Презентации по Математике

Тройной интеграл Римана
Тройной интеграл Римана
Риман родился в Брезеленце – деревеньке в окрестностях Данненберга в Королевстве Гановер (ныне – Федеративная республика Германии). Фридрих Бернхард Риман, его отец, был бедным лютеранским священником, принимавшим участие в Наполеоновских войнах. Его мать, Шарлотта Эбелль, умерла рано. Бернхард был вторым из шестерых детей в семье. С ранних лет мальчик демонстрировал потрясающие математические способности и невероятные успехи в счёте, однако ребёнком он был застенчивым и пережил немало нервных срывов. Он был патологически робким человеком и страдал от боязни перед публичными выступлениями. В средней школе Риман старательно изучает Библию, однако его неизменно влечёт к математике. Учителей поражала его способность решать сложнейшие математические задачи, в чём, зачастую, он превосходит своих преподавателей. В 1846 г., в возрасте 19 лет, Риман начинает изучать теологию и филологию, намереваясь стать священником, но его учитель Гаусс, потрясённый способностями юноши к математике, настоятельно советует ему оставить теологическую стезю и сосредоточить усилия на точных науках.
Продолжить чтение
Математические кружки для начальной школы
Математические кружки для начальной школы
Мой личный опыт В школе Мама много рассказывала про её мат класс во Второй Школе Кружок в 57 школе г Москва Мат класс в 91 школе В роли преподавателя Мат класс в 91 школе Кружки для шестилеток Кружок в школе 200 Москва Кружок в ДНТТМ при Дворце Пионеров Кружок в ЦДО и ЦПМ Летние математические лагеря для начальной школы Ребёнок пришёл на кружок 5 - 8 класс Это его личный выбор, он «проголосовал ногами» Он умеет читать, считать Имеет некое представление о том, чем занимается математика Умеет записывать своё решение Пришёл учиться и общаться 1 - 2 класс Привели родители Может не уметь читать Может не уметь считать Не может записать решение Ведущая деятельность – игра Важно всю информацию пропускать через тело, через движение Важно всё щупать своими руками
Продолжить чтение
Стационарные случайные процессы. Лекция 2
Стационарные случайные процессы. Лекция 2
Определение стационарной случайной функции 1.1. Определение и свойства стационарной случайной функции Среди случайных функций целесообразно выделить класс функций, математические ожидания которых сохраняют одно и то же постоянное значение при всех значениях аргумента t и корреляционные функции которых зависят только от разности аргументов t2 - t1. Такие случайные функции называют «стационарными в широком смысле» в отличие от случайных функций, «стационарных в узком смысле» (все характеристики этих функций не зависят от самих значений аргументов, но зависят от их взаимного расположения на оси t). Из стационарности в узком смысле следует стационарность в широком смысле; обратное утверждение неверно. В рамках корреляционной теорией, которая использует только две характеристики (математическое ожидание и корреляционную функцию), далее рассмотрим случайные функции, стационарные в широком смысле, причем будем их называть просто стационарными. Определение 1.1. Стационарной называют случайную функцию X(t), математическое ожидание которой постоянно при всех значениях аргумента t и корреляционная функция которой зависит только от разности аргументов t2–t1. Из этого определения следует, что: 1) корреляционная функция стационарной случайной функции есть функция одного аргумента τ = t2 - t1, т.е. Kx(t1, t2) = kx(t2 - t1) = k(τ); (1) 2) дисперсия стационарной случайной функции постоянна при всех значениях аргумента t и равна значению ее корреляционной функции в начале координат (τ = 0), т. е. Dx(t)=Kx(t,t) = kx(t - t) = kx(0) (2)
Продолжить чтение
Статистические методы исследования экспериментальных данных
Статистические методы исследования экспериментальных данных
Проведение исследования При выполнении исследования мы можем использовать два подходами при выполнении экспериментальных работ: Использовать уже имеющиеся экспериментальные данные или просто их накапливать по мере надобности и потом проводить их анализ (Пассивный эксперимент); Планировать проведение экспериментальных исследований по мере их надобности и оптимизировать их число или другие параметры (Активный эксперимент) Пассивный эксперимент Собрав необходимый экспериментальный материал, проводим его анализ с целью выявления возможных связей между выходными функциями и входными параметрами. Это позволяет отбросить малозначимые входные параметры и включить в анализ возможные (наиболее значимые) взаимосвязи между входными параметрами. Данные анализы выполняются с помощью статистических методов: Дисперсионный анализ – определение возможных связей (влияний) различных параметров друг на друга и выходную функцию; Корреляционный анализ – выделение наиболее значимых связей и их вида (прямая и обратная зависимости); Регрессионный анализ – нахождение оптимального вида функции для найденного выше влияния.
Продолжить чтение
Тригонометрические выражения и их преобразования
Тригонометрические выражения и их преобразования
Определение синуса, косинуса, тангенса и котангенса. Чтобы построить всю тригонометрию, законы которой  были бы справедливы для любых углов (не только для острых, но и для тупых, положительных и отрицательных углов ), необходимо рассмотреть так называемый единичный круг, то есть круг, радиус которого равен 1 ( рис.3 ). Проведём два диаметра: горизонтальный AA’  и вертикальный BB’.  Будем отсчитывать углы от точки A ( начальная точка ). Отрицательные углы отсчитываются по часовой стрелке, положительные – против.  Подвижный радиус OC образует угол    с неподвижным радиусом OA.Он может быть расположен в 1-ой четверти ( COA ), во 2-ой четверти ( DOA ), в 3-ей четверти (EOA ) или в 4-ой четверти ( FOA ). Считая OA и OB положительными направлениями, а OA’ и OB’ – отрицательными, мы определим тригонометрические функции следующим образом.    
Продолжить чтение