Cevap:
Aşağıya bakınız.
Açıklama:
Ne yazık ki, integralin içindeki fonksiyon, temel fonksiyonlar açısından ifade edilemeyen bir şeyle bütünleşmeyecektir. Bunu yapmak için sayısal yöntemler kullanmanız gerekecektir.
Size bir dizi genişletme kullanmak için nasıl gösterebilirim Yaklaşık değer.
Geometrik dizi ile başlayın:
Şimdi ile ilgili olarak entegre
Sol tarafın entegre edilmesi:
Şimdi terimi terimle bütünleştirerek sağ tarafı birleştirin:
Böylece şöyle:
Şimdi bölün
Şimdi başlangıçta başladığımız işlev için güç serisi ifadesine sahibiz. Son olarak, tekrar almak için bütünleştirebiliriz:
Sağ el terimini terim yanına entegre etmek bize şunları verir:
Limitleri dört terimle değerlendirmek bize yaklaşık bir değer verecektir:
Şimdi, bu sadece dört terim. Daha doğru bir numara istiyorsanız seride daha fazla terim kullanın. Örneğin, 100. terime gitmek:
Bir kenara, eğer aynı işlemi uygularsanız, ancak toplama göstergesini kullanırsanız (yani, serinin terimlerini yazmak yerine büyük sigma ile), şunları bulacaksınız:
bu sadece 2'nin Riemann-Zeta işlevidir, yani:
Aslında bunun değerini biliyoruz:
Dolayısıyla, integralin tam değeri şu şekilde hesaplanabilir:
Chiasmus ne anlama geliyor? Örnek nedir + Örnek
Chiasmus, yapılarını tersine çeviren ve birbirlerine karşı iki cümle yazılmış bir cihazdır. Burada A, tekrarlanan ilk konudur ve B, arada iki kez meydana gelir. Örnekler “Asla Bir Aptalın Sizi Öpmesine ya da Bir Öpücük Sizi Sersemlemesine İzin Vermeyin” olabilir. Bu yardımcı olur umarım :)
Örnek talep esnekliği nedir? + Örnek
Elastik olmayan talep eğrisi örneği: tuz. Tuzun fiyatı artarsa, çok fazla tuz almak için süpermarkete koşmazsınız. Bu şekilde, fiyat değişikliğine fazla tepki göstermiyorsunuz. Elastik talep eğrisi örneği: çikolata. Çikolatanın fiyatı artarsa, çerezler veya diğer tatlılar gibi başka bir mal yerine tercih etmeyi tercih edemezsiniz. Bu şekilde, fiyattaki değişikliklere tepki veriyorsunuz.
Örnek bir kovaryans nedir? + Örnek
Örnek kovaryansı, bir örnek içindeki değişkenlerin birbirinden ne kadar büyük farklılıklar gösterdiğinin bir ölçüsüdür. Kovaryans, iki değişkenin doğrusal bir ölçekte birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu gösterir. Size X'inizin Y'nizle ne kadar güçlü bir şekilde ilişkilendirildiğini söyler. Örneğin, kovaryansınız sıfırdan büyükse, X'iniz arttıkça Y'niz artar. İstatistiklerdeki bir örnek, daha büyük bir popülasyonun veya grubun sadece bir alt kümesidir. Örneğin, ül