Giải toán trực tuyến W | A




Vẽ đồ thị trong Oxyz plot3D(f(x,y),x=..,y=..)
Vẽ đồ thị trong Oxy plot(f(x),x=..,y=..)
Đạo hàm derivative(f(x))
Tích phân Integrate(f(x))


Giải toán trực tuyến W|A

MW

Hiển thị các bài đăng có nhãn approximation. Hiển thị tất cả bài đăng
Hiển thị các bài đăng có nhãn approximation. Hiển thị tất cả bài đăng

Chủ Nhật, 6 tháng 1, 2013

TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN .



TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN .









Trong các văn bản khoa học dưới đây có một số code cho phương trình vi phân , phương trình tích phân trong đó trình bày các phương pháp xấp xỉ như Runge-Kutta , Sokolov , tuyến tính hóa tương đương , phép biến đổi Laplace ... 
< Để đọc trực tuyến bạn Click chuột phải , chọn Open in a new tab








-------------------------------------------------------------------------------------------



Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic.
Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas.
Albert Einstein .

Thứ Hai, 5 tháng 11, 2012

TOÁN THỰC HÀNH CHƯƠNG 2 . 2.3




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.



TOÁN THỰC HÀNH  CHƯƠNG 2 .  2.3


Bài giảng .

2. 3    TÀI CHÍNH CƠ BẢN .
         
Chủ đề

- Tiền lãi .
- Lợi tức đồng niên-Tiền góp hằng năm  (Annual yield –annuity) .
- Khoản vay (Loans) .

Ứng dụng
- Vay mượn (Borrowing) .
- Khoản góp hằng tháng (Monthly payment) .
- Kết số (Future value) .
- Thực số (Present value) .

Khái niệm cơ bản
* Tiền lãi  ( Lãi đơn -Simple –Lãi kép- Compound – Lãi trả góp -Add -on interest  )  .
* Lợi tức đồng niên – Tiền góp hằng năm – Quỹ chìm  (Annual yield  -Annuity –Sinking fund ).
* Khoản vay -Loans  ( Vay trả góp -Amortized Loan –Lịch trả góp -Amortized schedule  - APR )




1.     TIỀN LÃI - INTEREST
Số tiền ban đầu cho vay được gọi là vốn hoặc thực số . Nếu một số vốn đã được trả lại, sau đó là phần còn lại chưa thanh toán được gọi là dư nợ gốc, hoặc tài khoản có . Tổng số tiền cho vay được trả lại được gọi là kết số , bao gồm số tiền ban đầu cho vay và lợi nhuận hoặc tiền lãi của người cho vay . Tiền lãi sẽ được thanh toán phụ thuộc vào tỷ lệ lãi suất.

 1.1 Lãi đơn - Simple interest 


Lãi đơn  I  tính trên vốn P theo lãi suất định kỳ năm  r   với số năm t  là   

                                      I   =  P r t     

Kết số  FV  của vốn  P  lãi suất định kỳ năm  r   với số năm t  là   

                            FV  =  P ( 1  +  r t  )



Ví dụ .  Cửa hàng tạp hóa ABC đã vay  $340,000  lãi suất định kì năm  5.1%  trong 120  ngày để mua hàng mùa Giáng sinh . Tìm tiền lãi phải trả ?


Lời giải .
 Ta có vốn   P = 340,000  lãi suất  r  =  5.1%  = 0.051
1 năm   --- 365 ngày
t? năm ---  120 ngày
Thời gian   t  = 120 ngày  =  120/365 ( năm)
I   =  P r t  =  340,000 x 0.051 x 120/365  =  5700.8219  » $5700.82

Ví dụ . Để trả tiền nhập hàng  , Cửa hàng tạp hóa ABC đã vay $185,000 lãi suất năm 7.3%  trong 4 tháng . Tìm kết số  FV của khoản vay .
Lời giải .
Ta có vốn  P = $185,000 ,  lãi suất năm  r  =  7.3% = 0.073
1 năm   --- 12 tháng
t? năm ---  4 tháng

Thời gian  4 tháng = 4/12  năm
Áp dụng   FV  =  P ( 1  +  r t  )=  185,000 x 0.073 x 4/12 = 189501.6667
» $189501.67 .
Điều này nghĩa là cửa hàng ABC phải trả  $185,000  cộng thêm $4501.67  tiền lãi vào cuối kỳ vay 4 tháng . 


Ví dụ . Tìm số vốn cần đầu tư hiện nay ( present value -thực số ) với lãi suất  0.0575 để thu được  $1000 trong 2 năm .
Lời giải .
FV  =  P ( 1  +  r t  ) hay  
 P =  FV/ ( 1  +  r t  )

Ta có  FV  =  1000  ;  r  =   0.0575  ;  t  =  2 
hay   P =  1000 / ( 1  +  0.0575 .  2  )  = 896.86   
Vậy vốn đầu tư hiện nay ( thực số ) là  $896.86


1.2  Lãi trả góp -   Add-on  interest

Lãi đơn có kết số được chia đều thành mỗi kỳ trả bằng nhau ta gọi là lãi trả góp , kí hiệu   AoI 



Ví dụ .  Eddie mua một laptop trị giá  $1,300  ở  Wall-Mart . Anh ấy trả trước $200  và chấp thuận trả góp với lãi suất 10%  lãi trả dần trong  2 năm . Tìm số tiền trả góp hằng tháng .

Lời giải .

P  =  khoản vay =  1,300  -  200  =  1,100 ($) ;

Lãi suất   r  =  0.1 ;  thời gian  t   =  2  (yrs)

Vậy  FV  =  P ( 1  +  r t  )  =  1,100 . ( 1 + 0.1 x 2 )  =  1,320 ($)

 AoI  =  FV / t  =  1,320 / 24  =  $55/ tháng .







Xem tiếp dưới đây

http://cohtran-toan-don-gian.blogspot.com


Trần hồng Cơ 
05/11/2012


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.

 ------------------------------------------------------------------------------------------- 
 Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic. 
 Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas. 

 Albert Einstein .


Thứ Tư, 17 tháng 10, 2012

TOÁN THỰC HÀNH CHƯƠNG 2 . 2.2

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.


TOÁN THỰC HÀNH  CHƯƠNG 2 .  2.2





Bài giảng .

2. 2   THỐNG KÊ - STATISTICS ,  HỒI QUY TUYẾN TÍNH - LINEAR  REGRESSION .
         

Chủ đề   

- Tổng thể (Population) , Mẫu (sample) , Dữ liệu (data) .
- Phân phối chuẩn  (normal distribution) .
- Hồi quy tuyến tính (Linear regression) .

Ứng dụng
- Tung súc sắc .
- Nghiên cứu diễn đàn .
- Giá xăng dầu .
- Tuổi lao động .
- Khảo sát chiều cao .
- Tỷ lệ thất nghiệp .

Khái niệm cơ bản  
*  Khái niệm  ( Tổng thể – Mẫu –Dữ liệu  )  .
* Độ đo trung tâm -Measure of centality ( Trung bình (Mean) –Trung vị (Median) –Mốt (Mode ) )
* Độ đo phân tán -Measure of dispersion ( Phương sai (Variance) –Độ lệch (Deviation) –Độ lệch chuẩn (Standard deviation) )
* Phân phối chuẩn (The normal distribution) - Biến rời rạc và biến liên tục -Discrete and continous variables.
* Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) ( Điều hóa tốt nhất (Best fit) –Hệ số tương quan tuyến tính (Coefficient of  linear correlation ) )




1.   TỔNG THỂ - MẪU – DỮ LIỆU .
·      Tập hợp các phần tử được khảo sát gọi là tổng thể . Tập con bất kỳ của tổng thể gọi là mẫu .  Khi khảo sát một tổng thể quá lớn ta không thể thu thập được tất cả các dữ liệu  của mọi phần tử  vì thế ta phải thu thập các dữ liệu của một mẫu nhỏ và dễ quản lí hơn  .
·      Mẫu được xem là mẫu tốt  “good sample” khi nó có thể đại diện cho tổng thể .
·      Khi đã thu thập đầy đủ dữ liệu ta có thể tổng kết bằng cách tính toán những thống kê mô tả khác nhau  .  Dữ liệu mẫu được thu thập và tóm tắt sẽ giúp chúng ta đưa ra kết luận hợp lý về tổng thể . 




Lập bảng phân phối tần số - Constructing  A  Frequency  Distribution 
* Nếu dữ liệu thô có ít giá trị khác nhau ta liệt kê các điểm dữ liệu riêng biệt . Ngược lại , nếu dữ liệu thô gồm nhiều giá trị khác nhau ta tạo các khoảng và làm việc theo dữ liệu nhóm .
* Kiểm đếm số lượng các điểm dữ liệu trong mỗi khoảng thời gian hoặc số lần xuất hiện các dữ liệu cá thể .
* Liệt kê tần số của mỗi khoảng thời gian hoặc mỗi điểm dữ liệu cá thể .
* Tìm tần số tương đối bằng cách chia tần số của của mỗi khoảng thời gian hoặc số lần xuất hiện các dữ liệu cá thể với tổng số các điểm dữ liệu có trong phân phối ( kết quả được ghi là % )   .



 Dữ liệu riêng biệt - Distinct  Data
Ví dụ   . Tung con súc sắc đồng chất , ta có kết quả các mặt như sau
1 1 2 5 5 6 1 6 5 3        
6 1 1 3 3 6 5 6 6 1
4 1 1 3 1 5 6 6 1 6
2 5 4 5 2 3 2 5 1 5
4 2 6 2 1 3 5 4 3 4

Hãy lập bảng phân phối tần số .

Lời giải  .

Dùng ESBStats , tạo workbook TUNG SUC SAC , nhập các dữ liệu điểm phân biệt 

Thứ Năm, 11 tháng 10, 2012

TOÁN THỰC HÀNH CHƯƠNG 2 . 2.1

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.

TOÁN THỰC HÀNH  CHƯƠNG 2 .  2.1



Chương 2 .  XÁC SUẤT ,  THỐNG KÊ  VÀ  CÁC BÀI TOÁN ỨNG DỤNG  .

Bài giảng

2.1         XÁC SUẤT ( PROBABILITY ) -  ĐẠI LƯỢNG TỔ HỢP ( COMBINATORICS ) -  GIÁ TRỊ KỲ VỌNG  ( EXPECTED  VALUE )  

         
Chủ đề 

- Khái niệm cơ bản về xác suất   .
- Luật xác suất  .
- Đại lượng tổ hợp , giá trị kỳ vọng .
- Xác suất có điều kiện .

Ứng dụng
- Tung súc sắc .
- Khuyết tật trong sản xuất  .
- Xổ số .
- Chơi bài .
- Tung đồng xu .

Khái niệm cơ bản
*  Khaí  niệm  ( Thực nghiệm - Experiment – Biến cố – Luật số lớn - Law of large number )  .
* Luật xác suất ( Biến cố không liên quan - Mutually exclusive events )
* Đại lượng tổ hợp - Combinatorics ( Giá trị kỳ vọng -Expected value )
* Xác suất có điều kiện - Conditional probability ( Luật nhân xác suất -Product rule –Biến cố phụ thuộc và biến cố độc lập -Dependent and independent events – Sơ đồ cây - Tree diagram)


++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

 1. Khái niệm cơ bản về xác suất .


* Thực nghiệm :  là quá trình thu được từ một sự quan sát hiện tượng nào đó .
* Không gian mẫu - Sample space : kí hiệu  S  gồm các thu hoạch khả dĩ của thực nghiệm .
* Biến cố  : là tập con  E  của không gian mẫu S .


Ví dụ .
Thực nghiệm   ( experiment  ) tung súc sắc  .
Thu hoạch khả dĩ ( possible outcomes ) của con súc sắc đơn là các nút  1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6  .
Không gian mẫu  ( sample space )  là  S = {1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6  }
Một số các biến cố khả dĩ như sau :
E1 = {3}  “ xuất hiện nút 3  ”
E2 = {2,4,6}  “ xuất hiện các nút chẵn ”
E3 = {1,3,5}  “xuất hiện các nút lẻ ”
 Xác suất của biến cố - Probability of an event 
















Ví dụ .  Tung con súc sắc đồng chất  . Tìm :
a.    Xác suất xẩy ra nút 5 .
b.   Xác suất xẩy ra nút nhỏ hơn 5  .
c.    Xác suất xẩy ra nút lớn hơn 4 .

Lời giải .
a. Thực nghiệm   ( experiment  ) tung súc sắc  .
Thu hoạch khả dĩ ( possible outcomes ) của con súc sắc đơn là các nút  1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6  .
Không gian mẫu  ( sample space )  S = {1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6  }  ;  n(S)  = 6
























 Luật số lớn - Law  of large numbers 


Nếu thực nghiệm được lập lại rất nhiều lần thì tần suất tương đối của một thu hoạch có xu hướng tiến dần về xác suất của thu hoạch đó  . 



  2. Luật xác suất  .

  Luật xác suất   1  

Thứ Năm, 4 tháng 10, 2012

TOÁN THỰC HÀNH CHƯƠNG 1 . 1.3

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.



TOÁN THỰC HÀNH  CHƯƠNG 1 .  1.3
 


1.3         PHÉP ĐẾM  -    LOGIC TỔ HỢP .

Chủ đề   

- Cơ sở phép đếm Fundamental of counting  .
- Logic tổ hợp .

Ứng dụng
- Tính toán với phép đếm .

Khái niệm cơ bản
*  Logic tổ hợp  ( Giai thừa -Factorial , Chỉnh hợp-Permutation , Tổ hợp - Combination )  .




1.        NGUYÊN LÝ CƠ SỞ CỦA PHÉP ĐẾM - FUNDAMENTAL PRINCIPAL OF COUNTING

 Phép cộng - Addition Rule 
Giả sử rằng ta phải giải quyết một việc gì đó với 2 phương án A hoặc B và có m , n cách quyết định tương ứng cho các phương án đó , khi đó ta có thể chọn được m+n   cách để đạt được kết quả .

Ví dụ .  Có mấy cách đi vào trường học nếu có 5 cổng chính và 3 cổng phụ .

Lời giải 

























Phép nhân -  Multiplication Rule

Giả sử rằng ta phải giải quyết một việc gì đó với 2 phương án A B và có m , n cách quyết định tương ứng cho các phương án đó , khi đó ta có thể chọn được m . n  cách để đạt được kết quả .

Ví dụ  .  Một số serial gồm 2 phụ âm theo sau bởi 3 chữ số khác 0 và tiếp theo là 1 nguyên âm { A , E , I , O , U } . Hãy xác định xem có bao nhiêu số serial được tạo thành biết
a.    Chữ và số không được lập lại trong một serial .
b.   Chữ và số có thể được lập lại trong một serial .


Lời giải .

a.    Mẫu của một số serial với  “ Chữ và số không được lập lại ” có dạng như sau 




b. Mẫu của một số serial với  “ Chữ và số có thể được lập lại ” có dạng như sau 


















*************************************************


Trần hồng Cơ 
28/9/2012







Xem tiếp dưới đây

http://cohtran-toan-don-gian.blogspot.com



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.





-------------------------------------------------------------------------------------------
 Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic.
 Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas. 
Albert Einstein .


Thứ Ba, 2 tháng 10, 2012

TOÁN ĐƠN GIẢN - Chương 3 . 3.2





Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.


TOÁN ĐƠN GIẢN - Chương 3 . 3.2



Bài giảng

3.2   HÀM SỐ LOGARITHM .
 

Chủ đề  

- Vẽ đồ thị và ước lượng giá trị hàm số logarithm .
- Logarithm thường (thập phân ) và logarithm tự nhiên ( Neper ) .
- Đổi cơ số .

Ứng dụng  

- Độ đo địa chấn Richter  .
- Đầu tư .

Khái niệm cơ bản  

* Hàm số logarithm  – cơ số – logarithm – mũ  - Dạng mũ và logarith  - Logarithm thập phân và Neper .








Trần hồng Cơ 
Ngày 01/10/2012






Xem tiếp dưới đây

http://cohtran-toan-don-gian.blogspot.com



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.






------------------------------------------------------------------------------------------- 
 Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic. 
 Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas. 
 Albert Einstein .

Thứ Năm, 27 tháng 9, 2012

TOÁN ĐƠN GIẢN - Chương 3 . 3.1

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.


TOÁN ĐƠN GIẢN - Chương 3 . 3.1




Chương 3



3.1 HÀM SỐ MŨ . 
3.2 HÀM SỐ LOGARITHM .
3.3 GIẢI PHƯƠNG TRÌNH MŨ – TÍNH CHẤT HÀM SỐ LOG .
3.4 MÔ HÌNH HÀM MŨ VÀ HÀM LOGARITHM .
3.5 HÀM SỐ MŨ – ĐẦU TƯ .
3.6 LỢI TỨC ĐỒNG NIÊN – VAY TRẢ GÓP .
3.7 HÀM SỐ LOGISTIC VÀ GOMPERTZ  .





Công cụ . 

t1. Công thức lũy thừa .



























t2.  Lãi đơn    
Công thức của lãi đơn  I thu được trên khoản đầu tư  P  dollars với lãi suất năm   r   trong    t  năm là  

   I  =  P r t  

Tổng vốn đầu tư và lãi thu được được gọi là kết số của khoản đầu tư ký hiệu là  S    

S  =  P  +  I  =  P  +  P r t  =  P ( 1  + r t  )  



Bài giảng   

3.1               HÀM SỐ MŨ  .


Chủ đề   

- Vẽ đồ thị hàm mũ .. 
- Tăng trưởng và suy giảm mũ .
- Phép biến đổi đồ thị .
- Cơ số Neper   e  .

Ứng dụng 
- Quỹ liên bang .
- Bán giảm giá  .


Khái niệm cơ bản 
* Hàm số mũ tăng trưởng  – Tiệm cận ngang  – Phép biến đổi đồ thị hàm mũ  – Cơ số Neper   e .


1.  Hàm số mũ . 









Xem tiếp dưới đây

http://cohtran-toan-don-gian.blogspot.com














------------------------------------------------------------------------------------------- 
 Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic. 
 Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas. 
 Albert Einstein .

Thứ Hai, 27 tháng 8, 2012

TOÁN ĐƠN GIẢN - CHƯƠNG 2 . 2.7

 TOÁN ĐƠN GIẢN - Chương 2 . 2.7

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.



TOÁN ĐƠN GIẢN - Chương 2 . 2.7  



Bài giảng   

2.7           BẤT ĐẲNG THỨC BẬC HAI  VÀ LŨY THỪA .  


Chủ đề  

- Giải bất phương trình bậc hai bằng phương pháp đại số và đồ thị .
- Giải bất phương trình lũy thừa .


Ứng dụng


- Tầm cao của phi đạn .
- Người sử dụng internet .
- Đầu tư.



Khái niệm cơ bản  

* Bất phương trình bậc hai  - Giải bằng đại số  – Giải bằng đồ thị – Giá trị tới hạn  – Bất phương trình lũy thừa .






Trần hồng Cơ 
20/08/2012






Xem tiếp dưới đây

http://cohtran-toan-don-gian.blogspot.com/



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States License.






------------------------------------------------------------------------------------------- 
Toán học thuần túy, theo cách của riêng nó, là thi ca của tư duy logic. 
Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas. 
Albert Einstein .

*******

Blog Toán Cơ trích đăng các thông tin khoa học tự nhiên của tác giả và nhiều nguồn tham khảo trên Internet .
Blog cũng là nơi chia sẻ các suy nghĩ , ý tưởng về nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau .


Chia xẻ

Bài viết được xem nhiều trong tuần

CÁC BÀI VIẾT MỚI VỀ CHỦ ĐỀ TOÁN HỌC

Danh sách Blog

Gặp Cơ tại Researchgate.net

Co Tran