Сущность совместной системы уравнений. Признаки несовместной системы уравнений. Понятие эквивалентной системы уравнений. Элементарные преобразования системы. Гаусс Карл Фридрих как выдающийся немецкий математик. Решение уравнений методом Гаусса.

Нахождение обратной матрицы. Исследование системы линейных алгебраических уравнений на совместность. Нахождение координат вектора в заданном базисе. Метод элементарных преобразований и окаймляющих миноров. Способы нахождения ранга расширенной матрицы.

Рассмотрение метода Дайсона в общем виде. Главная особенность использования троичной системы счисления. Характеристика алгоритма решения для случая. Обоснование оптимальности метода Дайсона. Основной анализ определения фальшивой монеты и ее типа.

Особенности и описание разработки модели для визуализации трехмерных изображений, её возможные недостатки. Использование моделирования мягких или органических объектов, трехмерного морфинга, обнаружения столкновений и конструктивной твердой геометрии.

Розвиток методу інваріантних многовидів, його застосування для якісного і біфуркаційного аналізу деяких класів параболічних, функціонально-диференціальних і диференціально-різницевих рівнянь. Дослідження динаміки дисипативних структур і явищу буферності.

Використання методу ітерації для розв'язання систем нелінійних рівнянь. Зміни послідовного наближення x при різних варіантах взаємного розташування графіка і прямої. Положення ітерації при різних значеннях функції та похідної. Умови зациклювання ітерацій.

Решение дифференциального уравнения, описывающего распространение тепла в области со сложной геометрией. Использование метода конечных элементов. Алгоритмы построения матрицы жесткости, задание граничных условий. Координаты в 3-х мерном пространстве.

Сферы применения методов математического моделирования. Широкое применение метода конечных элементов, его основные положения и преимущества. Расчет на компьютере с помощью программы Ansoft Maxwell магнитных полей в спинволновых ферритовых системах.

Описание метода координат и способов его применения на примере конкретных математических задач. Выделение умений, необходимых для успешного овладения методом координат и подбор задач, формирующих данные умения. Этапы решения задач методом координат.

Характеристика особенностей построения Декартовой прямоугольной системы координат (на плоскости, в пространстве). Графическое решение систем алгебраических линейных уравнений и задач линейного программирования с помощью Декартовой прямоугольной системы.

Методика поиска точки глобального минимума на отрезке, где функция удовлетворяет условию Липшица на этом отрезке. Описание алгоритма метода ломаных и анализ полученных результатов. Свойства соответствующего семейства. Вычисление константы Липшица.

Особенности метода математической индукции, его широкое применение при доказательстве теорем, тождеств, неравенств, к суммированию рядов, геометрическим задачам и задачам на делимость натуральных чисел. Примеры применения метода математической индукции.

Математическая индукция как способ математического доказательства, роль индуктивных выводов в экспериментальных науках. Интерпретация данных в зависимости от выбранной аксиоматики. Полная и неполная индукция, их применение для доказательства теорем.

Суть метода математической индукции в решении задач на делимость, суммирование рядов, доказательства неравенств, исчислениям в геометрии, в теории чисел и алгебре. Теоремы разбиения треугольников и карта пересечения контуров окружностей на плоскости.

Индуктивный и дедуктивный методы рассуждений в основе математического исследования. Понятия полной и неполной индукции. Области применения, метод и принцип математической индукции. Решение примеров, доказательства равенств, неравенств, деления чисел.

Розгляд прикладної спрямованості дисципліни "математика". Побудова математичних моделей до задач економічного змісту як важливий засіб розвитку прикладної спрямованості навчання математики у школі. Структурно-логічна схема побудови математичної моделі.

Метод межлабораторного сравнения для контролирующих организаций, в котором была применена звездообразная маршрутная схема эталонов массы. Определение референтного значения эталона массы в пилотной лаборатории и в лабораториях-участницах, анализ данных.

Понятие условного экстремума и способы его определения. Разработка алгоритма нахождения экстремума функции методом множителей Лагранжа. Применение данного метода при составлении плана выпуска изделий, обеспечивающего максимальную прибыль от их реализации.

Описание математической модели, представляющей собой описание какого-либо объекта или процесса, выполненное на математическом языке с помощью геометрических фигур, уравнений, соотношений. Метод моделирования на уроках математики, его компоненты.

Основные недостатки существующих методов определения фильтрационных параметров. Метод модулирующих функций (М-метод), его сущность. Определение постоянных и переменных коэффициентов в дифференциальных уравнениях. Типичный график модулирующей функции.

Характеристика численных методов в математических расчетах. Описания методов для решения различных задач с помощью случайных последовательностей. Обзор техники моделирования случайной последовательности чисел. Практическое применение метода Монте-Карло.

Преимущества, характеристика и специфика метода Монте-Карло, его применение в нанотехнологиях и в вычислении интегралов. Способ усреднения подынтегральной функции, оценка погрешности метода Монте-Карло и решение интегральных уравнений второго рода.

Метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик распределений. Влияние метода Монте-Карлона на развитие методов вычислительной математики. Математическое ожидание, дисперсия, точность оценки, доверительная вероятность и интервал.

Метод Монте-Карло, вычисления интегралов, решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, исследования различного рода сложных систем. Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования, моделирование поведения элементарных частей физической системы.

Математическое ожидание, дисперсия, доверительная вероятность. Общая схема метода Монте-Карло, который можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Вычисление интегралов методом Монте-Карло.

Сущность и схема метода Монте-Карло, оценка его погрешности и практическое использование для решения задач, связанных с системами массового обслуживания. Предельные теоремы теории вероятностей, применение способа усреднения подынтегральной функции.

Решение интегральных уравнений методом наибыстрейшего спуска. Теорема о минимуме квадратичного функционала и ее следствие. Разработка алгоритма приближенного решения обыкновенного интегрального уравнения. Постановка задачи, численная реализация на ЭВМ.

Состав системы уравнений для определения коэффициентов многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Таблица значений многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Графики аппроксимируемой функции, заданной на дискретном множестве.

Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.

Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.