Макарычев 9 класс алгебра 2019: ГДЗ Алгебра Макарычев 9 класс Номер 106

Контрольная работа по алгебре 9 класс за первое полугодие

Административная контрольная работа

по алгебре в 9 классе за первое полугодие

Содержание и структура административной работы

Контрольная работа содержит два варианта. Каждый вариант состоит из шести заданий. Содержание работы охватывает учебный материал по алгебре за первое полугодие 9 класса (учебник: Ю. Н. Макарычев, Н. Г. Миндюк и др.) Время на выполнение работы- 45 минут (1 урок).

Распределение заданий по разделам содержания:

1. Функция. Свойства функций.

2. Графики функций y=ax² + n и y=a(x-m)² и их свойства.

3. Целое уравнение и его корни.

4. Решение неравенств второй степени с одной переменной.

5. Решение систем уравнений второй степени.

6. Решение уравнений с помощью введения вспомогательной переменной.

Распределение заданий по требованиям:

1. Уметь находить значение функции по заданному значению аргумента, находить нули функции.

2. Уметь строить графики функций y=ax² + n и y=a(x-m)² с помощью преобразования графика функции y=x². Определять промежутки возрастания и убывания функции по графику.

3. Уметь решать целые уравнения различными способами (вынесение общего множителя за скобки, решение биквадратного уравнения методом введения вспомогательной переменной).

4. Уметь решать неравенства методом интервалов.

5. Уметь решать системы уравнений второй степени.

6. Уметь решать уравнения с помощью введения вспомогательной переменной.

Критерии оценивания:

№	1	2	3	4	5	6
баллы	1	2	2	2	2	3

Правильно выполненное задание №1 оценивается 1 баллом.

В номерах 2-4 по два задания, каждое верно выполненное- оценивается 1 баллом (максимум за задания 2-4: 6 баллов).

Верно выполненное задние номер 5 оценивается 2 баллами. Если верно найдено значение одной неизвестной, но не найдено значение второй неизвестной, то задание оценивается 1 баллом.

Верно выполненное задание 6 оценивается 3 баллами, если ход решения верный, но допущена одна ошибка, не влияющая на решение задание, то выставляется 2 балла. Если верно найдена вспомогательная переменная, но не найдена основная- задание оценивается 1 баллом. Максимальное количество баллов за работу- 12.

Таблица перевода первичных баллов в оценку:

Оценка	5	4	3	2
Баллы	11-12	9-10	7-8

Ответы:

№ Вариант	1	2	3	4	5	6
1	f(-3)=-13 x=0,25	f(x)↑ при хϵ[3;+∞) f(x)↓ при хϵ(-∞;3]	а) х=0, х=3 б) х={± ; ±2}	a) xϵ(-2;1) Մ (4;+∞) б) xϵ[2;12]	(-2;0), (3;5)	x=-5, x=2
2	f(-4)=-11 x=1,5	f(x)↑ при хϵ[0;+∞) f(x)↓ при хϵ(-∞;0]	а) х=0, х=4 б) х={± ; ±3}	a) xϵ(-∞;-3) Մ (2;5) б) xϵ(-∞;2] Մ[13;+∞)	(0;1), (1;2)	x=-8; x=3

Административная контрольная работа за 1 полугодие.

9 класс. Алгебра

Вариант 1

1. Дана функция f(x) = 4x–1. Найдите f(– 3) и нули функции.

2. Постройте график функции y= 2(x – 3)². Определите промежутки возрастания и убывания функции.

3. Решите уравнение:

а) 3х² – х³ = 0;

б) х⁴ – 7х² + 12 =0.

4. Решите неравенство:

а) (х+2)(х–1)(х– 4) 0;

б) x² – 14x + 24 ≤ 0.

5. Решите систему уравнений:

x² –y=4

y — x=2

6. Решите уравнение (х² + 3х + 4)(х² + 3х + 9) = 266.

Административная контрольная работа за 1 полугодие.

9 класс. Алгебра

Вариант 2.

1. Дана функция f(x) = 2x–3. Найдите f(– 4) и нули функции.

2. Постройте график функции y= 3x² +2. Определите промежутки возрастания и убывания функции.

3. Решите уравнение:

а) х³ – 4х² = 0;

б) х⁴ – 11х² + 18 =0.

4. Решите неравенство:

а) (х+3)(х–2)(х–5)

б) x² – 15x + 26 ≥ 0.

5. Решите систему уравнений:

y — x² =1

y — x=1

6. Решите уравнение (х² + 5х + 6)(х² + 5х + 4) = 840.

Дидактические материалы , Просвещение , 9785090651493 2019г. 210,50р.

Осталось всего 8 шт.

210,50р.

Только в магазинах

В наличии в 6 магазинах

Иркутск, ПродаЛитЪ Мир книг

Иркутск, ПродаЛитЪ Оптово-розничный центр на Лыткина

Иркутск, ПродаЛитЪ ТЦ Снегирь

Иркутск, Элегант (Солнечный)

Посмотреть все магазины

Цена в магазине может отличаться
от цены, указанной на сайте.

Поделиться ссылкой в:

Издательство:Просвещение

ISBN:978-5-09-065149-3

Штрих-код:9785090651493

Страниц:96

Тип обложки:Мягкая

Год:2019

НДС:10%

Код:5397

Описание

Пособие содержит упражнения для самостоятельных работ, которые носят обучающий характер, а также тексты контрольных работ и задания для проведения школьных математических олимпиад.

Смотреть все

242,50р.

Алгебра. 8 кл.: Дидактические материалы (2020 г.)

Магазины

766,00р.

Репетитор по биологии для старшеклассников и поступающих в вузы (2022 г.)

Магазины

203,00р.

Математика. 7-11 классы: Карманный справочник (2022 г.)

Магазины

131,00р.

Математика. 3 класс: Комплексный тренажер (2022 г.)

Магазины

172,00р.

-20% после регистрации

Математика. 5 класс: Зачетные работы к учебнику Никольского С.М. ФГОС (к новому ФПУ) (2022 г.)

334,00р.

Биология в инфографике (2022 г.)

Магазины

122,00р.

Физика. 7-9 кл.: Справочник ФГОС (2018 г.)

Магазины

419,00р.

-20% после регистрации

Математическая грамотность. Сборник эталонных заданий: Выпуск 1 Часть 1 (2022 г.)

100,00р.

3000 примеров по математике. 1 кл.: Считаем и объясняем. Сложение и вычитание (2021 г.)

Магазины

555,00р.

-20% после регистрации

Физика. 10 класс: Базовый уровень. Сборник задач (2022 г.

)

94,50р.

Тренировочные примеры по математике. 3 кл.: Счет в пределах 1000 ФГОС (2021 г.)

Магазины

179,50р.

Тренажер по математике. 2 класс ФГОС (2021 г.)

Магазины

153,00р.

География. 5-6 класс: Проверочные работы (2020 г.)

Магазины

94,50р.

Тренировочные примеры по математике. 1 кл.: Счет от 6 до 10 (ФГОС) (2021 г.

)

Магазины

296,50р.

Геометрия. 7-11 кл.: Алгоритмы решения задач (2020 г.)

Магазины

322,00р.

-20% после регистрации

Решение задач по химии. 8-11 классы: Решения, методики, советы (2021 г.)

150,00р.

Математика. 4-й класс (2020 г.)

Магазины

81,50р.

Запоминаем таблицу умножения (2019 г.

)

Магазины

118,00р.

Таблица умножения за 3 дня (2021 г.)

Магазины

86,00р.

3000 примеров по математике. 1 класс. Супертренинг. Цепочки примеров. Три уровня сложности (2020 г.)

Магазины

Алгоритмы для больших данных CSE 291

Все домашние задания должны быть выполнены в 17:00 в указанный день.

#	Срок:	Отправить	Решение
Аппаратное обеспечение 1	Пт. 9.10.	Отправить через Canvas	HW 1 Раствор
Аппаратное обеспечение 2	Пт. 16.10.	Отправить через Canvas	HW 2 Раствор
Аппаратное обеспечение 3	Пт. 23.10.	Отправить через Canvas	Soln Prob3 Код
Аппаратное обеспечение 4	Пт. 6 ноября	Отправить через Canvas	HW 4 Код решения

Следующие курсы содержат соответствующий материал (с немного разных точек зрения). Большая часть материала в этом курсе вдохновлена ​​их лекциями (хотя есть и много различий).

Джелани Нельсон Наброски алгоритмов для больших данных в Гарварде

Пол Бим Сублинейные (и потоковые) алгоритмы в УВ

Ильи Разенштейна Алгоритмы через геометрическую линзу в УВ

Дэвид Вудрафф Алгоритмы для больших данных в КМУ

Грег Валиант Современный алгоритмический набор инструментов в Стэнфорде

Следующие книги также содержат соответствующие материалы (и другие связанные темы)

Mining of Massive Datasets Юре Лесковец, Ананд Раджараман и Джефф Уллман. [ онлайн-копия ]

«Основы науки о данных» Аврима Блюма, Джона Хопкрофта и Равиндрана Каннана. [ онлайн-копия ]

Цель проекта – более глубокое понимание конкретной проблемы/области. Вот документ о проекте с дополнительной информацией. На высоком уровне проект предполагает внимательное прочтение 1-2 статей, а также попытки улучшить результаты разными способами. Мы разделим проект на 4 отдельных этапа:

1) Предложение (сдать до пятницы 30.10): отправьте предложение на 1 странице о том, о чем будет проект, перечислите соответствующие документы и кратко опишите, какие новые направления вы будете исследовать. Ссылка для отправки на холсте.

2) Прогресс (до 20.11.11): представить 3-страничное резюме доклада(ов), основанное на том, что вы уже поняли. Объясните масштаб проекта и то, что вы надеетесь узнать. Перечислите предварительные результаты и/или мотивирующие примеры и/или фундаментальные проблемы. Этот отчет о ходе работы должен служить (примерно) введением и схемой итогового отчета.

3) Заключительная презентация (до 07.12, 09.12 или 09.12.пт): подготовьте 10-минутное выступление для класса по вашему проекту, включая соответствующий справочный материал, новые результаты и любые предложения. для будущей работы.

4) Заключительный отчет (до 16 декабря, среда): отправьте отчет на 6-10 страницах с полной информацией о вашем проекте. Ограничение по количеству страниц не определено, поскольку оно будет зависеть от формата и количества таблиц/рисунков. В идеале он будет выглядеть как первый черновик доклада на конференцию (хотя ничего страшного, если вы не получите такого же количества результатов, как обычный доклад на конференции).

Вот список соответствующих документов в произвольном порядке. Вы можете выбрать из этого списка или выбрать статью(и) самостоятельно (при условии, что они содержат геометрический/алгоритмический компонент и значительный теоретический компонент).

Алгоритмы с предсказаниями (опрос). Михаил Митценмахер, Сергей Васильвицкий, 2020 г.

Нахождение клик с помощью нескольких зондов. Уриэль Файги, Дэвид Гамарник, Джо Ниман, Миклош З. Рац, Прасад Тетали, 2020 г.

Дерево! Я не Дерево! Я низкоразмерное гиперболическое вложение. Риши Сонталия, Анна С. Гилберт, 2020 г.

Алгоритм освещения для задачи с лампочкой. Джош Алман, SOSA 2019

Индукция деревьев решений сверху вниз: строгие гарантии и присущие ограничения. Гай Блан, Джейн Ланге, Ли-Ян Тан, ITCS 2020 [видео]

Надежные алгоритмы распределенной кластеризации, оптимальные для обмена данными. Пранджал Авасти, Айнеш Бакши, Мария-Флорина Балкан, Колин Уайт, Дэвид Вудрафф, ICALP 2019

Эквивалентность между частной классификацией и онлайн-прогнозированием. Марк Бан, Рой Ливни, Шей Моран, FOCS 2020

Доказуемые компромиссы в устойчивой к состязаниям классификации. Эдгар Добрибан, Хамед Хассани, Дэвид Хонг, Александр Роби, 2020 г.

Градиентная сложность линейной регрессии. Марк Браверман, Элад Хазан, Макс Симховиц, Блейк Вудворт, COLT 2020 [видео]

Реконструкция трассы за полиномиальное время в сглаженной модели сложности. Си Чен, Аниндья Де, Чин Хо Ли, Рокко А. Серведио, Сандип Синха, 2020 г. [видео]

Платформа для устойчивых к атакам потоковых алгоритмов. Омри Бен-Элиэзер, Раджеш Джаярам, ​​Дэвид П. Вудрафф, Эйлон Йогев, PODS 2020

Индивидуальная справедливость для k-кластеризации. Сепидех Махабади, Али Вакилиан, ICML 2020

Как решить Fair k-Center в массивных моделях данных. Ашиш Чиплункар, Сагар Кале, Шива Натараджан Рамамурти, ICML 2020

Ускорение крупномасштабного вывода с помощью анизотропного векторного квантования. Руйци Го, Филип Сан, Эрик Линдгрен, Куан Генг, Дэвид Симча, Феликс Черн, Санджив Кумар, ICML 2020

Верхние и нижние границы стоимости вычислений Map-Reduce. Фото Н. Афрати, Аниш Дас Сарма, Семих Салихоглу, Джеффри Д. Ульман, VLDB 2013.

Оптимальное многоклассовое переоснащение путем реконструкции последовательности из запросов Хэмминга. Джаядев Ачарья, Ананда Терта Суреш, ALT 2020

Параллельная корреляционная кластеризация на больших графиках. Синхао Пан, Димитрис Папайлиопулос, Самет Оймак, Бенджамин Рехт, Каннан Рамчандран, Майкл И. Джордан, NeurIPS 2015

Иерархическая кластеризация для евклидовых данных. Моисей Чарикар, Ваггос Хациафратис, Рад Ниазаде, Григорий Ярославцев, AISTATS 2019

Заставить ИИ забыть о вас: удаление данных в машинном обучении. Антонио Хинар, Мелоди Ю. Гуан, Грегори Валиант, Джеймс Зоу, NeurIPS 2019

Поиск приблизительного сходства при редактировании расстояния с использованием хеширования с учетом местоположения. Сэмюэл Макколи, 2020 г.

Функция стоимости для иерархической кластеризации на основе подобия. Санджой Дасгупта, SODA 2016 [видео]

О симметричных и асимметричных LSH для внутреннего поиска продуктов. Бехнам Нейшабур, Натан Сребро, ICML 2015

LSH Forest: практические алгоритмы превратились в теоретические. Александр Андони, Илья Разенштейн, Негев Шекель Носацки, SODA 2017

MinJoin: эффективное редактирование сходства присоединяется через локальный минимум хэша.