; e Т Умножая первое уравнение в () слева на e, нетрудно получить λ e hθρ После подстановки λ в (), учитывая ограничение ρ e, получаем систему уравнений ρ e ; (3) Θρ e Θρe 0 Пусть θ j элемент матрицы Θ Представляя второе слагаемое во втором уравнении системы (3) в виде Aρ, где Aaj θlj, l получим представление для второго уравнения Θρ Aρ 0 Вводя матрицу Φ с элементами φ θ θ,, ; j,, окончательно можем записать j j l j l () 5

6 ВИ Тимонин, НД Тянникова ρ e ; (4) Φρ 0 Поскольку определитель матрицы Φ равен нулю, то система (4) имеет ненулевое решение Если заменить последнюю строку матрицы Φ на строку e, а последний элемент в нулевом столбце на еди- ницу, то получим неоднородную систему уравнений с невырожденной матрицей Система записывается в виде θ θ θ θ θ θ 0 ρ θ θ 0 ρ (5) 0 ρ θ, θ θ, θ Систему (5) можно решить любым из известных методов решения линейных систем Таким образом, получаем оптимальные доли выборки для каждой ступени Во многих случаях важно оптимизировать дисперсию оценок,, показывающих скорость возрастания параметра шкалы интенсивности потока отказов Решим задачу оптимизации для частного случая Используя вид матрицы D, после несложных преобразований получим асимптотические дисперсии, как функции от ρ : D D / / te (ρ ) e te ρ e / / te (ρ ) e te e Стандартным способом дифференцируя D, D по ρ, вычисляем оптимальные значения для ρ, ρв каждом случае:, 6

7 для Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем D для D (/ / ) / e e,опт / / e e ρ ; ρ ρ ;,опт ; ρ ρ, опт,опт,опт 0,5 e Отметим, что для рассматриваемого случая минимизация детерминанта D реализуется при ρ,опт ; ρ,опт Недостатком данной методологии [] является тот факт, что оптимальные значения ρ, ρ зависят от неизвестных параметров,, По этой причине необходимо заранее знать хотя бы приближенные значения,, или диапазон их возможных значений В заключение получим выражения для определения оценок,, Оценки,, находим с использованием первых частных производных логарифма функции правдоподобия, приравнивая их к нулю Опуская промежуточные выкладки, запишем систему уравнений: l / t t e e S 0 ; Отсюда lt S Тогда l t / t e e 0; 0 / te e Оценку e e / e / /,опт находим из уравнения 0 7

8 8 ВИ Тимонин, НД Тянникова Второе уравнение решаем численным методом Для можно ρ получить явный вид решений: l ρ ЛИТЕРАТУРА [] Nelso W Acceleated estg: Statstcal Models est Plas ad Data Aalyses New Yo, Joh Wley & Sos, 990, 578 p [] Lawece LM Relablty Pobablstc Models ad Statstcal Methods New Jesey, Eglewood Clffs, Petce Hall, Ic, 995, 33 p [3] Тимонин ВИ Математические методы в теории ускоренных испытаний Зарубежная радиоэлектроника, 98,, с 5 57 [4] Беляев Ю К, Болотин В В, Барлоу Р, Карташов ГД, Прошан Ф Надежность технических систем: Справочник Ушаков ИА, ред Москва, Радио и связь, 985, 530 c [5] Meee WQ, Escoba LA Statstcal Methods fo Relablty Data New Yo, Joh Wley & Sos, Ic, 998, 44 p [6] Карташов ГД Установление связей между ненаблюдаемыми одновременно случайными величинами Применение теории вероятностей и математической статистики: сб науч тр Вильнюс: Ин-т мат и кибер АН ЛитССР, 98, с 8 9 [7] Тимонин ВИ Об одной задаче проверки гипотез в теории форсированных испытаний Применение теории вероятностей и математической статистики: сб науч тр Вильнюс: Ин-т мат и кибер АН ЛитССР, 98, с 8 85 [8] Гнеденко БВ Математические методы в теории надежности Москва, УРСС, 0, 56 с [9] Cow LH Methods fo Assessg Relablty Gowth Potetal IEEE Poc, Aual Relablty ad Mataablty Symp, 984, pp [0] Cow LH A Methodology fo Maagg Relablty Gowth Dug Opeatoal Msso Pofle estg IEEE Poc, Aual Relablty ad Mataablty Symp, 008, pp [] ГОСТ Р (МЭК 670:000) Статистические методы Степенная модель Критерии согласия и методы оценки Москва, Стандартинформ, 008, 7 с [] Nelso W Appled Lfe Data Aalyss New Yo, Joh Wley & Sos, 98, 4 p Статья поступила в редакцию Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом: Тимонин ВИ, Тянникова НД Оптимизация форсированных испытаний восстанавливаемых систем Инженерный журнал: наука и инновации, 03, вып URL: Тимонин Владимир Иванович родился в 95, окончил МИЭМ в 975 г Д-р физ-мат наук, профессор кафедры «Высшая математика» МГТУ им НЭ Баумана Автор более 50 научных работ в области математической статистики и обработки результатов экспериментов Сфера научных интересов: теория надежности, математическая статистика, многомерные статистические методы в актуарных исследованиях Тянникова Нина Дмитриевна родилась в 990 г, окончила МГТУ им НЭ Баумана в 03 г Ассистент кафедры «Высшая математика» МГТУ им НЭ Баумана Сфера научных интересов: теория надежности, математическая статистика, многомерные статистические методы в актуарных исследованиях e-mal:

О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин

О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин Сибирский математический журнал Январь февраль, 2010. Том 51, 1 УДК 519.233.5+519.654 О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин Аннотация. Рассмотрена

Подробнее

Теорема Кронекера-Капелли

Теорема Кронекера-Капелли Установить совместность и решить систему линейных уравнений 5xx x xx 5x 0 x4x x 0 а) по формулам Крамера, б) матричным способом, в) методом Гаусса Совместность Совместность системы можно установить: а)

Подробнее

Лекция 11: Обратная матрица

Лекция 11: Обратная матрица Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Определение обратной матрицы Определение Пусть A произвольная матрица. Матрица B называется

Подробнее

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания

Подробнее

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА 3-й семестр 2013 2014, спец. ИУ3, ИУ6 Виды аудиторных занятий и самостоятельной работы Сроки проведения или выполнения, недели Трудоемкость, часы Лекции

Подробнее

Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2011

Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2011 Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2 Проблема анализа многомерных данных При решении различных задач

Подробнее

Лекция 4. Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ. Лектор Сенько Олег Валентинович

Лекция 4. Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ. Лектор Сенько Олег Валентинович Лекция 4 Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ Лектор Сенько Олег Валентинович Курс «Математические основы теории прогнозирования» 4-й

Подробнее

Д. П. Ветров 1. Спецкурс «Графические модели» Лекция 5. Обучение без учителя. скрытых марковских моделей и. линейных динамических систем.

Д. П. Ветров 1. Спецкурс «Графические модели» Лекция 5. Обучение без учителя. скрытых марковских моделей и. линейных динамических систем. для Д. П. 1 1 МГУ, ВМиК, каф. ММП Спецкурс «Графические модели» Скрытая Марковская модель () для Скрытая Марковская модель [первого порядка] это вероятностная модель последовательности, которая Состоит

Подробнее

ТЕМА 10. Статистическое оценивание Точечные и интервальные оценки параметров распределения

ТЕМА 10. Статистическое оценивание Точечные и интервальные оценки параметров распределения ТЕМА 10. Статистическое оценивание. Цель контента темы 10 изучить практически необходимые методы нахождения точечных и интервальных оценок неизвестных параметров распределения. Задачи контента темы 10:

Подробнее

Семинар 5. Модели ARMA

Семинар 5. Модели ARMA Семинар 5. Модели ARMA 5.1. Авторегрессионная модель (AR) Авторегрессионная модель p-го порядка (обозначается AR(p)) имеет вид y t = p a k y t k + ε t, где ε t белый шум. Изучим свойства модели на примере

Подробнее

Глава 3. Определители

Глава 3. Определители Глава Определители Перестановки Q Рассмотрим множество первых натуральных чисел которое обозначим как Определение Перестановкой P множества элементов из Q назовем любое расположение этих элементов в некотором

Подробнее

Лекция 8: Базис векторного пространства

Лекция 8: Базис векторного пространства Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В курсе аналитической геометрии важную роль играли понятия базиса

Подробнее

11.4. Оценка вероятности отказа по биномиальному плану. Точечная оценка. Доверительные интервалы

11.4. Оценка вероятности отказа по биномиальному плану. Точечная оценка. Доверительные интервалы например, к экспоненциальной составляющей функции распределения не добавится нормальная составляющая (рис. 11.3). Таким косвенным подтверждением могут быть результаты длительных испытаний небольших партий

Подробнее

9. Линейные пространства

9. Линейные пространства 9 Линейные пространства 3 Нам часто приходится рассматривать некоторые множества объектов, для которых установлены так называемые линейные операции: сложение элементов множества и умножение элемента множества

Подробнее

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование»

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ Московский государственный технический университет имени НЭ Баумана Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» ÀÍ Êàíàòíèêîâ, ÀÏ Êðèùåíêî ÔÓÍÊÖÈÈ

Подробнее

Необходимое и достаточное условие экстремума функции многих переменных

Необходимое и достаточное условие экстремума функции многих переменных Необходимое и достаточное условие экстремума функции многих переменных Рассмотрим задачу на нахождение условного экстремума для случае функции двух переменных. Необходимое условие экстремума. Пусть имеется

Подробнее

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ООО «Резольвента», www.resolventa.ru, resolventa@lst.ru, (495) 509-8-0 Учебный центр «Резольвента» Доктор физико-математических наук, профессор К. Л. САМАРОВ МАТЕМАТИКА Учебно-методическое пособие по разделу

Подробнее

Д. П. Ветров 1 Д. А. Кропотов 2

Д. П. Ветров 1 Д. А. Кропотов 2 решение Лекция 8. Д. П. Ветров 1 Д. А. 2 1 МГУ, ВМиК, каф. ММП 2 ВЦ РАН Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения» План лекции решение 1 Дифференцирование матриц Задача оптимального распределения

Подробнее

Лекция Понятие о потоке отказов и восстановлений

Лекция Понятие о потоке отказов и восстановлений Лекция 3 3.1. Понятие о потоке отказов и восстановлений Восстанавливаемым называется объект, для которого восстановление работоспособного состояния после отказа предусмотрено в нормативнотехнической документации.

Подробнее

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА»

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА» ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА» Тема 1. Множества. Введение в логику. Понятие функции. Кривые второго порядка. Основные понятия о множествах. Символика, ее использование.

Подробнее

Программа по «Математике» (базовый уровень) Тема 1. Векторы и матрицы.

Программа по «Математике» (базовый уровень) Тема 1. Векторы и матрицы. Программа по «Математике» (базовый уровень) РАЗДЕЛ 1. Линейная алгебра с элементами аналитической геометрии Тема 1. Векторы и матрицы. N-мерные векторы. Линейные операции над векторами. Линейная зависимость

Подробнее

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ Программа составлена на основе федерального государственного образовательного стандарта высшего образования (уровень подготовки кадров высшей квалификации) по направлению подготовки 09.06.01 Информатика

Подробнее

7. Предельные теоремы в теории вероятностей Классические предельные теоремы в схеме независимых испытаний (локальная и интегральная). 7.2.

7. Предельные теоремы в теории вероятностей Классические предельные теоремы в схеме независимых испытаний (локальная и интегральная). 7.2. Программа вступительных экзаменов в аспирантуру по направлению 01.06.01 математика и механика специальность 01.01.05 теория вероятностей и математическая статистика Раздел 1. Теория вероятностей. 1. Основные

Подробнее

Б а й е с о в с к а я к л а с с и ф и к а ц и я

Б а й е с о в с к а я к л а с с и ф и к а ц и я МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П.КОРОЛЕВА

Подробнее

МОДЕЛЬ ДЕЗАГРЕГИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

МОДЕЛЬ ДЕЗАГРЕГИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ Бывшев В.А. Доктор технических наук, профессор кафедры системного анализа и моделирования экономических процессов, Финансовый университет при Правительстве РФ Пахомов Е.В. Кандидат экономических наук,

Подробнее

ЭЛЕМЕНТЫ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ. 1. Матрицы и операции над ними. 2. Определители и их свойства. Вычисление определителей. А =

ЭЛЕМЕНТЫ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ. 1. Матрицы и операции над ними. 2. Определители и их свойства. Вычисление определителей. А = ЭЛЕМЕНТЫ ЛИНЕЙНОЙ ЛГЕБРЫ. Матрицы и операции над ними.. Определители и их свойства. Вычисление определителей. Матрицы и операции над ними Определение. Матрицей размера m n, где m- число строк, n- число

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций Министерство образования и науки РФ ФБОУ ВПО Уральский государственный лесотехнический университет ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Кафедра высшей математики Теория вероятностей и математическая статистика

Подробнее

РЕШЕНИЕ РЕКУРРЕНТНЫХ УРАВНЕНИЙ

РЕШЕНИЕ РЕКУРРЕНТНЫХ УРАВНЕНИЙ РЕШЕНИЕ РЕКУРРЕНТНЫХ УРАВНЕНИЙ Обозначим через значение некоторого выражения при подстановке в него целого числа Тогда зависимость члена последовательности от членов последовательности F F со значениями

Подробнее

А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ

А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ Рекомендовано УМО в области ядерные физика и технологии в качестве учебного пособия МОСКВА ФИЗМАТЛИТ 2010 УДК 519.2+6 ББК 22.17, 22.19 К85

Подробнее

Методы оценивания для статистически неопределенных систем

Методы оценивания для статистически неопределенных систем Методы оценивания для статистически неопределенных систем Галина Адольфовна Тимофеева Gtimofeeva@mail.ru Уральский государственный университет путей сообщения Доклад в Институте космических исследований,

Подробнее

28. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений

28. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений 28. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Размерность

Подробнее

Вариационное исчисление: задачи, алгоритмы, примеры. А.В. Ожегова, Р.Г. Насибуллин

Вариационное исчисление: задачи, алгоритмы, примеры. А.В. Ожегова, Р.Г. Насибуллин Вариационное исчисление: задачи, алгоритмы, примеры. А.В. Ожегова, Р.Г. Насибуллин Казань, 213 УДК 519.6, 517.97 ББК Печатается по решению методической комиссии Института математики и механики им. Н.И.

Подробнее

Лекция 6: Крамеровские системы линейных уравнений

Лекция 6: Крамеровские системы линейных уравнений Лекция 6: Крамеровские системы линейных уравнений Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В курсе аналитической

Подробнее

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Нижегородский Государственный Технический университет имени Р.Е. Алексеева Кафедра ФТОС Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Попов Е.А., Успенская Г.И. Нижний Новгород

Подробнее

Математический анализ

Математический анализ Кафедра математики и информатики Математический анализ Учебно-методический комплекс для студентов ВПО, обучающихся с применением дистанционных технологий Модуль 4 Приложения производной Составитель: доцент

Подробнее

АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ СО СЛУЧАЙНЫМИ ОШИБКАМИ В КОЭФФИЦИЕНТАХ Ю. Ю. Линке, А. И.

АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ СО СЛУЧАЙНЫМИ ОШИБКАМИ В КОЭФФИЦИЕНТАХ Ю. Ю. Линке, А. И. Сибирский математический журнал Январь февраль, 010. Том 51, 1 УДК 519.33.5 АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ СО СЛУЧАЙНЫМИ ОШИБКАМИ В КОЭФФИЦИЕНТАХ Ю. Ю. Линке, А. И. Саханенко

Подробнее

Цель работы. Содержание работы. 1. Установление наличия корреляционной зависимости между случайными

Цель работы. Содержание работы. 1. Установление наличия корреляционной зависимости между случайными Цель работы Часто на практике необходимо исследовать, как изменение одной переменной величины X влияет на другую величину Y Например, как количество цемента X влияет на прочность бетона Y Такое влияние

Подробнее

Программа вступительного экзамена на программы магистратуры по направлению Прикладная математика и информатика

Программа вступительного экзамена на программы магистратуры по направлению Прикладная математика и информатика ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ѕсанктпетербургский ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТї Программа вступительного экзамена на программы магистратуры

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации. Кафедра высшей математики

Министерство образования и науки Российской Федерации. Кафедра высшей математики Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский государственный индустриальный университет»

Подробнее

Лекция 11. УСЛОВНЫЙ ЭКСТРЕМУМ. = 0, 5. Следовательно,

Лекция 11. УСЛОВНЫЙ ЭКСТРЕМУМ. = 0, 5. Следовательно, Лекция 11. УСЛОВНЫЙ ЭКСТРЕМУМ 1. Понятие условного экстремума.. Методы отыскания условного экстремума.. Наибольшее и наименьшее значения функции двух переменных в замкнутой области. 1. Понятие условного

Подробнее

Тема 1: Системы линейных уравнений

Тема 1: Системы линейных уравнений Тема 1: Системы линейных уравнений А. Я. Овсянников Уральский федеральный университет Институт математики и компьютерных наук кафедра алгебры и дискретной математики алгебра и геометрия для физиков-инженеров

Подробнее

(1.7) {Γ ζ + [(m2 + 1)(A 2Γ) + m(b + B Γ )]ζ 2 + B m 2 B Γ } m)

(1.7) {Γ ζ + [(m2 + 1)(A 2Γ) + m(b + B Γ )]ζ 2 + B m 2 B Γ } m) 178 ПРИКЛАДНАЯ МЕХАНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ ФИЗИКА. 2000. Т. 41, N- 4 УДК 539.3 К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ПРОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ФИЗИЧЕСКИ НЕЛИНЕЙНОГО ВКЛЮЧЕНИЯ В ЛИНЕЙНО-УПРУГОЙ СРЕДЕ И. Ю. Цвелодуб Институт гидродинамики

Подробнее

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ХИМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ. Кафедра физической химии. А. В. Блохин ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА. Курс лекций.

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ХИМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ. Кафедра физической химии. А. В. Блохин ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА. Курс лекций. БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ХИМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ Кафедра физической химии А. В. Блохин ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА Курс лекций В двух частях Часть МИНСК 00 Автор-составитель Блохин А.В., кандидат химических

Подробнее

Лекция 12.Байесовский подход

Лекция 12.Байесовский подход Лекция 12.Байесовский подход Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Байесовский подход Санкт-Петербург, 2013 1 / 36 Cодержание Содержание 1 Байесовский подход к статистическому

Подробнее

НЕОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ МАТРИЦЫ И МОДЕЛИ ЛЕОНТЬЕВА

НЕОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ МАТРИЦЫ И МОДЕЛИ ЛЕОНТЬЕВА Глава 3 НЕОТРИЦАТЕЛЬНЫЕ МАТРИЦЫ И МОДЕЛИ ЛЕОНТЬЕВА 3 Число и вектор Фробениуса Число и вектор Фробениуса используются в балансовых экономических моделях и, в частности, в модели международной торговли

Подробнее

Лекция 15: Собственные значения и собственные векторы. оператора

Лекция 15: Собственные значения и собственные векторы. оператора Лекция 15: Собственные значения и собственные векторы линейного оператора Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Определение

Подробнее

А.В. Колесников. Вариационное исчисление. Высшая Школа Экономики. Математический факультет. Москва. 2013 гг.

А.В. Колесников. Вариационное исчисление. Высшая Школа Экономики. Математический факультет. Москва. 2013 гг. А.В. Колесников Вариационное исчисление Высшая Школа Экономики. Математический факультет. Москва. 2013 гг. Необходимые и достаточные условия второго порядка в простейшей вариационной задаче Необходимые

Подробнее

Достаточные условия существования решения задачи об условном экстремуме методом Лагранжа. В.В. Колыбасова, Н.Ч. Крутицкая

Достаточные условия существования решения задачи об условном экстремуме методом Лагранжа. В.В. Колыбасова, Н.Ч. Крутицкая Достаточные условия существования решения задачи об условном экстремуме методом Лагранжа ВВ Колыбасова, НЧ Крутицкая В В Колыбасова, Н Ч Крутицкая Достаточные условия существования решения задачи об условном

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И

Подробнее

Тема 3. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования

Тема 3. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования Тема 3. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования Цель: познакомить читателя с симплекс-методом решения задачи линейного программирования и основными понятиями и теоремами теории двойственности

Подробнее

АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ ПРИ НЕВЫПОЛНЕНИИ НЕКОТОРЫХ КЛАССИЧЕСКИХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ Ю. Ю. Линке, А. И.

АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ ПРИ НЕВЫПОЛНЕНИИ НЕКОТОРЫХ КЛАССИЧЕСКИХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ Ю. Ю. Линке, А. И. Сибирский математический журнал Март апрель, 2009. Том 50, 2 УДК 519.237.5 АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ В ЗАДАЧЕ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ ПРИ НЕВЫПОЛНЕНИИ НЕКОТОРЫХ КЛАССИЧЕСКИХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ Ю. Ю.

Подробнее

МАТРИЦЫ и ОПРЕДЕЛИТЕЛИ

МАТРИЦЫ и ОПРЕДЕЛИТЕЛИ ИНСТИТУТ ПРИКЛАДНОЙ ФИЗИКИ, АКАДЕМИИ НАУК РЕСПУБЛИКИ МОЛДОВА И В БЕЛОУСОВ МАТРИЦЫ и ОПРЕДЕЛИТЕЛИ учебное пособие по линейной алгебре Издание второе, исправленное и дополненное Кишинев: 2006 УДК 519612

Подробнее

2. Содержание курса Лекции I семестр. Число часов

2. Содержание курса Лекции I семестр. Число часов 1. Цель и задачи курса Цель курса освоение математического аппарата. Задача курса выработка формального и логического мышления, выработка навыков решения формализованных математических задач.. Содержание

Подробнее

Лекция 10: Умножение матриц

Лекция 10: Умножение матриц Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В данной лекции вводится операция умножения матриц, изучаются

Подробнее

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ Иваново 011 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановская

Подробнее

ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ

ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ УДК 550.831.01 И. Ф. ЛОЗОВСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ В платформенных регионах для геофизических полей может быть принята модель случайного нормального поля, однородного

Подробнее

2. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ 2.1. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

2. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ 2.1. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ . РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ.. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ вида Численное решение нелинейных алгебраических или трансцендентных уравнений. заключается в нахождении значений

Подробнее

a a b b 1) Даны линейные подпространства U и W, порождённые системами векторов: Найти базисы подпространств U а) Базис подпространства U W.

a a b b 1) Даны линейные подпространства U и W, порождённые системами векторов: Найти базисы подпространств U а) Базис подпространства U W. и ) Даны линейные подпространства U и W, порождённые системами векторов: a ; ; 3; a a b b 3 ; ; ; ; ; ; ; ; ; 3; 3; ; Найти базисы подпространств U а) Базис подпространства U W. W и U W. Множество всех

Подробнее

Лекция 5: Определители

Лекция 5: Определители Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В курсе аналитической геометрии уже говорилось об определителях

Подробнее

1. НАДЕЖНОСТЬ: ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

1. НАДЕЖНОСТЬ: ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ nadegnost.narod.ru/lection1. 1. НАДЕЖНОСТЬ: ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ При анализе и оценке надежности, в том числе и в электроэнергетике, конкретные технические устройства именуются обобщенным понятием

Подробнее

С.А. Пименов. Оценка остаточного ресурса конструкций при случайном механическом нагружении

С.А. Пименов. Оценка остаточного ресурса конструкций при случайном механическом нагружении С.А. Пименов Оценка остаточного ресурса конструкций при случайном механическом нагружении В [] были рассмотрены общие методы оценки надежности конструкций при механическом нагружении. Данные методы позволяют

Подробнее

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР Задачи выбора в условиях неопределенности Имеется набор возможных исходов y Y, из которых один окажется совмещенным с выбранной альтернативой, но с какой именно в момент выбора неизвестно,

Подробнее

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» В ГБОУ ВО НГИЭУ (МАГИСТРАТУРА)

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» В ГБОУ ВО НГИЭУ (МАГИСТРАТУРА) Министерство образования Нижегородской области Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет» ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Т А Матвеева В Б Светличная С А Зотова ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ: СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН И ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

О конструировании вычислительного алгоритма для решения некорректной задачи с использованием визуализации на вычислительном комплексе МВС-1000

О конструировании вычислительного алгоритма для решения некорректной задачи с использованием визуализации на вычислительном комплексе МВС-1000 О конструировании вычислительного алгоритма для решения некорректной задачи с использованием визуализации на вычислительном комплексе МВС-1000 ИММ УрО РАН В работе изложен опыт, полученный в процессе восстановления

Подробнее

ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ

ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ТЕМА 8. СИСТЕМЫ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. ЗАКОН БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ Случайные векторы. Закон распределения. Условные распределения случайных величин. Числовые характеристики случайных векторов. Условные математические

Подробнее

Тема 9. Обыкновенные дифференциальные уравнения

Тема 9. Обыкновенные дифференциальные уравнения Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный морской технический университет» (СПбГМТУ) Кафедра

Подробнее

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование»

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» À.Í. Êàíàòíèêîâ,

Подробнее

ПАРАДОКС УГЛОВОЙ КРОМКИ ПРОФИЛЯ В НЕСТАЦИОНАРНОМ ПОТОКЕ. Д. Н. Горелов

ПАРАДОКС УГЛОВОЙ КРОМКИ ПРОФИЛЯ В НЕСТАЦИОНАРНОМ ПОТОКЕ. Д. Н. Горелов ПРИКЛАДНАЯ МЕХАНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ ФИЗИКА. 2002. Т. 43, N- 1 45 УДК 532.5:533.6 ПАРАДОКС УГЛОВОЙ КРОМКИ ПРОФИЛЯ В НЕСТАЦИОНАРНОМ ПОТОКЕ Д. Н. Горелов Омский филиал Института математики СО РАН, 644099 Омск

Подробнее

«Теория вероятностей и математическая статистика»

«Теория вероятностей и математическая статистика» Правительство Российской Федерации Государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Г О С У Д А Р С Т В Е Н Н Ы Й У Н И В Е Р С И Т Е Т ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ

Подробнее

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ В.Е.Гмурман РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ М.: Высш. школа, 1979, 400 стр. В пособии приведены необходимые теоретические сведения и формулы, даны решения

Подробнее

Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний.

Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний. Конфуций говорил: Учитель: Я говорю лишь то, что вам самим должно быть ведомо. Давай наставления только тому, кто ищет знаний. http://www-chemo.univer.kharkov.ua/ 1 Случайные величины и их характеристики.

Подробнее

Оценка области устойчивости нелинейной системы путем разбиения линейного блока на подсистемы

Оценка области устойчивости нелинейной системы путем разбиения линейного блока на подсистемы Оценка области устойчивости нелинейной системы путем разбиения линейного блока на подсистемы АИ Баркин Аннотация Предлагается новый способ вычисления параметрической области устойчивости нелинейной системы

Подробнее

1. Устойчивые решения ОДУ. Устойчивые многочлены

1. Устойчивые решения ОДУ. Устойчивые многочлены Глава III. Теория устойчивости 1. Устойчивые решения ОДУ. Устойчивые многочлены III.1.1. Устойчивые решения линейных ОДУ Существенную роль в исследовании различных процессов, поведение которых описывается

Подробнее

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» Основные математические понятия и факты:

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» Основные математические понятия и факты: ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» Основные математические понятия и факты: Содержание программы 1. Числа, корни и степени. Числовые последовательности Натуральные числа. Простые

Подробнее

101,5 101,2 107,5 107,5 107,7 107,9 107,0 101,0 (IPS) 101, ,1 96,5 93,4 91,1 89,3 (IFT) 70,8 31,1 54,3 60,4 40,3 100,9 76,4 96,1 (IDP)

101,5 101,2 107,5 107,5 107,7 107,9 107,0 101,0 (IPS) 101, ,1 96,5 93,4 91,1 89,3 (IFT) 70,8 31,1 54,3 60,4 40,3 100,9 76,4 96,1 (IDP) Попов А. А. Основы проведения факторного анализа социально-экономического развития 81 Канд. техн. наук А. А. Попов ОСНОВЫ ПРОВЕДЕНИЯ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

Подробнее

ЛЕКЦИИ ПО МАТЕМАТИКЕ

ЛЕКЦИИ ПО МАТЕМАТИКЕ Московский городской психолого-педагогический университет Умнов А.Е. ЛЕКЦИИ ПО МАТЕМАТИКЕ Москва, 202 Верс. 3 декабря 202 г. Оглавление Введение 4. Некоторые полезные сведения из курса элементарной математики................................

Подробнее

5 Транспортная задача

5 Транспортная задача 1 5 Транспортная задача Важный частный случай задач линейного программирования транспортные задачи Это математические модели разнообразных прикладных задач по оптимизации перевозок Распространенность в

Подробнее

А.С. Хританков. Математическая модель характеристик производительности распределённых вычислительных систем

А.С. Хританков. Математическая модель характеристик производительности распределённых вычислительных систем Информатика, управление, экономика ТРУДЫ МФТИ 2 Том 2, (5) УДК 59687+475 АС Хританков Московский физико-технический институт (государственный университет) Математическая модель характеристик производительности

Подробнее

Методические указания к выполнению курсовой работы

Методические указания к выполнению курсовой работы Методические указания к выполнению курсовой работы "СЛУЧАЙНЫЕ ВЕКТОРЫ" для студентов специальности 655Д «Роботы и робототехнические системы» Кафедра математики г Описание работы Курсовой проект предполагает

Подробнее

Теория ошибок и обработка результатов эксперимента

Теория ошибок и обработка результатов эксперимента Теория ошибок и обработка результатов эксперимента Содержание 1. Классификация и типы ошибок. 2. Прямые и косвенные измерения. 3. Случайные измерения и ошибки. 3.1. Понятие вероятности случайной величины.

Подробнее

Рациональные функции, допускающие двойные разложения

Рациональные функции, допускающие двойные разложения Труды Московского математического общества Том 73, вып. 2, 2012 г. Рациональные функции, допускающие двойные разложения А. Б. Богатырёв Дж. Ритт [1] исследовал структуру множества комплексных многочленов

Подробнее

* **е-mail:

*  **е-mail: Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 7 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 59.4.00:5,643,5 Физическая модель и закон распределения отказов элементов и систем электроники Авакян А.А.*, Курганов А.В.** Научно-исследовательский

Подробнее

ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА Второй семестр. Курс лекций для студентов экономических специальностей вузов

ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА Второй семестр. Курс лекций для студентов экономических специальностей вузов МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ УО «Белорусский государственный экономический университет» М.П. Дымков ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА Второй семестр Курс лекций для студентов экономических специальностей

Подробнее

Используя так называемую таблицу эквивалентностей, а, по сути, линейный член разложения функций в ряд Маклорена и свойства функции arctg, получаем

Используя так называемую таблицу эквивалентностей, а, по сути, линейный член разложения функций в ряд Маклорена и свойства функции arctg, получаем ) Вычислите предел lim ln( arcsin tg( ) Обозначим L = lim ) arctg tg( ) ln( arcsin ) arctg Используя так называемую таблицу эквивалентностей, а, по сути, линейный член разложения функций в ряд Маклорена

Подробнее

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов»

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Специальность 280102 1. Модель и оригинал. 2. Что такое модель? 3. Что такое моделирование? 4. Для чего необходим этап постановки

Подробнее

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ Понятие статистической гипотезы Статистическая гипотеза это предположение о виде распределения или о величинах неизвестных параметров генеральной совокупности, которая может

Подробнее

КУРС ЛЕКЦИЙ. по высшей математике

КУРС ЛЕКЦИЙ. по высшей математике Министерство образования и науки, молодежи и спорта Донецкий национальный технический университет Улитин Г.М., Гончаров А.Н. КУРС ЛЕКЦИЙ по высшей математике Учебное пособие Донецк 2011 УДК 51 (075.8)

Подробнее

О. В. Афонасенков, Т. А. Матвеева ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ РЯДЫ, РЯДЫ И ИНТЕГРАЛ ФУРЬЕ

О. В. Афонасенков, Т. А. Матвеева ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ РЯДЫ, РЯДЫ И ИНТЕГРАЛ ФУРЬЕ О В Афонасенков Т А Матвеева ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ РЯДЫ РЯДЫ И ИНТЕГРАЛ ФУРЬЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ВОЛЖСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ)

Подробнее

МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В СОВРЕМЕННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В СОВРЕМЕННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В СОВРЕМЕННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ УДК 681.518 В.М. Гриняк, кандидат технических наук, С.М. Семенов, кандидат технических наук Владивостокский государственный

Подробнее

Ôèçè åñêèå ïðèëîæåíèÿ îïðåäåëåííîãî èíòåãðàëà

Ôèçè åñêèå ïðèëîæåíèÿ îïðåäåëåííîãî èíòåãðàëà Ôèçè åñêèå ïðèëîæåíèÿ îïðåäåëåííîãî èíòåãðàëà Âîë åíêî Þ.Ì. Ñîäåðæàíèå ëåêöèè Работа переменной силы. Масса и заряд материальной кривой. Статические моменты и центр тяжести материальной кривой и плоской

Подробнее

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование»

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» À.Í. Êàíàòíèêîâ,

Подробнее

Временная модель оценки риска нарушения информационной безопасности

Временная модель оценки риска нарушения информационной безопасности АС Кабанов, АБ Лось, ВИ Трунцев Временная модель оценки риска нарушения 87 УДК 004056 АС Кабанов, АБ Лось, ВИ Трунцев Временная модель оценки риска нарушения информационной безопасности Излагаются результаты

Подробнее

ЕН 01 МАТЕМАТИКА РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ Монтаж и техническая эксплуатация промышленного оборудования.

ЕН 01 МАТЕМАТИКА РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ Монтаж и техническая эксплуатация промышленного оборудования. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ Государственная профессиональная образовательная организация Тульской области «Тульский государственный машиностроительный колледж имени Никиты Демидова» ( ГПОО

Подробнее

БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ. Марк Иоффе

БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ. Марк Иоффе БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ Марк Иоффе Биномиальная модель оценивания опционов является широко распространенным и с точки зрения прикладной математики достаточно простым и очевидным численным

Подробнее

ПРОСТЕЙШИЕ ТЕОРЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ С БИНАРНО УПРАВЛЯЕМЫМ ОБЪЕКТОМ А. М. Фрумкин

ПРОСТЕЙШИЕ ТЕОРЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ С БИНАРНО УПРАВЛЯЕМЫМ ОБЪЕКТОМ А. М. Фрумкин УДК 5179354 ПРОСТЕЙШИЕ ТЕОРЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ С БИНАРНО УПРАВЛЯЕМЫМ ОБЪЕКТОМ 015 А М Фрумкин ст науч сотрудник кафедры математического анализа и прикладной математики,

Подробнее

Московский государственный технический университет. имени Н.Э.Баумана. Ф.Х. Ахметова, С.Н. Ефремова, Т.А. Ласковая ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ. ТЕОРИЯ ПРЕДЕЛОВ.

Московский государственный технический университет. имени Н.Э.Баумана. Ф.Х. Ахметова, С.Н. Ефремова, Т.А. Ласковая ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ. ТЕОРИЯ ПРЕДЕЛОВ. Московский государственный технический университет имени Н.Э.Баумана Ф.Х. Ахметова, С.Н. Ефремова, Т.А. Ласковая ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ. ТЕОРИЯ ПРЕДЕЛОВ. Часть Методические указания к выполнению домашнего задания

Подробнее

системы линейных уравнений Б.М.Верников Лекция 3: Однородные и неоднородные системы

системы линейных уравнений Б.М.Верников Лекция 3: Однородные и неоднородные системы Лекция 3: Однородные и неоднородные системы линейных уравнений Система линейных уравнений Определение Линейным уравнением (или уравнением первого порядка) с n неизвестными x 1, x 2,..., x n называется

Подробнее

Тогда прямое преобразование Лапласа будет иметь вид : F( p)

Тогда прямое преобразование Лапласа будет иметь вид : F( p) Ястребов НИ КПИ РТФ каф ТОР wwwystrevkievu Схемные функции Аппарат схемных функций применим как для анализа цепей на постоянном и гармоническом токе так и при произвольном виде воздействия В установившемся

Подробнее