519.2Теория вероятностей и математическая статистика
← назад

Свободный доступ

Ограниченный доступ

Уточняется продление лицензии
Автор: Алимов Ш. А.
М.: Просвещение
В данном учебнике завершается развитие основных идей курса алгебры 7—9 классов авторов Ю. М. Колягина и др. Элементарные функции изучаются в 10 классе классическими элементарными методами без привлечения производной; числовая линия и линия преобразований развиваются параллельно с функциональной; начала математического анализа рассматриваются в 11 классе. Система упражнений представлена на трёх уровнях сложности. Задачи повышенной трудности в конце учебника содержат богатый материал для подготовки в вузы с повышенными требованиями по математике.
Математика: алгебра и начала математического анализа, геометрия. <...> Алгебра и начала математического анализа. 10—11 классы : базовый и углублённый уровни : учебник / Ю.М <...> задачи трудные задачи дополнительный более сложный материал Математика: алгебра и начала математического анализа <...> Алгебра и начала математического анализа. 10—11 классы : ба зовый и углублённый уровни : учебник : издание <...> числовая линия и линия преобразований развиваются параллельно с функциональной; начала математического анализа
Предпросмотр: Математика алгебра и начала математического анализа, геометрия. Алгебра и начала математического анализа. 10—11 классы базовый и углублённый уровни (1).pdf (3,2 Мб)
Автор: Чубич В. М.
Изд-во НГТУ
Предназначено для магистрантов факультета прикладной математики и информатики НГТУ, изучающих дисциплины «Математические методы планирования эксперимента» и «Методы активной идентификации динамических систем» по направлениям 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» соответственно. Может быть полезно специалистам, научные и профессиональные интересы которых связаны с моделированием динамических систем стохастической природы.
теоретические соотношения; 3) исходные данные согласно выбранному варианту; 4) полученные результаты и их анализ
Предпросмотр: Активная параметрическая идентификация линейных дискретных систем. Лабораторный практикум.pdf (0,4 Мб)
Автор: Сак А. Н.
М.: Изд-во МИСИ-МГСУ
Учебно-методическое пособие содержит тексты и упражнения по лексике и грамматике для основных разделов математической статистики и машинного обучения, таких как теория вероятности, распределения, оценки, гипотезы, линейная регрессия и др. Работа с аутентичными текстами, а также выполнение упражнений позволят обучающимся познакомиться не только с английской терминологией и грамматическими конструкциями, использующимися для выражения математических методов, но и глубже узнать сами математические понятия данной области. Упражнения способствуют как запоминанию грамматических конструкций, так и владению терминологией соответствующих математических областей.
Теорию вероятностей можно применять к разнообразным задачам, от подбрасывания монеты до анализа компьютерных
Предпросмотр: English for statistics, machine learning and mathematical modeling Английский язык для статистики, машинного обучения и математического моделирования .pdf (0,2 Мб)
Автор: Гузаиров Гафур Мустафович
[Б.и.]
Настоящий курс теории вероятностей рассчитан на студентов разных специальностей. В нём охвачен традиционный материал теории до закона больших чисел и центральной предельной теоремы включительно. В последней главе рассматривается геометрическая вероятность, также традиционная для курса теории вероятностей; нетрадиционной, может быть, является вероятностная трактовка меры, приведённая в §7.2 этой главы.
профессионального образования Оренбургский государственный педагогический университет Кафедра математического анализа <...> так, мера Радона вводится в линейном пространстве, мера Хаара в группе и т.д.), хотя функциональный анализ
Предпросмотр: Краткий курс теории вероятностей.pdf (0,8 Мб)
Автор: Сенин А. И.
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана
Учебное пособие содержит примеры и задачи по основным разделам курса «Статистическая радиотехника». В каждом разделе пособия приведены справочные теоретические сведения, подробно рассмотрены типовые примеры, даны задачи для самостоятельного решения.
как стационарные, так и нестационарные режимы работы системы при ненулевых начальных условиях, для анализа
Предпросмотр: Статистическая радиотехника. Примеры и задачи.pdf (0,1 Мб)
Автор: Аллай Вераника Витальевна
[Б.и.]
Данный математический курс направлен не только на развитие математического мышления, но и на развитие с помощью математики профессионального мышления студентов гуманитарного профиля, где конкретные математические знания выступают базой для полноценной интеллектуальной деятельности.
Комбинаторика (комбинаторный анализ, комбинаторная математика) – это раздел математики, посвящённый решению
Предпросмотр: ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.pdf (0,4 Мб)
Автор: Веретельникова Е. Л.
Изд-во НГТУ
Учебное пособие предназначено для практических занятий по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика». В работе изложен теоретический материал и приведены примеры решения задач по теории вероятностей. Материал подразделен на девять тем и сгруппирован таким образом, чтобы на аудиторном занятии изучались одна-две темы. В рамках каждой темы предлагаются упражнения для самостоятельной работы. Приложение А содержит пример варианта контрольной работы.
теория вероятностей использует методы решения задач других математических дисциплин – математического анализа
Предпросмотр: Теория вероятностей. Случайные события.pdf (0,4 Мб)
СибЖВМ - единственный общероссийский журнал по вычислительной математике, издающийся за Уралом с привлечением авторов и рецензентов со всего СНГ.Основные направления журнала:- вычислительная математика;- математическое моделирование;- прикладная информатика;- автоматизация научных и прикладных исследований.Статьи публикуются на русском и английском языках, в зависимости от языка оригинала.
Функциональный анализ.–– М.: Наука, 1977. [14] Соболевский П.Е. <...> Южно-Уральский государственный университет, кафедра математического анализа, проспект Ленина, 76, Челябинск
Предпросмотр: Сибирский журнал вычислительной математики №4 2010.pdf (0,5 Мб)
Журнал "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") основан в 1995 году на базе Новосибирского государственного технического университета. Печатная версия журнала зарегистрирована в Министерстве РФ по делам печати, телевещания и средств массовых коммуникаций в 2000 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-76010 от 03.07.2019 г. Периодичность выхода издания - раз в три месяца (4 номера в год). Научно-технические статьи, направленные в адрес журнала, проходят рецензирование и редактирование. Публикация статей бесплатная.
В журнале "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") публикуются оригинальные статьи по следующим группам специальностей:
05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.01; 05.13.11; 05.13.17; 05.13.18),
05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы (05.11.07; 05.11.16; 05.11.17).
До 2021 года журнал назывался "Научный вестник Новосибирского государственного технического университета".
Системы анализа и обработки данных .— 2014 .— №1 .— 182 с. — URL: https://lib.rucont.ru/efd/271085 (дата
Предпросмотр: Научный вестник НГТУ №1 2014.pdf (0,4 Мб)
Журнал "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") основан в 1995 году на базе Новосибирского государственного технического университета. Печатная версия журнала зарегистрирована в Министерстве РФ по делам печати, телевещания и средств массовых коммуникаций в 2000 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-76010 от 03.07.2019 г. Периодичность выхода издания - раз в три месяца (4 номера в год). Научно-технические статьи, направленные в адрес журнала, проходят рецензирование и редактирование. Публикация статей бесплатная.
В журнале "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") публикуются оригинальные статьи по следующим группам специальностей:
05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.01; 05.13.11; 05.13.17; 05.13.18),
05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы (05.11.07; 05.11.16; 05.11.17).
До 2021 года журнал назывался "Научный вестник Новосибирского государственного технического университета".
Системы анализа и обработки данных .— 2014 .— №3 .— 200 с. — URL: https://lib.rucont.ru/efd/271087 (дата
Предпросмотр: Научный вестник Новосибирского государственного технического университета №3 2014.pdf (0,2 Мб)
Издательство СО РАН
Журнал "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") основан в 1995 году на базе Новосибирского государственного технического университета. Печатная версия журнала зарегистрирована в Министерстве РФ по делам печати, телевещания и средств массовых коммуникаций в 2000 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-76010 от 03.07.2019 г. Периодичность выхода издания - раз в три месяца (4 номера в год). Научно-технические статьи, направленные в адрес журнала, проходят рецензирование и редактирование. Публикация статей бесплатная.
В журнале "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") публикуются оригинальные статьи по следующим группам специальностей:
05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.01; 05.13.11; 05.13.17; 05.13.18),
05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы (05.11.07; 05.11.16; 05.11.17).
До 2021 года журнал назывался "Научный вестник Новосибирского государственного технического университета".
Системы анализа и обработки данных .— Новосибирск : Новосибирский государственный технический университет
Предпросмотр: Научный вестник НГТУ №4 2013.pdf (0,3 Мб)
Автор: Лихачев А. В.
Изд-во НГТУ
Пособие включает в себя основные разделы, излагаемые в рамках курса
«Теория вероятностей и математическая статистика», кроме того, содержит
дополнительные сведения, способствующие в более полной мере освоению
студентами знаний и компетенций, предусмотренных положениями соответствующих госстандартов направлений подготовки 12.03.04 – Биотехнические системы и технологии, 09.03.02 – Информационные системы и технологии. Приводятся ключевые положения теории вероятностей, а также излагаются наиболее известные методы математической статистики. В конце каждого раздела следуют контрольные вопросы, помогающие усвоению материала. Математическая строгость изложения соответствует уровню подготовки студентов второго курса бакалавриата по соответствующим направлениям.
установлены на основе данных массового наблюдения; разработка приемов статистического наблюдения и анализа
Предпросмотр: Введение в теорию вероятностей и математическую статистику.pdf (0,5 Мб)
Журнал "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") основан в 1995 году на базе Новосибирского государственного технического университета. Печатная версия журнала зарегистрирована в Министерстве РФ по делам печати, телевещания и средств массовых коммуникаций в 2000 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-76010 от 03.07.2019 г. Периодичность выхода издания - раз в три месяца (4 номера в год). Научно-технические статьи, направленные в адрес журнала, проходят рецензирование и редактирование. Публикация статей бесплатная.
В журнале "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") публикуются оригинальные статьи по следующим группам специальностей:
05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.01; 05.13.11; 05.13.17; 05.13.18),
05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы (05.11.07; 05.11.16; 05.11.17).
До 2021 года журнал назывался "Научный вестник Новосибирского государственного технического университета".
Системы анализа и обработки данных .— 2014 .— №4 .— 194 с. — URL: https://lib.rucont.ru/efd/271088 (дата
Предпросмотр: Научный вестник Новосибирского государственного технического университета №4 2014.pdf (0,4 Мб)
Журнал "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") основан в 1995 году на базе Новосибирского государственного технического университета. Печатная версия журнала зарегистрирована в Министерстве РФ по делам печати, телевещания и средств массовых коммуникаций в 2000 году. Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-76010 от 03.07.2019 г. Периодичность выхода издания - раз в три месяца (4 номера в год). Научно-технические статьи, направленные в адрес журнала, проходят рецензирование и редактирование. Публикация статей бесплатная.
В журнале "Системы анализа и обработки данных" (до 2021г назывался "Научный вестник НГТУ") публикуются оригинальные статьи по следующим группам специальностей:
05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление (05.13.01; 05.13.11; 05.13.17; 05.13.18),
05.11.00 - Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы (05.11.07; 05.11.16; 05.11.17).
До 2021 года журнал назывался "Научный вестник Новосибирского государственного технического университета".
Системы анализа и обработки данных .— 2014 .— №2 .— 189 с. — URL: https://lib.rucont.ru/efd/271086 (дата
Предпросмотр: Научный вестник НГТУ №2 2014.pdf (0,3 Мб)
Автор: Веричев С. Н.
Изд-во НГТУ
Учебное пособие содержит в минимальном объеме теоретический материал по элементам теории вероятностей, необходимый для обучения студентов решению задач по данной дисциплине. Приведены примеры решения типовых задач и задачи для самостоятельного решения с ответами по каждой из глав. В конце пособия изложены вариант контрольной работы и условия задач по типовому расчету.
Практикум по специальным главам математического анализа (ТФКП ОИ ТВМС): учеб. пособие. – Новосибирск:
Предпросмотр: Специальные главы высшей математики. Руководство к решению задач по теории вероятности.pdf (0,3 Мб)
Автор: Коломиец
Издательство СГАУ
Сборник задач по теории вероятностей. Гриф. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)
как математическая статистика, теория случайных процессов, планирование эксперимента и статистический анализ
Предпросмотр: Сборник задач по теории вероятностей.pdf (0,3 Мб)
Автор: Краснопевцев Е. А.
Изд-во НГТУ
Излагаются основы статистической физики классических и квантовых равновесных систем. Приводятся примеры, иллюстрирующие теоретические положения из области микро- и наноэлектроники, фотоники, физики конденсированного состояния. Предлагаются задачи для самостоятельной работы. Издание предназначено для студентов, изучающих курсы: «Физика твердого тела», «Физика полупроводников», «Физика конденсированного состояния», «Наноэлектроника», «Фотоника», где используются методы и результаты статистической физики.
инженерно-физических специальностей, прослушавших курсы: «Общая и прикладная физика», «Математический анализ
Предпросмотр: Статистическая физика равновесных систем.pdf (0,9 Мб)