Положительная скалярная величина и её измерения

Для этого, кроме вышеописанного Mathcad, применяется еще специальный математический пакет Mathlab. Внешний вид кода, при помощи которого можно определить результат умножения векторов, показан на рис. 4Рисунок 4 – Внешний вид кода для определения перемножения векторов Mathlab2.5Пример скалярного перемножения векторов с помощью языка PythonВектор – это кортеж из одного или нескольких значений, называемых скалярами.Векторы построены из компонентов, которые являются обычными числами. Вы можете рассматривать вектор как список чисел, а векторную алгебру - как операции, выполняемые над числами в списке.Векторы часто представлены строчными буквами, такими как v; например:uгде v1, v2, v3 - скалярныезначения, частореальныезначения.Векторытакжепоказаны с использованиемвертикальногопредставленияилистолбца; например:При этом можно вычислить произведение точек между двумя векторами в Python, используя функцию dot (рис. 5)на массиве NumPy.Рисунок5– Пример векторного точечного произведения.В этом примере определяются два вектора с тремя элементами в каждом, а затем вычисляется скалярное произведение. При выполнении примера сначала печатаются два родительских вектора, а затем скалярное произведение. Результат работы такой программы показана на рис.6Рисунок6 – Результат работы точечного произведения векторовВектор можно умножить на скаляр, по сути масштабируя величину вектора. Для простоты обозначений мы будем использовать строчные буквы s для представления скалярного значения.илиУмножение выполняется для каждого элемента вектора, чтобы получить новый масштабированный вектор такой же длины.Можно также предложить вариантМы можем выполнить эту операцию напрямую с массивом NumPy.Рисунок 7– Пример векторного скалярного умножения.Вначале в примере определяется вектор, а затем скаляр умножается на скаляр. При выполнении примера сначала печатается родительский вектор, затем скаляр, а затем результат умножения показан на рис.8.Рисунок 8 – Пример выходных данных векторно-скалярного умножения.Аналогично, вектор-скалярное сложение, вычитание и деление могут быть выполнены по одному и тому жепути.В заключении данного разделах хотелось бы отметить, что в нем рассмотрены различные процессы и примеры, которые связаны со скалярными величинами. Дан пример скалярного произведения n-мерных векторов, а также указано несколько важных свойств, которым удовлетворяет это скалярное произведение. Также показан пример скалярного произведения-операции над двумя векторами, результатом которой является число (скаляр), не зависящее от системы координат и характеризующее длины векторов-сомножителей и угол между ними. Также приведено, что в экономических исследованиях наиболее часто используется множество всех векторов плоскости (то есть двухмерного) или трехмерного пространства евклидовой геометрии с обычным скалярным произведением.ЗаключениеВ заключении необходимо отметить, что в условиях современных организаций, как частных, так и государственных,математическое моделирование с использованием векторных произведений и применение его в различных сферах деятельности человекаактивно распространяется. Благодаря емуможно прогнозировать течение необходимых процессов с возможностью их оптимизации, что безусловно будет способствовать развитию организации в целом с увеличением его доходов.Также в данной работе показаны примеры программных кодов, реализованных при помощи математических моделей в разных средах программирования. Это является важным моментом, так как просто формулы являются мало актуальным направлением исследований, а возможность их компьютеризации позволяет в несколько раз повысить продуктивность расчетов и их качества также.В данной работе достигнута основная цель – описанаположительная скалярная величина и её измерения.В данном реферате были решены следующие задачи:приведеныосновные понятия, связанные с математическим моделированием и понятия векторов;описаныпримерыприменения математических моделей положительной скалярной величины и её измерений.Также в процессе написания реферата были использованы современные и классические источники литературы и глобальной сети Internet.Список использованной литературыШилкина Е.И., Дымков М.П., Рабцевич В.А. Высшая математика. Часть 1.Учебно-практическое пособие. - Минск.: БГЭУ, 2014.— 194 с.Макаров С.И. Математика для экономистов.Учебное пособие. М.: КНОРУС, 2008. - 264 с.Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров. С предисловием Луи де Бройля. — М.: Наука, 1964. — 772 с.Любецкий В.А. Основные понятия школьной математики. М.: Просвещение, 1987. — 400 с.Локшин А.А., Сибаева В.Ф. Что такое величина?М.: Вузовская книга, 2006. — 80 с.Бидерман В.И. Математика: элементы аналитической геометрии и линейной алгебры. Учебное пособие. — Хабаровск: Изд-во Тихо-океан. гос. ун-та, 2013. — 136 с.Дымков М.П., Шилкина Е.И. Высшая математика: Линейная алгебра и аналитическая геометрия. Учебно-практическое пособие. — Минск: БГЭУ, 2010. — 207 с.Durrant A. VectorsforPhysicsandEngineering. BocaRaton: CRC Press, 2018. — 299 p.Ровба Е.А. и др. Высшая математика. Учебное пособие. — Минск: Выш. шк., 2012. — 391 с.Городенцев А.Л. Алгебра. Учебник для студентов-математиков. Часть 1. М.: МЦНМО, 2014.— 485 с.Su F. MasteringLinearAlgebra: AnIntroductionwithApplications. Chattilly: TheTeachingCompany, 2019. — 313 p.Brownlee J. BasicsofLinearAlgebraforMachineLearning. DiscovertheMathematicalLanguageofDatainPython. NewYork: JasonBrownlee., 2018. — 212 p.