• Расчет нахождения модуля вектора, скалярного произведения, векторного и смешанного произведения векторов. Нахождение заданных координат с помощью формулы расчета по методу Крамера. Вычисление вращающего момента силы, периметра и площади треугольника.

    задача (88,7 K)
  • Понятие экономико-математической модели задачи (составление системы алгебраических уравнений). Определение объема выпуска продукции каждого вида при заданных запасах сырья и особенности решения: методом Крамера, матричным методом и методом Гаусса.

    задача (482,7 K)
  • Матрицы и определители. Линейные операции над матрицами и их умножение. Свойства определителей. Системы линейных алгебраических уравнений. Метод Крамера и Гаусса Ранг. Теорема Кронекера-Капелли. Системы линейных однородных уравнений. Модель Леонтьева.

    лекция (263,2 K)
  • Линейные уравнения и неравенства с двумя неизвестными. Определители произвольного порядка. Системы линейных алгебраических уравнений. Векторы и линейные операции над ними. Аналитическая геометрия на плоскости. Преобразование декартовых координат.

    методичка (1,7 M)
  • Решение систем линейных уравнений методом Гаусса, Крамера и обратной матрицы. Геометрия на плоскости и в пространстве, каноническое уравнение прямой. Раскрытие неопределенностей и вычисление пределов. Производные и дифференцирования сложной функции.

    контрольная работа (352,5 K)
  • Системы линейных уравнений и неравенств. Аналитическая геометрия на плоскости. Числовая последовательность и ее предел. Основные теоремы теории вероятностей. Первообразная и неопределенный интеграл. Основы математической статистики. Закон больших чисел.

    методичка (535,0 K)
  • Элементы линейной алгебры, векторного анализа и аналитической геометрии. Определение значения матричного многочлена. Разложение элемента по рядам, сведение к треугольному виду. Матричное уравнение. Исследование системы на совместность методом Гаусса.

    учебное пособие (1,8 M)
  • Понятие и виды матриц, операции с ними. Способы вычисления определителей второго, третьего и высших порядков. Матричный способ задания системы линейных уравнений. Свойство параллельности и перпендикулярности прямых. Уравнения плоскости в пространстве.

    лекция (84,4 K)
  • Элементы линейной алгебры и ее следование из вычислительных задач. Матрица как математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов поля, представляющая совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся её элементы.

    презентация (916,3 K)
  • Нахождение обратной матрицы. Решение квадратных систем линейных алгебраических уравнений матричным методом и по правилу Крамера. Метод Жордановых исключений. Собственные векторы и собственные значения. Приведение квадратичной формы к каноническому виду.

    курс лекций (2,0 M)
  • Понятие линейной комбинации векторов. Выражение члена с номером через остальные слагаемые. Свойства линейнозависимой системы векторов. Геометрический смысл линейной зависимости, коллинеарности и компланарности. Выражение переменной через другие значения.

    презентация (44,0 K)
  • Ознакомление с линейным уравнением множественной регрессии. Определение и характеристика ошибки аппроксимации. Рассмотрение и анализ результатов сравнения коэффициентов частной и парной корреляции. Изучение уравнение степенной и линейной модели.

    контрольная работа (73,2 K)
  • Построение оптимального плана для задачи линейной оптимизации, с учетом всех ограничений многоугольника. Графическое выражение числового значения уравнения. Рассмотрение практического применения математического способа вычисления координат фигуры.

    задача (198,3 K)
  • Определение зависимости одной физической величины от другой. Метод линейной парной регрессии как наилучший способ для воспроизведения искомой зависимости и решение задач по имеющимся экспериментальным точкам с помощью программного обеспечения Mathcad.

    контрольная работа (1,5 M)
  • Сущность линейной регрессии как метода восстановления зависимости между двумя переменными. Особенности регрессионной модели. Рассмотрение основных функций предиктора. Характеристика метода наименьших квадратов. Порядок определения линейной регрессии.

    краткое изложение (949,7 K)
  • Проведение анализа регрессии и построение линии регрессии (линию прогноза). Вычисление параметров регрессии "вручную", т.е., не используя "Пакет анализа". Построение точечной диаграммы и линии регрессии. Проверка зависимости ошибок друг от друга.

    лабораторная работа (762,7 K)
  • Вычисление определителей, матрицы и их свойства. Решение систем линейных уравнений и типовых примеров задания 1 РГР. Векторные и скалярные величины. Разложение вектора по координатным осям. Длина и направление отрезка. Прямая линия на плоскости.

    методичка (656,6 K)
  • Постановка основной задачи линейного программирования. Графический метод решения ОЗЛП с двумя переменными. Преобразование системы уравнений методом полных жордановых исключений. Расчетный алгоритм симплекс-метода. Понятие и запись оптимального плана.

    учебное пособие (202,4 K)
  • Математическая модель экономической задачи. Допустимое решение задачи линейного программирования. Основные теоремы линейного программирования. Алгоритм геометрического метода решения задач линейного программирования. Задача производственного планирования.

    лекция (138,2 K)
  • Классификация проблем принятия решений. Примеры аналоговых, физических и математических моделей. Принятие решений в условиях определенности. Графический метод решения задач линейного программирования, многоугольник решений, максимум целевой функции.

    лекция (1,5 M)
  • Постановка, стандартные формы записи задачи линейного программирования, способы их решения. Основные понятия и определения теории графов, сетевая модель как графическая модель комплекса работ. Математическая формализация и алгоритмизация игровых задач.

    курсовая работа (497,6 K)
  • Изучение методов линейного программирования. Особенности их использования при решении экономических, промышленных и организационных задач. Нахождение максимума и минимума линейной функции. Геометрическое истолкование задачи линейного программирования.

    презентация (466,6 K)
  • Формулировка задачи линейного программирования. Особенности задачи линейного программирования, система ограничений которой задана в виде неравенств. Графический метод решения задач данного типа. Определение минимального значения линейной функции.

    реферат (17,2 K)
  • Графы и их использование для описания сложно структурированной информации. Задача нахождения минимального остовного дерева взвешенного неориентированного графа как одна из самых известных алгоритмических проблем комбинаторной оптимизации в математике.

    дипломная работа (920,1 K)
  • Определение порядка уравнения наибольшим порядком производной. Формулировка теоремы о структуре общего решения линейного уравнения 1-го порядка. Определитель Вронского как главный определитель системы уравнений. Преобразование решения по функции Эйлера.

    лекция (137,3 K)
  • Исследование условий однородности линейных уравнений. Выделение совокупности линейно-независимых частных решений. Определитель Вронского n–го порядка, составленный из решений фундаментальной системы. Основные свойства однородных ЛДУ n-го порядка.

    презентация (34,9 K)
  • Построение на плоскости области решений линейных неравенств и геометрическое решение максимального и минимального значения целевой функции в этой области. С помощью симплекс-метода определение максимума целевой функции при данной системе ограничений.

    контрольная работа (75,7 K)
  • Нахождение длинны стороны, внутреннего угла, точки пересечения высот. Уравнение медианы, проведенной через вершину. Система линейных неравенств. Понятие функции и её график. Координаты вектора в базисе. Производная функции и неопределённый интеграл.

    контрольная работа (333,6 K)
  • Общие сведения о системах дифференциальных уравнений. Критерий линейной независимости, определитель Вронского. Метод сведения к одному уравнению более высокого порядка. Решение видоизмененным методом Эйлера и способом неопределенных коэффициентов.

    реферат (1,3 M)
  • Построение регрессионных моделей по рядам динамики. Использование критериев Фишера и Стьюдента, формулы линейного коэффициента корреляции. Оценка параметров уравнения регрессии, применение метода наименьших квадратов. Примеры гетероскедастичности.

    контрольная работа (223,1 K)