Нахождение площади под кривой

Нахождение площади под кривой  [c.127]

В этой главе мы введем основные принципы исчислений и применим их к решению некоторых конкретных финансовых проблем. Дифференциальное исчисление будет использовано для определения изменения курса облигации в ответ на изменение ее доходности. Интегральное исчисление применяется для нахождения площади под кривой. ЭтЬ в свою очередь будет использоваться в следующих главах при нахождении вероятности того, что определенная финансовая переменная примет значение в определенных пределах.  [c.128]


Для нахождения площади под кривой мы можем использовать то, что только что узнали о неопределенных интегралах. Однако перед этим мы должны ввести новую концепцию — концепцию первообразной.  [c.159]

Приведенные выше примеры относятся к ситуации, когда Y — линейная функция от X и верхняя граница площади — прямая линия. Тем не менее аналогичный способ может быть использован для нахождения площади под кривой, где У является нелинейной функцией от X. Чтобы показать это, мы вновь прибегнем к использованию треугольников — см рис. 3.7.  [c.162]

Существуют два основных метода нахождения площади под кривой при помощи компьютера. Первый использует метод численного интегрирования, такого, как правило трапеции и правило Симпсона. Другой метод подразумевает использование многочисленной функции, которая приближается к функции, определяемой площадью под кривой. Оба метода рассмотрены в гл. 8, которая посвящена численным методам.  [c.197]


Из гл. 3 мы помним, что в процессе интегрирования находится площадь под кривой, а первый этап этого процесса — нахождение первообразной интегрируемой функции. Затем определяется значение первообразной функции в конечных точках интервала для нахождения площади. К сожалению, для множества функций не существует первообразных, хотя это не означает, что не существует и интеграла.  [c.384]

Таким образом, мы можем найти площадь под кривой между Х и Xi путем нахождения первообразной от X, выразив первообразную в значениях Х и Х и затем вычитая из большего значения меньшее.  [c.160]

Термин "численные методы" описывает методы решения математических проблем путем многократного повторения математической процедуры либо для поиска решения, либо для агрегирования множества приближенных оценок в одно окончательное решение. Примером первого может служить использование итеративной процедуры для решения уравнений, которые не решаются простыми способами. Пример второго — агрегирование множества небольших площадей под кривой нормального распределения для нахождений общей площади, если она не может быть найдена аналитическим способом интегрирования. Третья форма численных методов известна как метод Монте-Карло. Как следует из названия метода, это процесс нахождения решений по-  [c.373]

Каждая вертикальная линия выходит из точки х на оси абсцисс, соответствующей аргументу функции Ддг). Высота линии определяется значением функции /(х). Тогда площадь трапеции рассчитывается исходя из оценки каждой пары fix), например, при f(x = 1,0) и fix — 1,2) (рис. 8.4) путем нахождения средней этих двух величин (высот) и умножением ее на ширину трапеции (0,2 в нашем примере). В результате площадь под кривой приближенно определяется суммой площадей трапеций.  [c.386]

Через эти три точки может быть проведена уникальная параболическая кривая, под которой и может быть определена площадь. В большинстве случаев это даст более точное приближение к реальной площади, заключающейся в этих двух интервалах, по сравнению с нахождением и суммированием площадей трапеций.  [c.388]


Хотя найти интеграл аналитическим способом для стандартной функции нормальной плотности невозможно, соответствующую площадь под кривой приближенно можно определить численно, используя правила трапеций и Симпсона, которые представляют собой численные методы интегрирования. Альтернативный прием — нахождение или подбор многочлена для описания кумулятивной нормальной кривой.  [c.390]

Как мы уже говорили в предыдущем разделе, вероятности могут быть путем определения участка под кривой. Итак, общая площадь пространства под любой нормальной кривой равна общей вероятности (= 1). Рассмотрим нормальную кривую со средней арифметической, равной 200, и сред неквад рати -ческим отклонением, равным 50. Это распределение представлено на рис. 2.14, а вероятность нахождения значения в пределах между 240 и 280 показана затемненным участком.  [c.79]

Смотреть страницы где упоминается термин Нахождение площади под кривой

: [c.158]