高一数学必修三知识点总结.docx
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1、高一数学必修三知识点总结篇一:人教版数学必修3学问点总结 中学数学必修3学问点 第一章 算法初步 1.1.1 算法的概念 算法的特点: (1)有限性:一个算法的步骤序列是有限的,必需在有限操作之后停止,不能是无限的. (2)确定性:算法中的每一步应当是确定的并且能有效地执行且得到确定的结果,而不应当是模棱两可. (3)依次性与正确性:算法从初始步骤起先,分为若干明确的步骤,每一个步骤只能有一个确定的后继步骤,前一步是后一步的前提,只有执行完前一步才能进行下一步,并且每一步都精确无误,才能完成问题. (4)不唯一性:求解某一个问题的解法不肯定是唯一的,对于一个问题可以有不同的算法. (5)普遍性
2、:许多详细问题,都可以设计合理的算法去解决,如心算、计算器计算都要经过有限、事先设计好的步骤加以解决. 1.1.2 程序框图 (一)程序构图概念:程序框图又称流程图,是一种用规定图形、流程线及文字说明来精确、直观地表示算法的图形。 (二)构成程序框的图形符号及其作用 学习这部分学问的时候,要驾驭各个图形的形态、作用及运用规则,画程序框图的规则如下: 1、运用标准的图形符号。2、框图一般按从上到下、从左到右的方向画。3、除推断框外,大多数流程图符号只有一个进入点和一个退出点。推断框具有超过一个退出点的唯一符号。4、推断框分两大类,一类推断框“是”与“否”两分支的推断,而且有且仅有两个结果;另一类
3、是多分支推断,有几种不同的结果。5、在图形符号内描述的语言要特别简练清晰。 (三)、算法的三种基本逻辑结构:依次结构、条件结构、循环结构。 1、依次结构:依次结构是最简洁的算法结构,语句与语句之间,框与框之间是按从上到下的依次进行的,它是由若干个依次执行的处理步骤组成的,它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。 依次结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而 下地连接起来,按依次执行算法步骤。如在示意图中,A框和B 框是依次执行的,只有在执行完A框指定的操作后,才能接着执 行B框所指定的操作。 2、条件结构: 条件结构是指在算法中通过对条件的推断 依据条件是否成立而选择不同流向的算法
4、结构。 条件P是否成立而选择执行A框或B框。无论P条件是否成立,只能执行A框或B框之一,不行能同时执行A框和B框,也不行能A框、B框都不执行。一个推断结构可以有多个推断框。 3、循环结构:在一些算法中,常常会出现从某处起先,根据肯定条件,反复执行某一处理步骤的状况,这就是循环结构,反复执行的处理步骤为循环体,明显,循环结构中肯定包含条件结构。循环结构可细分为两类: (1)、一类是当型循环结构,如下左图所示,它的功能是当给定的条件P成立时,执行A框,A框执行完毕后,再推断条件P是否成立,假如仍旧成立,再执行A框,如此反复执行A框,直到某一次条件P不成立为止,此时不再执行A框,离开循环结构。 (2
5、)、另一类是直到型循环结构,如下右图所示,它的功能是先执行,然后推断给定的条件P是否成立,假如P仍旧不成立,则接着执行A框,直到某一次给定的条件P成立为止,此时不再执行A框,离开循环结构。 循 环 结 留意:1循环结构要在某个条件下终止循环,这就须要条件结构来推断。因此,循环结构中肯定包含条件结构,但不允许“死循环”。2在循环结构中都有一个计数变量和累加变量。计数变量用于记录循环次数,累加变量用于输出结果。计数变量和累加变量一般是同步执行的,累加一次,计数一次。 1.2.1 输入、输出语句和赋值语句 3、赋值语句 (1)赋值语句的一般格式 (2)赋值语句的作用是将 表达式所代表的值赋给 变量;
6、(3)赋值语句中的“”称作赋值号,与数学中的等号的意义是不同的。赋值号的左右两边不能对换,它将赋值号右边的表达式的值赋给赋值号左边的变量;(4)赋值语句左边只能是变量名字,而不是表达式,右边表达式可以 是一个数据、常量或算式;(5)对于一个变量可以多次赋值。 留意:赋值号左边只能是变量名字,而不能是表达式。如:2=X是错误的。赋值号左右不能对换。如“A=B”“B=A”的含义运行结果是不同的。不能利用赋值语句进行代数式的演算。(如化简、因式分解、解方程等)赋值号“=”与数学中的等号意义不同。 分析:在IFTHENELSE语句中,“条件”表示推断的条件,“语句1”表示满意条件时执行的操作内容;“语
7、句2”表示不满意条件时执行的操作内容;END IF表示条件语句的结束。计算机在执行时,首先对IF后的条件进行推断,假如条件符合,则执行THEN后面的语句1;若条件不符合,则执行ELSE后面的语句2 1.3.1辗转相除法与更相减损术 1、辗转相除法。也叫欧几里德算法,用辗转相除法求最大公约数的步骤如下: (1):用较大的数m除以较小的数n得到一个商0,则用除数n除以余数则用除数 RRS0和一个余数R0; (2):若00,则n为m,n的最大公约数;若0 R0得到一个商S1和一个余数R1;RRR(3):若10,则1为m,n的最大公约数;若10, R0除以余数R1得到一个商S2和一个余数R2;? 依次
8、计算直至Rn0,此时所得到的Rn?1即为所 求的最大公约数。 2、更相减损术 我国早期也有求最大公约数问题的算法,就是更相减损术。在九章算术中有更相减损术求最大公约数的步骤:可半者半之,不行半者,副置分母?子之数,以少减多,更相减损,求其等也,以等数约之。 翻译为:(1):随意给出两个正数;推断它们是否都是偶数。若是,用2约简;若不是,执行其次步。(2):以较大的数减去较小的数,接着把较小的数与所得的差比较,并以大数减小数。接着这个操作,直到所得的数相等为止,则这个数(等数)就是所求的最大公约数。 例2 用更相减损术求101与63的最大公约数. 分析:(略) 3、辗转相除法与更相减损术的区分:
9、 (1)都是求最大公约数的方法,计算上辗转相除法以除法为主,更相减损术以减法为主,计算次数上辗转相除法计算次数相对较少,特殊当两个数字大小区分较大时计算次数的区分较明显。 (2)从结果体现形式来看,辗转相除法体现结果是以相除余数为0则得到,而更相减损术则以减数与差相等而得到 1.3.2秦九韶算法与排序 1、秦九韶算法概念: f(x)=anxn+an-1xn-1+.+a1x+a0求值问题 f(x)=anxn+an-1xn-1+.+a1x+a0=( anxn-1+an-1xn-2+.+a1)x+a0 =( anxn-2+an-1xn-3+.+a2)x+a1)x+a0 =.=(.( anx+an-1
10、)x+an-2)x+.+a1)x+a0 求多项式的值时,首先计算最内层括号内依次多项式的值,即v1=anx+an-1 然后由内向外逐层计算一次多项式的值,即 v2=v1x+an-2 v3=v2x+an-3.vn=vn-1x+a0 这样,把n次多项式的求值问题转化成求n个一次多项式的值的问题。 其次章 统计 2.1.1简洁随机抽样 1总体和样本 在统计学中 , 把探讨对象的全体叫做总体把每个探讨对象叫做个体把总体中个体的总数叫做总体容量 为了探讨总体的有关性质,一般从总体中随机抽取一部分:探讨,我们称它为样本其中个体的个数称为样本容量 2简洁随机抽样,也叫纯随机抽样。就是从总体中不加任何分组、划
11、类、排队等,完全随 机地抽取调查单位。特点是:每个样本单位被抽中的可能性相同(概率相等),样本的每个单位完全独立,彼此间无肯定的关联性和排斥性。简洁随机抽样是其它各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时,才采纳这种方法。 3简洁随机抽样常用的方法: (1)抽签法;随机数表法;计算机模拟法;运用统计软件干脆抽取。 在简洁随机抽样的样本容量设计中,主要考虑:总体变异状况;允许误差范围;概率保证程度。 4抽签法: (1)给调查对象群体中的每一个对象编号;(2)打算抽签的工具,实施抽签 (3)对样本中的每一个个体进行测量或调查 例:请调查你所在的学校的学生做喜爱的体育活动状况
12、。 5随机数表法:例:利用随机数表在所在的班级中抽取10位同学参与某项活动。 2.1.2系统抽样 1系统抽样(等距抽样或机械抽样): 把总体的单位进行排序,再计算出抽样距离,然后根据这一固定的抽样距离抽取样本。第一个样本采纳简洁随机抽样的方法抽取。 K(抽样距离)=N(总体规模)/n(样本规模) 前提条件:总体中个体的排列对于探讨的变量来说,应是随机的,即不存在某种与探讨变量相关的规则分布。可以在调查允许的条件下,从不同的样本起先抽样,对比几次样本的特点。假如有明显差别,说明样本在总体中的分布承某种循环性规律,且这种循环和抽样距离重合。 2系统抽样,即等距抽样是实际中最为常用的抽样方法之一。因
13、为它对抽样框的要求较低,实施也比较简洁。更为重 , , , 要的是,假如有某种与调查指标相关的协助变量可供运用,总体单元按协助变量的大小依次排队的话,运用系统抽样可以大大提高估计精度。 2.1.3分层抽样 1分层抽样(类型抽样): 先将总体中的全部单位根据某种特征或标记(性别、年龄等)划分成若干类型或层次,然后再在各个类型或层次中采纳简洁随机抽样或系用抽样的方法抽取一个子样本,最终,将这些子样本合起来构成总体的样本。 两种方法: (1)先以分层变量将总体划分为若干层,再根据各层在总体中的比例从各层中抽取。 (2)先以分层变量将总体划分为若干层,再将各层的元素按分层的依次整齐排列,最终用系统抽样
14、的方法抽取样本。 2分层抽样是把异质性较强的总体分成一个个同质性较强的子总体,再抽取不同的子总体中的样本分别代表该子总体,全部的样本进而代表总体。分层标准: (1)以调查所要分析和探讨的主要变量或相关的变量作为分层的标准。 (2)以保证各层内部同质性强、各层之间异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。 (3)以那些有明显分层区分的变量作为分层变量。 3分层的比例问题: (1)按比例分层抽样:依据各种类型或层次中的单位数目占总体单位数目的比重来抽取子样本的方法。 (2)不按比例分层抽样:有的层次在总体中的比重太小,其样本量就会特别少,此时采纳该方法,主要是便于对不同层次的子总体进行特地探讨
15、或进行相互比较。假如要用样本资料推断总体时,则须要先对各层的数据资料进行加权处理,调整样本中各层的比例,使数据复原到总体中各层实际的比例结构。 2.2.2用样本的数字特征估计总体的数字特征 1、本均值:x? x1?x2?xn n 2 (x1?x)2?(x2?x)2?(xn?x)2 2、样本标准差:s?s? n 3用样本估计总体时,假如抽样的方法比较合理,那么样本可以反映总体的信息,但从样本得到的信息会有偏差。在随机抽样中,这种偏差是不行避开的。 虽然我们用样本数据得到的分布、均值和标准差并不是总体的真正的分布、均值和标准差,而只是一 个估计,但这种估计是合理的,特殊是当样本量很大时,它们的确反
16、映了总体的信息。 4(1)假如把一组数据中的每一个数据都加上或减去同一个共同的常数,标准差不变 (2)假如把一组数据中的每一个数据乘以一个共同的常数k,标准差变为原来的k倍 (3)一组数据中的最大值和最小值对标准差的影响,区间(x?3s,x?3s)的应用; “去掉一个最高分,去掉一个最低分”中的科学道理 篇二:高一数学必修3学问点总结及典型例题解析 新课标必修3概率部分学问点总结及典型例题解析 ? 事务:随机事务( random event ),确定性事务: 必定事务( certain event )和不行能事务( impossible event ) ? 随机事务的概率(统计定义):一般的,
17、假如随机事务A 在n次试验中发生了m次, 当试验的次数n很大时,我们称事务A发生的概率为P?A? mn 说明: 一个随机事务发生于具有随机性,但又存在统计的规律性,在进行大量的重复事务时某个事务是否发生,具有频率的稳定性 ,而频率的稳定性又是必定的,因此偶然性和必定性对立统一 不行能事务和确定事务可以看成随机事务的极端状况 随机事务的频率是指事务发生的次数和总的试验次数的比值,它具有肯定的稳定性,总在某个常数旁边摇摆,且随着试验次数的不断增多,这个摇摆的幅度越来越小,而这个接近的某个常数,我们称之为概事务发生的概率 概率是有巨大的数据统计后得出的结果,讲的是一种大的整体的趋势,而频率是详细的统
18、计的结果 概率是频率的稳定值,频率是概率的近似值 ? 概率必需满意三个基本要求: 对随意的一个随机事务A ,有0?P?A?1 用?和?分别表示必定事务和不 可能事务,则有P?1,P?0假如事务 A和B互斥,则有:P?A?B?P?A?P?B? ? 古典概率(Classical probability model): 全部基本领件有限个 每个基本领件 发生的可能性都相等 满意这两个条件的概率模型成为古典概型 假如一次试验的等可能的基本领件的个数为个n,则每一个基本领件发生的概率都是 1n ,假如某个事务A包含了其中的m个等可能的基本领件,则事务A发生的概率为 mn P?A? ? 几何概型(geom
19、egtric probability model):一般地,一个几何区域D中随机地取一点, 记事务“改点落在其内部的一个区域d内”为事务A,则事务A发生的概率为 P?A? d的侧度D的侧度 ( 这里要求D的侧度不为0,其中侧度的意义由D确定,一般地, 线段的侧度为该线段的长度;平面多变形的侧度为该图形的面积;立体图像的侧度为其 体积 ) 几何概型的基本特点: 基本领件等可性 基本领件无限多 颜老师说明:为了便于探讨互斥事务,我们所探讨的区域都是指的开区域,即不含边界,在区域D内随机地取点,指的是该点落在区域D内任何一处都是等可能的,落在任何部分的可能性大小只与该部分的侧度成正比,而与其形态无关
20、。 ?互斥事务(exclusive events):不能同时发生的两个事务称为互斥事务 对立事务(complementary events):两个互斥事务中必有一个发生,则称两个事务为对立事 件 ,事务A的对立事务 记为:A ?独立事务的概率:若A , B 为相互独立的事务事务 若A1 , A2, . , An 为两两独立的事务 ,则 P?AB?P?A?P?B?, ,则 P?A1A2.An?P?A1?P?A2?.P?An? 颜老师说明: 若A , B 为互斥事务,则 A , B 中最多有一个发生,可能都不发生, 但不行能同时发生 ,从集合的关来看两个事务互斥,即指两个事务的集合的交集是空集 对
21、立事务是指的两个事务,而且必需有一个发生,而互斥事务可能指的许多事务,但最多只有一个发生,可能都不发生 对立事务肯定是互斥事务 从集合论来看:表示互斥事务和对立事务的集合的交集都是空集,但两个对立事务的并集是全集 , 而两个互斥事务的并集不肯定是全集 两个对立事务的概率之和肯定是1 ,而两个互斥事务的概率之和小于或者等于1 若事务A,B是互斥事务,则有P?A?B?P?A?P?B? 一般地,假如 A1,A2,.,An 两两互斥,则有 P?A1?A2?.?An?P?A1?P?A2?.?P?An? P?A?1?PA 在 ? 本教材中A1?A2?.?An 指的是A1,A2,.,An 中至少发生一个 在
22、详细做题中,希望大家肯定要留意书写过程,设处事务来,利用哪种概型解题,就根据那种概型的书写格式,最重要的是要设出所求的事务来 ,详细的格式请参照我们课本上(新课标试验教科书-苏教版)的例题 ?例题选讲: 例1. 在大小相同的6个球中,4个是红球,若从中随意选2个,求所选的2个球至少有一个是红球的概率? 【分析】题目所给的6个球中有4个红球,2个其它颜色的球,我们可以依据不同的思路有不同的解法 解法1:(互斥事务)设事务 A 为“选取2个球至少有1个是红球” ,则其互斥事务为A 意义为“选取2个球都是其它颜色球”? PA? ? 1(6?5) 2 ? 114 ? P?A? ?1 - PA?1 -
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