Содержит краткий теоретический материал по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика», читаемый для бакалавров направлений «Экономика», «Менеджмент», «Управление персоналом», подробные решения типовых задач, большую подборку задач для самостоятельного решения по каждой теме курса, удобную при рейтинговом контроле, а также при дистанционном обучении.
Книга предназначена для студентов экономических вузов, изучающих курс математической статистики. Имеется в виду, что на поможет им в приобретении практических навыков, при производстве разного рода математико-статистических расчетов, при использовании различных таблиц и т. п. В соответствии с этим теоретический материал сведен к минимуму и служит лишь для того, чтобы напомнить читателю самые основные положения и формулы без отсылки к теоретическим курсам.
Книга может быть также рекомендована широкому кругу читателей, которые в практической работе используют приемы и методы математической статистики.
Практикум предназначен для выполнения самостоятельных практических заданий по предмету «Математическая статистика». Он состоит из семи параграфов и приложений. В начале каждого параграфа дается теоретический материал и формулы для решения задач.
Затем приведены 30 вариантов заданий по 10 задач в каждом и решения задач одного варианта.
В учебнике изложен курс высшей математики фармацевтического факультета, включающий основные элементарные функции, дифференциальное исчисление функции одной переменной, элементы дифференциального исчисления функций нескольких переменных, интегральное исчисление функции одной переменной, дифференциальные уравнения первого и второго порядка, основы теории вероятностей и математической статистики.
Учебник содержит подробные пояснения теоретического материала, а также большое количество примеров и задач. Предназначен для студентов медицинских и фармацевтических вузов.
В брошюре рассмотрены методы обработки рядов наблюдений (метод наименьших квадратов и методы теории случайных процессов) и критически оцениваются возможности их использования.
Брошюра рассчитана на широкий круг читателей, интересующихся вопросами практического применения теории вероятностей.
В статье рассматривается процесс трансформации эстетики и стилистики китайского фарфора в XX-XXI вв. с точки зрения его инновационной функциональности. Исследование рассматривает новые функции китайского фарфора как сложное явление. Инновационность соединяет в себе три аспекта: развитие технологий, изменение культурных значений и приспособление к рынку. Показано как традиционные ремесленные методы и проверенные веками способы декорирования и создания форм заменяются новыми. В новых способах работы с изделиями цифровые технологии и современные материалы сочетаются с историческим наследием. Цель статьи - указать на возможности сохранения основ традиционного искусства в сочетании с современными идеями и методами. Приводятся примеры развития керамики: от новых способов украшения в начале XX века до современных экспериментов. Исследование носит междисциплинарный характер, объединяющий историко-культурный анализ источников, сравнительное изучение технологических процессов и эмпирическую оценку современных проектов в области керамического искусства и промышленного дизайна. Культурологический анализ используется в исследовании для того, чтобы продемонстрировать, как каноны красоты и символика прошлого сосуществуют в мире современной функциональности, вплоть до цифровой культуры. Научная новизна исследования заключается в междисциплинарном подходе, объединяющем историю искусства, технологии и культурологию. Показано, что цифровые технологии не заменяют традиционные методы, а повышают их культурную ценность. Данная работа также вносит вклад в изучение влияния глобализации на рынок фарфора, представляя анализ спроса на сувениры и художественные произведения. Делается вывод о том, что знание культурных традиций помогает современным дизайнерам, а технологическая модернизация (цифровизация, 3D-печать) не подменяет традиционные практики, а, напротив, усиливает их культурную значимость. Содержание статьи может быть полезно для исследователей сохранения наследия любой культуры посредством реинтерпретации его культурных символов. Автор предполагает, что традиция и инновации не противостоят, а взаимно поддерживают друг друга в непрерывном диалоге эпох, где технологические прорывы обретают смысл через связь с культурной памятью.
Книга американского ученого М. Дэйвисона посвящена многомерному шкалированию, которое находит широкое применение при анализе экспериментальных данных в экономике, технике, социологии и других областях. Вместе с кластерным и факторным анализом оно образует набор методов, позволяющих наглядно представить результаты в виде картинок иля на экране дисплея.
Для научных работников, разработчиков алгоритмического и программного обеспечения обработки данных, преподавателей и студентов вузов.
В основе книги лежит концепция байесовского использования априорной информации в сочетании с накапливаемыми результатами наблюдений для выработки рациональных решений. Изложенные математические методы используются далее в задачах оценивания долей, средних дисперсий и регрессионных моделей. Кратко рассматриваются системы управлений.
Для статистиков, экономистов и других специалистов, интересующихся эконометрией и статистикой.
В учебнике представлены основные методологические подходы, сложившиеся в теории выбора и принятия решений как научной дисциплине; рассмотрен понятийный аппарат теории принятия решений; приведены наиболее важные методы оптимального и рационального индивидуального выбора, коллективного принятия решений. Особое внимание уделено современным методам многокритериального выбора. Большое число примеров, близких к практическим задачам принятия решения, поясняют теоретические положения.
Для студентов высших учебных заведений. Может быть полезен аспирантам университетов и вузов, а также преподавателям и научным работникам.
Статья посвящена сравнению современных алгоритмов искусственных нейронных сетей, используемых для генерации 3D-моделей. Актуальность темы обусловлена растущим спросом на автоматизацию технологий создания 3D-моделей в различных областях, включающих игровую индустрию, дизайн, киноискусство, медицину. Целью работы является рассмотрение алгоритмов искусственных нейронных сетей для генерации трехмерных моделей с последующим акцентированием их преимуществ и недостатков, а также определение направлений для их возможного применения. В статье рассматриваются основные категории алгоритмов, включая воксельные подходы, методы, основанные на облаках точек, полигональные сетки, а также неявные поверхности. Особое внимание уделяется генеративно-состязательным сетям и нейронным полям излучения, которые демонстрируют высокое качество генерации и широкие возможности применения. Для каждого подхода описаны принципы работы, преимущества, ограничения и примеры использования. Методы исследования включают анализ научной литературы, сравнение подходов, используемых при генерации искусственными нейронными сетями, а также оценку качества генерации на основе публичных датасетов. Также рассматриваются вычислительные затраты, требования к данным и сложность реализации каждого алгоритма. Статья подчеркивает важность дальнейших исследований в этой области, включая разработку гибридных методов и улучшение существующих подходов.