Задачник_по_высшей_математике_2003_Шипачев_В_С_.pdf
9.9 MB
📘 Задачник по высшей математике. Шипачев В.С.
Пособие написано в соответствии с программой по высшей математике для вузов. Содержит задачи и примеры по следующим важнейшим разделам: теория пределов, аналитическая геометрия на плоскости и в пространстве, дифференциальное и интегральное исчисления функций одной и нескольких переменных, высшая алгебра, ряды и дифференциальные уравнения. Приведены основные теоретические сведения, решения типовых примеров и задач, задачи и упражнения для самостоятельной работы с ответами, решениями и указаниями.
@data_math
Пособие написано в соответствии с программой по высшей математике для вузов. Содержит задачи и примеры по следующим важнейшим разделам: теория пределов, аналитическая геометрия на плоскости и в пространстве, дифференциальное и интегральное исчисления функций одной и нескольких переменных, высшая алгебра, ряды и дифференциальные уравнения. Приведены основные теоретические сведения, решения типовых примеров и задач, задачи и упражнения для самостоятельной работы с ответами, решениями и указаниями.
@data_math
😍5🔥3
Курс_высшей_математики_5_томов_2010_Смирнов.zip
101.5 MB
📚 Курс высшей математики [5 томов] Смирнов В.И.
Фундаментальный учебник по высшей математике, переведенный на множество языков мира, отличается, с одной стороны, систематичностью и строгостью изложения, а с другой простым языком, подробными пояснениями и многочисленными примерами. В первом томе изложены функциональная зависимость и теория пределов, понятие о производной и интеграле, ряды и их приложения к приближенным вычислениям, функции нескольких переменных, комплексные числа, начала высшей алгебры и интегрирование функции.
📗 Курс высшей математики (том I)
📗 Курс высшей математики (том II)
📗 Курс высшей математики (том III, часть I)
📗 Курс высшей математики (том III, часть II)
📗 Курс высшей математики (том IV, часть I)
📗 Курс высшей математики (том IV, часть II)
📗 Смирнов В.И. - Курс высшей математики (том V)
#математика #высшая_математика #подборка_книг #math #maths
Фундаментальный учебник по высшей математике, переведенный на множество языков мира, отличается, с одной стороны, систематичностью и строгостью изложения, а с другой простым языком, подробными пояснениями и многочисленными примерами. В первом томе изложены функциональная зависимость и теория пределов, понятие о производной и интеграле, ряды и их приложения к приближенным вычислениям, функции нескольких переменных, комплексные числа, начала высшей алгебры и интегрирование функции.
📗 Курс высшей математики (том I)
📗 Курс высшей математики (том II)
📗 Курс высшей математики (том III, часть I)
📗 Курс высшей математики (том III, часть II)
📗 Курс высшей математики (том IV, часть I)
📗 Курс высшей математики (том IV, часть II)
📗 Смирнов В.И. - Курс высшей математики (том V)
#математика #высшая_математика #подборка_книг #math #maths
👍12🥰1
⚡ 7 БЕСПЛАТНЫХ курсов по математике для Аналитиков данных.
1. Linear Algebra Refresher Course
Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.
2. Intro to Statistics
Курс "Введение в статистику" - это совершенно БЕСПЛАТНЫЙ курс для начинающих. Курс ведет сооснователь Udacity Себастьян Трун. Структура курса интересна и увлекательна для начинающих.
3. Intro to Inferential Statistics
Более продвинутый курс - "Введение в описательную и инференциальную статистику".
4. Intro to Descriptive Statistics
Курс "Введение в описательную статистику" - это объемный курс с уклоном в практику.
5. Eigenvectors and Eigenvalues
Это очень короткий курс, в котором вы изучите линейные преобразования, векторы, метод главных компонентов.
6. Intro to Artificial Intelligence
Курс начинается с основ искусственного интеллекта и его приложений. В рамках этого курса вы познакомитесь с различными алгоритмами поиска, такими как поиск по дереву, поиск по графу, поиск по ширине, поиск по A* и т.д.
7. Differential Equations in Action
В этом курсе 7 уроков. В нем вы научитесь находить решения систем дифференциальных уравнений.
1. Linear Algebra Refresher Course
Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.
2. Intro to Statistics
Курс "Введение в статистику" - это совершенно БЕСПЛАТНЫЙ курс для начинающих. Курс ведет сооснователь Udacity Себастьян Трун. Структура курса интересна и увлекательна для начинающих.
3. Intro to Inferential Statistics
Более продвинутый курс - "Введение в описательную и инференциальную статистику".
4. Intro to Descriptive Statistics
Курс "Введение в описательную статистику" - это объемный курс с уклоном в практику.
5. Eigenvectors and Eigenvalues
Это очень короткий курс, в котором вы изучите линейные преобразования, векторы, метод главных компонентов.
6. Intro to Artificial Intelligence
Курс начинается с основ искусственного интеллекта и его приложений. В рамках этого курса вы познакомитесь с различными алгоритмами поиска, такими как поиск по дереву, поиск по графу, поиск по ширине, поиск по A* и т.д.
7. Differential Equations in Action
В этом курсе 7 уроков. В нем вы научитесь находить решения систем дифференциальных уравнений.
👍15🔥6❤3
🧮 Новая технология, позволяющая решать математические задачи любой сложности всего лишь в пару кликов.
🤖 Основана на интеграции ChatGPT и Wolfram
Вы вводите пример, а получаете мгновенное решение. Более того, эта технология также способна определить и решить математические задачи, сфотографированные с помощью камеры.
• Попробовать
@data_math
Вы вводите пример, а получаете мгновенное решение. Более того, эта технология также способна определить и решить математические задачи, сфотографированные с помощью камеры.
• Попробовать
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥8👎5😱2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥2
👨🎓 Бесплатный курс : Python and Statistics for Financial Analysis
Python и статистика для финансового анализа.
К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python:
• Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe
• Манипулировать финансовыми данными
• Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах.
• Строить торговые модели с использованием
• Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов
В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений.
📌 Курс
data_math
Python и статистика для финансового анализа.
К концу курса вы сможете решать следующие задачи с использованием языка python:
• Импортировать, предварительно обрабатывать, сохранять и визуализировать финансовые данные в pandas Dataframe
• Манипулировать финансовыми данными
• Применять важные статистические функции (частота, распределение, популяция и выборка, доверительный интервал, линейная регрессия и др. ) в финансовых задачах.
• Строить торговые модели с использованием
• Оценивать эффективность торговых стратегий с помощью различных инвестиционных индикаторов
В платформе курса настроена среда Jupyter Notebook, позволяющая практиковаться в коде на python без установки каких-либо приложений.
📌 Курс
data_math
🔥10❤3👍2
Подборка 18 книг по математике.zip
188.8 MB
📚 18 книг по математике. Подборка книг для подготовки к экзаменам
📙 Математика: Пособие для поступающих в вузы [2002] В. П. Моденов
📙 Сборник задач по математике с анализом решений [1959] Моденов П. С.
📙 Сборник конкурсных задач по математике с анализом ошибок [1950] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по дифференциальной геометрии [1949] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Задачи с параметрами. Координатно-параметрический метод: учебное пособие [2007] Моденов, В. П.
📙 Аналитическая геометрия [1967] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по аналитической геометрии [1964] Бахвалов С.В., Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1957] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Пособие по математике для подготовительных курсов МГУ [1967] Александров Б.И., Моденов П.С.
📙 Теория поверхностей в векторном изложении [1932] Брюшгенс С.С., Моденов П.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1960] Моденов П.С.
📙 Курс высшей математики - учебник для пед. ин-тов [1948] П. С. Моденов, Г. А. Невяжский
📙 Экзаменационные задачи по математике с анализом их решения [1969] Моденов П.С.
#подборка_книг #математика #math #maths #алгебра #геометрия
📙 Математика: Пособие для поступающих в вузы [2002] В. П. Моденов
📙 Сборник задач по математике с анализом решений [1959] Моденов П. С.
📙 Сборник конкурсных задач по математике с анализом ошибок [1950] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по дифференциальной геометрии [1949] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Задачи с параметрами. Координатно-параметрический метод: учебное пособие [2007] Моденов, В. П.
📙 Аналитическая геометрия [1967] Моденов П.С.
📙 Сборник задач по аналитической геометрии [1964] Бахвалов С.В., Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1957] Моденов П.С.
📙 Геометрические преобразования [1961] Моденов П.С., Пархоменко А.С.
📙 Пособие по математике для подготовительных курсов МГУ [1967] Александров Б.И., Моденов П.С.
📙 Теория поверхностей в векторном изложении [1932] Брюшгенс С.С., Моденов П.С.
📙 Сборник задач по специальному курсу элементарной математики [1960] Моденов П.С.
📙 Курс высшей математики - учебник для пед. ин-тов [1948] П. С. Моденов, Г. А. Невяжский
📙 Экзаменационные задачи по математике с анализом их решения [1969] Моденов П.С.
#подборка_книг #математика #math #maths #алгебра #геометрия
🔥11❤5👍2🤗1
Философия математики
1. Субъективность математики
2. Наука без чисел
3. Как доказать недоказуемость?
4. Материализм и эмпириокритицизм
5. Не доказано! - Как доказать недоказуемость? Часть 2
6. Совпадение? Не думаю!
7. Суперсимметричная квантовая механика
8. Аргумент предсказательной силы
9. Куда заведет симметрия?
10. О реальности физических терминов
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=AiEjZRAaCQk&list=PLnbH8YQPwKbm_k8n45VhYZ5wdbB0cuZ_J&ab_channel=LightCone
data_math
1. Субъективность математики
2. Наука без чисел
3. Как доказать недоказуемость?
4. Материализм и эмпириокритицизм
5. Не доказано! - Как доказать недоказуемость? Часть 2
6. Совпадение? Не думаю!
7. Суперсимметричная квантовая механика
8. Аргумент предсказательной силы
9. Куда заведет симметрия?
10. О реальности физических терминов
#video #math
https://www.youtube.com/watch?v=AiEjZRAaCQk&list=PLnbH8YQPwKbm_k8n45VhYZ5wdbB0cuZ_J&ab_channel=LightCone
data_math
👍7🔥4❤1😁1
Полярная система координат — двумерная система координат, в которой каждая точка на плоскости определяется двумя числами — полярным углом и полярным радиусом. Полярная система координат особенно полезна в случаях, когда отношения между точками проще изобразить в виде радиусов и углов; в более распространённой декартовой, или прямоугольной, системе координат, такие отношения можно установить только путём применения тригонометрических уравнений.
Сегодня утром я снова играл с ней.
График функции
А вот график
Подробнее о полярной система координат см. в этом посте.
Здесь приведен код Python для построения графиков. Вы можете экспериментировать с собственными графиками, изменяя f.
data_math
Сегодня утром я снова играл с ней.
График функции
f(x) = x
(картинка 1). А вот график
f(x) = cos(8x)
(картинка 2).Подробнее о полярной система координат см. в этом посте.
Здесь приведен код Python для построения графиков. Вы можете экспериментировать с собственными графиками, изменяя f.
from numpy import cos
from numpy import linspace
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-v0_8-muted')
def g(u, c, f):
t = f(u) + c
return 2*u*t**2 / (u**2 + t**2)
def h(u, c, f):
t = f(u) + c
return 2*u*u*t / (u**2 + t**2)
t = linspace(-7, 7, 10000)
fig, ax = plt.subplots()
f = lambda x: cos(8*x)
for c in range(-10, 11):
ax.plot(g(t, c, f), h(t, c, f))
plt.axis("off")
plt.show()
data_math
👍11❤4🔥3👏1