SCI Библиотека

Предложен ряд задач на вычисление пределов рекуррентных числовых последовательностей, требующих применения нестандартных методов решения и направленных на развитие у студентов навыков решения сложных задач по теме «Пределы последовательностей». Такие задачи могут быть предложены наиболее сильным студентам, в том числе и при подготовке к студенческим математическим олимпиадам. Уровень сложности предлагаемых задач можно понижать до желаемого, видоизменяя формулировку и давая указания к решению задачи. Полученные асимптотики позволяют лучше представлять себе поведение рекуррентной последовательности при больших значениях n.

Полное исследование функции и построение ее графика является важной задачей в курсе математического анализа. Однако доступность компьютерных программ для вычисления производных и построения графиков обесценивает ее важность в глазах студентов. В результате материал усваивается поверхностно, плохо формируется навык анализа свойств функции и интерпретации графика функции. В работе предложены задачи, для решения которых студенту необходимо разобраться в изучаемых понятиях в теории и на практике, описаны варианты заданий, которые нельзя решить с помощью стандартных программ.

Рассмотрен поиск баланса обобщающей математизации и прикладной специализации на примере преподавания теории вероятностей и теории надежности. Поскольку теория вероятностей и ее приложения служат средствами решения конкретных инженерных задач, наиболее продуктивный подход к обучению - идти от типовых задач, встречающихся на практике. Эффективен также исторический подход к изложению методов решения практических задач с акцентом на то, когда и как перед людьми возникали те или иные задачи и какие математические методы решения они вызывали к жизни. Общая концепция построения учебного курса предполагает индивидуальный подбор задач преподавателем.

В данном пособии представлены различные способы определения и вве-
дения дельта-функции Дирака, ее применение при решении задач, формулиру-
ются задачи для семинарских занятий, приводятся образцы заданий для прак-
тических занятий.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по специ-
альностям прикладная математика, математика, физика.

Настоящее учебное пособие подготовлено по материалам учебного курса,
посвященного математическим методам в геологии по направлению 21.05.02
«Прикладная геология». В пособии рассмотрены сущность и условия примене-
ния одномерных, двумерных и многомерных статистических моделей, методы
математического описания пространственных геологических закономерностей.
В процессе освоения материала пособия предполагается выполнение рассмат-
риваемых примеров и задач на компьютере в электронных таблицах Excel.

В данном пособии кратко изложен теоретический материал по теме «Не-
собственные интегралы и ряды Фурье», приводится индивидуальное задание,
примеры решения задач, образец контрольной работы.
Книга является учебным пособием для студентов, обучающихся по спе-
циальностям прикладная математика, математика, физика.

Данное пособие содержит теоретические материалы, способы и методы
решения практических задач, задания для самостоятельной работы студентов,
контрольные вопросы для самопроверки, список рекомендуемой литературы.
Книга является учебным пособием для студентов, обучающихся по спе-
циальностям прикладная математика, математика, физика.

Учебник представляет собой первую часть курса математического анализа, вклю-
чающую в себя теорию множеств, теорию числовых последовательностей, теории
пределов, непрерывности, дифференциального и интегрального исчислений функ-
ций одной переменной. Учебник соответствует программе курса математического
анализа для студентов математических, механико-математических и естественно-на-
учных факультетов университетов, а также технических и педагогических вузов.
Рекомендуется для преподавателей и студентов университетов, а также для лиц,
изучающих математический анализ самостоятельно.

Рассматриваются нейросетевые технологии статистической обра-
ботки малых выборок, основанной на использовании быстрых алгорит-
мов автоматического обучения и быстрых алгоритмов тестирования
нейросетевых преобразователей. Основной задачей вводного курса явля-
ется снятие барьера, возникшего сегодня между классической статисти-
кой и технологиями создания и применения нейросетевых решений.
В качестве базовой основы курса используется программное сред-
ство моделирования нейросетевых преобразователей биометрических
данных рукописных легко запоминаемых парольных фраз в длинный
очень трудно запоминаемый людьми личный криптографический ключ.
Обучение начинается с вводной лекции и самостоятельного выполнения
трех лабораторных работ, это позволяет обучающимся самостоятельно
получить первоначальные навыки по обучению искусственных нейрон-
ных сетей и их тестированию.
Курс ориентирован на курсантов и адъюнктов, уже владеющих ос-
новами математической статистики. Специальных знаний по нейроин-
форматике (программированию) от обучаемых не требуется, также нет
необходимости в освоении глубоких знаний, относящихся к физико-
математическим наукам

На элементарном уровне изложены важнейшие понятия теории
графов, причем основной материал посвящен именно обыкно-
венным (не ориентированным) графам. Подробно рассмотрен ал-
горитм Дейкстры, позволяющий находить кратчайшие маршруты
во взвешенном графе, в общих чертах разобран так называемый му-
равьиный алгоритм, предназначенный для решения известной задачи
коммивояжера. Во втором издании исправлены замеченные неточно-
сти и опечатки, добавлен ряд новых задач, расширен материал, отно-
сящийся к свойствам многогранников.
Книжка адресована старшим школьникам, интересующимся мате-
матикой, а также студентам педвузов – будущим учителям математи-
ки и информатики.