Школьнику будет полезно разобрать этот вопрос на несколько шагов.
Шаг 1: Количество символов в байтах
Мы знаем, что объем сообщения составляет 1,5 Кбайт или 1,5 * 1024 байта. Давайте умножим это число на 1024, чтобы перевести Кбайты в байты: 1,5 * 1024 = 1536 байт.
Шаг 2: Расчет количества символов в сообщении
Мы также знаем, что сообщение состоит из 3072 символов. Теперь мы должны выяснить, сколько байт занимает один символ из данного алфавита.
Шаг 3: Расчёт размера одного символа
Для этого нам нужно разделить общий объем сообщения на количество символов: 1536 байт / 3072 символа = 0,5 байт на символ.
Шаг 4: Определение длины абзаца
Теперь мы знаем, что каждый символ занимает 0,5 байта. Причем нам известно, что каждый символ является либо ақ (белый), либо парақтық (черный). Таким образом, чтобы определить длину абзаца, нам нужно поделить общий размер сообщения на размер одного символа:
1536 байт / 0,5 байта на символ = 3072 символа.
Ответ: Акбаштық (белый) и парақтық (черный) символы равномерно распределены в сообщении длиной в 3072 символа.
Шаг 1: Генерация последовательности из 1 000 псевдослучайных чисел с помощью метода вычетов.
Метод вычетов основан на следующей идее: мы начинаем с некоторого начального числа, называемого seed (зерно), и затем последовательно генерируем новые числа, основываясь на предыдущем числе.
В качестве примера, предположим, что наше начальное число (seed) равно 2. Мы можем генерировать новые числа, используя следующую формулу:
новое_число = (предыдущее_число * a + b) % m,
где a, b и m - это числа, выбранные заранее. Они называются параметрами метода вычетов.
Далее, чтобы генерировать последовательность чисел, мы просто повторяем этот процесс 1 000 раз.
Теперь посмотрим на конкретные значения параметров, которые мы будем использовать:
a = 1664525,
b = 1013904223,
m = 2^32.
Используя эти параметры, мы можем приступить к генерации последовательности из 1 000 псевдослучайных чисел:
```
seed = 2
sequence = []
for i in range(1000):
new_number = (seed * 1664525 + 1013904223) % (2 ** 32)
sequence.append(new_number)
seed = new_number
```
Шаг 2: Оценка математического ожидания и выборочной средней полученной последовательности.
Математическое ожидание (среднее значение) последовательности можно вычислить, просто найдя сумму всех чисел последовательности и разделив её на количество чисел:
```
mean = sum(sequence) / len(sequence)
```
Чтобы оценить выборочную среднюю, мы также найдем среднее значение, но только на основе некоторой выборки из последовательности, скажем, 100 чисел:
```
sample_mean = sum(sequence[:100]) / 100
```
Шаг 3: Оценка дисперсии и выборочной дисперсии полученной последовательности.
Дисперсия характеризует степень разброса значений в последовательности. Она может быть вычислена как среднее квадратов отклонений каждого значения последовательности от среднего значения:
```
variance = sum((x - mean) ** 2 for x in sequence) / len(sequence)
```
Выборочная дисперсия аналогична, но определена для выборки из последовательности:
```
sample_variance = sum((x - sample_mean) ** 2 for x in sequence[:100]) / 100
```
Шаг 4: Вывод результатов.
Теперь у нас есть все необходимые значения для вывода результатов:
Этот код сгенерирует указанную последовательность из 1 000 псевдослучайных чисел, вычислит и выведет на экран математическое ожидание и выборочную среднюю, а также дисперсию и выборочную дисперсию этой последовательности.
ответ:
на 10 в 6-ой