1.1. Понятие аксиоматического метода
Аксиома – утверждение, принимаемое без доказательства как верное.
Аксиоматический метод– способ построения научной теории в виде системы аксиом и правил вывода, позволяющих путём логической дедукции получать утверждения (теоремы) данной теории. Аксиоматический метод позволяет получить выводы по данной теории в виде теорем, используя аксиомы и ранее доказанные теоремы.
Исторические подробности.В III в. до н.э. Евклид применил аксиоматический метод в геометрии. После III в. до н.э. геометрия развивалась очень медленно, так как требовались новые идеи и методы. Уже в те времена требовалось развитие понятия числа и других понятий алгебры. Первые попытки в этом направлении были сделаны в работах Диофанта (Греция, III в. н.э). Позже в Индии были открыты: десятичная система счисления, отрицательные и иррациональные числа. В IX в. дальнейшее развитие получила алгебра. В конце XI в. было дано определение числа как отношения любых величин. Через 600 лет это же определение было дано Ньютоном во «Всеобщей арифметике». В геометрии новые идеи и методы появились в XVII в. Они были обусловлены развитием алгебры и созданием математического анализа. Французский философ и математик Рене Декарт [1596-1650] в своём труде «Геометрия» (1637г.) впервые представил метод координат на плоскости, этим самым установив взаимосвязь геометрии с алгеброй.
Важным направлением в развитии геометрии был поиск логически стройного построения геометрии, так как аксиоматически построенная теория должна удовлетворять конкретным математическим требованиям. Эти требования заставили обратить внимание математиков на пятый постулат геометрии Евклида (аксиома параллельности). Однако попытки пересмотреть пятый постулат геометрии Евклида, которые длились в течение более тысячи лет, были безуспешными. В начале ХIХ века учёные предположили идею существования геометрии, отличающейся от евклидовой. Русский ученый Николай Иванович Лобачевский [1792–1856 гг.] полностью решил проблему независимости аксиомы параллельности от других аксиом евклидовой геометрии и показал, что аксиомы могут подвергаться изменению. В результате появилась новая теория, которую стали называть геометрией Лобачевского. Немецкий математик Георг Риман [1826-1866] занимался дальнейшим развитием неэвклидовой геометрией, по его теории пространство Евклида и Лобачевского рассматривались как частные случаи более общего, риманова пространства.
Дальнейшее развитие аксиоматического метода было вызвано исследованием понятия натурального числа. Во второй половине ХIХ века натуральные числа оказались фундаментом всей математической науки, от состояния которого зависела и прочность всего здания математики. В связи с этим появилась необходимость в строгом логическом обосновании понятия натурального числа, в систематизации того, что с ним связано. Так как математика ХIХ века перешла к аксиоматическому построению своих теорий, то была разработана аксиоматическая теория натурального числа. Была предложена аксиоматика, в которой натуральное число обосновывалось как элемент неограниченно продолжающейся последовательности. Большое внимание на исследование природы натурального числа оказала и созданная в ХIХ веке теория множеств.
Yandex.RTB R-A-252273-3- Математика и информатика
- Содержание
- Часть 1. Основания математики Глава 1. Понятийный аппарат аксиоматического метода
- 1.1. Понятие аксиоматического метода
- 1.2. Аксиоматическое построение математической теории
- 1.3. Вопросы для самоконтроля по теме «Аксиоматический метод»
- Глава 2. Основные понятия теории множеств. Основные структуры
- 2.1. Понятие множества
- 2.2. Способы задания множеств
- 2.3. Алгебра множеств
- 2.3.1. Отношения между множествами
- 2.3.2. Операции над множествами
- 2.3.3. Алгебраические свойства операций над множествами
- 2.3.4. Геометрическая интерпретация операций над множествами
- 2.4. Декартово произведение множеств. Бинарные отношения
- 2.5. Символический язык логической структуры математических предложений
- 2.6. Алгебраические операции над различными математическими объектами
- 2.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Теория множеств»
- Глава 3. Структуры на множестве. Комбинаторика
- 3.1. Перестановки
- 3.2. Размещения
- 3.3. Сочетания
- 3.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Комбинаторика»
- Часть 2. Основы теории вероятностей Глава 4. Случайные события
- 4.1. Основные понятия теории вероятностей. Виды случайных событий
- 4.2. Алгебра случайных событий
- 4.3. Определение вероятности
- 4.3.1. Классическое определение вероятности
- 4.3.2. Аксиомы теории вероятностей. Аксиоматическое определение вероятности
- 4.4. Теоремы сложения и умножения вероятностей
- 4.4.1. Сложение вероятностей несовместных событий
- 4.4.2. Умножение вероятностей независимых событий
- 4.4.3. Вероятность появления хотя бы одного события
- 4.4.4. Умножение вероятностей зависимых событий. Условная вероятность
- 4.4.5. Сложение вероятностей совместных событий
- 4.5. Формула полной вероятности
- 4.6. Формула Байеса
- 4.7. Вопросы для самоконтроля по теме «Основы теории вероятностей»
- Глава 5. Случайные величины
- 5.1. Понятие случайной величины
- 5.2. Дискретная случайная величина
- 5.2.1. Закон распределения дискретной случайной величины
- 5.2.2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- 5.3. Непрерывная случайная величина
- 5.3.1. Функция распределения вероятностей и плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- 5.3.2. Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- 5.3.3. Равномерный и нормальный законы распределения непрерывных случайных величин
- 5.3.4. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- 5.3.5. Вычисление вероятности заданного отклонения нормальной случайной величины
- 5.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Случайная величина»
- Часть 3. Элементы математической статистики Глава 6. Статистические оценки параметров распределения
- 6.1. Предмет и задачи математической статистики
- 6.2. Выборочный метод
- 6.2.1 Полигон и гистограмма
- 6.2.2. Эмпирическая функция распределения
- 6.3. Статистические оценки параметров распределения
- 6.4. Некоторые статистические распределения
- 6.4.2. Распределение Стьюдента
- 6.5. Интервальные оценки
- 6.5.1. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения случайной величины
- 6.5.2. Доверительные интервалы для математического ожидания при известной дисперсии
- 6.5.3. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- 6.5.4. Доверительные интервалы для математического ожидания при неизвестной дисперсии
- Глава 7. Проверка статистических гипотез
- 7.1. Понятие и классификация статистических гипотез
- 7.2. Общая схема проверки гипотез
- 7.3. Статистическая проверка гипотез о параметрах распределения
- 7.4. Вопросы для самоконтроля по теме «Элементы математической статистики»
- Часть 4. Алгоритмизация и программирование Глава 8. Основы алгоритмизации
- 8.1. Понятие и свойства алгоритма
- 8.2. Таблица блоков
- 8.3. Линейные алгоритмы
- 8.4. Ветвления
- 8.5. Циклы. Повтор с заданным количеством циклов
- 8.6. Вопросы для самоконтроля по теме «Алгоритмизация»
- Глава 9. Программирование на Паскале
- 9.1. Конструкция языка Turbo-Pascal
- 9.1.1. Алфавит
- 9.1.2. Данные и типы данных
- 9.1.3. Стандартные функции
- 9.1.4. Арифметические, логические, символьные выражения
- 9.2. Структура программы на языке Паскаль
- 9.3. Основные операторы Паскаля
- 9.3.1. Оператор присваивания
- 9.3.2. Операторы ввода
- 9.3.3. Операторы вывода
- 9.3.4. Комментарий
- 9.4. Программы линейных алгоритмов
- 9.5. Операторы передачи управления
- 9.5.1. Оператор безусловного перехода
- 9.5.2. Операторы условного перехода
- 9.5.3. Оператор выбора варианта
- 9.6. Разветвляющийся алгоритм
- 9.7. Операторы цикла
- 9.8. Программы циклических алгоритмов
- 9.9. Массивы
- 9.9.1. Понятие и описание массива
- 9.9.2. Ввод и вывод элементов массивов
- 9.9.3. Операции с массивами
- 9.10. Вопросы для самоконтроля по теме «Программирование»
- Литература
- Приложениe 1
- Приложениe 2
- Приложениe 3
- Математика и информатика учебное пособие