Вероятность и статистика – основные факты. Применение теории вероятностей в жизни Применение теории вероятности в исторических науках

Математика — царица всех наук, часто ставится под суд молодыми людьми. Выдвигаем тезис «Математика — бесполезна». И опровергаем на примере одной из самых интересных загадочных и интересных теорий. Как теория вероятности помогает в жизни , спасает мир, какие технологии и достижения основываются на этих, казалось бы, нематериальных и далеких от жизни формул и сложных вычислений.

История теории вероятности

Теория вероятности — область математики, изучающая случайные события, и, естественно, их вероятность. Зародилась такого рода математика вовсе не в скучных серых кабинетах, а… игральных залах. Первые подходы к оценке вероятности того или иного события были популярны еще в Средневековье среди «гамлеров» того времени. Однако тогда они имели лишь эмпирическое исследование (то есть оценка на практике, методом эксперимента). Нельзя причислить авторство теории вероятности определенному человеку, так как работали над ней множество знаменитых людей, каждый из которых вложил свою толику.

Первыми из таких людей стали Паскаль и Ферма. Они изучали теорию вероятности на статистике игры в кости. Она открыли первейшие закономерности. Х. Гюйгенс проделал схожую работу на 20 лет раньше, но теоремы не были сформулированы точно. Важный вклад в теорию вероятностей внёс Якоб Бернулли, Лаплас, Пуасон и многие другие.

Пьер Ферма

Теория вероятности в жизни

Я вас удивлю: мы все в той или иной мере используем теорию вероятности, на основе анализе произошедших в нашей жизни событий. Мы знаем, что смерть во время автомобильной аварии боле вероятна, чем от удара молнии, потому что первое, к сожалению, происходит очень часто. Так или иначе мы обращаем на вероятность вещей внимание, чтобы спрогнозировать свое поведение. Но вот обида, к сожалению, не всегда человек может точно определить вероятность тех или иных событий.

Например, не зная статистики, большинство людей склонны думать, что шанс погибнуть в авиакатастрофе больше, чем в автомобильной аварии. Теперь же мы знаем, изучив факты (о которых, думаю, многие наслышаны), что это совсем не так. Дело в том, что наш жизненный «глазомер» иногда дает сбой, потому что авиатранспорт кажется значительно страшнее людям, привыкшим твердо ходить по земле. Да и большинство людей не так часто используют этот вид транспорта. Даже если мы и может оценить вероятность события верно, то, скорее всего, крайне неточно, что не будет иметь никакого смысла, скажем, в космической инженерии, где миллионные доли решают многое. А когда нам нужна точность, то мы обращаемся к кому? Конечно же, к математике.

Примеров реального использования теории вероятности в жизни множество. Практически вся современная экономика базируется на ней. Выпуская на рынок определенный товар, грамотный предприниматель наверняка учтет риски, а также вероятности покупки в том или рынке, стране и т.д. Практически не представляют свою жизнь без теории вероятности брокеры на мировых рынках. Предсказывание денежного курса (в котором точно не обойтись без теории вероятности) на денежных опционах или знаменитейшем рынке Forex дает возможность зарабатывать на данной теории серьезные деньги.

Теория вероятности имеет значение в начале практически любой деятельности, а также ее регулирования. Благодаря оценке шансов той или иной неполадки (например, космического корабля), мы знаем, какие усилия нам нужно приложить, что именно проверить, что вообще ожидать в тысячи километров от Земли. Возможности теракта в метрополитене, экономического кризиса или ядерной войны — все это можно выразить в процентах. А главное, предпринимать соответствующие контрдействия исходя из полученных данных.

Мне посчастливилось попасть на математическую научную конференцию моего города, где одна из работ-победительниц говорила о практической значимости теории вероятности в жизни . Вам наверняка, как и всем людям, не нравится стоять подолгу в очередях. Данная работа доказывала, как может ускориться процесс покупки, если использовать теорию вероятности расчета людей в очереди и регулирование деятельности (открытие касс, увеличение продавцов и т.п.). К сожалению, сейчас большинство даже крупных сетей игнорирует этот факт и полагается лишь на собственные наглядные расчеты.

Любую деятельность любой сферы можно проанализировать, использую статистику, рассчитать благодаря теории вероятности и заметно улучшить.

Выходные данные сборника:

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ В СТОИТЕЛЬСТВЕ

Каверин Александр Владиславович

студент Чайковского технологического института (филиал) Ижевского государственного технического университета имени М.Т. Калашникова, РФ, Пермский край, г. Чайковский

Е- mail : AleksVKaverin @ yandex . ru

Морозова Амина Рафкатовна

канд. техн. наук, доцент кафедры «Технологии и организация строительного производства» Чайковского технологического института (филиал) Ижевского государственного технического университета имени М.Т. Калашникова , РФ , Пермский край , г . Чайковский

USING OF PROBABILITY THEORY AND MATHEMATICAL STATISTICS IN THE CONSTRUCTION

Kaverin Aleksandr

student of Chaykovsky

Morozova Amina

candidate of Science, docent of Chaykovsky Institute of Technology (branch) Kalashnikov Izhevsk State Technical University, Russia, Perm Krai, Chaykovsky

АННОТАЦИЯ

Рассмотрена необходимость изучения математической статистики и теории вероятности и основные направления применения этих разделов математики в профессиональной деятельности студентов, обучающихся по направлению «Строительство».

ABSTRACT

The need to study of mathematical statistics and probability theory and basic direction of application of these sections of mathematics in professional activities of students enrolled in the direction of the construction were examined.

Ключевые слова: теория вероятности; математическая статистика; статистика в строительстве.

Keywords: probability theory; mathematical statistics; statistics in construction.

Целью дисциплины «Математика» является научить обучающихся математическому подходу к анализу прикладных (экономических) задач, а также математическим методам исследования и решения таких задач. Для каждого направления обучения существуют свои прикладные задачи. Область профессиональной деятельности бакалавров по направлению 08.03.01 «Строительство» включает: инженерные изыскания, проектирование, возведение, эксплуатацию, оценку и реконструкцию зданий и сооружений; инженерное обеспечение и знание оборудования строительных объектов и городских территорий; применение машин, оборудования и технологий для строительства и производства строительных материалов, изделий и конструкций . Поэтому одной из задач изучения дисциплины «Математика» для будущих строителей является - ориентация на использование математических методов при решении прикладных задач, возникающих в их профессиональной деятельности. Наглядные примеры применения математических методов при решении конкретных задач всегда стимулируют интерес у учащихся. Связь абстрактных чисел и решений с конкретной проблемой и реальной задачей доступней для понимания.

Показать возможность применения и необходимость изучения некоторых разделов математики легко без особых затрат времени на объяснения. Например, то, что дифференциальные вычисления используются, для нахождения скорости и ускорения, а интегральные вычисления - для нахождения площадей. Но есть разделы математики, которые изучаются без наглядной демонстрации применения законов и формул в силу отсутствия времени на объяснения, или недостаточного владения учащимися материалом по другим дисциплинам, в которых применение соответствующих математических методов возможно и необходимо. К одному из таких разделов можно отнести теорию вероятности и математическую статистику.

У студентов, обучающихся по специальности «Экономика и управление на предприятии (в строительстве)» есть дисциплина «Математическая статистика». Можно встретить много примеров применения статистических методов в экономике строительного комплекса нашей страны . Поэтому складывается впечатление, что статистика - это прежде всего удел экономистов и управленцев. Для чего же нужна статистика простым строителям? Давайте же разберемся, что это за раздел математики, и как он применяется при решении профессиональной деятельности бакалавров по направлению 270800 «Строительство».

Математическая статистика - это наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статических данных для научных и практических выводов. Математическая статистика в большинстве своих разделов опирается на теорию вероятностей, позволяющую оценить надёжность и точность выводов, делаемых на основании ограниченного статистического материала. Например, оценить необходимый объём выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании. Установление закономерностей, которым подчинены массовые случайные явления - результаты наблюдений, также основано на методах этого раздела математики - методе теории вероятностей статистических данных.

Первостепенной задачей математической статистики является указание способа сбора и группировки статистических сведений, полученных экспериментальным путём или в результате наблюдений.

Второй задачей математической статистики является разработка методов анализа статистических данных в зависимости от цели исследования. К этому разделу относятся:

а. оценка неизвестной вероятности события; оценка неизвестной функции распределения; оценка параметров распределения известного вида; оценка зависимости случайно величины от одной или нескольких случайных величин;

б. проверка статистических гипотез о виде неизвестного распределения или о величине параметров распределения, вид которого известен.

Современная математическая статистика разрабатывает также способы определения числа необходимых испытаний до начала исследования (планирование эксперимента), в ходе исследования (последовательный анализ) и решает многие другие задачи. Современную математическую статистику определяют как науку о принятии решений в условиях неопределённости.

Студенты, обучающиеся по направлению «Строительство», впервые сталкиваются с упоминанием таких задач при изучении геологии и механики грунтов, когда им рассказывают о камеральной обработке результатов полевых и лабораторных исследований грунтов, то есть о том, как проводят анализ и обработку результатов полевых и лабораторных работ, выделение инженерно-геологических элементов (ИГЭ), построение геологических колонок и разрезов, составление отчетов, включающих в себя выводы и рекомендации по инженерно-геологическим условиями участка проектируемого строительства. От этих результатов будут зависеть вид, размеры, глубина заложения и состав фундамента для строительства на конкретном участке. Именно камеральная обработка результатов полевых и лабораторных исследований позволяет связать проведенные инженерно-геологические работы с последующим строительством и возведением постройки. Поэтому понимание процесса обработки результатов геологического исследования важно для обучающихся и при этом является наглядным отображением применения методов теории вероятности и математической статистики.

В процессе обработки результатов исследуемые грунты предварительно разделяют на ИГЭ с учетом их происхождения, текстурно-структурных особенностей и вида. Характеристики грунтов в каждом предварительно выделенном ИГЭ анализируют с целью установить и исключить значения, резко отличающиеся от большинства значений, если они вызваны ошибками опытов или принадлежат другому ИГЭ. Окончательное выделение ИГЭ проводят на основе оценки характера пространственной изменчивости характеристик грунтов и их коэффициента вариации, а также сравнительного коэффициента вариации . При этом устанавливают, изменяются ли характеристики грунтов в пределах предварительно выделенного ИГЭ случайным образом или имеет место их закономерное изменение в каком-либо направлении. Для анализа используют физические характеристики (удельный и объемный вес, влажность, границу текучести и границу раскатывания глинистого грунта), а при достаточном количестве - и механические характеристики (угол внутреннего трения и удельного сцепления грунтов). Для оценки характера пространственной изменчивости характеристик их значения наносят на инженерно-геологические разрезы в точках определения, строят графики рассеяния, а также графики зондирования. Для выявления закономерного изменения характеристик строят точечные графики изменения их значений по направлению или применяют аппроксимирующие зависимости. Для осуществления всего этого процесса необходимо иметь представление о ряде терминов, положений и методов теории вероятности и математической статистики, таких как доверительный интервал и доверительная вероятность, закон распределения и среднеквадратичное отклонение, аппроксимирующие законы и ряд других понятий.

В последние годы математический аппарат теории вероятностей и математической статистики стал использоваться в методах расчета строительных конструкций. В связи со случайным характером внешних нагрузок и механических свойств материалов, в меньшей степени, но все таки, со случайными отклонениями геометрических параметров конструкций от проектных значений приходится искать пути решения задач расчета строительных конструкций с использованием статистических методов. Возможность достижения одного из предельных состояний здания или сооружения рассматривают как случайное событие, вероятность которого пытаются определить методами соответствующей теории. При этом предельное состояние может быть вызвано: превышением предела упругости в какой-либо точке конструкции, для которой остаточные деформации недопустимы; хрупким разрушением; возникновением слишком больших упругих деформаций. Наступление предельного состояния может включать временную составляющую, например результат постепенного необратимого накопления повреждений: развития усталостной трещины или механического износа, накопления пластических деформаций или деформаций ползучести.

Особое место занимают статистические методы в расчетах на устойчивость и колебания в строительной механике. Неправильность геометрических форм элементов конструкции изначально носит случайный характер. Поэтому при расчете элементов конструкции: стержней, пластин и оболочек устойчивой форме равновесия соответствует максимум вероятности ее реализации, неустойчивой - минимум вероятности. Оценка поведения реальной конструкции с учетом статистических методов, позволяет охарактеризовать её более полно, чем в рамках обычных представлений об устойчивости. Колебательные процессы, возникающие в сооружениях и конструкциях под действием подвижной нагрузки или в результате сейсмической активности можно рассматривать как явления, возникающие с определенной вероятностью. При их математическом моделировании возможно и необходимо учитывать статистические данные и рассматривать сам процесс как случайный. С подобными задачами обычно сталкиваются студенты старших курсов, или обучающиеся в магистратуре, и полноценное владение знаниями соответствующего раздела математики, наглядное представление об их использовании поможет не отпугнуть, а привлечь их к научно-исследовательской работе.

При этом хочется отметить, что главным применением теории вероятности и статистики в строительстве остается сбор и обработка данных. Существует много направлений их использования в данной отрасли. Помимо уже перечисленных стоит отметить статистический контроль качества продукции , который базируется на непостоянности характеристик материалов и готовой продукции, а также параметров технологических процессов. Результаты отдельных исследований и измерений объединяют и используют их совокупности для описания анализа производственного процесса, его оптимизации. Если статистические методы контроля качества включить в систему управления качеством продукции, то они могут значительно повысить его эффективность. При их применении будет накапливаться необходимая информация о степени вариации качества материалов, технологических процессов и готовой продукции, появится возможность уточнить существующие показатели и критерии качества, границы допусков и требования стандартов, что впоследствии позволит составить оптимальные условия изготовления продукции и управления ее качеством.

Другое важное направление использования математической статистики - экономическое. Учитывая, что это направление является важной составляющей развития любой отрасли, в том числе и связанной со строительством, его нельзя не упомянуть, а главное недооценить. Невозможно обойтись без статистики для оценки:

· темпов роста строительной отрасли, развития отдельных регионов, предприятий;

· эффективности использования той или иной технологии или продукции строительного производства;

· перспективы развития или эффективности внедрения мероприятий в строительной отрасли.

Например, в строительной сфере применяются такие методы как статистический контроль ввода в эксплуатацию жилых и производственных помещений , статистическое регулирование процессов строительства и другие методы.

Применение современных вычислительных и программных устройств позволяет существенно сократить процесс сбора и обработки информации, получения аппроксимирующих зависимостей и оценки результатов, позволяет доступно и наглядно продемонстрировать полученные выводы. Поэтому для применения методов теории вероятности и математической статистики в строительстве необходимо только их знание и желание использовать.

Список литературы :

  1. ГОСТ Р ИСО 12491-2011. Материалы и изделия в строительстве. Статистические методы контроля качества. М.: Стандартинформ, 2011. - 24 с.
  2. ГОСТ 20522-2012. Грунты. Методы статистической обработки результатов испытаний. М.: Стандартинформ, 2013. - 16 с.
  3. Федеральный государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования по направлению подготовки 08.03.01 Строительство (уровень бакалавриата) [Текст]: (приказ Министерства образования и науки Российской Федерации, 2015 г.).
  4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов/ В.Е. Гмурман. 9-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2003. - 479 с.: ил.
  5. Леднева О.В. Показатели оперативной бизнес статистики в разрезе строительной отрасли России // Экономика. Статистика. Информатика. Вестник УМО. - 2014. - № 3. - С. 145-152.
  6. Статистические методы контроля качества продукции. /Л. Ноулер и др.: пер. с англ.-2-е русск. изд.-М.: Издательство стандартов, 1989. - 96 с.: ил.
  7. Сивориновский Б.Г., Апарин Н.С., Заварина Е.С. Статистика капитального строительства в исследованиях НИИ Статистики РОССТАТА // Вопросы статистики. - 2013. - № 7. - С. 13-19.

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.

Подобные документы

    Возникновение и развитие теории вероятностей и ее приложений. Решение классических парадоксов игры в кости и "азартных игр". Парадокс закона больших чисел Бернулли и Бертрана, дня рождения и раздачи подарков. Изучение парадоксов из книги Г. Секея.

    контрольная работа , добавлен 29.05.2016

    Сущность и предмет теории вероятностей, отражающей закономерности, присущие случайным явлениям массового характера. Изучение ею закономерностей массовых однородных случайных явлений. Описание наиболее популярных в теории вероятностей экспериментов.

    презентация , добавлен 17.08.2015

    Сущность понятия "комбинаторика". Историческая справка из истории развития науки. Правило суммы и произведения, размещения и перестановки. Общий вид формулы для вычисления числа сочетаний с повторениями. Пример решения задач по теории вероятностей.

    контрольная работа , добавлен 30.01.2014

    Теория вероятности как математическая наука, изучающая закономерность в массовых однородных случаях, явлениях и процессах, предмет, основные понятия и элементарные события. Определение вероятности события. Анализ основных теорем теории вероятностей.

    шпаргалка , добавлен 24.12.2010

    Возникновение теории вероятностей как науки, вклад зарубежных ученых и Петербургской математической школы в ее развитие. Понятие статистической вероятности события, вычисление наивероятнейшего числа появлений события. Сущность локальной теоремы Лапласа.

    презентация , добавлен 19.07.2015

    Принципы решения задач по основным разделам теории вероятностей: случайные события и их допустимость, непроизвольные величины, распределения и числовые характеристики градировки, основные предельные теоремы для сумм независимых вероятностных величин.

    контрольная работа , добавлен 03.12.2010

    Преимущество использования формулы Бернулли, ее место в теории вероятностей и применение в независимых испытаниях. Исторический очерк жизни и деятельности швейцарского математика Якоба Бернулли, его достижения в области дифференциального исчисления.

    презентация , добавлен 11.12.2012

    Исследования Дж. Кардано и Н. Тарталья в области решения первичных задач теории вероятностей. Вклад Паскаля и Ферма в развитие теории вероятностей. Работа Х. Гюйгенса. Первые исследования по демографии. Формирование понятия геометрической вероятности.

    курсовая работа , добавлен 24.11.2010

Обновлено 09.12.2009

Небольшой экскурс в историю применения теории вероятности на практике.

Вплоть до конца 18 столетия прикладная статистика, без которой немыслим государственный учет и контроль, и потому существовавшая издавна, носила элементарный, чисто арифметический характер. Теория вероятностей оставалась чисто академической дисциплиной, и в качестве сравнительно сложных ее “приложений” выступали лишь азартные игры. Улучшение технологии производства игральных костей в 18 векестимулировало развитие теории вероятности. Игроки, сами того не желая, начали в массовом порядке ставить воспроизводимые опыты, так как кости стали одинаковыми, стандартными. Так возник пример того, что впоследствии будет названо “статистическим экспериментом” - опыт, который можно повторять неограниченное число раз в одинаковых условиях.

В 19 и 20 столетиях теория вероятностей проникает сперва в науку (астрономию, физику, биологию), потом в практику (сельское хозяйство, промышленность, медицину),и наконец, после изобретения компьютеров, в повседневную жизнь любого человека, пользующегося современными средствами получения и передачи информации.Проследим основные этапы.

1.Астрономия.

Именно для использованияв астрономии был разработан знаменитый “метод наименьших квадратов” (Лежандр 1805, Гаусс 1815).Главной задачей, для решения которой он был первоначально использован, стал расчет орбит комет, который приходилось производить по малому числу наблюдений. Ясно, что надежное определение типа орбиты (эллипс или гипербола) и точный расчет ее параметров оказывается трудным, так как орбита наблюдается лишь на небольшом участке. Метод оказался эффективным, универсальным, и вызвал бурные споры о приоритете. Его стали использовать в геодезии и картографии. Сейчас, когда искусство ручных расчетов утрачено, трудно представить, что при составлении карт мирового океана в 1880-х годах в Англии методом наименьших квадратов была численно решена система, состоящая из примерно 6000 уравнений с несколькими сотнями неизвестных.

Во второй половине 19 века была в работах Максвелла, Больцмана и Гиббса была развита статистическая механика, которая описывала состояние разряженных систем, содержащих огромное число частиц (порядка числа Авогадро). Если раньше понятие распределения случайной величины было преимущественно связано с распределением ошибок измерения, то теперь распределенными оказались самые разные величины - скорости, энергии, длины свободного пробега.

3.Биометрия.

В 1870-1900 годах бельгиец Кетле и англичане Френсис Гальтон и Карл Пирсон основали новое научное направление - биометрию,в которой впервые стала систематически и количественно изучаться неопределенная изменчивость живых организмов и наследование количественных признаков. В научный оборот были введены новые понятия - регрессии и корреляции.

Итак, вплоть до начала 20 века основные приложения теории вероятности были связаны с научными исследованиями. Внедрение в практику - сельское хозяйство, промышленность, медицину произошло в 20 веке.

4.Сельское хозяйство.

В начале 20 века в Англии была поставлена задача количественного сравнения эффективности различных методов ведения сельского хозяйства. Для решения этой задачи была развита теория планирования экспериментов, дисперсионный анализ. Основная заслуга в развитии этого уже чисто практического использования статистики принадлежит сэру Рональду Фишеру, астроному(!) по образованию, а в дальнейшем фермеру, статистику, генетику, президенту английского Королевского общества. Современная математическая статистика, пригодная для широкого применения в практике, была развита в Англии (Карл Пирсон, Стьюдент, Фишер). Стьюдент впервые решил задачу оценки неизвестного параметра распределения без использования байесовского подхода.

5.Промышленность. Введение методов статистического контроля на производстве (контрольные карты Шухарта). Сокращение необходимого количества испытаний качества продукции. Математические методы оказываются уже настолько важными, что их стали засекречивать. Так книга с описанием новой методики, позволявшей сократить количество испытаний (“Последовательный анализ” Вальда), была издана только после окончания второй мировой войны в 1947 году.

6.Медицина. Широкое применение статистических методов в медицине началось сравнительно недавно (вторая половина 20 века). Развитие эффективных методов лечения (антибиотики, инсулин, эффективная анестезия, искусственное кровообращение) потребовало достоверных методов оценки их эффективности. Возникло новое понятие “Доказательная медицина”. Начал развиваться более формальный, количественный подход к терапии многих заболевании - введение протоколов, guide lines .

С середины 1980-х годов возник новый и важнейший фактор, революционизировавший все приложения теории вероятностей - возможность широкого использования быстрых и доступных компьютеров. Почувствовать всю громадность произошедшего переворота можно, если учесть, что один(!)современный персональный компьютер превосходит по быстродействию и памяти все(!) компьютеры СССР и США, имевшиеся к 1968 году, времени, когда уже были осуществлены проекты, связанные со строительством атомных электростанций, полетами на Луну, созданием термоядерной бомбы. Сейчас методом прямого экспериментирования можно получать результаты, которые ранее были недоступны - thinking of unthinkable .

7.Биоинформатика. Начиная с 1980-х годов количество известных последовательностей белков и нуклеиновых кислот стремительно возрастает. Объем накопленной информации таков, что только компьютерный анализ этих данных может решать задачи по извлечению информации.

8.Распознавание образов.

ВВЕДЕНИЕ 3 ГЛАВА 1. ВЕРОЯТНОСТЬ 5 1.1. ПОНЯТИЕ ВЕРОЯТНОСТИ 5 1.2. ВЕРОЯТНОСТЬ И СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 7 ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ В ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКЕ 10 2.1. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД 10 2.2. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ, ИЛИ СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД 11 2.3. АЛФАВИТНЫЙ ПОДХОД К ИЗМЕРЕНИЮ ИНФОРМАЦИИ 12

Введение

Прикладная информатика не может существовать раздельно от других наук, она создает новые информационные техники и технологии, которые применяются для решения различных проблем в разных областях науки, техники, и в жизни повседневной. Основные направления развития прикладной информатики это - теоретическая, техническая и прикладная информатика. Прикладная информатика развивает общие теории поиска, переработки и хранения информации, выяснение законов создания и преобразования информации, использования в разных сферах нашей деятельности, изучение взаимосвязи «человек – ЭВМ», формирование информационных технологий. Прикладная информатика предполагает собою область народного хозяйства, которая включает в себя автоматизированные системы переработку информации, формирование новейшего поколения вычислительной техники, эластичных технологических систем, роботов, искусственного интеллекта и т.д. Прикладная информатика формирует базы знаний информатики, разрабатывает рациональные методики автоматизации изготовления, теоретических баз проектирования, установления взаимосвязи науки с производством и др. Информатика сейчас считается катализатором научно-технического прогресса, содействует активации людского фактора, наполняет информацией все области человеческой деятельности. Актуальность выбранной темы заключается в том что, теория вероятностей используется в разных областях техники и естествознания: в информатике, теории надежности, теории массового обслуживания, теоретической физике и в других теоретических и прикладных науках. Если не знать теорию вероятностей нельзя построить такие важные теоретические курсы, как «Теория управления», «Исследование операций», «Математическое моделирование». Теория вероятностей широко используется на практике. Много случайных величин, таких как измерительные ошибки, износ деталей различных механизмов, размерные отклонения от стандартных подчиняются нормальному распределению. В теории надежности нормальное распределение используется при оценивании надежности объектов, подвергается старению и изнашивается, и конечно, разрегулировки, т.е. при оценивании постепенных отказов. Цель работы: рассмотреть применение теории вероятностей в прикладной информатике. Теория вероятностей считается очень мощным средством для решения прикладных задач и многофункциональным языком науки, но и кроме того объектом общей культуры. Теория информации – база информатики, и в то же время – одно из основных направлений технической кибернетики.

Заключение

Итак, разобрав теорию вероятности, ее хронику и состояние и возможности, можно сказать, что появление этой концепции было не случайным явлением в науке, а было необходимостью последующего формирования технологии и кибернетики. Так как программное управление, которое уже существует не способно помогать человеку в разработке кибернетических машин, которые, мыслят как человек без помощи других. И непосредственно теория вероятности способствует возникновению искусственного интеллекта. «Процедура управления, где они протекают – в живых организмах, машинах или обществе,- совершается определенным законам», - сообщила кибернетика. А значит не познанные до конца, процедуры, что происходят в мозге человека и дают ему эластично адаптироваться к меняющейся атмосфере, есть возможность проиграть искусственно в сложнейших автоматических устройствах. Важным определением математики является определение функции, однако всегда говорилось о функции однозначной, которая единственному значению аргумента сопоставляет одно значение функции и связь функциональная между ними хорошо определенная. Но в действительности случаются непроизвольные явления, и много событий имеют не конкретный характер взаимосвязей. Нахождение закономерностей в случайных явлениях - это задача теорий вероятности. Теория вероятности - это инструмент для изучения не видимых и многозначных взаимосвязей разных явлений во многочисленных областях науки, техники и экономики. Теория вероятности дает возможность правильно посчитать колебания спроса, предложения, цен и других экономических показателей. Теория вероятности есть часть базовой науки как статистика и прикладная информатика. Так как без теории вероятностей не может работать не одна прикладная программа, и компьютер в целом. И в теории игр она тоже является основной.

Список литературы

1. Беляев Ю.К. и Носко В.П. «Основные понятия и задачи математической статистики.» - М.: Изд-во МГУ, ЧеРо, 2012. 2. В.Е. Гмурман «Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 2015. 3. Корн Г., Корн Т. «Справочник по математике для научных работников и инженеров. - СПБ: Издательство “Лань” 2013. 4. Пехелецкий И. Д. «Математика учебник для студентов» - М. Академия, 2013. 5. Суходольский В.Г. «Лекции по высшей математике для гуманитариев.» - СПБ Издательство Санкт - Петербургского государственного университета. 2013; 6. Гнеденко Б. В. и Хинчин А. Я. « Элементарное введение в теорию вероятностей» 3 изд., М. - Л., 2012. 7. Гнеденко Б. В. «Курс теории вероятностей» 4 изд., М., 2015. 8. Феллер В. « Введение в теорию вероятностей и её приложение» (Дискретные распределения), пер. с англ., 2 изд., т. 1-2, М., 2012. 9. Бернштейн С. Н. «Теория вероятностей» 4 изд., М. - Л., 2014. 10. Гмурман, Владимир Ефимович. Теория вероятностей и математическая статистика:учебное пособие для вузов /В. Е. Гмурман.-Изд. 12-е, перераб.-М.:Высшая школа,2009.-478с.

Похожие публикации