Презентации по Математике

Статистические характеристики. Среднее арифметическое ряда. Размах ряда
Статистические характеристики. Среднее арифметическое ряда. Размах ряда
Среднее арифметическое, размах и мода находят применение в статистике – науке, которая занимается получением, обработкой и анализом количественных данных о разнообразных массовых явлениях, происходящих в природе и обществе Слово «статистика» происходит от латинского слова status, которое означает «состояние, положение вещей». Статистика изучает численность отдельных групп населения страны и ее регионов, производство и потребление разнообразных видов продукции, перевозку грузов и пассажиров различными видами транспорта, природные ресурсы и т. п. Результаты статистических исследований широко используются для практических и научных выводов. При изучении учебной нагрузки учащихся выделили группу из 12 учащихся. Их попросили отметить в определённый день время (в минутах), затраченное на выполнение домашнего задания по алгебре. Получили такие данные: 23; 18; 25; 20; 25; 25; 32; 37; 34; 26; 34; 25
Продолжить чтение
Маршрутизация перевозок массовых грузов. Оптимальное размещение парка подвижного состава
Маршрутизация перевозок массовых грузов. Оптимальное размещение парка подвижного состава
Оптимальное размещение парка подвижного состава Наиболее рациональным географическим размещением парка подвижного состава считается такое, которое позволяет свести к минимуму непроизводительный пробег подвижного состава между местом стоянки и пунктами первой погрузки или последней разгрузки (нулевой пробег). Но такое размещение не всегда возможно, поскольку приходится учитывать ограничивающие факторы: Оптимальное размещение парка подвижного состава необходимость создания специализированных АТП; количество единиц подвижного состава, которое можно или необходимо разместить в имеющихся АТП или проектируемых; потребность клиентов в подвижном составе по количеству единиц, провозной способности и типу; невозможность некоторых клиентов пользоваться услугами определенных АТП.
Продолжить чтение
Основы оптимизации перевозочного процесса. Маршрутизация перевозок массовых грузов
Основы оптимизации перевозочного процесса. Маршрутизация перевозок массовых грузов
Маршрутизация перевозок массовых грузов Маршрутизация перевозок − это составление маршрутов движения подвижного состава или порядка его следования между корреспондирующими точками. Маршрутизацию перевозок можно составлять только при наличии грузов, требующих для перевозки однотипный подвижной состав. Маршрутизация перевозок массовых грузов В общем виде задача маршрутизации перевозок массовых грузов имеет следующий вид. Потребителям В1, В2, …, Вm требуется перевезти разнородный груз k-видов в количествах, соответственно, b1k, b2k, …, bmk. Все виды грузов допускают их перевозку одним и тем же подвижным составом. Потребности в грузах могут быть удовлетворены отправителями А1, А2, …, Аn грузовые возможности которых, соответственно, а1к, а2k, …, аnk.
Продолжить чтение
Основы оптимизации перевозочного процесса. Методы маршрутизации перевозок грузов
Основы оптимизации перевозочного процесса. Методы маршрутизации перевозок грузов
Определение кратчайших расстояний между пунктами транспортной сети Транспортная сеть образуется вершинами и звеньями сети. Вершинами транспортной сети являются точки на местности наиболее важные для определения расстояний или маршрутов движения автомобилей. Связь между вершинами с указанием расстояния между ними образуется звеньями сети. Транспортная сеть считается заданной, если определены ее вершины, звенья и их длина. Определение кратчайших расстояний между пунктами транспортной сети При определении кратчайших расстояний «методом потенциалов» используется следующий алгоритм: начальной точке сети, за которую может быть принята любая из точек, присваивается потенциал, равный нулю νi=0. определяются потенциалы соседних с начальной точкой вершин сети ℓij -длина звена, соединяющего вершины i и j. где νi - потенциал предшествующей вершины;
Продолжить чтение
Компьютерное моделирование как метод научного познания
Компьютерное моделирование как метод научного познания
В настоящее время моделирование составляет неотъемлимую часть современной фундаментальной и прикладной науки, причем по важности оно приближается к традиционным экспериментальным и теоретическим методам научного познания. Цель курса - расширить представления студентов о моделировании как методе научного познания, о использовании компьютера как инструмента научно-исследовательской деятельности. Процесс моделирования требует проведения математических вычислений, которые в подавляющем большинстве случаев являются весьма сложными. Для разработки программ, позволяющих моделировать тот или иной процесс, от обучающихся потребуется не только знание конкретных языков программирования, но и владение методами вычислительной математики. При изучении данного курса представляется целесообразным использовать пакеты прикладных программ для математических и научных расчетов, ориентированные на широкий круг пользователей.
Продолжить чтение
Исследование алфавита знаков для кодирования информации
Исследование алфавита знаков для кодирования информации
Категория кода – способ кодирования условными знаками, буквами, цифрами, цветом, яркостью, размером, частотой мельканий и так далее. Длина алфавита – число знаков в наборе, используемом для передачи сообщения. Ограничением длины алфавита одномерных сигналов для передачи информации человеку является различная чувствительность его анализаторов (органов чувств). Оптимальные условия различения знаков создаются тогда, когда различие между двумя одномерными сигналами превышает пороговую величину в несколько раз. В обычных (не лабораторных) условиях эта величина колеблется от 4 до 16 раз в зависимости от качества используемого различительного признака (так называемый оперативный порог различения). Уровень кодирования – мерность кода. Многомерное кодирование предполагает использование одновременно нескольких различительных признаков, например, формы и размера; формы, размера и цвета; формы, размера, цвета и яркости и так далее. В данной практической работе используется максимальная мерность кода, равная 4. Методика выполнения задания Используемые в задании алфавиты состоят из знаков в виде геометрических фигур. Для построения алфавитов применяются четыре категории кодирования. Форма. Используются 4 геометрические фигуры: треугольник (Т), квадрат (К), пятиугольник (П) и шестиугольник (Ш) (рисунок 5).
Продолжить чтение
Геометричні перетворення
Геометричні перетворення
Переміщенням (або рухом) називається перетворення фігури, внаслідок якого зберігаються відстані між точками даної фігури. Дві фігури називаються рівними, якщо вони суміщаються переміщенням Властивості переміщення: два послідовні переміщення знову дають переміщення; перетворення, обернене до переміщення також є переміщення; внаслідок переміщення точки, що лежать на прямій, переходять у точки, що лежать на прямій, і порядок їх взаємного розміщення зберігається; при переміщенні прямі переходять у прямі, промені – в промені, відрізки – у відрізки; внаслідок переміщення зберігаються кути між променями. Паралельним перенесенням фігури F у напрямі променя ОА на відстань а називається таке перетворення фігури F у фігуру F/ , внаслідок якого кожна точка Х фігури F переходить у точку Х/ фігури F/ так, що промені ХХ/ і ОА співнапрямлені і ХХ/ =а О А Х Х/ Основна властивість паралельного перенесення: паралельне перенесення є переміщенням У прямокутній системі координат паралельне перенесення, яке переводить точку (х;у) в точку (х1; у1), задається формулами х1=х+а; у1=у+b, де a і b – деякі числа, одні й ті самі для всіх точок площини.
Продолжить чтение
Меры изменчивости
Меры изменчивости
09/14/2023 Управление в социальных и экономических системах Вариабельность данных Меры центральной тенденции говорят нам о концентрации данных на числовой оси. Каждая такая мера в каком-то смысле наилучшим образом «представляет» данные. Меры центральной тенденции игнорируют различия между данными. Для измерения вариабельности данных требуются другие описательные статистики. 09/14/2023 Управление в социальных и экономических системах Зачем нужны меры вариабельности данных? Научная работа связана с понятием вариабельности данных. Если есть много необъяснимых причин вариабельности, прогнозы будут неточными. Задача науки найти причины вариабельности данных и тем самым увеличить точность прогноза. Например установлено, что наследственность и окружающая среда влияют на IQ ребенка. Поэтому информация о родителях ребенка и его воспитании позволяет более точно прогнозировать его умственное развитие в зрелости. Без такой информации прогноз будет менее точным.
Продолжить чтение
Виды ошибок
Виды ошибок
* Планирование и анализ эксперимента в управлении Случайные ошибки Случайные ошибки – это ошибки, возникающие под воздействием очень большого числа факторов, эффекты действия которых столь незначительны, что их нельзя выделить и учесть в отдельности. Любой опыт содержит в себе некоторый элемент случайности, т.е. изменчивость получаемых данных обусловлена в какой-то степени неизвестными нам причинами – случайными ошибками. * Планирование и анализ эксперимента в управлении Свойства случайных ошибок Характерная особенность случайных ошибок – их тенденция взаимно погашаться в результате приблизительно одинаковой вероятности как положительных, так и отрицательных значений, причем малые значения встречаются чаще, чем большие. Благодаря такой тенденции к взаимному погашению разнонаправленных случайных ошибок при вычислении средних значений признаков погрешности уменьшаются по мере увеличения числа наблюдений.
Продолжить чтение