SCI Библиотека

Инверсия представляет собой более сложное преобразование геометрических фигур , при котором прямые уже могут переходить в окружности , и наоборот

Настоящая книга представляет собой плод многолетней коллективной работы школьного математического кружка при МГУ , работы,активное участие в которой принимали многие студенты и предподаватели Московского уневерситета.

Dedicated to Leonhard Euler. This book is based on a course of the same name that has been taught annually at Staford University since 1970.

Учебное пособие соответствует дидактическим единицам «Методы оптимизации».

Пособие содержит сведения об инструментах пакета MathCAD, которые используются при выполнении практических заданий по курсу лекций «Методы оптимизации», читаемому по направлениям подготовки 27.03.04, 17.03.01. Снабжено большим количеством примеров реализации конкретных инструментов MathCAD при решении прикладных задач.

В пособии также приведены примеры для самостоятельного решения и контрольные вопросы по рассматриваемым раз-делам MathCAD.

Предназначено для самостоятельной работы обучающихся и аспирантов вузов очной и заочной форм обучения.

Учебник представляет собой первую часть курса математического анализа, включающую в себя теорию множеств, теорию числовых последовательностей, теории пределов, непрерывности, дифференциального и интегрального исчислений функций одной переменной. Учебник соответствует программе курса математического анализа для студентов математических, механико-математических и естественно-научных 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 обработки малых выборок, основанной на использовании быстрых алгоритмов автоматического обучения и быстрых алгоритмов тестирования нейросетевых преобразователей. Основной задачей вводного курса является снятие барьера, возникшего сегодня между классической статистикой и технологиями создания и применения нейросетевых решений. В качестве базовой основы курса используется программное средство 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 нейронных сетей и их тестированию. Курс ориентирован на курсантов и адъюнктов, уже владеющих основами математической статистики. Специальных знаний по нейроинформатике (программированию) от обучаемых не требуется, также нет необходимости в освоении глубоких знаний, относящихся к физико-математическим наукам.

Рассматриваются матрицы, элементами которых являются линейные обыкновенные дифференциальные операторы, в роли коэффициентов этих операторов выступают формальные лорановы ряды. Последовательности коэффициентов рядов представлены алгоритмически: для каждой из них задается алгоритм вычисления элемента по значению его индекса. Для встречающихся алгоритмически неразрешимых задач обсуждаются возможности обходных путей в контексте поиска решений линейных систем дифференциальных уравнений. Основной предмет обсуждения - символьные алгоритмы поиска лорановых, регулярных и экспоненциально-логарифмических решений таких систем. Даются примеры работы Maple-пакетов. Для студентов магистратуры, специализирующихся в области математики и информатики.