Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Методические указания к выполнению работыСтр 1 из 7Следующая ⇒
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
С.А.Суслова Н.П. Гвозденко РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ В MS EXCEL Учебное пособие
Липецк Липецкий государственный технический университет 2017 УДК004.4(07) С904 Рецензенты:
кафедра гуманитарных и естественнонаучных дисциплин МОУ ВО ″Институт права и экономики» г. Липецк (зав. каф., доц. А.А. Прибыткова); В.В. Кургасов, канд. пед. наук, доц. кафедрыестественно-научных и технических дисциплин ЛКИТиУ филиала ФГБОУ ВО «МГУТиУ имени К.Г.Разумовского(ПКУ)».
Суслова, С.А. С904Решение задач в MS EXCEL [Текст]: учеб. пособие / С.А. Суслова, Н.П. Гвозденко, – Липецк: Изд-во Липецкого государственного технического университета, 2017. – 85 с.
ISBN978-5-88247-847-5 Учебно-методическое пособие представляет собой практическое руководство по освоению способов работы, инструментов и методов решения типовых математических задач с помощью табличного процессора Мiсrоsоft Excel. Приводятся варианты выполнения лабораторных работ по дисциплине «Информатика». Пособие предназначено для студентов технических специальностей очной и очно-заочной форм обучения.
Табл. 37. Ил.45. ISBN978-5-88247-847-5 Ó ФГБОУ ВО «Липецкий государственный технический университет»,2017
Содержание
Введение. 5 Лабораторная работа № 1 Табулирование функции. 6 Лабораторная работа № 2 Вычисление экстремума функции. 8 Лабораторная работа № 3 Построение графика функции одной переменной. 9 Лабораторная работа № 4 Вычисление производных в точке. 10 Лабораторная работа № 5 Построение графика функции, заданной параметрически. 12 Лабораторная работа № 6 Построение графика функции, заданной вполярной системе координат. 13 Лабораторная работа № 7 Построение графика объемной функции. 15 Лабораторная работа № 8 Численное решение дифференциального уравнения первого порядка. 16 Лабораторная работа № 9 Численное решение дифференциального уравнения второго порядка. 19 Лабораторная работа № 10
Решение системы нелинейных уравнений. 24 Лабораторная работа № 11 Приближенное вычисление определенных интегралов. 26 Лабораторная работа № 12 Нахождение корней нелинейного уравнения. 29 Лабораторная работа № 13 Решение системы линейных уравнений. 31 Лабораторная работа № 14 Решение задачи линейной оптимизации (производственный план) 33 Лабораторная работа № 15 Парная регрессия. 37 Лабораторная работа № 16 Множественная регрессия. 47 Библиографический список. 50 ПРИЛОЖЕНИЕ. 51 Варианты заданий для лабораторных работ № 1, 2, 3. 51 Варианты заданий для лабораторной работы № 4. 52 Варианты заданий для лабораторной работы № 5. 54 Варианты заданий для лабораторной работы № 6. 58 Варианты заданий для лабораторной работы № 7. 61 Варианты заданий для лабораторной работы № 8. 62 Варианты заданий для лабораторной работы № 9. 64 Варианты заданий для лабораторной работы №10. 65 Варианты заданий для лабораторной работы № 11. 66 Варианты заданий для лабораторной работы № 12. 68 Варианты заданий для лабораторной работы №13. 69 Варианты заданий для лабораторной работы № 14. 69 Варианты заданий к лабораторной работе № 15 82 Варианты заданий к лабораторной работе № 16. 83 Исходные данные для выполнения расчётов аппроксимации. 84
Введение
Весьма важным в подготовке студентов является изучение офисных программных продуктов, к которым относится семейство электронных таблиц. Табличный процессор - это некая прикладная программа, предназначенная для проведения табличных расчетов и сложных вычислений по формулам. Издавна многие расчеты выполняются в табличной форме, особенно в области делопроизводства: многочисленные расчётные ведомости, табуляграммы, сметы расходов и тому подобное. Помимо этого, решение численными методами целого ряда математических задач удобно выполнять именно в табличной форме. Табличный процессор MS Excel (электронные таблицы) - одно из наиболее часто используемых приложений пакета MSOffice, мощнейший инструмент, значительно упрощающий рутинную повседневную работу. Его основное назначение - решение практически любых задач расчётного характера, входные данные которых можно представить в виде таблиц.
Он предоставляет возможности математических, статистических и экономических расчётов, ряд графических инструментов и функционал макропрограммирования на основе языка VBA (Visual Basic for Applications). Excel на сегодняшний день является одним из наиболее популярных табличных процессоров в мире. В данном учебном пособии на различных примерах продемонстрированы широкие возможности MS Excel. Описываются способы работы, инструменты и методы решения типовых математических задач, задач прикладного характера, которые связаны с решением линейных и нелинейных уравнений, систем линейных уравнений и построением различного рода графиков и поверхностей. Приводятся указания к выполнению лабораторных работ, позволяющих приобрести практические навыки работы с приложением. Пособие содержит варианты задач для самостоятельной работы. Лабораторная работа №1 Табулирование функции Задание Составить таблицу значений аргумента x и функции при условии, что x изменяется на интервале с шагом . Лабораторная работа № 2 Задание По данным примера из лабораторной работы №1 найти минимум функции на отрезке . Лабораторная работа № 3 Задание Построить график функции: , при и на интервале . Лабораторная работа № 4 Задание Найти три производные функциинормального распределения в точке Лабораторная работа № 5 Задание Построить график кривой, называемой ''Лемниската Бернулли'': . Лабораторная работа № 6 Полярной системе координат Задание Построить график кривой, называемой '' n -лепестковой розой'': Лабораторная работа №7 Задание Построить график объёмной функции , называемой ''ковбойская шляпа'': при . Лабораторная работа № 8 Задание Найти решение дифференциального уравнения Составить таблицу значений аргумента и функции при условии, что изменяется на интервале с шагом . Построить график решения дифференциального уравнения. Лабораторная работа № 9 Задание Найти решение дифференциального уравнения Составить таблицу значений аргумента и функции при условии, что изменяется на интервале с шагом и при известных начальных условиях . Построить график решения дифференциального уравнения. Лабораторная работа № 10 Задание Решить систему нелинейных уравнений Лабораторная работа № 11 Задание Вычислить интеграл при a = 0и b = 1. Метод прямоугольников Разбиение интервала интегрирования на n частей приводит к возможности рассмотрения площадей криволинейных трапеций на каждом небольшом отрезке . Учитывая малую величину шага разбиения , площадь такой фигуры можно считать приближенно равной площади прямоугольника со сторонами и h (рис.20).
Суммирование значений таких площадей позволяет получить формулу "левых" прямоугольников Метод трапеций Замена интеграла
на каждом элементарном участке площадью трапеции с основаниями
Метод Симпсона (парабол) Разбиение промежутка на четное число отрезков позволяет на каждой паре отрезков заменить подынтегральную функцию параболой . Площадь фигуры, ограниченной сверху параболой, считается по формуле Суммирование таких интегралов (площадей, ограниченных параболами) приводит к более точной, чем предыдущие, формуле
Решение 1. Оформите лист Excel следующим образом (рис. 21):
Рис. 21. Шапка таблицы 2. Введите формулы: в ячейку С4: = (B4– A4)/D4; в ячейку В6: =А4; в ячейку С6: =КОРЕНЬ(2*В6+1), определяющие значение подынтегральной функции. 3. Введите формулу в ячейку B7: =В6+$C$4. Затем заполните столбец В с помощью маркера автозаполнения. 4. Затем выделите ячейку С6, и проделайте то же самое в столбце С.
Рис. 22. Результаты вычисления интеграла различными способами
5. В ячейки E5, F5 и G5 введите следующие формулы: E5: = C4*CУММ (С6:С22); F5: = C4*((C6+C22)/2+CУММ (С6:С21); G5: = C4/3*((C6+4*(C7+C9+C11+C13+C15+C17+C19+C21)+ 2*(С8+c10+c12+c14+c16+c18+c20)+c22). Результаты вычисления интеграла представлены на рис. 22. Лабораторная работа №12 Задание Определить все корни уравнения при a = 1; b = – 5,5; c = – 50; p = 112,5. Лабораторная работа № 13 Задание Решить систему линейных алгебраических уравнений вида , где А – матрица коэффициентов размера 3 × 3, А; В – вектор-столбец правых частей размера 3 × 1, В. Лабораторная работа № 14 Решение задачи линейной оптимизации (производственный план) Задание На металлургическом предприятии используется три типа оборудования (травильный агрегат, прокатный стан и печи отжига) для выпуска проката трёх видов: А, В и С. Загрузка указанного оборудования на 1 т проката каждого вида, общее время работы оборудования, объём выпуска и стоимость проката (в условных единицах) каждого вида приведены в табл.1.
Таблица 1 Тип оборудования |
Фонд полезного Времени работы (час/месяц)
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
А | В | С | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Травильный агрегат | 0,083 | 0,083 | 0,104 | 624 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Прокатный стан | 0,067 | 0,100 | 0,083 | 416 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Печи отжига | 3,500 | 2,800 | 0,000 | 2766 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Стоимость 1 т проката | 35,00 | 25,00 | 40,00 | - | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Выпуск, не более, (т) | 250,00 | 1250,00 | 1500,00 | - |
Требуется определить программу выпуска проката, при которой ежемесячный общий выпуск проката в денежном выражении был бы максимальным.
Лабораторная работа № 15
Парная регрессия
Задание
На основании данных для соответствующего варианта:
1. Построить предложенные уравнения регрессии, включая линейную регрессию.
2. Вычислить индексы парной корреляции для каждого уравнения.
3. Проверить значимость уравнений регрессии и отдельных коэффициентов линейного уравнения.
4. Определить лучшее уравнение регрессии на основе средней ошибки аппроксимации.
Пример выполнения работы
Построить уравнение регрессии между выходной толщиной h 1 и входной толщиной h 0 холоднокатаной полосы. Значения толщин x = h 0 и y = h 1 даны в таблице 2.
Регрессионный анализ в Excel невероятно прост. Как только данные представлены в графическом виде, регрессия выполняется с помощью нескольких щелчков мыши, поэтому регрессия с использованием прямой часто применяется, несмотря на то, что зависимость между переменными не линейная, а более сложная.
Сформулируем практическое правило: всегда следует строить диаграмму, на которой представлена кривая регрессии и данные, чтобы можно было визуально оценить степень совпадения. В том случае, когда регрессия проводится с помощью линии тренда, кривая регрессии автоматически добавляется на диаграмму с соответствующими данными.
Таблица 2
xi ·10-2 | 71 | 78 | 84 | 92 | 87 | 85 | 86 | 91 | 93 | 93 | 90 | 85 | 81 | 80 | 78 | 84 | 82 | 85 | 82 | 80 |
yi ·10-2 | 46 | 50 | 54 | 54 | 52 | 50 | 49 | 53 | 57 | 59 | 56 | 53 | 50 | 48 | 50 | 54 | 55 | 55 | 54 | 54 |
1. Подготовьте начальный рабочий лист с исходными данными (рис. 32), постройте точечную диаграмму.
2. При построении на диаграмме линии тренда Excel автоматически находит значения коэффициентов a и b, а также квадрат коэффициента корреляции (достоверность аппроксимации) R2.
3. Уравнение линии тренда и значение R2 по умолчанию на диаграмме не отображаются. Чтобы отобразить эту информацию, следует в нижней части диалога Параметры линии тренда поставить флажки в параметрах:
þ показывать уравнение на диаграмме;
þ поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R2).
Рис. 32. Исходные данные и точечная диаграмма
4. Щелкните правой кнопкой мыши на любом из маркеров данных и вконтекстном меню выберите команду Добавить линию тренда... (рис. 33).
Рис. 33. Контекстное меню
5. В диалоговом окне Параметры линии тренда выберите тип диаграммы Линейная (рис. 34).
6. Отобразите уравнение кривой регрессии на диаграмме, и величину достоверности аппроксимации (R 2).
Рис. 34. Параметры линии тренда
7. Как видно из диаграммы (рис. 35), уравнение регрессии имеет вид
y = 0,4108· х + 18 с достоверностью аппроксимации R 2 = 0,5223.
Рис. 35. Линейная модель
8. Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации, предварительно сформировав в столбце С массив значений . Для этого введите следующие формулы:
|
в ячейку С2: = 0,4108*А2 + 18;
в ячейку D2: =ABS((B2 – D2)/B2 (рис. 36).
Рис. 36. Расчёт модельных значений и относительной ошибки
9. В ячейку D25 введите формулу: =1/20*D22*100 (рис. 37).
Получаем: R 2 = 0,5223, = 3,53%. Построенное уравнение регрессии считается удовлетворительным, поскольку значение не превышает 10-12%.
Рис. 37. Расчёт средней ошибки аппроксимации для линейной модели
10. Рассчитайте F факт и F табл. Для этого в ячейки D27 и D28 введитеследующие формулы:
D27: = КОРРЕЛ(A2:A21;B2:D21)^2/(1 -КОРРЕЛ(A2:A21;B2:D21)^2)*18;
D28: = FРАСПОБР(0,05;1;18). Получаем F факт=19,6809, F табл=4,413873.
Так как F ma6л< F факт, то H 0 - гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность (рис. 37).
Поскольку идеальной аппроксимации соответствует величина R 2 = 1, можно сделать вывод, что прямая линия не описывает зависимости идеально. Нужно попытаться подобрать другую кривую регрессии, обладающую некоторой кривизной.
Рис. 38. Расчёт фактического и табличного значения F-критерия Фишера
11. Рассчитаем параметры полиномиальной и экспоненциальной модели. Результаты моделирования и расчётов приведены на рис. 39 и 40.
12. В ячейку G2 введите формулу: = - 0,0036*А2^2 + 1,0193*A2 - 7,3346.
Видно, что лучше всего экспериментальные данные описывает линейная зависимость, т.к. у линейной регрессии величина минимальна.
Рис. 39. Параметры экспоненциальной аппроксимации
Рис. 40. Параметры параболической аппроксимации
Лабораторная работа № 16
Множественная регрессия
Задание
На основании данных для соответствующего варианта:
1. Отобрать значимые аргументы для построения уравнения регрессии.
2. Построить уравнение линейной регрессии.
3. Определить коэффициент множественной корреляции.
4. Проверить значимость уравнения при уровнях значимости 0,05 и 0,01.
Таблица А
Регрессионная статистика
Рис. 43. Регрессионная статистика
Дисперсионный анализ |
Таблица Б | |||||||||||
df | SS | MS | F | Значимость F | ||||||||
Регрессия | 2 | 2 326,14 | 163,07 | 19,27 | 7,35154E-06 | |||||||
Остаток | 26 | 1 569,04 | 60,35 | |||||||||
Итого | 28 | 3 895,17 |
|
|
| |||||||
Рис. 44. Дисперсионный анализ | ||||||||||||
Таблица В | ||||||||||||
Коэффи-циенты | Стандарт ная ошибка | t- статистика | P- Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | |||||||
у-пересечение | 92,585 | 8,35 | 11,09 | 2,3E-11 | 75,42 | 109,75 | ||||||
х2 | 1,761 | 0,55 | 3,22 | 0,0034 | 0,64 | 2,89 | ||||||
хЗ | 0,397 | 0,13 | 2,95 | 0,0066 | 0,12 | 0,67 | ||||||
Рис. 45. Коэффициенты уравнения
6. Из таблицы В следует, что уравнение регрессии имеет вид
ŷ = 92,585 + 1,761· х2 + 0,397· х3.
7. Коэффициент множественной корреляции определяется из таблицы А:
8. Проверка значимости уравнения регрессии основана на использовании F -критерия Фишера. Фактическое значение критерия берётся из таблицы Б, то есть F факт =19,27.
9. Для определения табличных значений используйте встроенную функцию {=FРАСПОБР(α; k 1; k 2)}.
10. Задайте параметры k 1 = 2; k 2 = 29-2 -1= 26; α = 0,05 и α = 0,01. Получите F факт.0,05 = 3,369, F факт.0,01 = 5,526. Откуда следует, что уравнение регрессии значимо и при α = 0,05 и при α = 0,01.
Библиографический список
1. Шанченко, Н. И. Эконометрика: лабораторный практикум [Текст]:учеб.-метод. пособие/ Н. И. Шанченко – Ульяновск: УлГТУ, 2004. – 79 с.
2. Гарнаев, А.Ю. Использование MS Excel, VBA в экономике и финансах[Текст]: / А.Ю. Гарнаев.– СПб.: БХВ – Петербург, 1999.– 336 с.
3. Гвозденко, Н.П. Программирование на VBA [Текст]: методические указания к лабораторно-практическим занятиям на ПЭВМ (для технических специальностей) / Н.П. Гвозденко, С.А. Суслова. Липецк: ЛГТУ, 2005. – 36 с.
4. Гвозденко, Н.П. Программирование на VBA [Текст]: Сборник заданий к лабораторно-практическим занятиям на ПЭВМ (для технических специальностей) / Н.П. Гвозденко, С.А. Суслова. – Липецк: ЛГТУ, 2007. – 64 с.
ПРИЛОЖЕНИЕ
Таблица 1
Варианты заданий к лабораторным работам №1, 2,3
№ вар. | Функция Y |
Параметры | Границы интервала [ | Шаг | |||
a | b | c | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
1 | 4 | 2 | 0,6 | 1 | 20 | 1,5 | |
2 | 4 | 2 | 1,2 | 0,6 | 2 | 0,10 | |
3 | 0,43 | 9 | 6 | 0,1 | 3 | 0,32 | |
4 | 0,2 | 6 | 8 | -2 | 3 | 0,51 | |
5 | 8 | 2 | 4 | -1 | 1,5 | 0,10 | |
6 | 1,2 | 12 | 0,58 | 0,2 | 1,5 | 0,12 | |
7 | 0,3 | 2 | 4 | 0,1 | 2 | 0,32 | |
8 | 1 | 2 | 0,34 | 0,1 | 2 | 0,15 | |
9 | 0,56 | 2 | 5 | 1 | 10 | 1,0 | |
10 | 1,2 | 4 | 8 | -0,5 | 3 | 0,25 | |
11 | 8 | 2 | 0,1 | -1 | 2 | 0,15 | |
12 | 0,32 | 2 | 0,1 | 0,1 | 2 | 0,10 | |
13 | 1,5 | 0,64 | 2 | -1 | 1 | 0,32 | |
14 | 0,3 | 1 | 3 | 0,1 | 6 | 0,51 | |
15 | 0,3 | 1 | 1 | 0,1 | 10 | 1,0 | |
16 | 112,5 | 5,5 | 30 | -1 | 5 | 0,25 |
Окончание табл. 1 | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
17 | 10 | 2 | 1,34 | 0,1 | 3 | 0,32 | |
18 | 1,8 | 0,2 | 0,3 | 5 | 20 | 2,5 | |
19 | 12 | 5 | 6 | -1 | 3 | 1,0 | |
20 | 9,2 | 3 | 2 | 1 | 3 | 0,25 | |
21 | 1 | 8 | -1 | -4 | 3 | 0,72 | |
22 | 20 | 4 | 1 | 0,01 | 1,5 | 0,15 | |
23 | 5 | 1,8 | 2 | -1 | 1,5 | 0,12 | |
24 | 5 | 4 | 2 | 0,05 | 2 | 0,5 | |
25 | 5 | 2 | 1 | -1 | 2 | 0,20 | |
26 | 2 | 16 | 4 | 0,3 | 10 | 1,25 | |
27 | 15 | 10 | 4 | 0,01 | 3 | 0,15 | |
28 | 1 | 8 | 3,52 | 0,1 | 2 | 0,12 | |
29 | 0,3 | 1 | 3 | 0,1 | 2 | 0,1 | |
30 | 1,5 | 2 | 1 | -2 | 1 | 0,1 |
Таблица 2
Варианты заданий к лабораторной работе №4
| Правая часть дифференциального уравнения у ´ = f (x, y) | Интервал [ a; b ] | Число отрезков n | Начальное условие у (а) | |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
1 | 0,1; 1,5 | 49 | 2,1 | ||
2 | 0,1; 2 | 38 | 1,0 |
Продолжение табл. 2 | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
3 | 5; 10 | 50 | 1,0 | |
4 | 0; 0,5 | 50 | 2,0 | |
5 | 0; 2 | 100 | 0 | |
6 | 0; 1 | 100 | 1,0 | |
7 | x + y | 0; 1 | 50 | 1,0 |
8 | x2 + y2 | 0; 1 | 100 | 0,1 |
9 | 1; 2 | 100 | π/4 | |
10 | 2xy + xy2 | 1; 2 | 50 | 3/2 |
11 | 2 x + Cosy | 1; 2 | 100 | 0 |
12 | 0; 2 | 100 | 0 | |
13 | 1; 2 | 50 | 0 | |
14 | 1; 2 | 100 | 0 | |
15 | π; 2π | 50 | 2 | |
16 | 0; 1 | 100 | 0 | |
17 | 0; 1 | 100 | -1 | |
18 | 0; 1 | 50 | 0 |
Окончание табл. 2 | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
19 | 0; 1 | 50 | 0 | |
20 | 0; 1 | 100 | 0 | |
21 | 0; 1 | 100 | 0 | |
22 | 1,6; 4 | 120 | 2,9 | |
23 | 0,6; 4,2 | 130 | 0,8 | |
24 | 1,6; 5,2 | 78 | 4,6 | |
25 | 1,8; 4,2 | 60 | 2,6 | |
26 | 0,8; 5 | 55 | 3,8 | |
27 | 1,8; 4,6 | 70 | 4,5 | |
28 | 3; 8,6 | 70 | 6,1 | |
29 | 0,8; 4,4 | 90 | 1 | |
30 | 0,3; 3,1 | 70 | 0,2 |
Варианты заданий к лабораторной работе №5
1. Построить график кривой, называемой «циклоидой»:
2. Построить график кривой, называемой «трохоидой»:
3. Построить график кривой, называемой «астроидой»:
4. Построить график кривой, называемой «гипоциклоидой»:
5. Построить график кривой, называемой «гиперболической спиралью»:
6. Построить график кривой, называемой «Декартов лист»:
7. Построить график «конхоиды Никомеда»:
8. Построить график кривой, называемой «гипоциклоидой»:
9. Построить график кривой, называемой «спирограф»:
10. Построить график кривой, представляющей спираль с n витками:
11. Построить график кривой, называемой «эпициклоида»:
12. Построить график кривой, называемой «трактрисой»:
13. Построить график кривой, называемой «параболой Нейля»:
14. Построить график кривой, называемой «эвольвентой»:
15. Построить график кривой, называемой «бабочкой»:
16. Построить график кривой, называемой «гипоциклоидой»:
17. Построить график кривой, называемой «улиткой Паскаля»:
где -10 < t < 10.
18. Построить график кривой, называемой «Декартов лист»:
19. Построить график кривой, называемой «эвольвентой»:
20. Построить график кривой, называемой «бабочкой»:
21. Построить график кривой, называемой «улиткой Паскаля»:
22. Построить график функции:
23. Построить график функции:
24. Построить график функции:
25. Построить график функции:
| Поделиться: |
Читайте также:
Последнее изменение этой страницы: 2021-04-04; просмотров: 346; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!
infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.191.44.23 (0.263 с.)