homeicon Riyazi Resurslar Digər Fənnlər Maraqlı

Binom teoremi (genişləmə)

Mündəricat
Başlıqlara toxunmaqla xüsusi mövzulara asanlıqla keçid edə bilərsiniz.

Binom teoremi, Binomial açılışlar.

Binom genişlənməsi (Binom açılışı) kimi də tanınan Binom teoremi, kombinatorika və cəbrdə mənfi olmayan tam ədədə yüksəldilmiş binomial ifadənin genişlənməsini təsvir edən əsas nəticədir.
Teorem xüsusilə \( (a+b)^n \) formasında ifadələr ilə işləyərkən faydalıdır, burada \(a\) və \(b\) həqiqi və ya komlpeks ədədlər, \(n\) isə mənfi olmayan tam ədəddir.
Binom teoremində deyilir ki, hər hansı qeyri-mənfi tam \(n\) ədədi və hər hansı real və ya kompleks \(a\) və \(b\) ədədləri üçün:
\( (a + b)^n = \sum_{k=0}^{n} \binom{n}{k} b^k a^{n-k} \)

Burada, \( \binom{n}{k} \), "\(n\) elementdən \(k\)" kimi oxunur və aşağıdakı düsturla hesablanır:
\( \binom{n}{k} = \frac{n!}{K!(n-k)!} \)

Burada, \(n!\) Yazılışı “en faktorial” olaraq oxunur və \(n\)-ə qədər olan müsbət tam ədədlərin hasilininə bərabərdir.
Xüsusi halda, $$ n! = n \cdot (n-1) \cdot (n-2) \cdot ⋯ \cdot 2 \cdot 1 $$ Şərti olaraq \(0! = 1 \)

Binom əmsalı \( \binom{n}{k} \) , \(n\) elementlər çoxluğundan \(k\) elementi seçmək yollarının sayını göstərir. Binom teoreminin kontekstində, genişlənmənin hər bir müddətində \(a\) və \(b\)-nin \(n\) qüvvətinin paylanmasının müxtəlif yollarının sayına uyğundur.

Binomial açılışın bir neçə nümunəsinə baxaq:

1. \(n=2\) olduqda: $$ \small (a + b)^2 = \binom{2}{0} a^2 b^0 + \binom{2}{1} a^1 b^1 + \binom{2}{2} a^0 b^2 = a^2 + 2ab + b^2 $$ 2. \(n=3\) olduqda: $$ (a + b)^3 = \binom{3}{0} a^3 b^0 + \binom{3}{1} a^2 b^1 + \binom{3}{2} a^1 b^2 + \binom{3}{3} a^0 b^3 = a^3 + 3a^2b + 3ab^2 + b^3 $$

Binomial açılışlarda:

Binom teoremini binom əmsallarının sonsuz üçbucaq massivi olan məşhur Paskal üçbucağı ilə əlaqəsi baxımından da başa düşmək olar. Paskal üçbucağının hər bir sırası \(n\)-in artan qiymətləri üçün \( (a+b)^n \)-in binomial genişlənməsinin əmsallarına uyğundur. Üçbucaq birinci cərgə ilə başlayır, \(n=0 \) və aşağıdakı kimi qurulur: $$ \begin{array}{ccccccccccccccc} & & & & & & 1 & & & & & & \\ & & & & & 1 & & 1 & & & & & \\ & & & & 1 & & 2 & & 1 & & & & \\ & & & 1 & & 3 & & 3 & & 1 & & & \\ & & 1 & & 4 & & 6 & & 4 & & 1 & & \\ & 1 & & 5 & & 10 & & 10 & & 5 & & 1 \\ \end{array} $$ Paskal üçbucağında hər bir giriş yuxarıdakı iki ədədi diaqonal olaraq toplamaqla əldə edilir. Məsələn, dördüncü cərgədə 6 dəyəri olan giriş, yuxarıdakı iki dəyəri (3 və 3) toplamaqla hesablanır.
Paskal üçbucağından istifadə edərək, binomial əmsalları birbaşa hesablamadan binomial genişlənmənin əmsallarını daha tez təyin edə bilərsiniz.

Məsələn, \( (a+b)^4 \) üçün paskal üçbucağının 5-ci cərgəsinə baxaq:
\( a^4 + 4a^3 b+6a^2 b^2 + 4ab^3 + b^4 \)

Binom teoremini sonsuz seriyalar anlayışından istifadə edərək mənfi və tam olmayan eksponentlərə də genişləndirmək olar. Nyutonun Ümumiləşdirilmiş Binom Teoremi bildirir ki, hər hansı real ədəd \(r\) və \( |b| < |a| \) olan hər hansı \(a\) və \(b\) kompleks ədədləri üçün:

\( (a+b)^r = \sum_{k=0}^{\infty} \binom{r}{k} b^k a^{r-k} \)

burada ümumiləşdirilmiş binomial əmsal aşağıdakı kimi müəyyən edilir:
\( \binom{r}{k} = \frac{r!}{k!(r-k)!} \) və ya \( \binom{r}{k} = \frac{r(r-1)(r-2)⋯(r-k+1)}{k!} \)

Ümumiləşdirilmiş binomial əmsallar \( (a+b)^r \)-in qüvvət seriyalarının genişlənməsinin əmsallarını hesablamaq üçün istifadə olunur. Bu ümumiləşdirilmiş teorem hesablamada çoxlu tətbiqlərə malikdir, məsələn, Teylor funksiyalar seriyasını tapmaq və diferensial tənliklərin həlli.

Ehtimal nəzəriyyəsində Binom Teoreminin paylanmış təsadüfi dəyişənlər üçün ehtimalların hesablanmasında tətbiqləri var. Binom təsadüfi dəyişən hər bir sınağın yalnız iki mümkün nəticəsi (uğur və ya uğursuzluq) və daimi müvəffəqiyyət ehtimalı olduğu müəyyən sayda Bernoulli sınaqlarında uğurların sayını təmsil edir.

\(X\) binomial təsadüfi dəyişənin ehtimal funksiyası aşağıdakı kimi verilir:
\( P(X=k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \)

burada \(n\) sınaqların sayı, \(k\) müvəffəqiyyətlərin sayı və \(p\) hər sınaqda uğur ehtimalıdır. Bu düstur xüsusi nəticənin ehtimalını hesablamaq üçün Binom Teoremindən birbaşa istifadə edir.

Bernulli sınaqları

Bernulli sınaqları yalnız iki mümkün nəticəsi olan bir sıra təsadüfi təcrübələrdir: uğur və ya uğursuzluq.
Bu sınaqlar ehtimal sahəsinə əhəmiyyətli töhfə vermiş isveçrəli riyaziyyatçı Jacob Bernoulli-nin adını daşıyır.

Bernulli sınağı aşağıdakı xüsusiyyətlərə malikdir:
1. Təcrübə eyni şəraitdə aparılır və hər sınaq digərlərindən müstəqildir. Bu o deməkdir ki, bir sınağın nəticəsi digər sınaqların nəticələrinə təsir etmir.

2. Hər sınaq üçün ümumi olaraq "uğur" və "uğursuzluq" adlandırılan yalnız iki qarşılıqlı eksklüziv nəticə var. Bu nəticələr 1 (uğur) və 0 (uğursuzluq) kimi qeyd edilə bilər.

3. Müvəffəqiyyət ehtimalı \( (p) \) bütün sınaqlarda sabitdir, uğursuzluq ehtimalı \( (q) \) isə \( 1-p \)-yə bərabərdir.

Bernulli sınağına nümunə:

Bernulli paylanması tək bir Bernulli sınağında müvəffəqiyyət ehtimalını təsvir edən diskret ehtimal paylanmasıdır. Bernulli paylanması üçün ehtimal funksiyası (PMF) aşağıdakı kimi verilir:
\( P(X=k)= p^k \cdot (1-p)^{1-k} \)

burada \(X\) nəticəni təmsil edən təsadüfi dəyişəndir (0 və ya 1), k ya 0 və ya 1-dir, \(p\) isə müvəffəqiyyət ehtimalıdır.

Statistikalar və ehtimallar kontekstində ikili nəticələrlə təsadüfi prosesləri təhlil etmək və modelləşdirmək üçün Bernulli sınaqlarından istifadə olunur. Onlar binom, həndəsi və mənfi binomial paylanmalar kimi daha təkmil ehtimal paylamaları üçün əsas təşkil edirlər.

Bernulli sınaqları və onların tətbiqi ilə bağlı anlayışları daha dərindən araşdıraq.

Binomial paylanma:
Eyni müvəffəqiyyət ehtimalı ilə sabit sayda müstəqil Bernulli sınaqlarında uğurların sayını nəzərə alsaq, binomial paylanma yaranır. Binom paylanmasının ehtimal funksiyası aşağıdakı kimi verilir:
\( P(X=k) =\binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \)

burada \(n\) sınaqların sayı, \(k\) uğurların sayı, \(p\) hər sınaqda uğur ehtimalıdır. \( \binom{n}{k} \) isə \(n\) sınaqdan \(k\) uğuru seçmək yollarının sayını ifadə edən binomial əmsaldır.

Həndəsi paylanma:
Həndəsi paylanma ilk uğura nail olmaq üçün tələb olunan Bernulli sınaqlarının sayını təsvir edir. Tək bir parametr, müvəffəqiyyət ehtimalı \( (p) \) ilə xarakterizə olunur. Həndəsi paylanmanın ehtimal funksiyası aşağıdakı kimi verilir:
\(P(X = k)= (1-p)^{k-1} \cdot p\)

burada \(X\) birinci uğura nail olmaq üçün tələb olunan sınaqların sayını əks etdirən təsadüfi dəyişəndir, \(k\) müsbət tam ədəddir, \(p\) isə müvəffəqiyyət ehtimalıdır.

Mənfi Binomial Paylanma:
Mənfi binomial paylanma müəyyən sayda uğur əldə etmək üçün tələb olunan Bernulli sınaqlarının sayını təsvir edir. Uğurların sayı \((r)\) və müvəffəqiyyət ehtimalı \((p)\) olmaqla iki parametr ilə xarakterizə olunur. Mənfi binomial paylanmanın ehtimal funksiyası aşağıdakı kimi verilir:
\( P(X=k)= \binom{k-1}{r-1} p^r (1-p)^{k-r} \)

burada \(X\) \(r\) uğur əldə etmək üçün tələb olunan sınaqların sayını təmsil edən təsadüfi dəyişəndir, \(k\) müsbət tam ədəddir, \(p\) isə müvəffəqiyyət ehtimalıdır.

Bu ehtimal paylanmaları etibarlılıq təhlili, keyfiyyətə nəzarət, tibb və maliyyə də daxil olmaqla müxtəlif tətbiqlərdə çox vacibdir. Məsələn, onlar müəyyən sayda uğur əldə edilməzdən əvvəl uğursuzluqların sayını, bir sıra müstəqil sınaqlarda müəyyən sayda uğur əldə etmə ehtimalını və ya ilk uğura çatmaq üçün lazım olan sınaqların sayını modelləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.