Раздел дискретной математики, изучающий абстрактные автоматы: вычислительные машины, представленные в виде математических моделей и задачи, которые они могут решать. Работа распознавателя. Функциональная схема абстрактного автомата, порядок работы с ним.

История теории алгоритмов. Определение, свойства и типы алгоритмов. Действия с обыкновенными дробями. Алгоритмы в изучении различных школьных предметов. Разложение на простые множители. Арифметические действия с положительными и отрицательными числами.

Аналитическая и дифференциальная геометрия. Исследования Гаусса по неевклидовой геометрии. Обобщения теоремы Эйлера о многогранниках. Развитие концепции комплексного числа. Последовательности и ряды аналитических функций. Интегральная теорема Коши.

Характеристика вектора, как семейства параллельных между собой одинаково направленных и имеющих одинаковую длину отрезков. Сложение и равенство векторов, свойства операций над ними, скалярное произведение двух векторов. Доказательства и решения задач.

Понятие о испытании и случайном событии, их совместимости, достоверности и взаимозависимости. Характеристика их суммы и произведений, справедливость сочетательного и дистрибутивного законов. Особенности определения вероятности и относительной частоты.

Теория вероятностей как математическая наука, позволяющая находить вероятности случайных событий, связанных каким-либо образом. Ее предмет и основные понятия, история возникновения. Теоремы: сложения вероятностей, предельная; теория случайных процессов.

Построение ряда распределения случайной величины, расчет ее математического ожидания и дисперсии. Определение частных, условных распределений и числовых характеристик системы случайных величин, вероятности попадания двумерной случайной величины в область.

Применение формулы Байеса. Условная вероятность события. Закон распределения случайной величины. Условие полной вероятности событий. Математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратическое отклонение распределения. Плотность распределения вероятностей.

Три типа событий теории вероятностей, классическая вероятностная модель. Закон распределения случайной величины, понятие математического ожидания. Критерии для принятия решений в условиях неопределенности. Решение задач графоаналитическим методом.

Определение вероятности события по классической формуле. Расчет вероятности гипотез по формуле Байеса. Составление закона распределения. Нахождение математического ожидания, дисперсии и среднеквадратического отклонения. Вычисление асимметрии и эксцесса.

Исторические сведения о возникновении и развитии теории вероятностей. Определение случайного события и условные вероятности. Определение случайной величины и ее числовые характеристики, понятие математического ожидания. Примеры дискретных распределений.

Вероятность качественного изготовления изделий. Распределение дискретной случайной величины. Математическое ожидание и среднее квадратичное отклонение. Рассмотрение закона распределения вероятности. Уравнение линейной среднеквадратической регрессии.

Определение закона распределения случайной величины. Нахождение плотности распределения, математического ожидания, дисперсии и среднего квадратического отклонения. Построение графиков дифференциальной и интегральной функций. Анализ вероятности события.

Равномерное распределение вероятностей. Интегральная кривая распределения Вейбулла. Экспоненциальное распределение Гумбеля. Характеристики случайных функций. Метод рандомизации Монте-Карло. Вероятность редких событий (появление случайного события).

Изучение элементов комбинаторики. Случайные события и их вероятности. Классическая формула вероятностей. Последовательность независимых испытаний. Применение формулы Бернулли. Закон распределения случайных величин. Математическое ожидание и дисперсия.

Понятие и примеры случайного события. Правила сложения и умножения в комбинаторике. Формулы вычисления вероятностей. Локальная и интегральная теоремы Муавра–Лапласа. Классы функций распределения. Непрерывные случайные величины. Закон больших чисел.

Случайное событие, его частота и вероятность. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Формула полной вероятности (формула Бейеса). Дискретные случайные величины. Математическое ожидание и его свойства. Дисперсия непрерывной случайной величины.

Вероятность независимых событий. Вероятность того, что два конкретных человека будут отдыхать в одном доме отдыха. Вероятность денежного выигрыша в лотерее. Вероятность попадания на сборку бракованной детали. Вероятность полного выздоровления пациента.

Теоретические аспекты понятия "вероятностные пространства". Функции и типы распределения, их числовые характеристики и особенности преобразования случайных величин. Случайные процессы с непрерывным временем: общие определения и процесс Пуассона.

Классическое определение вероятностей. Искомая вероятность указанного события. Противоположные и несовместные события. Теорема умножения независимых событий. Повторные независимые испытания. Использование интегральной предельной теоремы Лапласа.

История развития теории вероятности. Понятия события, его главные свойства и порядок обозначения. Характеристика основных типов: невозможное и достоверное. Задачи, решаемые формулой Байеса, ее необходимые условия. Расчет полной вероятности события.

Определение вероятности случайного события, классической вероятности, статистической. Частота случайного события. Сумма и произведение двух событий. Функции распределения и плотности, начальные и центральные моменты. Мода, медиана, асимметрия и эксцесс.

Рассмотрение элементов теории вероятностей и пространства элементарных частиц. Изучение закономерностей проведения массовых однородных испытаний. Рассмотрение условий классической схемы испытаний. Определение вероятности произведения двух событий.

Формула полной вероятности. Математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение и дисперсия. Дискретная случайная величина. Интегральная функция распределения F(x). Квантили Х для нормального стандартного распределения по указанным вероятностям.

Изучение основных формул комбинаторики. Анализ примеров абсолютно непрерывных распределений. Характеристика теоремы Пуассона для схемы Бернулли. Рассмотрение особенностей использования формулы свёртки. Изучение основных свойств коэффициента корреляции.

Численное выражение возможности наступления какого-либо события. Классическое определение вероятности. Понятие объема совокупности (выборочной или генеральной). Комплексная оценка параметров генеральной совокупности. Среднее квадратическое отклонение.

Нахождение вероятности выбора белых шаров из определенного количества черных. Вычисление вероятности выхода из строя элементов, заданных по условию, вероятность противоположного события. Построение графика вероятностей, использование формулы Бернулли.

Понятие теории вероятностей, ее предмет. Возможность применения методов теории вероятностей к изучению статистических закономерностей. Математическое ожидание и дисперсия. Проявление предельных теорем при формальном изложении теории вероятностей.

Ценность теории вероятностей для общего образования. Краткая историческая справка появления азартных игр, применение теории в них. Сущность закона Бернулли. Художественная правда и вероятность сложного события. Краткая характеристика теории рекламы.

Анализ основных понятий теории вероятностей. Прикладное применение знания теории вероятностей, обзор ее основные видов. Понятие случайного события, логика мышления по закону вероятности. Определение вероятности какого-либо события из повседневной жизни.