помогите решить задачу
"в известном городе n ежегодно умирает на дорогах 220 человек.Зная количество смертей, найти при помощи распределения Пуассона вероятность что в любой
выбранный день погибает минимум один человек. "
очень вас прошу.

Rex
Если еще актуально:
A6 - не указана периодичность функции и на каком отрезке нужно раскладывать.
Б2 - нужно найти ротор, а где заданы эти векторы (u и a) ?
А2 - x^2 + y^2<=2x нужно преобразовать (отнять и добавить 1, чтоб получить полный квадрат) в (x-1)^2 + y^2<=1. Это круг с радиусом 1 и центром в точке (1;0). Построив его (круг) и учтя x<1 получим что область - это половина круга. Записываем интеграл: Int(от 0 до 1, берется по оси абсцисс) dx Int (от -sqrt(1-(x-1)^2)) до sqrt(1-(x-1)^2))) f(x,y) dy.
A4 - x^2+y^2+z^2<=1 - это сфера с центром в начале координат, и радиусом 1. Сверху кусок сферы обрезается плоскостью z=sqrt(2)/2. Тройной интеграл в сферических координатах (умножаем на якобиан p^2 * sin тета) будет иметь вид:
Int(от 0 до 1) dp Int(от 0 до 2пи) dфи Int(от 0 до пи) p^2 * sin (тета) * f (p*cos(фи)*sin (тета), p*sin(фи)*sin (тета), p*cos(фи)) dтета.

mp5master
Вот такой я добряк.

Помогите найти первообразную!

∫ [x^(a-1)*ln(x)], (где а не равно 0)
у меня получается (х^a)/a * ln (x) - 1/a * ∫ [x^a/x], а вот как избавиться от последнего ∫ [x^a/x] ?

или я изначально выбрал неправильный метод?
я делал по вот этой формуле: ∫ u'v=uv-∫uv'

заменить x^a/x на x^(a-1)

Solix
Спасибо!
Блин, как я не увидел!

ТимОХа скажи плиз как ты решал задачи от @ShaD@

Добавлено спустя 12 минут 29 секунд:
[quote="ТимОХа"]1)
а) sqrt (3)
б) 30+10(sqrt (3))
в) 50(sqrt (3))

2)
Треуг. АВD подобен треуг. ВСО. Отсюда следует требуемое.
S треуг. ABD = 24

3)
BC = 4

4)
4:3

Задачи простые, на подобие... Интересно, где ты их взял.[/quote

Напиши решение плиз

надо решить пачку систем дифуравнений.. срочно..
вот файл с заданием:
http://www.rapidshare.ru/1386174
помогите пожалуйста.. хоть с чем-нибудь

даже писать не охота ибо задачи уровня ВУЗа без мат. уклона ...
методы решения описаны в любом учебнике по ДУ

Помогите найти первообразную:
x/sqrt(1+4x-x^2)
1/(9cos^2(x)-sin^2(x))
x*arctg x^2

Решения есть, правильные. Не понимаю, как дойти до них.

Напомните пожалста св-во по которому можно решить уравнение
x*8,43+12.17^x*x^x=19.86

вверх

Rexcor x^x - если не ошибаюсь, неэлементарная функция. Это аналитически вообще не должно решаться.

Помогите решить прикладную задачу:
есть несколько кусков, "длина" каждого измеряется с определенной и различной погрешностью. Теперь мы эти куски соединили в единое целое. Каким будет разброс возможных значений суммарной длины?
Нужна формула попроще, допустимо округление.

К примеру 6 кусков, разбросы длин для них к примеру ±5 ±5 ±4 ±3 ±1 ±1.
Я понимаю, что макс разброс будет ±19, но реально единичные разбросы будут меньше максимума по модулю и разными по знаку.

Друзья, ОЧЕНЬ нужно решение, простите что не могу даже сформулировать в каком виде нужен ответ...
Возможный вариант ответа - как 90% (или другая) вероятность, что разброс значений будет в указанном допуске.

ПС: физический смысл - есть антенная решетка, при ее настройке по фазе мы накапливаем погрешности на каждом излучателе. Я хочу настраивать иначе, при этом ошибок меньше штук и они меньше по модулю.
Суммарная макс. ошибка тоже меньше по модулю.
Но меня интересует реальная, "некая(?) средняя" ошибка, чтобы ее ввести в параметры разброса программы расчета поля и посмотреть эффект.

skela
прочитал невнимательно задачу, так что ответ удаляю) если че-то придумаю, напишу:)
Я думаю, если неизвестны средние отклонения измерения, то посчитать не выйдет.

Пёс Бобик прочитал невнимательно задачу, так что ответ удаляю) если че-то придумаю, напишу:)
Спасибо за участие
Я думаю, если неизвестны средние отклонения измерения, то посчитать не выйдет.
не понял, что это? И какие еще данные необходимы?

Если требуется конкретика - элементарные погрешности, приведенные выше можно считать погрешностями любого типа, например считать, что распределение реальных значений в их пределах - "нормальное" (гауссово) или любое другое.
При таком доопределении эти требуемые "средние отклонения измерения" можно вычислить?

Еще раз попробую расказать о физике моей проблемы:
Меня даже не интересует конкретное число для примера, мне важно знать, что если в 1 случае есть 3 конкретных погрешности с максимумом модуля их суммы N1 либо во 2 случае 4 погрешности с максимумом модуля их суммы N2, то вычисленное любым способом "Среднее"/"ожидаемое"/"наиболее вероятное" для 1 случая будет Х1 и вычисленное ТЕМ-ЖЕ способом оно-же для 2 случая будет Х2.

Т.е. если мне известно, что решетку настроили с средним разбросом X2, я, зная набор погрешностей и N2 вычислю это условие (т.е. определю, какое это среднее, с какой вероятностью) и при этом же условии смогу прикинуть какой будет разброс Х1 для моих погрешностей с суммой N1.
И смогу промоделировать, как это отразится на диаграммах.

skela
чтобы построить доверительный интервал (то есть как раз получить желаемую оценку - "величина будет от такой-то до такой с такой-то вероятностью") нужно знать 2 параметра, определяющие нормальное распределение - среднее значение и дисперсию/среднее квадратическое отклонение. Для оценки этих параметров нужны стат данные (зафиксированные результаты измерений), а их нет, поэтому доверительный интервал получить мы не сможем...
мне ситуация видится так, возможно, можно что-то и по-другому придумать (т.к. в части физики я не компетентен абсолютно) успехов в поиске решения

skela
Если я не ошибаюсь, при большом количестве измерений одной и той же величины (например, длины одного и того же отрезка) погрешность равна Δl/sqrt(N). Для Вашего случая я кое-что набросал на бумажке:

1. Пусть мы измеряем величины L1, L2, ..., Ln c ошибками δ1, δ2, ..., δn (это случайные величины). То есть, в наших измерениях мы вместо Li получаем Li+δi. В этом случае суммарную величину Ls=Σ(Li) мы измерим с ошибкой δs=Σ(δi) (это тоже случайная величина).

2. Погрешность - это средний квадрат ошибки. Так, погрешность i-го измерения Δi^2=<δi^2> (угловые скобки означают усреднение). Для погрешности Δs получим Δs^2=ΣΣ<δi*δj>. учтём, что при i!=j среднее равно нулю. тогда Δs^2=Σ<δi^2>=ΣΔi^2. Если все δi одинаковы, то Δs^2=n<δ1^2>, Δs=sqrt(n)*Δ1.

3. Если к тому же Li одинаковы, то Ls=n*Li, и тогда Δs/Ls = 1/sqrt(n) * Δ1/L1. Вот как-то так. Кажется, в курсе стат. физики нам что-то подобное тоже выводили, но более строго.

4. Естественно, если складывать небольшое количество величин, эта оценка не работает. Где заканчивается это "небольшое" - вопрос сложный. Насколько я помню, при n>10 этой оценкой можно пользоваться, но осторожно.

_tonis


мм...?