Исторические аспекты возникновения и применение в различных областях естествознания различных ортонормированных систем.
Заказать уникальную курсовую работу- 2020 страниц
- 24 + 24 источника
- Добавлена 15.02.2020
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 3
Глава 2 Применение в различных областях естествознания различных ортонормированных систем 6
Глава 1 Основные понятия, связанные с различными ортонормированными системами 6
2.1 Применение ортонормированных систем в области исследования информации 10
2.2 Основные из книг начал 11
Заключение 16
Библиография 18
Применение евклидовых математических моделейоказывает влияние на формирование цен продукции промышленного предприятия и выбора наилучших условий ее реализации, уровня скидок и наценок для расчета ожидаемых затрат и финансовых результатов, налоговых платежей и создаваемых резервов. Контрольные испытания эффективности различных вариантов инвестиций до их осуществления, оценивают их рациональность, способствуют правильному моделируют различные условия реализации выбранного проекта, оценка фактически достигнутых в конце его. Внедрение эвклидовых математических моделей активно способствует повышению качества и эффективности управления приоритеты (тайм-менеджмент). Современный менеджер должен принимать решения, исходя из огромного количества информации, которую порой просто невозможно в полной мере и в нужные сроки правильно оценить. Решению этой проблемы помогает контролировать, так как он обеспечивает руководителей уже проанализированы, обобщение информации, непосредственно связанной с проблемой к менеджеру решать. Кроме того, управление обеспечивает необходимые для управления данными практически сразу спрос, потому что служба контроллинга постоянно работать, каждый день.В качестве инструмента прогнозирования математическое моделирование является эффективной системой информационно-аналитической и методической поддержки руководителей в процессе анализа, планирования, принятия управленческих решений и контроля по всем функциональным направлениям деятельности организации.В данной работе достигнута основная цель –проведены теоретические исследования в области Начала" Евклида и их значение для геометрии.В курсовой работе решены следующие задачи: Изучить применение аксиоматического метода в период античности на основе эвклидовой геометрии.Проанализировать основные понятия, связанные с началами Евклида.Изучить применение евклидовых моделей в современной аксиоматизации геометрииБиблиографияБраун Ричард (ред.) Математика за 30 секунд. 50 величайших теорий математики, по 30 секунд на каждую. Москва: Рипол классик, 2014. — 160 с.Ортонормированная система– Википедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://ru.wikipedia.org/wiki/Ортонормированная_система, свободный. – Загл. с экрана.Звонарев С.В. Основы математического моделирования. Учебное пособие. — Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2019. — 112 с.Конституция Российской Федерации [Электронный ресурс] : принята всенародным голосование 12 декабря 1993 года. : (с учетом поправок, внесенных Законами Российской Федерации о поправках к Конституции Российской Федерации от 30.12.2008 N 6-ФКЗ, от 30.12.2008 N 7-ФКЗ, от 05.02.2014 N 2-ФКЗ, от 21.07.2014 N 11-ФКЗ30 декабря 2008 № 6-ФКЗ и № 8 – ФКЗ) // СПС «Консультант плюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru/Трудовой кодекс РФ от 30.12.2001 № 197-ФЗ (принят ГД ФС РФ 21.12.2001) (ред. от 30.06.2003).Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» // Собрание законодательства Российской Федерации, 2006. Историко-математические исследования 2018 №16 (51). Под редакцией С. С. Демидова. — Вторая серия. Вып.16(51). — Москва: Янус-К, 2018. — 394 с.Булатов В.В., Владимиров Ю.В. Теория волновых движений неоднородных сред: монография [Электронный ресурс]. – Электрон. текст. дан. (1 файл 20,2 Мб). – Киров: МЦНИП, 2017. – 580 с.Овчинников А.В. Алгебра и геометрия для студентов-физиков.Лекционный курс. Семестр 1. — М.: Физический факультет МГУ, 2016. — 360 с. Утешев А.Ю., Калинина Е.А. Лекции по высшей алгебре. Часть 1, 2. СПб.: Без издательства, 2016. — 322 с.Гринев А.Ю., Гиголо А.И. Математические основы и методы решения задач электродинамики. Учебное пособие. — Москва: Радиотехника, 2015. — 216 с.Смирнов В.И. Курс высшей математики. Том 3. Часть 1. -е изд. — Пред. Л.Д. Фадеева; Пред. и прим. Е.А. Грининой. — СПб.: БХВ-Петербург, 2010. — 400 с.Шерстнев А.Н. Конспект лекций по математическому анализу. Издание пятое. — Казань, 2009. — 374 с.Дробноеисчислениеиаппроксимационныеметодывмоделированиидинамическихсистем. Научноеиздание /В.В.Васильев, Л.А.Симак. — Киев, НАНУкраины, 2008. — 256 с.ЭЛЕМЕНТЫ ТЕНЗОРНОГО ИСЧИСЛЕНИЯ В ЕВКЛИДОВОМ ПРО-СТРАНСТВЕ: ТЕНЗОРНАЯ АЛГЕБРА. Жидков А.В., Шабаров В.В. Электронное учебно-методическое пособие. – Нижний Новгород: Нижегородскийгосуниверситет, 2012. – 80 с.Певзнер Л.Д., Чураков Е.П. Математические основы теории систем. М.: Высш. шк. , 2009. — 503 с:Коренев Г.В. Тензорное исчисление. Учебное пособие для вузов. — М.: МФТИ, 2000. — 240 с.Хворова Л.А., Жариков А.В., Кротова О.С. Математические методы и модели экологических, экономических и социальных систем: задачи оптимизации, алгоритмы решений, численные методы. Учебное пособие. — Барнаул: Алтайский государственный университет (АлтГУ), 2018. — 300 с.Виноградов А.Ю. Численные методы решения жестких и нежестких краевых задач. Монография. — Москва: NationalResearch, 2017. — 112 c.Остыловский А.Н. Аналитическая геометрия. Учебное пособие. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011. — 92 с.Умнов А.Е. Аналитическая геометрия и линейная алгебра. 3-е изд., испр. и доп. — Учебное пособие. — М.: МФТИ, 2011. — 544 с.Кузнецова С.Н., Лукина М.В. Линейная алгебра и аналитическая геометрия. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. — 72 с.Луценко Е.В. Исследование влияния подсистем различных уровней иерархии на эмерджентные свойства системы в целом с применением АСК-анализа и интеллектуальной системы "Эйдос" (микроструктура системы как фактор управления ее макросвойствами). Научный журнал КубГАУ, №75(01), 2012. – 44 с. Розин В. М. Этапы генезиса математических знаний (до "Начал" Евклида). Учебно-методические материалы и хрестоматия для аспирантов к курсу «История и философия науки» / Составление, методические материалы и рекомендации, контрольные вопросы и комментарии А. Д. Ерёмин. – Саров: СарФТИ, 2008. – 140с.
2 Ортонормированная система– Википедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://ru.wikipedia.org/wiki/Ортонормированная_система, свободный. – Загл. с экрана.
3 Звонарев С.В. Основы математического моделирования. Учебное пособие. — Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2019. — 112 с.
4 Конституция Российской Федерации [Электронный ресурс] : принята всенародным голосование 12 декабря 1993 года. : (с учетом поправок, внесенных Законами Российской Федерации о поправках к Конституции Российской Федерации от 30.12.2008 N 6-ФКЗ, от 30.12.2008 N 7-ФКЗ, от 05.02.2014 N 2-ФКЗ, от 21.07.2014 N 11-ФКЗ30 декабря 2008 № 6-ФКЗ и № 8 – ФКЗ) // СПС «Консультант плюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru/
5 Трудовой кодекс РФ от 30.12.2001 № 197-ФЗ (принят ГД ФС РФ 21.12.2001) (ред. от 30.06.2003).
6 Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» // Собрание законодательства Российской Федерации, 2006.
7 Историко-математические исследования 2018 №16 (51). Под редакцией С. С. Демидова. — Вторая серия. Вып.16(51). — Москва: Янус-К, 2018. — 394 с.
8 Булатов В.В., Владимиров Ю.В. Теория волновых движений неоднородных сред: монография [Электронный ресурс]. – Электрон. текст. дан. (1 файл 20,2 Мб). – Киров: МЦНИП, 2017. – 580 с.
9 Овчинников А.В. Алгебра и геометрия для студентов-физиков. Лекционный курс. Семестр 1. — М.: Физический факультет МГУ, 2016. — 360 с.
10 Утешев А.Ю., Калинина Е.А. Лекции по высшей алгебре. Часть 1, 2. СПб.: Без издательства, 2016. — 322 с.
11 Гринев А.Ю., Гиголо А.И. Математические основы и методы решения задач электродинамики. Учебное пособие. — Москва: Радиотехника, 2015. — 216 с.
12 Смирнов В.И. Курс высшей математики. Том 3. Часть 1. -е изд. — Пред. Л.Д. Фадеева; Пред. и прим. Е.А. Грининой. — СПб.: БХВ-Петербург, 2010. — 400 с.
13 Шерстнев А.Н. Конспект лекций по математическому анализу. Издание пятое. — Казань, 2009. — 374 с.
14 Дробное исчисление и аппроксимационные методы в моделировании динамических систем. Научное издание /В.В.Васильев, Л.А.Симак. — Киев, НАНУкраины, 2008. — 256 с.
15 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕНЗОРНОГО ИСЧИСЛЕНИЯ В ЕВКЛИДОВОМ ПРО-СТРАНСТВЕ: ТЕНЗОРНАЯ АЛГЕБРА. Жидков А.В., Шабаров В.В. Электронное учебно-методическое пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2012. – 80 с.
16 Певзнер Л.Д., Чураков Е.П. Математические основы теории систем. М.: Высш. шк. , 2009. — 503 с:
17 Коренев Г.В. Тензорное исчисление. Учебное пособие для вузов. — М.: МФТИ, 2000. — 240 с.
18 Хворова Л.А., Жариков А.В., Кротова О.С. Математические методы и модели экологических, экономических и социальных систем: задачи оптимизации, алгоритмы решений, численные методы. Учебное пособие. — Барнаул: Алтайский государственный университет (АлтГУ), 2018. — 300 с.
19 Виноградов А.Ю. Численные методы решения жестких и нежестких краевых задач. Монография. — Москва: National Research, 2017. — 112 c.
20 Остыловский А.Н. Аналитическая геометрия. Учебное пособие. — Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011. — 92 с.
21 Умнов А.Е. Аналитическая геометрия и линейная алгебра. 3-е изд., испр. и доп. — Учебное пособие. — М.: МФТИ, 2011. — 544 с.
22 Кузнецова С.Н., Лукина М.В. Линейная алгебра и аналитическая геометрия. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. — 72 с.
23 Луценко Е.В. Исследование влияния подсистем различных уровней иерархии на эмерджентные свойства системы в целом с применением АСК-анализа и интеллектуальной системы "Эйдос" (микроструктура системы как фактор управления ее макросвойствами). Научный журнал КубГАУ, №75(01), 2012. – 44 с.
24 Розин В. М. Этапы генезиса математических знаний (до "Начал" Евклида). Учебно-методические материалы и хрестоматия для аспирантов к курсу «История и философия науки» / Составление, методические материалы и рекомендации, контрольные вопросы и комментарии А. Д. Ерёмин. – Саров: СарФТИ, 2008. – 140с.
Вопрос-ответ:
Для чего используются ортонормированные системы в естествознании?
Ортонормированные системы широко применяются в естествознании для описания и анализа различных явлений и процессов. Они являются удобным инструментом для представления и обработки данных, а также для построения математических моделей. Ортонормированные системы позволяют упростить сложные задачи и облегчить понимание закономерностей в природе.
Какие исторические факторы привели к возникновению ортонормированных систем?
Возникновение ортонормированных систем связано с развитием математического анализа и физики. Важную роль в их появлении сыграли работы таких ученых, как Лейбниц, Фурье, Эйлер и других. Необходимость стандартизации и систематизации математических методов и понятий также повлияла на развитие ортонормированных систем.
Какие области естествознания применяют ортонормированные системы?
Ортонормированные системы находят применение в различных областях естествознания, таких как физика, химия, биология и информатика. В физике они используются для описания квантовых состояний и спектров, в химии - для анализа молекулярных структур, в биологии - для изучения генетических кодов и эволюции. В информатике ортонормированные системы применяются для сжатия данных, обработки изображений и звука.
Какие понятия связаны с ортонормированными системами?
Ортонормированные системы связаны с такими понятиями, как базис, ортогональность, нормированность и ортонормированность. Базис - это набор векторов, на котором можно разложить любой вектор из данного векторного пространства. Ортогональность означает, что векторы в системе перпендикулярны друг другу, а нормированность - что их длины равны единице. Ортонормированность сочетает в себе оба этих свойства.
Что такое ортонормированная система?
Ортонормированная система - это совокупность векторов, обладающих двумя свойствами: они ортогональны (т.е. взаимно перпендикулярны) и нормированы (т.е. имеют длину, равную 1).
Какие есть применения ортонормированных систем в области исследования информации?
Ортонормированные системы широко используются в области обработки и анализа информации, например, в сжатии и восстановлении изображений, в распознавании речи и обработке звука, и т.д. Они позволяют представлять информацию в виде линейной комбинации элементов системы, что erleichtert их обработку и анализ.
Какие основные понятия связаны с ортонормированными системами?
Основными понятиями, связанными с ортонормированными системами, являются ортогональность, нормированность, линейная зависимость и линейная комбинация. Ортогональность означает отсутствие взаимной зависимости между векторами системы, нормированность - их нормированность. Линейная зависимость означает, что один вектор системы может быть представлен в виде линейной комбинации других векторов системы.
Какие еще есть области применения ортонормированных систем в естествознании?
Ортонормированные системы применяются также в математической физике, физической химии, механике и других областях естествознания. Они используются для описания и анализа физических и химических явлений, решения дифференциальных уравнений, моделирования систем и других задач.
Какое влияние оказывает использование евклидовых математических моделей на формирование ортонормированных систем?
Использование евклидовых математических моделей позволяет рассматривать ортонормированные системы как базисы в евклидовом пространстве. Это упрощает их анализ и применение в различных областях естествознания. Также евклидова структура позволяет определить множество свойств и операций для ортонормированных систем.
Какие исторические аспекты связаны с возникновением ортонормированных систем в естествознании?
Возникновение ортонормированных систем в естествознании связано с развитием математики и физики в различные исторические периоды. Одним из первых примеров использования таких систем является система сферических функций, которая возникла в связи с решением задачи о движении небесных тел. Впоследствии ортонормированные системы были применены в различных областях науки, включая физику, астрономию, химию и биологию.
Как ортонормированные системы применяются в исследовании информации?
Ортонормированные системы имеют широкое применение в области исследования информации. Они используются для сжатия данных, передачи и хранения информации. Например, в теории сигналов ортонормированные базисы используются для разложения сигналов на элементарные составляющие. Также ортонормированные системы применяются в стеганографии для скрытия информации в других данных. В области компьютерного зрения они используются для обработки изображений и распознавания образов. Таким образом, ортонормированные системы играют важную роль в анализе и обработке информации.