Жизнь и деятельность Андрея Андреевича Маркова
Андрей Андреевич Марков как первооткрыватель обширного класса стохастических процессов с дискретной и непрерывной временной компонентой. Оценка вклада данного ученого в исследование наиболее общих условий, при которых имеет место закон больших чисел.
Рубрика | Математика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 25.07.2018 |
Размер файла | 290,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru
Размещено на http://www.allbest.ru
Рисунок 1. Портрет Маркова А.А.
Андрей Андреевич Марков родился 14 июня 1856 года в Рязанской губернии. Его отец позднее переехал в Петербург, где, получив звание частного поверенного, успешно занимался адвокатской практикой.
Среднее образование А.А. Марков получил в гимназии. Он не относился к числу лучших учеников; напротив, из гимназии неоднократно поступали жалобы на его неудачи по всем предметам, за исключением математики. Были предупреждения отцу, что эта неуспеваемость может повести к исключению сына из учебного заведения. Впрочем, в последних классах самому А.А. Маркову занятия в гимназии были настолько тягостны, что он подумывал об оставлении её и переходе в техническое учебное заведение. Особенно досаждали ему древние языки.
Увлечение математикой у А.А. Маркова началось в гимназические годы. Уже тогда он приступил к самостоятельному изучению высшей математики. Эти занятия, как ему казалось, привели его к открытию нового метода интегрирования линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Метод, найденный А.А. Марковым, был, однако, не новым в науке, но это первое самостоятельное открытие привело к знакомству с университетскими профессорами и навсегда определило его дальнейшие занятия.
В восемнадцать лет А.А. Марков окончил гимназию и поступил в Петербургский университет. В то время там читал лекции великий русский математик П.Л. Чебышев. Влияние Чебышева на развитие и направление научных интересов молодого студента оказалось решающим.
Университет А.А. Марков окончил в 1878 г. с золотой медалью за научную работу "Об интегрировании дифференциальных уравнений при помощи непрерывных дробей". Через два года после этого он защитил магистерскую диссертацию и начал преподавать в Петербургском университете сначала в качестве приват-доцента, а с 1886 г.- в качестве профессора.
Уже через восемь лет после опубликования А.А. Марковым первой научной работы его научные заслуги были столь велики, что, по предложению П.Л. Чебышева, Академия наук избрала его в 1886 г. адъюнктом, через четыре года - экстраординарным академиком, а ещё через шесть лет - ординарным академиком.
Дальнейшая жизнь А.А. Маркова целиком посвящена науке. Свой последний мемуар он представил Академии наук всего лишь за несколько месяцев до смерти. Тяжёлый недуг свалил его в постель, и 20 июля 1922 года он умер.
Научное творчество А.А. Маркова весьма разнообразно. Первые годы он интересовался теорией чисел, дифференциальными уравнениями, теорией функций и другими вопросами, позднее он целиком занялся теорией вероятностей. Результаты, полученные им в каждой из названных областей, способны были создать ему имя крупного учёного. Многие его работы воспринимаются и теперь как классические произведения математики и всё ещё продолжают питать идеями, методами и постановками задач новые поколения исследователей. Однако самые значительные достижения А.А. Маркова принадлежат теории чисел и теории вероятностей и, пожалуй, в первую очередь последней из них.
Если в теории чисел он способствовал развитию одного-двух её разделов, то в теории вероятностей его труды привели не только к значительному прогрессу существовавших до него направлений, но и к коренному преобразованию всей этой науки. Эти работы принесли ему всемирную известность не только среди математиков, но и среди физиков, техников, естествоиспытателей. Именно здесь во всей полноте вскрылись сила, разносторонность и своеобразные черты его дарования. Именно эти исследования дали толчок к созданию и последующему бурному развитию основного в настоящее время раздела теории вероятностей - теории стохастических процессов, раздела математики, играющего крупную роль в современной теоретической физике, а также в математической обработке многих технических и естественно-научных теорий.
Первые работы А.А. Маркова по теории вероятностей являются непосредственным продолжением и завершением исследований П.Л. Чебышева и относятся, во-первых, к установлению наиболее общих условий, при которых имеет место закон больших чисел, и, во-вторых, к доказательству центральной предельной теоремы теории вероятностей. П.Л. Чебышев сформулировал эту теорему, дал набросок метода её доказательства (метод моментов), но самого строгого доказательства не дал. А.А. Маркову удалось осуществить идеи П.Л. Чебышева и дать безупречное доказательство указанной теоремы в очень широких условиях. А.А. Марков шёл очень сложным и остроумным путём через разложение в непрерывные дроби интеграла особого вида.
А.А. Марков является первооткрывателем обширного класса стохастических процессов с дискретной и непрерывной временной компонентой, названных его именем. А.А. Марков существенно продвинул классические исследования предшественников, касающиеся закона больших чисел и центральной предельной теоремы теории вероятностей, а также распространил их и на цепи Маркова. Следует указать, что А.А. Марков своим открытием сделал крупнейший вклад в теорию случайных процессов и теорию вероятностей в целом.
В общем списке научных трудов А.А. Маркова работы по математическому анализу составляют более трети. Его внимание привлекали теория непрерывных дробей, исчисление конечных разностей, теория интерполирования функций, экстремальные задачи в функциональных пространствах, проблема моментов, теория ортогональных многочленов, квадратурные формулы, дифференциальные уравнения, теория функций, наименее уклоняющихся от нуля, и другие вопросы. По многим разделам математического анализа А.А. Марков получил важные результаты, которые играют важную роль и в наши дни.
А.А. Марков воспринял идеи своего учителя П.Л. Чебышёва и занимался решением многих задач, поставленных в его трудах. Классические работы Чебышева и Маркова о предельных величинах интегралов составили основы теории моментов и теории экстремальных задач в функциональных пространствах.
Работ по теории чисел у А.А. Маркова сравнительно немного - 15, но они имеют непреходящее значение для этой теории. Сюда относится прежде всего магистерская диссертация «О бинарных квадратичных формах положительного определителя» (1880). Она примыкала к исследованиям А.Н. Коркина и Е.И. Золотарева и была высоко оценена П.Л. Чебышёвым. Диссертация посвящена проблеме арифметических минимумов неопределенных бинарных квадратичных форм. В последующих статьях рассматривается проблема арифметических минимумов неопределенных тернарных и кватернарных квадратичных форм. Идеи и результаты А.А. Маркова оказали большое влияние на дальнейшее развитие теории чисел.
Список литературы
марков стохастический дискретный
1. Лубова, Т.Н. Многомерные статистические методы: учебное пособие / Т. Н. Лубова; М-во сел. хоз-ва РФ, Башкирский ГАУ. - Уфа: Изд-во БГАУ, 2015. - 64 с.
2. Лубова, Т.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие / Т. Н. Лубова; М-во сел. хоз-ва РФ, Башкирский ГАУ. - Уфа: Изд-во БашГАУ, 2015. - 163 с.
3. Исламгулов, Д.Р. Применение корреляционного анализа в агрономии / Д.Р. Исламгулов, Т.Н. Лубова // Уральский научный вестник. - 2016. - Т. 4. - № 3. - С. 142-147.
4. Лубова, Т.Н. Принципы статистического прогнозирования при разработке инновационной стратегии региона / Т.Н. Лубова // Экономика, экология и общество России в 21-м столетии: Сборник научных трудов: 11-й Международной научно-практической конференции, 19-21 мая 2009 г. / Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. - С.-Петербург, 2009. - С. 155-156.
5. Лубова, Т.Н. Многомерная классификация регионов Приволжского федерального округа по уровню финансовой безопасности / Т.Н. Лубова // Конкурентоспособность региона в условиях экологических и демографических ограничений: Материалы межрегиональной научно-практической конференции. - Улан-Уде: Изд-во БНЦ СО РАН, 2009. - с. 149-159.
6. Лубова, Т.Н. Классификация регионов Российской Федерации методом кластерного анализа / Т.Н. Лубова // Образование, наука, практика: инновационный аспект: Сб. материалов международной научно-практической конференции, посвященной памяти профессора А.Ф. Блинохватова. - Пенза: РИО ПГСХА, 2008. - С.379-381.
7. Лубова, Т.Н. Межрегиональный рейтинговый анализ инновационной активности регионов Приволжского федерального округа / Т.Н. Лубова // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2009. - № 7-1. - С. 107-111.
8. Лубова, Т.Н. Межрегиональный сравнительный анализ показателей финансовой безопасности Приволжского федерального округа / Т.Н. Лубова // Молодой ученый. - 2009. - № 5. - С. 53-60.
9. Лубова, Т.Н. Принципы статистического прогнозирования при разработке инновационной стратегии региона / Т.Н. Лубова // Экономика, экология и общество России в 21-м столетии: Сборник научных трудов: 11-й Международной научно-практической конференции, 19-21 мая 2009 г. / Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. - С.-Петербург, 2009. - С. 155-156.
10. Лубова, Т.Н. Классификация регионов Российской Федерации методом кластерного анализа / Т.Н. Лубова // Образование, наука, практика: инновационный аспект: Сб. материалов международной научно-практической конференции, посвященной памяти профессора А.Ф. Блинохватова. - Пенза: РИО ПГСХА, 2008. - С.379-381.
11. Лубова, Т.Н. Многомерная классификация регионов Приволжского федерального округа по уровню финансовой безопасности / Т.Н. Лубова // Конкурентоспособность региона в условиях экологических и демографических ограничений: Материалы межрегиональной научно-практической конференции. - Улан-Уде: Изд-во БНЦ СО РАН, 2009. - с. 149-159.
12. Лубова, Т.Н. Межрегиональный рейтинговый анализ инновационной активности регионов Приволжского федерального округа / Т.Н. Лубова // Новые направления в решении проблем АПК на основе современных ресурсосберегающих, инновационных технологий. Материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 65-летию Победы в Великой Отечественной войне, Волгоград 26-28 января 2010г. Том 2. - Волгоград: ИПК «Нива», 2010. - с. 213-216.
13. Лубова, Т.Н. Особенности анализа инновационной активности вузов региона / Т.Н. Лубова // Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России: II Всероссийские научные Зворыкинские чтения. Сб. тез. докладов II Всероссийской межвузовской научной конференции (Муром, 5.02.2010г.). - Муром: изд. Полиграфический центр МИ ВлГУ, 2010. - c. 61-63.
14. Исламгулов, Д.Р. Компетенция - основа реализации цели ФГОС / Д.Р. Исламгулов, Т.Н. Лубова // Актуальные проблемы преподавания социально-гуманитарных, естественно - научных и технических дисциплин в условиях модернизации высшей школы: материалы международной научно-методической конференции, 4-5 апреля 2014 г. / Башкирский ГАУ, Факультет информационных технологий и управления. - Уфа, 2014. - С. 133-137.
15. Лубова, Т.Н. Оценка качества образования в рамках компетентностного подхода / Т.Н. Лубова, Д.Р. Исламгулов // Актуальные проблемы преподавания социально-гуманитарных, естественно - научных и технических дисциплин в условиях модернизации высшей школы: материалы международной научно-методической конференции, 4-5 апреля 2014 г. / Башкирский ГАУ, Факультет информационных технологий и управления. - Уфа, 2014. - С. 189-192.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Цепь Маркова как простой случай последовательности случайных событий, области ее применения. Теорема о предельных вероятностях в цепи Маркова, формула равенства Маркова. Примеры для типичной и однородной цепи Маркова, для нахождения матрицы перехода.
курсовая работа [126,8 K], добавлен 20.04.2011Теорема Бернулли как простейшая форма закона больших чисел. Предельные теоремы теории вероятностей и объяснение природы устойчивости частоты появлений события. Качественные и количественные утверждения закона больших чисел, его практическое применение.
курсовая работа [75,2 K], добавлен 17.12.2009Детство и отрочество Андрея Колмогорова - советского математика, одного из основоположников современной теории вероятностей. Студенческие годы А.Н. Колмогорова, его становление в науке. Научная и педагогическая деятельность ученого, признание заслуг.
реферат [862,6 K], добавлен 17.03.2014Изучение основных подгрупп алгоритмов проверки простоты больших чисел: детерминированные и вероятностные проверки. Исследование методов генерации и проверки на простоту больших чисел с помощью метода Ферма (малая теорема Ферма), составление программы.
лабораторная работа [11,7 K], добавлен 27.12.2010Представление доказательства неравенства Чебышева. Формулирование закона больших чисел. Приведение примера нахождения математического ожидания и дисперсии для равномерно распределенной случайной величины. Рассмотрение содержания теоремы Бернулли.
презентация [65,7 K], добавлен 01.11.2013- Закон больших чисел. Проверка статистических гипотез (критерий согласия w2 Мизеса: простая гипотеза)
Предельные теоремы теории вероятностей. Сходимость последовательностей случайных величин и вероятностных распределений. Метод характеристических функций. Закон больших чисел. Особенности проверки статистических гипотез (критерия согласия w2 Мизеса).
курсовая работа [1,0 M], добавлен 27.01.2012 Нове уточнення поняття алгоритму вітчизняним математиком Марковим: 7 уточнених ним параметрів. Побудова алгоритмів з алгоритмів. Універсальний набір дій по управлінню обчислювальним процесом. Нормальні алгоритми Маркова. Правило розміщення результату.
реферат [48,7 K], добавлен 30.03.2009Цепи Маркова как обобщение схемы Бернулли, описание последовательности случайных событий с конечным или счётным бесконечным числом исходов; свойство цепей, их актуальность в информатике; применение: определение авторства текста, использование PageRank.
дипломная работа [348,5 K], добавлен 19.05.2011Основные понятия теории марковских цепей. Теория о предельных вероятностях. Области применения цепей Маркова. Управляемые цепи Маркова. Выбор стратегии. Оптимальная стратегия является марковской - может зависеть еще и от момента времени принятия решения.
реферат [75,6 K], добавлен 08.03.2004Понятие вероятности, математического ожидания, закона больших чисел, динамика их развития. Введение аксиоматического определения понятия вероятности математического ожидания. Теоремы Бернулли и Пуассона как простейшие формы закона больших чисел.
дипломная работа [388,7 K], добавлен 23.08.2009