Презентации по Математике

Методы непараметрического спектрального анализа. Основные показатели качества оценок СПМ
Методы непараметрического спектрального анализа. Основные показатели качества оценок СПМ
ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ОЦЕНОК СПМ (1) Для сравнения различных оценок СПМ используются специальные показатели (показатели качества оценок СПМ). Показатели качества позволяют количественно охарактеризовать оценки СПМ. Данные показатели не всегда являются количественными, т.е. не всегда могут быть выражены количественными значениями. Существует ряд показателей, которые качественно характеризуют конкретную оценку СПМ. Показатели качества являются информативными для сравнения различных оценок СПМ и выбора лучшей из них по тому или иному критерию. ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ОЦЕНОК СПМ (2) Применяемые на практике показатели качества: 1) смещенность / несмещенность; 2) состоятельность / несостоятельность. Смещение оценки (с использованием оператора математического ожидания) В дальнейшем рассматриваются эргодические сигналы, для которых усреднение по ансамблю реализаций эквивалентно усреднению по времени одной реализации теоретически бесконечной длины.
Продолжить чтение
Теория и методика изучения линии векторов и координат
Теория и методика изучения линии векторов и координат
История развития векторного исчисления в математической науке и образовании Каспар Вессель Рене Декарт Огюстен Коши Уильям Гамильтон Лазар Карно Цель изучения векторного метода 1. продемонстрировать еще один, не похожий на другие, метод решения различных геометрических задач и доказательства большого числа теорем; 2. показать, что вектора используются и в других науках, таких как физика, география, химия, это сможет сделать кругозор учащихся значительно шире и будет способствовать развитию их взглядов на жизнь; 3. решать задачи векторным методом для того, чтобы развивать у обучающихся такие мыслительные операции, как обобщение и конкретизация; 4. способствовать развитию такого рода качеств мышления, как гибкость (не шаблонность), целенаправленность, рациональность, критичность и др. у обучающихся; 5. показать, насколько тесно связаны между собой такие предметы, как алгебра и геометрия.
Продолжить чтение
Этапы развития понятия числа. Действительные числа
Этапы развития понятия числа. Действительные числа
Этапы развития понятия числа. Геометрическое представление о числах как отрезках приводит к расширению множества Q до множества вещественных (или действительных) чисел R: N ⊂ Z ⊂ Q ⊂  R. С помощью рациональных чисел можно решать уравнения вида nx = m, n ≠ 0, где m и n – целые числа. Корень любого уравнения ax + b = c, где a, b, c – рациональные числа, a ≠ 0, – рациональное число. Множество рациональных чисел обозначается Q; N ⊂ Z ⊂ Q. Глава 6, Беседа 7 Натуральные числа составляют часть целых чисел: N ⊂ Z. Натуральные числа: 1, 2, 3, … Этапы развития понятия числа. Множество всех целых чисел обозначается Z. Отрицательные целые числа: –1, –2, –3, … Отрицательные целые числа возникают при решении уравнений вида x + m = n, где m и n – натуральные числа. Множество натуральных чисел обычно обозначается N.
Продолжить чтение
Тройные интегралы. (Лекция 16)
Тройные интегралы. (Лекция 16)
Тройные интегралы Определение тройного интеграла. Рассмотрим тело, занимающее пространственную область Т, и предположим, что плотность распределения массы в этом теле является непрерывной функцией координат точек тела Разобьем тело произвольным образом на n частей. Объемы этих частей обозначим . Выберем затем в каждой части по произвольной точке . Полагая, что в каждой частичной области плотность постоянна и равна ее значению в точке получим приближенное выражение для массы всего тела в виде суммы Предел этой суммы при условии, что и каждое частичное тело стягивается в точку, то есть ее диаметр стремится к 0 и даст массу М тела Сумма (*) называется интегральной суммой, а ее предел – тройным интегралом от функции по пространственной области Т. (*) К вычислению тройного интеграла приводят и другие задачи, поэтому в дальнейшем будем рассматривать тройной интеграл
Продолжить чтение
Стохастическая линия в школьном курсе математики
Стохастическая линия в школьном курсе математики
Из истории 1899 год-значение теории вероятностей и комбинаторики в школе 1940 год-необходимость развития у учащихся идеи наличия в природе статистических закономерностей 1967 год-факультативный курс 10 класса(начала комбинаторики, операции над событиями, теорема Бернулли, математическое ожидание, дисперсия и закон больших чисел) 1995-2000 годы-новый всплеск (2003 г письмо первого зам министра образования В.А. Болотова «О введении элементов комбинаторики, статистики и теории вероятностей в содержание математического образования основной школы» 2004-2005 годы-включение элементов комбинаторики, статистики и теории вероятностей в стандарт(начать в 5-6 кл или в 7кл в зависимости от системы изложения в учебнике.) Требования государственного стандарта по математике
Продолжить чтение
Анализ данных в Mathcad. Математические вычисления
Анализ данных в Mathcad. Математические вычисления
Аппроксимация (приближение) Математический метод, состоящий в замене одних математических объектов другими, близкими к исходным, но более простыми. Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны). Аппроксимация функций заключается в приближенной замене заданной функции f(x) некоторой функцией (x) так, чтобы отклонение функции (x) от f(x) в заданной области было наименьшим. Когда имеется выборка экспериментальных данных, то она, чаще всего, представляются в виде массива, состоящего из пар чисел (xi,yi). Поэтому возникает задача аппроксимации дискретной зависимости y(xi) непрерывной функцией f(x). Функция f(x), в зависимости от специфики задачи, может отвечать различным требованиям.
Продолжить чтение