<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0"
 xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
<description>
  <title-info>
    <genre>child_education</genre>
    <genre>network_literature</genre>
    <genre>sci_math</genre>
    <author>
      <first-name>W</first-name>
      <last-name>Cat</last-name>
    </author>
    <book-title>Система Диофанта</book-title>
    <annotation>
      <p>Если вы хотите поразить одноклассников молниеносным решением квадратных уравнений [КУ], давайте развлечемся.</p>
    </annotation>
    <coverpage><image l:href="#ku.jpg"/></coverpage>
    <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
    <author>
      <first-name>W</first-name>
      <last-name>Cat</last-name>
    </author>
    <program-used>my_Make_FB2</program-used>
    <date value="2017-11-28">28.11.2017</date>
    <id>2017-09-22-14-23-21-835-8797</id>
    <version>29.0</version>
    <history>
      <p>17.03.2020 version 23.0 348K (прочитана 2376 раз)</p>
      <p>31.07.2018 version 11.0 145K (прочитана 1932 раз)</p>
      <p>31.12.2017 version 5.0 136K (прочитана 1459 раз)</p>
      <p>22.10.2017 version 3.0 98K (прочитана 1070 раз)</p>
      <p>14.10.2017 version 2.0 85K (прочитана 712 раз)</p>
      <p>24.09.2017 version 1.0 15K (прочитана 418 раз)</p> 
    </history>    
  </document-info>
  <publish-info/>
</description>
<body>
<section>
<title>
<p>Система Диофанта</p>
</title>
<empty-line/>
<epigraph>
<p>Написано для Артёма.</p>
<p></p>
<p>Посвящается фанфикам по Поттеру.</p>
</epigraph>
<section>
<title>
<p>День 1</p>
<p>Постановка и решение задачи</p>
</title>
<empty-line/>
<epigraph>
<p>Я, может, только жить начинаю: на пенсию перехожу.</p>
</epigraph>
<p>= Точно — это про тебя.</p>
<p>— Математику, я люблю со школы, читал множество книг, а сейчас вот задумался, из всего чем нас мучили, в жизни пригодилась только элементарная арифметика<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>.</p>
<p>Но может я просто не замечал, что некие практические задачи можно было бы решить дифференцированием, интегрированием, поиском экстремумов и подобным.</p>
<p>= Знаешь анекдот: Дети решите задачу «У Маши 4 груши...» «Но, Марья Ивановна мы проходили только про яблоки».</p>
<p>— Да, да я именно об этом. Для примера я взял квадратные уравнения [КУ], уж сколько нас ими жучили, сколько перерешали примеров, а за всю рабочую практику, ни разу не понадобилось... решил поискать в интернете, нечто подобное: «практическое применение квадратного уравнения»</p>
<p>= Представляю, чего ты там только не нашел. Потом проверю.</p>
<p>— Да, нашел много, но в одной из первых была ссылка на задачу сформулированную еще в древней Греции.</p>
<empty-line/>
<p><emphasis><strong>Два числа в сумме дают 20, а их произведение равно 96.</strong> Ну, ясное дело, надо определить эти числа.</emphasis></p>
<empty-line/>
<p>Стало интересно, неужели я, такой крутой, не решу древнюю задачу.</p>
<p>Приведу это, совсем простое, решение подробно, по шагам, дабы ты смог его проверить.</p>
<p>1. Дана система:</p>
<p>x + y = 20</p>
<p>xy = 96</p>
<p>(фигурную скобочку системы на тексте не изобразить, да ты меня простишь)</p>
<p>2. из второй строки системы находим у</p>
<p>y = 96 / x</p>
<p>3. подставляем найденный у в первую строку</p>
<p>x + 96/x = 20</p>
<p>4. умножаем все на х</p>
<p>x<sup>2</sup> + 96 = 20x</p>
<p>5. переносим правую часть и приводим к общепринятому виду (это называется <strong>приведенное</strong> квадратное уравнение)</p>
<p>x<sup>2</sup> — 20x + 96 = 0</p>
<empty-line/>
<p>Вот тут я притормозил. Да, видимо жучили нас мало, за полвека формулу я забыл, если бы мне ее показали я узнал бы ее слету, вот, что значит нет постоянной практики.</p>
<p>= Так в чем проблема, посмотри в Интернете.</p>
<p>— Нет, легкие пути не для нас.</p>
<p>Тут я посмотрел на вторую строку системы</p>
<p>xy = 96</p>
<p>из этого следует, что в 96, в качестве сомножителей содержатся <strong>оба</strong> корня!!!</p>
<p>т.е. если, это самое, 96 разложить на <strong>простые</strong> сомножители (а это задача 6 класса) и из их комбинации выбрать дающие в сумме 20, то вот оно - дерево и мужик в пиджаке!!!</p>
<p>— Делаем, давай я изложу опять до идиотизма просто:</p>
<empty-line/>
<p>96 — четное — делим на два в результате 48</p>
<p>48 — четное — делим на два в результате 24</p>
<p>24 — четное — делим на два в результате 12</p>
<p>12 — четное — делим на два в результате 6</p>
<p>6 — четное — делим на два в результате 3</p>
<empty-line/>
<p>в итоге:</p>
<p>96 = 2 • 2 • 2 • 2 • 2 • 3</p>
<empty-line/>
<p>= Спасибо за идиота, но бухти дальше.</p>
<p>— Предположим что первый корень = 2 тогда второй 48</p>
<p>= Не подходит, в сумме не 20, а 50</p>
<p>— Хорошо, тогда первый корень  2 • 2 = 4, а второй 2 • 2 • 2 • 3 = 24</p>
<p>= Опять не пойдет, в сумме 28.</p>
<p>— Попытка номер... первый корень 2 • 2 • 2 = 8, а второй, что осталось: 2 • 2 • 3 = 12</p>
<p>= Ну, надо же, угадал!</p>
<p>— Не угадал, а вычислил.</p>
<p>= Погоди, я проверю.</p>
<p>— Я уже все проверил. Вся сходится.</p>
<p>В том числе проверил и по стандартной формуле нахождения корней квадратного уравнения, забавно, что при этой проверке я ошибся, запутался в арифметике.</p>
<p>= Не забавно, а показательно.</p>
<p>— Возможно. Так я наслаждался победой целый день, а на следующий — до меня дошло!!!</p>
<p>= Что дошло, к чему восклицания?</p>
<p>— Просмотри, выше изложенное, ничего не замечаешь?</p>
<p>= Пока ничего.</p>
<p>— Хорошо, изложу доступнее:</p>
<p>система:</p>
<p>x + y = <strong>S</strong></p>
<p>xy = <strong>M</strong></p>
<p>тождественна:</p>
<p>x<sup>2</sup> <strong>— </strong><strong>S</strong>x + <strong>M</strong> = 0</p>
<empty-line/>
<p>= Ну, и что. Согласен, я тебе верю.</p>
<p>— В математике, верить нельзя. Надо проверять доказательства.</p>
<p>= Ладно, доказал, но к чему ты ведешь?</p>
<p>— Посмотри же! <strong>Любое приведенное</strong> квадратное уравнение легким движением можно превратить в систему, а точнее коэффициент S является суммой корней (с минусом), и коэффициент M их произведением.</p>
<p>Отсюда следует, что 90% «школьных» приведенных КУ можно легко решить в уме.</p>
<p></p>
<image l:href="#ku.jpg"/>
<p><strong>КУ</strong></p>
<p></p>
<p>Попробуем?</p>
<p>= Давай.</p>
<p>— Напомню последовательность действий:</p>
<p>1. разложение коэффициента M на простые сомножители</p>
<p>Простых чисел до 100 не так уж много:</p>
<empty-line/>
<table>
<tr>
<td><p>2</p></td>
<td><p>3</p></td>
<td><p>5</p></td>
<td><p>7</p></td>
<td><p>11</p></td>
<td><p>13</p></td>
<td><p>17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>19</p></td>
<td><p>23</p></td>
<td><p>29</p></td>
<td><p>31</p></td>
<td><p>37</p></td>
<td><p>41</p></td>
<td><p>43</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>47</p></td>
<td><p>53</p></td>
<td><p>59</p></td>
<td><p>61</p></td>
<td><p>67</p></td>
<td><p>71</p></td>
<td><p>73</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>79</p></td>
<td><p>83</p></td>
<td><p>89</p></td>
<td><p>97</p></td>
<td>
<empty-line/>
</td>
<td>
<empty-line/>
</td>
<td>
<empty-line/>
</td>
</tr>
</table>
<p>2. выбор полученных корней в сумме дающих S</p>
<empty-line/>
<p>= Все понятно, поехали.</p>
<empty-line/>
<p>— Для x<sup>2</sup> — 7x + 10 = 0 корни будут 2 и 5.</p>
<p>= Да, я вижу, (x<sup>2</sup> — [2+5]x + [2 • 5] = 0) проверим:</p>
<p>2 • 2 — 7 • 2 + 10 = 4 — 14 + 10 = 0</p>
<p>5 • 5 — 7 • 5 + 10 = 25 — 35 + 10 = 0</p>
<p>Все сошлось, я тоже хочу попробовать.</p>
<p>— Пробуй: x<sup>2</sup> — 16x + 39 = 0</p>
<p>= Корни 3 и 13. Ну, надо же! Я Вижу!!! Еще хочу!</p>
<p>x<sup>2</sup> — 3x + 2 = 0</p>
<p>корни 1 и 2.</p>
<p>= Попался! Это все знают! 1 не является простым числом.</p>
<p>— Ну и что, хоть горшком назови, ну пусть 1 будет «сверх простым числом», но корнем этого уравнения оно является.</p>
<p>= Тогда я предлагаю такое уравнение x<sup>2</sup> — 4x = 0 и корни будут 0 и 4.</p>
<p>— Согласен. А реши такое x<sup>2</sup> + 18x + 65 = 0</p>
<p>= Решение 5 и 13.</p>
<p>— Неверно.</p>
<p>= Погоди, проверю 13 • 5 = 65; 13 + 5 = 18 ты не прав. Все верно.</p>
<p>— А ты подставь корни в квадратное уравнение.</p>
<p>= Да, не получается, а в чем дело.</p>
<p>— Ты забыл смотреть на знаки. Ответ будет -5 и -13</p>
<p>= Ну, надо же. А я думал, что все проще некуда.</p>
<p>— Давай разберемся со знаками. Вот базовая формула: x<sup>2</sup> <strong>— </strong><strong>S</strong>x + <strong>M</strong> = 0. При коэффициенте M плюс будет если <emphasis>оба корня положительны</emphasis> <strong>или</strong> <emphasis>оба они отрицательны</emphasis>. Знак при S зависит от <strong>суммы</strong> положительных или отрицательных корней взятой со знаком минус.</p>
<p>= Чего-то ты перемудрил.</p>
<p>— Ну смотри. Если при M стоит минус. Значит насторожись, <strong>один</strong> из корней отрицателен.</p>
<p>Если <strong>+</strong> Sx <strong>+</strong> M, то к гадалке не ходи, оба корня отрицательны. Ну лучше опробуем все это на практике.</p>
<p>x<sup>2</sup> — [5+2]x + [5•2] = x<sup>2</sup> — 7x + 10 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> — [-2+5]x + [-2•5] = x<sup>2</sup> — 3x — 10 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> — [-5+2]x + [-5•2] = x<sup>2</sup> + 3x — 10 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> — [-5 + -2]x + [-5•-2] = x<sup>2</sup> + 7x + 10 = 0</p>
<p>= В общем понятно, - потренироваться надо.</p>
<p>— Приступай.</p>
<p>x<sup>2</sup> — 8x + 12 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> — 2x — 3 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> — 5x + 4 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> — 13x + 12 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> — 7x + 12 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> — 15x + 26 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> + 14x + 45 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> + 3x - 70 = 0;</p>
<p>x<sup>2</sup> — 12x + 35 = 0;</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>— А дальше тренируйся дома «на кошках». Открой учебник и пиши ответы.</p>
<p>— Давай разберем еще два случая.</p>
<p>x<sup>2</sup> — 10x + 100 = 0</p>
<p>= Чего-то не понял.</p>
<p>— Уравнение решения не имеет. 100 = 2•2•5•5 при любой комбинации сомножителей сумма будет больше 10.</p>
<p>= Занятно.</p>
<p>x<sup>2</sup> — 6x + 9 = 0</p>
<p>— Уравнение имеет единственное решение 3.</p>
<p></p>
<p>— А если так, x<sup>2</sup> — 5x + 9 = 0 то решений нет.</p>
<p>= Ну, надо же. И все исходит из волшебной системы?!!</p>
<p>— Как видишь, большинство «школьных» уравнений, ты решишь одной левой.</p>
<p>Но возможны и сложности, например, такой коварный случай:</p>
<p>x<sup>2</sup> + 4x + 2 = 0</p>
<p>= Как было сказано «два плюса значит — два отрицательных корня», но не соображу, как может сумма быть больше произведения?</p>
<p>— Подумай! Достаточно абсолютному значению хотя бы одного из корней быть меньше единицы, и в данном случае корни:</p>
<p> —2 — &#8730;2 &#8776; -3.414213562373095</p>
<p> и</p>
<p> —2 + &#8730;2 &#8776; -0.5857864376269049</p>
<p>= Т.е. просто глянув на формулу можно многое сказать о корнях, да интересно.</p>
<p>= А что ты называешь «школьным» уравнением.</p>
<p>— В свое время, учась в школе, я заметил, что школьная математика дается в «приглаженном» виде, посмотри в геометрических задачах все углы — 30&#176;, 45&#176;, 60&#176;, 90&#176; а алгебре, как правило, в задании и в ответе целые числа. Последние называются Диофантовы уравнения.</p>
<p>//</p>
<p><strong>Диофантово уравнение</strong> — это уравнение вида P(x<sub>1</sub>, ... , x<sub>m</sub>) = 0,</p>
<p>где <emphasis>P</emphasis> — целочисленная функция (например, полином с целыми коэффициентами), а переменные принимают целые значения. Названы в честь древнегреческого математика Диофанта.</p>
<p>//</p>
<p>— Кстати задача, которую мы изначально решали, также приписывается Диофанту.</p>
<empty-line/>
<p>= Вот приду завтра в школу и умою всех отличников.</p>
<p>— / <sub>вот выйду из тюрьмы. Куплю костюм с отливом</sub>.../</p>
<p>= Скажу Нельке «открой задачник на любой странице и выбери пример» и с ходу раз — ответ, и пока она пыхтит, проверяет, второй пример, третий.</p>
<p>— / <sub>Куплю костюм с отливом. И в Гагры</sub>.../</p>
<p>= Слушай. Чё-то мне не верится, что за две с половиной тысячи лет никто не нашел такого способа.</p>
<p>— И мне не верится. Но, мы не специалисты, наверное профессиональный математик скажет «на такой-то странице такой-то работы Гаусса или скажем Эйлера есть упоминание о данной теме, в качестве курьеза<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>».</p>
<p>— Но мне кажется, что это тайный инструмент составителей задачников для школьников. Согласись, что составить задачу с заданными свойствами ничего не стоит.</p>
<p>= Тогда Нельке я скажу «назови мне два числа, и я тебе напишу квадратное уравнение, где корнями буду эти два числа». Так пожалуй еще круче. .... но придется признаваться как я это делаю.</p>
<p>— Да не проблема, расскажи и покажи. Но, во время демонстрации помни о коварных случаях например x<sup>2</sup> — 5x — 3 = 0.</p>
<p>= Ничего, выкручусь, по крайней мере поражу народ своим анализом корней, а затем скажу, что сегодня с отрицательными корнями не хочу возится.</p>
<p>= А, вот еще вопрос. Мы с тобой рассматривали уравнения типа x<sup>2</sup> + bx + c = 0, а если будет <strong>полное квадратное уравнение</strong>: ax<sup>2</sup> + bx + c = 0?</p>
<p>— Элементарно, Ватсон. Раздели <strong>полное</strong> уравнение на <strong>а,</strong> и получишь <strong>приведенное</strong>, а дальше ты знаешь.</p>
<p>= Но тогда получатся дробные коэффициенты.</p>
<p>— Мудрость состоит в том, что не стоит бараном упираться в любой принцип, ежели разделение дроби на сомножители составляет трудность, вспоминай о дискриминанте и прочих радостях стандартной формулы.</p>
<p>Но давай поиграемся с корнями 0.5 и 1.5</p>
<p>x<sup>2</sup> — [0.5 + 1.5]x + [0.5 • 1.5] = x<sup>2</sup> — 2x + 0.75 = 0</p>
<p>давай для удаления дроби, умножим на 100</p>
<p>100x<sup>2</sup> — 200x + 75 = 0</p>
<p>Т.е. по крайней мере составлять уравнение по <strong>любым</strong> корням ты сможешь, и разбитое сердце для Нелли обеспеченно.</p>
<p>= Я тоже хочу попробовать.</p>
<p>— Ну, давай, давай что-нибудь не обычное, пусть будет корень из тринадцати, итак корни КУ 1 + &#8730;13 и 1 — &#8730;13.</p>
<p>= Крибле крабле <strong>бумс</strong>: x<sup>2</sup> — 2x — 12 = 0</p>
<p>= «Айнун цванцих фирун зихцих» или как говорили древние финики «Повторение мать мучения»</p>
<p>— Финикийцы?!</p>
<p>= Финики — веселее. Давай я повторю все что понял:</p>
<empty-line/>
<p>--------------------------------------</p>
<p>1. Посмотреть на знаки</p>
<p>--------------------</p>
<p><strong>— +</strong> оба корня положительны</p>
<p><strong>— —</strong> один корень отрицателен, но положительный больше*</p>
<p><strong>+ —</strong> один корень положителен, но отрицательный больше*</p>
<p><strong>+ +</strong> оба корня отрицательны</p>
<empty-line/>
<p>* больше при сравнении абсолютных величин корней.</p>
<p>--------------------</p>
<empty-line/>
<p>2. Если <strong>M</strong> меньше <strong>S</strong> значит абсолютная величина хотя бы одного корня больше нуля, но меньше единицы.</p>
<p>3. Если <strong>M</strong> удалось разложить на множителе и их сумма (с учетом знаков) равна <strong>S</strong> — демонстрируем свои феноменальные способности.</p>
<p>3а. Иначе, быстренько считаем дискриминант или шустренько врем «голова заболела,... я уже устал,... на сегодня достаточно...»</p>
<p>4. В случаях 2 и 3а — плавно переходим к демонстрации изготовления уравнений по заданным корням, это дело беспроигрышно (главное не запутаться в арифметике).</p>
<p>--------------------------------------</p>
<p>— Отлично. Теперь ты готов к подвигам?</p>
<p>— Проверим. Реши такое: — x<sup>2</sup> — 7x — 12 = 0</p>
<p>= Два минуса значит...</p>
<p>— Два плюса!! И минус с Гриффиндора за невнимательность. Учитывай коварство противника.</p>
<p>= Понял -3 и -4.</p>
<p>— Я не сказал бы, что ты готов. Побольше тренеруйся и внимательность.</p>
<p>= Спасибо, за отличный прикол. Это будет ШОУ!!!</p>
<p>— Успехов в кардио-математических делах.</p>
</section>
<section>
<title>
<p>День 2</p>
<p>Тренировка</p>
</title>
<epigraph>
<p>Научи меня плохому.</p>
<text-author>Еролаш № 78.</text-author>
</epigraph>
<empty-line/>
<p>= Спасай!!!</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Шеф! Все пропало!</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>= Шоу под угрозой, а отказаться нельзя.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Все, кина не будет. Электричество кончилось.</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— Что случилось?</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>У тебя там не закрытый… а открытый перелом?</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>= Сгорел уже на третьей задаче! Хорошо еще, что хвалился своим друзьям, и как заклинило, отговорился, что надо делать уроки и т.п. Но завтра в школе они всем расскажут, и с меня потребуют демонстрацию.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Семё-ё-н Семёныч!…</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— Я тебе говорил, что фокусы, как и экспромты, надо тщательно готовить. Потренировался бы побольше, подготовил..., а это мысль...</p>
<p>— Все мои проблемы я...</p>
<p>= Я знаю, все твои проблемы ты решаешь программным путем.</p>
<p>— Да, именно так. План такой: как генерировать квадратные уравнения мы знаем, а значит пишем программку...</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Лёгким движением руки брюки превращаются… Брюки превращаются… Превращаются брюки…</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>Так, это дело займет не пять минут, посмотри пока фильм.</p>
<p>= Брильянтовую ногу?</p>
<p>— Можно и это, но я имел в виду «Праздник святого Йоргена»</p>
<p>............</p>
<p>= Фу..... черно-белый! Немой!!!</p>
<p>— Ну, и что. Фильм тридцатого года, но зато здорово объясняется, как надо готовить чудеса.</p>
<p>...........</p>
<p>— Оторвись, потом досмотришь.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Дичь не улетит, она жареная</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— В последнее время я учусь работать с Питоном. Достаточно интересный язык, но особо хвалить или ругать рано, надо получше познакомится.</p>
<p>— Но для начала одно предупреждение. Питон очень требователен к правильному применению отступов, к сожалению fb2 «съедает» лишние пробелы или табуляции, да, есть теги для оформления кода, но не все читалки правильно их воспринимают.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Я считаю, что человеку можно верить только в самом крайнем случае.</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>Поэтому для зрительного восприятия отступов группы пробелов (табуляцию) я заменю группой точек и пробелов « . . »</p>
<p>= Ясно, при необходимости заменить их на табуляцию. Но не растягивай, у меня время поджимает.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Цигель, цигель ай лю-лю</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— Давай разберем, то, что сделано.</p>
<p>— Вариант первый (пробный) для выяснения принципа работы программы.</p>
<empty-line/>
<p> 1 | # -*- coding: utf-8 -*-</p>
<p> 2 | import random</p>
<p> 3 |</p>
<p> 4 | def gen_number():</p>
<p> 5 | . . prime_number =(1, 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17)</p>
<p> 6 | . . sign_number =(0, 1, 2, 3)</p>
<p> 7 | . . nu = random.choice(prime_number)</p>
<p> 8 | . . sign = random.choice(sign_number)</p>
<p> 9 | . . if sign == 0:</p>
<p>10 | . . . . nu = nu * -1</p>
<p>11 | . . return nu</p>
<p>12 |</p>
<p>13 | def show_numb(a):</p>
<p>14 | . . if a &gt; 0:</p>
<p>15 | . . . . return ' + '+ str(a)</p>
<p>16 | . . return ' - ' + str(abs(a))</p>
<p>17 |</p>
<p>18 | for i in range(100):</p>
<p>19 | . . x1 = gen_number()</p>
<p>20 | . . x2 = gen_number()</p>
<p>21 | . . b = x1 + x2</p>
<p>22 | . . c = x1 * x2</p>
<p>23 | . . #print 'x1 = '+str(x1) + ' x2 = '+str(x2)</p>
<p>24 | . . if b != 0:</p>
<p>25 | . . . . print 'x^2 '+ show_numb(b*-1) + 'x ' +show_numb(c)</p>
<empty-line/>
<p>Строка 2 — подключаем библиотеку для работы со случайными числами.</p>
<empty-line/>
<p>Строка 4 — функция генерирующая случайное число со случайным знаком</p>
<p>Строка 5 — кортеж из простых чисел, из которых случайно мы будем выбирать ___</p>
<p>Строка 6 — из этого кортежа будем выбирать знак. Минус будет засчитываться только если выпадет 0 (ясно все остальные вероятности = плюс) чем больше этих «ненужных» чисел, тем меньше вероятность выпадания минуса. Вот такая шутка.</p>
<p>Остальные строки функции прозрачны. Не будем сотрясать воздух.</p>
<empty-line/>
<p>Строка 13 — функция Показа числа. В общем все понятно: если число положительно то перед ним напишем «+», иначе «-».</p>
<p>= А если будет ноль?</p>
<p>— Посмотри внимательно.... нуля не будет.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Только нэ суетись! Кутузов!!</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>Строка 18 — основной блок программы. В данном случае это цикл повторяющийся 100 раз</p>
<p>Задумываются два числа (из простых чисел с произвольным знаком)</p>
<p>Эти числа умножаются и складываются. Результат выводится на экран.</p>
<p>Строка 24 — исключает из рассмотрения случаи с коэффициентом b равным нулю, уравнение при этом будет слишком примитивно.</p>
<p>= Ты пропустил 23 строку!</p>
<p>— Она закомментирована и нужна была только в отладке для проверки результатов.</p>
<p>— Как видишь, ничего сложного.</p>
<p>= Ну, не знаю, но я...</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Как говорит наш дорогой шеф, в нашем деле главное — этот самый реализьм!</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— Хорошо, переходим к реальной программе.</p>
<empty-line/>
<p> 1 | # -*- coding: utf-8 -*-</p>
<p> 2 | import random</p>
<p> 3 |</p>
<p> 4 | def gen_number(k):</p>
<p> 5 | . . prime_number =(1, 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17)</p>
<p> 6 | . . sign_number =(0, 1, 2, 3)</p>
<p> 7 | . . nu = prime_number[random.randint(0, k)]</p>
<p> 8 | . . sign = random.choice(sign_number)</p>
<p> 9 | . . if sign == 0:</p>
<p>10 | . . . . nu = nu * -1</p>
<p>11 | . . return nu</p>
<p>12 |</p>
<p>13 | def show_numb(a):</p>
<p>14 | . . if a &gt; 0:</p>
<p>15 | . . . . return ' + '+ str(a)</p>
<p>16 | . . return ' - ' + str(abs(a))</p>
<p>17 | . .</p>
<p>18 | TopList = ['&lt;html&gt;', '&lt;head&gt;&lt;title&gt;&lt;/title&gt;&lt;/head&gt;','&lt;body&gt;']</p>
<p>19 |</p>
<p>20 | f1 = open("quadratic.htm", 'w')</p>
<p>21 | f2 = open("answer.htm", 'w')</p>
<p>22 |</p>
<p>23 | for ind in TopList:</p>
<p>24 | . . f1.write(ind + '\n')</p>
<p>25 | for ind in TopList:</p>
<p>26 | . . f2.write(ind + '\n')</p>
<p>27 |</p>
<p>28 | f1.write('&lt;table width=100%&gt;\n')</p>
<p>29 | f2.write('&lt;table width=100%&gt;\n')</p>
<p>30 | tr = 0</p>
<p>31 | count = 1</p>
<p>32 |</p>
<p>33 | for i in range(300):</p>
<p>34 | . . x1 = gen_number(4)</p>
<p>35 | . . x2 = gen_number(7)</p>
<p>36 | . . b = x1 + x2</p>
<p>37 | . . c = x1 * x2</p>
<p>38 |</p>
<p>39 | . . if b != 0:</p>
<p>40 | . . . . if tr == 0:</p>
<p>41 | . . . . . . f1.write('&lt;tr&gt;')</p>
<p>42 | . . . . . . f2.write('&lt;tr&gt;')</p>
<p>43 | . . . . f1.write('&lt;td&gt;&lt;p&gt;')</p>
<p>44 | . . . . f1.write(str(count) + ') x&lt;sup&gt;2&lt;/sup&gt; '+ show_numb(b*-1) + 'x ' +show_numb(c) + ' = 0' )</p>
<p>45 | . . . . f1.write('&lt;/p&gt;&lt;/td&gt;\n')</p>
<p>46 | . . . . f2.write('&lt;td&gt;&lt;p&gt;')</p>
<p>47 | . . . . f2.write(str(count) + ') x&lt;sub&gt;1&lt;/sub&gt; = '+ str(x1) + '; x&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt; = ' + str(x2) )</p>
<p>48 | . . . . f2.write('&lt;/p&gt;&lt;/td&gt;\n')</p>
<p>49 | . . . . count += 1</p>
<p>50 | . . . . tr += 1</p>
<p>51 | . . . . if tr == 3:</p>
<p>52 | . . . . . . f1.write('&lt;/tr&gt;')</p>
<p>53 | . . . . . . f2.write('&lt;/tr&gt;')</p>
<p>54 | . . . . . . tr = 0</p>
<p>55 |</p>
<p>56 | f2.write('&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;\n')</p>
<p>57 | f2.write('&lt;/body&gt;&lt;/html&gt;')</p>
<p>58 | f2.close()</p>
<p>59 | f1.write('&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;\n')</p>
<p>60 | f1.write('&lt;/body&gt;&lt;/html&gt;')</p>
<p>61 | f1.close()</p>
<p>62 |</p>
<p>63 | print 'Done.'</p>
<empty-line/>
<p>— // <sup>Наверняка, что-то можно было бы сделать лучше...</sup> //</p>
<p>/ <sub>Я вас отвезу! <strong>Скорей!</strong> Я же <strong>только учусь</strong>...</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>= О поле, поле кто тебя усеял?</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Я думаю, Семён Семёныч, что каждый человек способен на многое. Но, к сожалению, не каждый знает, на что он способен.</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— В принципе то же самое, но разберем отличия:</p>
<p>1. итог выводится не на экран, а в файл. Точнее в два файла "quadratic.htm" — задания и "answer.htm" ответы.</p>
<p>2. т.к. это HTML файлы, то не помешает записать «шапки» файлов (строки 23 — 26) и правильно завершить файлы (строки 56 — 61).</p>
<p>3. для приятного восприятия (и экономии бумаги) информацию записываем в таблицы (за число столбцов отвечает переменная tr, точнее строка 51)</p>
<p>4. для удобства пользования введена нумерация задач (за это дело отвечает переменная count)</p>
<p>5. изменена функция Генератор Чисел (gen_number). Я посчитал, в предыдущей версии, могут получаться слишком громоздкие числа и это может затормозить «молниеносность»</p>
<p>В данном случае задумывается одно число однозначное, второе как и было...</p>
<empty-line/>
<p>— Ну, вот и все, остальные отличия — мелочь.</p>
<p>= Все это очень хорошо, но я просил помочь, а ты меня питонами пугаешь.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Ты что, глухонемой, что ли?</sub></p>
<p><sub>— Да!</sub></p>
<p><sub>— Понятно.</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— Ну ты даешь. В качестве примера в приложениях я дам тебе два файла, но дело в том, что там около 160 задач (удаление повторяющихся вариантов, не сделано), а если завтра тебе окажется этого мало. Тогда пожалуйста. Запускай программу измени пару, тройку строк и получи лист с нужными задачами.</p>
<p>Теперь распечатай файлы и за работу.</p>
<empty-line/>
<p>— Повторюсь. ТщательнЕЕ нужно готовится к выступлениям, тщательнЕЕ.</p>
<p>— Тебе потребуется <strong>мгновенно</strong> выяснить делители свободного члена. Я посмотрел в Интернете запрос «признаки делимости» - довольно интересно, 2 и 5 ты и так знаешь, посмотри только 3, а с 11 — достаточно просто, тебе встретятся только 22, 33, 44 и т.д. имеет смысл запомнить ряды для 13 (26, 39, 52...) и 17 (34, 51, 68...)</p>
<p>— Далее, ты помнишь правила знаков?</p>
<p>= Да там все просто, я все понял.</p>
<empty-line/>
<p>/ <sub>Да… Бедняга. Ребята, на его месте должен был быть я!</sub></p>
<p><sub>— Напьёшься — будешь.</sub> /</p>
<empty-line/>
<p>— <strong>Этого совершенно не достаточно</strong>. Решения уравнений должны быть <strong>максимально</strong> быстры, а этого не достичь без тренировок и упражнений данных в приложении «маловато будет».</p>
<empty-line/>
<p>Питон (Python) можно инсталлировать в ЛЮБОЙ операционной системе, а в Ubuntu он стоит по умолчанию. Учебников и советов в Интернете достаточно, если надо обращайся и ко мне, я хотя и не волшебник люблю все чудесное.</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>/</p>
<p><sub>Теперь вот такое предложение. А что, если…</sub></p>
<p><sub>— Не стоит.</sub></p>
<p><sub>— Ясно. Тогда, может быть, нужно…</sub></p>
<p><sub>— Не нужно.</sub></p>
<p><sub>— Понятно… Разрешите хотя бы…</sub></p>
<p><sub>— Вот это попробуйте! Вам поручена эта операция, так что действуйте.</sub></p>
<p>/</p>
</section>
<section>
<title>
<p>День 3</p>
<p>Задачи</p>
</title>
<epigraph>
<p>Сто тысяч зрителей по рублю</p>
<p>Сто тысяч зрителей по одному рублю!.. </p>
<p>Это будит!.. Это будит!..</p>
<p> Семь пишем, два на ум пошло... </p>
<p>... Бешеные деньги!..</p>
<text-author>А Райкин</text-author>
</epigraph>
<p>— Рассказывай. Как успехи.</p>
<p>= Норма-а-а-льно.</p>
<p>/ <sub>а что она, а что она, она по прежнему не мной увлечена</sub> /</p>
<p>— А подробнее.</p>
<p>= Новизна фокуса прошла. Все уже знают секрет. Но мы нашли еще одно применение: проверяем правильность решения КУ, очень удобно.</p>
<p>= Но у меня два вопроса.</p>
<p>— Попробуй.</p>
<p>= 1. как ты узнал сколько получится формул?</p>
<p>— Подобную задачу я решал еще в 9 классе.</p>
<p>В те времена я прочел рассказ Артура Кларка «Девять миллиардов имен Бога.» и меня заинтересовало — вот это ЧИСЛО писатель просто выдумал или все таки вычислил, я решил проверить. Решение искал очень, ОЧЕНЬ долго, смешны теперь две вещи, во-первых решение можно было найти за час-полтора, и второе, совершенно не помню, что у меня получилось, т.к. процесс решения забрал столько сил и вызвал такую гордость.... что в результате получилась подмена целей и конечная ЦИФРА меня уже не столь интересовала. Ну можно назвать и третью причину для смеха, в 10 классе я узнал, что МОИ формулы носят имя очень известного (общеизвестного) ученого.</p>
<p>= Конечно, это очень интересно, но я хотел бы конкретики.</p>
<p>— Хорошо, приступим, данная задача намного проще. Поинтересуйся в тексте программы; сколько вероятных значений может принять второй корень.</p>
<p>= Сейчас сообразим..... 8 значений.</p>
<p>— Ну, а первый корень может принимать одно из пяти значений.</p>
<p>— Значит так, переберем не повторяющиеся комбинации значений корней:</p>
<p> запишем в список 8 вариантов значений x<sub>2</sub> при x<sub>1</sub> = 1</p>
<p>добавим в список 8 вариантов значений x<sub>2</sub> при x<sub>1</sub> = 2</p>
<p>добавим 8 вариантов значений x<sub>2</sub> при x<sub>1</sub> = 3</p>
<p>.............</p>
<p>= Остановись, все предельно понятно 8 * 5 = 40</p>
<p>— Далее. У нас возможны 4 варианта распределения знаков по корням.</p>
<p>= Ясно! 40 * 4 = 160. Но ты сказал что будет меньше.</p>
<p>— Посмотри на 39 строку. Мы исключили из рассмотрения равные корни с разными знаками, т.к. уравнение x<sup>2</sup> — 0x — 25 = 0 ну уж слишком очевидно. Если очень хочется узнать, точное число комбинаций, то есть два пути или вычислить сколько будет этих самых, разнополых близнецов или написать программу удаления повторяющихся значений : )</p>
<p>= Но практика показала, что даже 110[<sub>для второй версии данного текста я отсортировал список уравнений удалив повторы</sub>] слишком мало.</p>
<empty-line/>
<p>— Как я понял мы подползли ко второму вопросу. Именно для этого я тебе дал текст программы, коею надо изменить.</p>
<p>— Согласен, разбираться в чужой программе тяжело. Но попробуем. Есть два варианта — выбирать тебе.</p>
<p>1 — вернуться к функции gen_number() из первой версии программы.</p>
<p>= Так, 8 * 8 * 4 = 256.</p>
<p>2 - изменить 34 строку программы на x1 = gen_number(4) * gen_number(4)</p>
<p>= Пробуем, 8 * 5 * 5 * 4 = 800. Вот это уже достойно.</p>
<p>— Рад, что тебе понравилось, мне не трудно выложить еще парочку приложений, но решить такие уравнения в уме будет уже труднее (хотя возможно полезнее).</p>
<p>= Спасибо конечно, но, как я уже сказал, новизна прошла...</p>
<empty-line/>
<p>— Конечно, лежать на диванчике спокойнее.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Умные люди</strong><sub>лежащие на диване</sub> знают, что все здесь изложенное <strong>чепуха</strong>, т.к. <strong>практической пользы</strong> для <strong>разумных людей</strong> в вышесказанном нет, но может найтись такой чудак, который сделает свои, для нас разумных неожиданные выводы.</p>
<p>Большая часть математики выросла из таких вот глуповатых, детских вопросов.</p>
<p>= Например?</p>
<empty-line/>
<p>— Прочитай, как Джонатан Свифт издевался в «Путешествиях Гулливера» над Раймундом Луллием. И конечно же, этот умнейший человек не мог себе представить, что такая вот смешная «логическая машина Луллия» будет одним из истоков создания математической логики, а из нее вырастут и наши любимые компьютеры.</p>
<p>Ты прочитал книгу про Жар Холодных Чисел?</p>
<p>/<sub> Опять ошибся в названии</sub>/<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a></p>
<p>= Ну,.... не дочитал.</p>
<p>— ТШёРТ ПОПеРи!!! Ну как мне заставить тебя учится!</p>
<empty-line/>
<p>— Давай современнее. Почитай о Великой теореме Ферма. 350 лет сильнейшие математики решали задачу — условие которой записывается в одну строчку, да, задача решена, но <strong>главное</strong>, попутно открыты новые пути, разработаны новые методики...</p>
<empty-line/>
<p>Ладно, давай не будем претендовать на великие открытия. Но развить свои способности тебе вполне доступно.</p>
<p>= Предлагаешь в цирке удивлять фокусами?</p>
<p>— Неплохая мысль. Цирк и занимается демонстрацией <strong>сверх</strong> возможностей человека.</p>
<empty-line/>
<p>Но фантастическими возможностями вычислений обладали как известные ученые (на ум приходит индийский математик Сриниваса <strong>Рамануджан</strong>) так и не известные счетоводы ( подпольный Корейко).</p>
<empty-line/>
<p>А лишних знаний и умений не бывает. Меня всегда возмущает афоризм </p>
<p>«Учиться никогда не поздно» - отличная отмазка для лентяев «Если никогда не поздно - отложим»</p>
<p>Можно привести сотни примеров, когда... поздно, - простейший:</p>
<p>В темном переулке тебе навстречу идут трое...</p>
<empty-line/>
<p>Давай введем новый афоризм «<strong>Учись пока не поздно!</strong>»</p>
<empty-line/>
<p>Ни я, ни кто-либо другой не могут гарантировать, что изучение <strong>такой-то темы</strong> приведет тебя к небывалым успехам. Но любой тебе скажет, что спокойное, жвачное лежание на диване приведет только к ожирению мозга.</p>
<empty-line/>
<p>= Понятно. Как говорят древние... «Айнун цванцих — фирун зихцих», что означает </p>
<p>«Никто не знает где начало того конца, которым оканчивается начало».</p>
<empty-line/>
<p>* * *</p>
<empty-line/>
<epigraph>
<p>Пойми, я буду очень рад, если мои уроки тебе не пригодятся.</p>
<text-author>Vertor_G "Хранитель рода. Ученица"</text-author>
</epigraph>
<empty-line/>
<p>— Интересно, помнишь ли ты с чего я начал это повествование?</p>
<p>= Отлично помню, со старческого ворчания.</p>
<p>— И все-таки мне хочется понять, для чего можно использовать квадратные уравнения.</p>
<p>= Я тоже поинтересовался, нашел презентацию одного восьмиклассника, вычисление площадей, взлет самолета, стрельба из пушки, фонтаны, архитектура и прыжки в высоту. Практически я занимался только последним, но обходился без уравнений.</p>
<p>— Да, в интернете можно найти многое, вот один десятиклассник написал работу более подробную в том числе привел:</p>
<empty-line/>
<p>Разные способы решения квадратных уравнений</p>
<empty-line/>
<p>1. СПОСОБ: Разложение левой части уравнения на множители.</p>
<p>2. СПОСОБ: Метод выделения полного квадрата.</p>
<p>3. СПОСОБ: Решение КУ по формуле.</p>
<p>4. СПОСОБ: Решение уравнений с использованием теоремы Виета.</p>
<p>5. СПОСОБ: Решение уравнений способом «переброски».</p>
<p>6. СПОСОБ: Свойства коэффициентов КУ.</p>
<p>7. СПОСОБ: Графическое решение КУ.</p>
<p>8. СПОСОБ: Решение КУ с помощью циркуля и линейки.</p>
<empty-line/>
<p>Как видишь, наш способ четвертый.</p>
<p>Если опять посмотреть на систему Диофанта и изложить ее словами получится:</p>
<p>«Дана площадь прямоугольника и его полупериметр найти его стороны» честно говоря, трудно себе представить, такую задачу в практике.</p>
<empty-line/>
<p>Квадратные уравнения нужны для решения задач с телом брошенным под углом к горизонту. Потому что траекторией движения этого тела является парабола. Под эту строку попадает большинство упомянутых тобою задач.</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>Ссылка на применение в архитектуре.... не совсем точно. Чаще в строительстве применяется не парабола а внешнее похожая на нее - цепная линия, очень интересная штука.</p>
<empty-line/>
<p>Вот, что говорит по этому поводу Википедия:</p>
<empty-line/>
<p>Цепная линия — линия, форму которой принимает гибкая однородная нерастяжимая тяжелая нить или цепь (отсюда название) с закрепленными концами в однородном гравитационном поле.</p>
<empty-line/>
<p>y = (a/2)*(e<sup>x/a</sup> + e<sup>-x/a</sup>)</p>
<empty-line/>
<p>Мыльная пленка, натянутая на два кольца, принимает форму катеноида — поверхности, возникающей в результате вращения цепной линии.</p>
<p>Перевернутая цепная линия — идеальная форма для арок. Перевернутая мыльная пленка — идеальная форма для ангаров.</p>
<empty-line/>
<p>В нете выяснилось, что мой вопрос (запрос) не оригинален вот фрагмент форума:</p>
<p>«</p>
<p><strong>Где в жизни могут пригодиться квадратные уравнения по алгебре 8 класса?</strong></p>
<empty-line/>
<p><strong>Mefody66</strong></p>
<p>2 года назад</p>
<p>90% задач школьной алгебры от изучения квадратных уравнений и до 11 класса, и даже частично первые курсы института - это задачи, которые сводятся к квадратным.</p>
<p>Изначально уравнения могут быть какими угодно - степенными, логарифмическими, тригонометрическими, даже интегралы.</p>
<p>Собственно, все обучение на то и рассчитано - свести уравнение к квадратному, способ решения которого известен.</p>
<p>Странно, что они не учат решать хотя бы кубические уравнения. Формулы Кардано было бы достаточно.</p>
<p>Я уж молчу про уравнения 4 степени и теорему, что уравнения 5 степени и выше принципиально неразрешимы в радикалах.</p>
<p>Так что на ваш вопрос ответ однозначный - квадратные уравнения нужны для дальнейшего обучения.</p>
<p>А вот после обучения - да, они почти совсем не нужны.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Irina8</strong></p>
<p>2 года назад</p>
<p>Это не так важно, может они вообще нигде не пригодятся на практике в жизни. Но знание, которое даёт математика - умение мыслить, очень пригодится в жизни. Развитие ума и умственных способностей ещё не кому не помешали. Это помогает правильно рассуждать, предусматривать каждый шаг и позволяет вовремя понять и оценить свои поступки. Математика людям помогает хорошо устроиться в жизни и быть счастливым, так как он заранее может рассчитать все результаты своего сделанного шага и вовремя свернуть с неправильного направления.</p>
<p><strong>КриКСА</strong></p>
<p>2 года назад</p>
<p>В колледже и институте. Больше нигде мне не пригодились.</p>
<p>Как говорят-что высшая математика пригодится лишь учителю высшей математики (Но мне все равно нравились квадратные уравнения, для меня это как кроссворды. Интересно же)</p>
<p>»</p>
<p>= Наш человек!</p>
<empty-line/>
<p>— Вот такой глас народа<a l:href="#i_1" type="note">[-?-]</a>. Но, видишь ли, если бы квадратных задач в природе не существовало их бы не придумали еще в древней Греции.</p>
<p>= «Айнут цванцих...» Да эти Древне-Грецкие философо-математики просто богатенькие буратины от нечего делать измышлявшие мозгодробительные задачки.</p>
<p>— Не все и не всегда.</p>
<p>= А, знаю Архимед.</p>
<p>— Еще Герон Александрийский. Но к сожалению, ни один из них не оставил задачник.</p>
<empty-line/>
<p>— Пришлось поискать более современный:</p>
<empty-line/>
<p>ШВЕЦОВ К.И., БЕВЗ Г.П.</p>
<p>СПРАВОЧНИК ПО ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИКЕ АРИФМЕТИКА, АЛГЕБРА, 1965</p>
<empty-line/>
<p><strong>Задачи на составление квадратных уравнений</strong></p>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 1</strong>. Огородный участок, имеющий форму прямоугольника, одна сторона которого на 10 м больше другой, требуется обнести изгородью. Определить длину изгороди, если известно, что площадь участка равна 1200 кв. м.</p>
<p>[x<sup>2</sup> + 10x — 1200 = 0]</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Да! Вот это задача! Если известно, что одна сторона больше другой на 10 м, то значит эти стороны <strong>были</strong> измерены (а иначе как узнали площадь) и вычислить периметр можно без всяких квадратненьких уравниловок. Так зачем же «огород городить».</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 2</strong>. Бригада лесорубов должна была по плану заготовить в несколько дней 216 куб. м дров. Первые три дня бригада выполняла ежедневно установленную планом норму, а затем каждый день заготовляла 8 куб. м сверх плана. Поэтому уже за день до срока было заготовлено 232 куб. м дров. Сколько дров в день должна была заготовить бригада по плану?</p>
<p>[x<sup>2</sup> + 48x — 1728 = 0]</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Уругвайскому шпиону дадено задание вызнать производительность труда русских лесорубов (проклятые буржуины хотят заставить работать своих рабов не хуже). В местном трактире шпион подслушал похвальбу («нам задали свалить 216 кубов, мы 3 дня примерялись, а потом как разошлись, да по 8 кубов, да поверх плана, так что за день до срока наваляли 232 куба — во как!»). Да, болтун — находка для шпиона.</emphasis></p>
<p>Вот так задача обретает смысл.</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 3</strong>. Два автомобиля выходят из одного города в другой. Скорость первого на 10 км/ч больше скорости другого, и поэтому первый автомобиль приходит на место на 1 ч раньше второго. Определить скорость обоих автомобилей, если известно, что расстояние между городами 560 км.</p>
<p>[x<sup>2</sup> + 10x — 5600 = 0]</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Опять бессмыслица если известна разность то известны и скорости. Что, снова вводить промышленный шпионаж и ... Так школьники станут параноиками.</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 4</strong>. Теплоход прошел по течению реки 48 км и столько же против течения и потратил на весь путь 5 ч. Определить скорость теплохода в стоячей воде, если считать скорость течения реки 4 км/ч.</p>
<p>[5x<sup>2</sup> - 96x — 80 = 0]</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Вот! Другое дело. Чисто производственный момент. После капитального ремонта надо определить характеристики транспорта.</emphasis></p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 6</strong>. Два велосипедиста выезжают одновременно навстречу друг другу из пунктов А и В, расстояние между которыми 28 км, и через час встречаются. Не останавливаясь, они продолжают путь с той же скоростью. Первый велосипедист прибывает в пункт В на 35 мин раньше, чем второй в пункт А. Определить скорость каждого велосипедиста.</p>
<p>[x<sup>2</sup> + 68x — 1344 = 0]</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Вспомнилась книга «Архипелаг Исчезающих Островов» Платова. Хорошая книга, хотя может сегодня она читается уже не так, но вот цитата:</emphasis></p>
<p>«</p>
<p>Условия предложенной классу задачи выглядели, кажется, так: два путешественника отправились из пункта А в пункт Б, причем, как водится, один позже другого. Требовалось узнать, через сколько времени второй догонит первого, если… И так далее.</p>
<p>Покосившись на соседа, я увидел, что он отложил перо и рассеянно смотрит в угол, шевеля губами. — Ты что? — шепотом спросил я.</p>
<p>— Да вот не пойму, почему второй догонял первого, — также шепотом ответил он. — Может, сыщик был? Или мститель?</p>
<p>Я задумался.</p>
<p>— И что за пункты такие? — продолжал бормотать сосед. — А и Б?.. А и Б?..</p>
<p>— Если А — это Африка, — неуверенно предположил я. — Б — Бразилия… Тогда можно понять. Оба путешественника добывали алмазы в Африке на копях…</p>
<p>— Ага! И первый у второго похитил алмаз? Обстановка уточнялась. Было совершенно очевидно, что составители задачника Шапошников и Вальцев умолчали о многом. Одна красочная подробность выяснялась за другой.</p>
<p>— А тот — в погоню за ним…</p>
<p>— На шхуне через Атлантический океан…</p>
<p>— Да, на шхуне… Настигает его в Бразилии на берегу и…</p>
<empty-line/>
<p>»</p>
<empty-line/>
<p>Задачи 5 и 7. Не понравились.</p>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 8</strong>. За 4 дня совместной работы двух тракторов различной мощности было вспахано 2/3 колхозного поля. За сколько дней можно было бы вспахать все поле каждым трактором отдельно, если первым трактором можно вспахать все поле на 5 дней скорее, чем вторым трактором?</p>
<p>[x<sup>2</sup> - 17x + 30 = 0]</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Тракторист задумал подхалтурить в соседней деревне, и вот он сидит на кухне и пачкает бумагу считая и решая приглашать ли напарника или он все деньги заработает и один «да я на 5 дней скорее вспашу»</emphasis></p>
<empty-line/>
<p><strong>Задача 9</strong>. Колхоз купил для заправки тракторов на а рублей лигроина и на такую же сумму керосина, всего n кг. Сколько килограммов куплено лигроина и сколько керосина, если килограмм первого на b рублей дороже килограмма второго?</p>
<p>..</p>
<empty-line/>
<p><emphasis>Ревизор обнаружил документацию на закупку ..... надо выяснить сколько должно быть товара на складе.... не ворует ли председатель. (Больше всех в колхозе работала кобыла Зорька, но все равно ее председателем не выбрали.)</emphasis> Что-то меня все поворачивает на криминальные темы, хотя детективы всегда читают охотнее мемуаров.</p>
<empty-line/>
<p>Вывод: большинство задач высосаны из пальца составителя, однако ЕСТЬ задачи, которые могли возникнуть в практике.</p>
<empty-line/>
<p>— Тщательн<strong>ее</strong> надо изобретать задачи.</p>
<p>= Ругать легко. Попробуй сам.</p>
<p>— Хорошо. Попробую.</p>
<p>— Во время решения задачи, фоном, должен звучать «Шторм» Вивальди.</p>
<p>= Понял. Надо решить за время звучания (а Ванесса Мэй обязательна?).</p>
<p>— Корабль водоизмещением 1 тыс. тонн попал в 8 бальный шторм, к несчастью работает только один насос (два сломались, а третий пропил боцман). Штурман получает задание вычислить, успеет ли судно дойти до порта (120 миль) при скорости 12 узлов. Если известно, что производительность рабочего насоса 1000 литров в час, а поступление воды, при таком шторме всегда было 2400 литров в час. А запас плавучести 300 тонн. (ну, ты понимаешь, я ни разу не моряк и в цифрах мог напутать, главное — прочувствовать напряжение момента)</p>
<p>= Да, не хочу в капитаны. Это же какие надо нервы.</p>
<p>= Пойду перечитаю Остера, может и там есть что-то квадратное.<sub> и спокойное</sub></p>
<empty-line/>
<p>— Почитать - дело нужное. Прочитай наконец «Жар холодных числ и пафос бесстрастной логики», "Я хочу в школу" Жвалевского и «Волшебный двурог» Боброва.</p>
<p>= Домашнее задание растет.</p>
<p>— Ладно, давай прощаться, а то и правда вспомню еще что-либо.</p>
<p>— Вспомнил! Арнольд!</p>
<p>Я уже говорил, что академикам противопоказано писать учебники, им невместно написать что-то живое — хихикающее. Но по крайней мере одно исключение есть - Владимир Игоревич Арнольд, очень интересный человек. К сожалению его книги на флибусте только в pdf и djvu, но где-то у меня есть недоделанная книга в fb2 найду, доделаю, выложу.</p>
<empty-line/>
<p>= «Айнун цваних фирун захцих» или как говорит наш дорогой шеф «Он слишком много читал».</p>
<empty-line/>
<p>* * *</p>
<empty-line/>
<p>день четвертый - ничего не произошло.</p>
<empty-line/>
<p>* * *</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p>День 5</p>
<p></p>
</title>
<empty-line/>
<empty-line/>
<epigraph>
<p>Каким же я был неуклюжим неучем. В чем-то с наставником мне повезло..... Те знания, что он сейчас мне давал - лишь малая часть его опыта. Взять, к примеру, тот же захват. Я выпускал свое щупальце к жертве, арканя ее. Все делал интуитивно. Оказалось, что есть много разных способов сделать захват более эффективным. Где-то накинуть петлю, где-то нарастить крючки, где-то вгонять крюк в надрез в энергетической оболочке жертвы.</p>
<text-author>«Иркат - повелитель страхов» Капитонов Н А</text-author>
</epigraph>
<empty-line/>
<p>= Привет! Показал я твой «шторм» соседу. Он сказал, что это смертельно опасная задача.</p>
<p>— Да?</p>
<p>= Моряк или умрет со смеху или убьет составителя.</p>
<p>— Надо же! Оказывается это рискованное занятие. Ты был прав, ругать других действительно легче, чем делать самому.</p>
<p> А я никак не оставлю тему квадратных уравнений, и вроде все сказано, поставлена точка, но появляются новые идеи......</p>
<p>— Для разминки приведу забавное доказательство теоремы Виетта.</p>
<p>Напишем базовую формулу: x<sup>2</sup> — bx + c = 0 мы знаем что b — это сумма, а с ...</p>
<p>= Уже сто раз говорил...</p>
<p>— Не злись. Давай развернем эту запись. Я не хочу для обозначения корней писать x<sub>1</sub>, x<sub>2</sub>, а то от х в глазах рябить будет. Давай использовать i и j.</p>
<p>x<sup>2</sup> - (i+j)*x + i*j = 0</p>
<p>преобразуем</p>
<p>x<sup>2</sup> - ix - jx + ij = 0</p>
<p>= Ну, и чего получилось?</p>
<p>— Фокус, покус! Ведь i и j это корни уравнения. Подставь-ка вместо x - i или j.</p>
<p>= Да. Действительно забавно, простейшей алгеброй все доказано.</p>
<p>— Обрати внимание, нигде не сказано, что j и i — целые, это могут быть любые числа и не только числа.</p>
<p>— Но давай пойдем дальше. Есть разные способы решения КУ, в том числе графические.</p>
<p>= Да, читал я. Не точно, не всегда достижимо, только, что наглядно.</p>
<p>— Вот наглядность мне сейчас и нужна, да и еще кое что. Рассмотрим только один способ.</p>
<empty-line/>
<image l:href="#pic1.png"/>
<empty-line/>
<p> Как видишь, строится парабола и места пересечения с осью абсцисс (y = 0) и будут корнями. Чтобы построить параболу ax<sup>2</sup> — bx + c = 0, для начала нужно знать координаты вершины</p>
<empty-line/>
<image l:href="#pic2.png"/>
<empty-line/>
<p>= Что-то подозрительно знакома мордочка у y<sub>0</sub>.</p>
<empty-line/>
<p>— Дело упрощается тем, что в нашем случае a = 1.</p>

<p>— Смотри, у нас есть координата x<sub>0</sub> вершины параболы, она простейша [ <strong>-b/2</strong> ] корни КУ находятся на одинаковом расстоянии от этого числа. Вообще x<sub>0</sub> очень хитрое число, ЛЮБЫЕ два числа отстоящие от него на <strong>одинаковые</strong> расстояния, дают в сумме <strong>b</strong>.</p>
<p>Остается только подобрать два симметричных относительно x<sub>0</sub> числа дающих в произведении <strong>c</strong>.</p>
<p>= Т.е. это другой способ, и про первый можно забыть.</p>
<p>— Забывать ничего не будем! Первый метод «со<strong>М</strong>ножителей» если так сойдутся звезды позволит там «молниеносно» решить КУ, второй «<strong>С</strong>лагаемых» гарантирует успех, но немного медленнее.</p>
<p>— Не забывай о коварстве составителей. Если y<sub>0</sub> окажется положительной, то парабола не пересечет ось абсцисс, т.е корней не будет...</p>
<p>= То-то я вижу, что-то знакомое — дискриминант.</p>
<p>— Не совсем, но родственник дискриминанта пусть это будет <strong>Д</strong> ( <strong>Д</strong> = — дискриминант ).</p>
<p>Давай спланируем алгоритм действий.</p>
<empty-line/>
<p>1. оцениваем знак выражения 4c — b<sup>2</sup>, ежели минус идем далее (этот пункт можно удалить, если мы решаем подготовленные Питоном КУ).</p>
<p>2. оцениваем знаки корней по известной нам таблице.</p>
<p>3. если удается, находим корни в соМножителях</p>
<p>4. ну а если дошли до этого пункта, делаем глубокомысленный вид (тренируем актерское мастерство) и начинаем перебор.</p>
<empty-line/>
<p>= Например?</p>
<p>— Хорошо, поехали:</p>
<p>x<sup>2</sup> - 22x - 75 = 0</p>
<p>1. [- 75] — ясно что <strong>Д</strong> отрицателен</p>
<p>2. [ - - ] - один корень отрицателен, но положительный больше</p>
<p>3. [ 75 ] допустим нам лень искать делители, но пятерка там точно есть.</p>
<p>4. [x<sub>0</sub> = 11] обозначим смещение корней относительно точки x<sub>0 </sub>как z. Допустим отрицательный корень [ -5 ] тогда z = 16 и следовательно x<sub>2</sub> = 11 + 16 = 27</p>
<p>= Все отлично!</p>
<p>— Погоди, что-то тут не так, 27 * 5 = 135, не сходится. Т.е. [-5] слишком далеко ушло в минус. Давай попробуем предыдущее простое число [-3] тогда z = 14 и следовательно x<sub>2</sub> = 11 + 14 = 25 и 25 * 3 = 75. Вот теперь — все отлично.</p>
<p>= А можно было сделать проще, без всяких z. Когда предположен один корень второй просто вычисляется x<sub>2</sub> = b — x<sub>1</sub> т.е. 22 - (-3) = 25.</p>
<p>— Ты мыслишь, значит ты существуешь!!!</p>
<p>— Повторю свое заклинание «только постоянные экзерсисы приведут тебя к успеху».</p>
<p>= Я только не совсем понял для чего нам x<sub>0</sub>.</p>
<p>— Ну скажем, это якорь на который мы ориентируемся при поиске корня. Для поиска можно воспользоваться двоичным поиском.</p>
<p>= А это что такое?</p>
<p>— Лучше показать это на примере.</p>
<p>Я задумываю число больше 0 и меньше 100 (ну вот записываю <sub>«задумано 43»</sub> ). Ты говоришь предположение, в ответ я могу дать 3 возможных ответа «задуманное больше», «задуманное меньше» и «Поздравляю».</p>
<p>= 99?</p>
<p>— Задуманное меньше.</p>
<p>= 98?</p>
<p>— Задуманное меньше. Но прервем игру. Выбранная тобой стратегия не рациональна. Если задумано 1, то тебе придется задать 99 вопросов.</p>
<p>= Так, что надеясь на удачу выбирать случайное число.</p>
<p>— Не будем вручать удачу случаю. Действуй так в качестве запроса выбирай середину исследуемого диапазона и при каждой итерации этот диапазон будет в два раза уменьшаться. Попробуем сначала?</p>
<p>= 1. Не совсем понял, но 50.</p>
<p>— Задуманное меньше.</p>
<p>= 2. 25?</p>
<p>— Задуманное больше.</p>
<p>= 3. Догадался, остался диапазон от 49 до 26. Тогда 38?</p>
<p>— Задуманное больше.</p>
<p>= 4. 44?</p>
<p>— Задуманное меньше.</p>
<p>= 5. 41?</p>
<p>— Задуманное больше. Надеюсь ты все понял, и следующим вопросом выиграешь.</p>

<p>= "Ацнун цванцих.." [Главное, системный подход] - подумал принц целуя тысяча двадцать третью лягушку.</p>
<p>— Завтра организуй в классе соревнование по скорости угадывания. Не гарантирую 100% выигрыш, но в большинстве случаев — сработает.</p>
<p>— Но вернемся к тренировке:</p>
<p>x<sup>2</sup> — 1,6x + 0,63 = 0</p>
<p>1. [4* 0,63 — 1,6<sup>2</sup> = -0,04] — <strong>Д</strong> отрицателен</p>
<p>2. [ - + ] - оба корня положительны</p>
<p>3. [ 0,63 ] делители искать не будем.</p>
<p>4. [x<sub>0</sub> = 0,8] меньший корень лежит в диапазоне от 0 до 0,8</p>
<p>. . . . 1. x<sub>1</sub> = 0,4 x<sub>2</sub> = 1,6 — 0,4 = 1,2 0,4*1,2=0,48</p>
<p>да, тяжелый случай; 0,48 &lt; 0,63 и это значит, что корни взяты слишком далеко от x<sub>0</sub></p>
<p>. . . . 2. x<sub>1</sub> = 0,6 x<sub>2</sub> = 1,6 — 0,6 = 1 0,6*1=0,6</p>
<p>0,6 &lt; 0,63<sub> </sub>обнадеживает, что мы идем правильным путем.</p>
<p>. . . . 3. x<sub>1</sub> = 0,7 x<sub>2</sub> = 1,6 — 0,7 = 0,9 0,9*0,7=0,63</p>
<p>Дело сделано! В уме такое решить затруднительно, но тренируйся.</p>
<p>— Так дело не пойдет. Не готовы мы еще решать ЛЮБЫЕ задачи, а значит опять подготовим <strong>НАШИ</strong> КУ</p>
<empty-line/>
<p>изменяем функцию генерации числа</p>
<p>4 | def gen_number(k):</p>
<p>5 | . . prime_number =(1, 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17)</p>
<p>6 | . . sign_number =(0, 1, 2, 3)</p>
<p>7 | . . nu = prime_number[random.randint(0, k)]</p>
<p>8 | . . sign = random.choice(sign_number)</p>
<p>9 | . . if sign == 0:</p>
<p>10 | . . . . nu = nu * -1</p>
<p>11 | . . <strong>nu = nu + 0.1 * random.randint(0, 9)</strong></p>
<p>12 | . . return nu</p>
<empty-line/>
<p>опять распечатываем полученные файлы и поражаем одноклассников (после солидной тренировки)</p>
<empty-line/>
<p>= Попробуем?</p>
<p>— x<sup>2</sup> - 6.3x + 9.9 = 0</p>
<p>1. т.к. формула сгенерирована из подготовленных чисел решение гарантированно есть.</p>
<p>2. [ - + ] - оба корня положительны</p>
<p>3. т.к. КУ сделано с дробями то делители искать не будем.</p>
<p>4. [x<sub>0</sub> = 3,15] меньший корень лежит в диапазоне от 0 до 3,15</p>
<p>. . . . 1. x<sub>1</sub> = 1,3 x<sub>2</sub> = 6,3 — 1,3 = 5 5*1,3=6,5</p>
<p>Маловато будет... И так далее. Но я то знаю ответ x<sub>1</sub> = 3 x<sub>2</sub> = 3,3</p>
<empty-line/>
<p>x<sup>2</sup> - 10.09x - 112.493 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> - 15.14x + 57.232 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> - 22.78x + 92.644 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> + 4.49x - 87.986 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> + 15.36x + 36.704 = 0</p>
<p>x<sup>2</sup> - 6.4x + 5.4 = 0 <sub>слабо, увидеть корни без решения</sub></p>
<p>. . . . .</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>= Хе, хе, хе. Зря ты не хочешь посмотреть формулу корней квадратного уравнения</p>
<empty-line/>
<image l:href="#img1.png"/>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>= Смотри: x<sub>1,2</sub> = -b/2 ± z ничего не напоминает?</p>
<p>/ <sub>странно было бы если бы не напоминало</sub> /</p>
<p>— О! Давай развлечемся! Так, "a" как и положено будет равно 1. Подставляй в нужном виде i и j. Нет, никакой бумаги, все в уме. И далее... волшебное превращение квадрата суммы в квадрат разности; затем в простую разность, знакопеременно сражающуюся с суммой и после упрощения останется последний герой.</p>
<p>= Как интересно. Прямо триллер.</p>
<p>— Естественно. Математика чрезвычайно эмоциональное занятие.</p>

<p>— Но, давай прощаться. У тебя есть ТРИ метода поиска корней и в зависимости от ситуации ты выберешь самый эффективный.</p>
<p>= У нас в классе этим уже особо не удивишь. Пожалуй, пойду заниматься с сестренкой ей в следующем году найдется кого удивить мгновенными решениями.</p>
<p>— Заодно почитай с ней Яков Исидорович Перельман «Быстрый счет [Тридцать простых приемов устного счета]», да и остальные книги Перельмана очень и очень достойны внимания. Если хочешь, открой более современную Билл Хэндли  «Считайте в уме как компьютер».</p>
<p>= Ну, ладно, пока.</p>
<empty-line/>
<p>Вот такие дела.</p>
<empty-line/>
</section>
<section>
<title>
<p>День 7</p>
<p>Чет - нечет</p>
</title>
<empty-line/>
<p>— Привет.</p>
<p>= Привет<sup>?</sup></p>
<p><sub>Шо опять!!!</sub></p>
<empty-line/>
<p>— Как ты знаешь, последние годы я развлекаюсь изготовлением fb2-версий книг. Последняя моя работа «Энциклопедический словарь юного математика» 1989 года издания (ясно, что статьи этой книги написаны намного раньше) несколько забавна здесь статья о вычислительной технике, ну что поделать, развитие стремительно (по закону Мура), а в остальном... математика штука стабильная, хотя... К недостаткам можно отнести, то, что упор в рассказе сделан на советских математиках, т.е. «за бортом» оказались... Но в целом, очень и очень интересно, в том числе и о КУ.</p>
<p><sup>= Щас спою.</sup></p>
<empty-line/>

<p>— Так вот. Если в КУ ax<sup>2</sup> + bx + c = 0 коэффициент b — <strong>четен</strong> ТО назовем половинку b как h (half - половинка) изменяем запись ax<sup>2</sup> + 2<strong>h</strong>x + c = 0 то корни будут:</p>
<p><image l:href="#img_0.png"/></p>
<empty-line/>
<p>Но если, в нашем случае, a = 1, то:</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#img_1.png"/></p>
<empty-line/>
<p>= Да! Существенные сокращения вычислений!</p>
<p>= Попробуем?</p>
<p>— Вперед. Пусть корни будут 3 и 5 тогда КУ будет x<sup>2</sup> - 8x + 15 = 0 или x<sup>2</sup> - 2·4x + 15 = 0</p>
<p>= Под корнем будет 16 — 15 ...... да, сложнейшие вычисления и корень равняется 4 ±1 т.е. подтверждается!</p>
<p><sub>ЗАРАБОТАЛО!!!</sub></p>
<empty-line/>
<p>= Как же мы сами до такого не додумались?!!!</p>
<image l:href="#7_3.jpg"/>
<p>— <strong>Слушай, обидно</strong>, клянусь, самому обидно.</p>
<p>— Хорошо, давай теперь проанализируем новый параметр — четность. Как всегда, рассматриваем формулу x<sup>2</sup> - Sx + M = 0.</p>
<p>= S будет четен если корни оба четны или нечетны. Т.е. S будет нечетным только тогда, когда нечетен только один из корней.</p>
<p>— Хорошо, далее.</p>
<p>= Произведение может быть нечетным только если нечетны оба корня.</p>
<p>— Давай изложим это в виде таблицы:</p>
<table>
<tr>
<td><p>S</p></td>
<td><p>M</p></td>
<td><p>корни</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>чет</p></td>
<td><p>нечет</p></td>
<td><p>Оба корня нечетны</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>нечет</p></td>
<td><p>чет</p></td>
<td><p>Только один корень нечетен</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>чет</p></td>
<td><p>чет</p></td>
<td><p>Оба корня четны</p></td>
</tr>
</table>
<p>= Ты упустил еще одну комбинацию.</p>
<p>— Все учтено <sup>могучим ураганом</sup>. Как ты помнишь, мы рассматриваем в основном Диофантовы уравнения, если ты еще помнишь, что это.</p>
<p>= Помню, помню. Забудешь тут. Ну и что?</p>
<p>— Перечитай свои-же рассуждения, и получится, что S и M одновременно нечетными быть не могут и если такое есть, то уравнение не Диофантово. Например: x<sup>2</sup> — 9x + 13 = 0.</p>
<p>= Значит. Кроме анализа знаков, полезно проверить и четность, интересная информация.</p>
<p>— Еще из таблицы следует что S в диофантовых уравнениях чаще четен!</p>
<p>= О сколько нам открытий чудных явили эти два числа<sup>S и M</sup>.</p>
<p>— Хорошо, но нам пора прощаться. Сказать хотелось-бы многое о многом, но такое растекание по клавиатуре отдаляло-бы нас от задачи поставленной в аннотации. Поэтому:</p>
<p>Если у тебя есть фонтан, заткни его; <sub>дай отдохнуть и фонтану.</sub></p>

</section>
<section>
<title>
<p>День 11</p>
<p>теорема Виета</p>
</title>
<empty-line/>
<p>— Привет! Пути
к достижению цели, заявленной в аннотации,
определены. И получить <strong>мгновенное</strong>
решение уравнения, <strong>возможно</strong>,
ограничивают только недостаточные
тренировки.</p>
<p><sub> «Я не
боюсь того, кто изучает 10'000 различных
ударов. Я боюсь того, кто изучает один
удар 10'000 раз»</sub><sup>Назови автора цитаты?</sup></p>
<p>= Допустим,
а о чем ты хочешь поговорить?</p>
<p>— Смотри!:</p>
<p>(x — x<sub>1</sub>)(x
— x<sub>2</sub>) = 0</p>
<p>= Ну, и что?
Видел я где-то это уравнение, но не вижу
пользы. Если корни уже известны, то
решать нечего.....</p>
<p>— Меня все
время интересовало, откуда в теореме
Виета, такие коэффициенты «сумма» и
«произведение» корней? Слишком красиво!</p>
<p>Но посмотри
внимательно на это уравнение.</p>
<p>1. для выполнения
равенства — необходимо и достаточно,
чтобы x равнялся или x<sub>1</sub> или x<sub>2</sub>.</p>
<p>2. раскрой
скобки</p>
<p>........</p>
<p><empty-line/>

</p>
<p>(x — x<sub>1</sub>)(x
— x<sub>2</sub>) = x<sup>2</sup> — (x<sub>1</sub> + x<sub>2</sub>)
x + (x<sub>1</sub> * x<sub>2</sub>)</p>
<p><empty-line/>

</p>
<p>= Нечто
подобное ты проделал в самом начале —
при решении системы Диофанта.</p>
<p>— Да, круг
замкнулся. И вопросов больше нет.<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a></p>
<empty-line/>
</section>


<section>
<title>
<p>День 23</p>
<p>Графическое решение</p>
</title>
<epigraph>
<p>КУ?!!</p>
<p>Какой! Восторг!!!</p>
</epigraph>
<empty-line/>
<epigraph>
<p>Я действительно могу научить кого угодно,</p>
<p> но это не значит, что я готов работать с учеником, которому неинтересны мои уроки. /Снейп/</p>
<text-author>Hydrargyrum</text-author>
</epigraph>
<empty-line/>
<p>— Давай еще раз займемся графическим решением КУ.</p>
<p>— Напомню популярные способы:</p>
<empty-line/>
<p>1. Формула y = x<sup>2</sup> + bx + c, описывает параболу. Функция получает значение «ноль» при пересечении этой, самой параболы с осью абсцисс.</p>
<p>Т.е. для графического решения КУ предлагается построить параболу и посмотреть где она пересечет ось X.</p>
<p>= Ну, в принципе, построить параболу по точкам — можно. …. Но это не наш метод.</p>
<p><sub>- Согласен, к формулам подходить надо «по-мягше»</sub></p>
<p><sub>= И смотреть на них «по-ширше»</sub></p>
<empty-line/>
<p>2. Уравнение x<sup>2</sup> + bx + c = 0 можно перезаписать как: x<sup>2</sup> = - bx — c. Формула y = x<sup>2</sup> описывает параболу вершина коей будет расположена в начале координат. В свою очередь формула y = - bx — c отобразится прямой. Решением искомого уравнения будут ординаты точек пересечения этой параболы и той прямой.</p>
<p>= Так,… что тут сказать…. оно может и умно, но построений еще больше, а следовательно……….</p>
<image l:href="#i_100.jpg"/>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>= Еще я нашел какие то «нормо...»</p>
<p>— Нет, «номограммы» - отличная штука, но только, если требуется ПОСТОЯННЫЕ вычисления. Например вы лесник, и вам <strong>постоянно</strong> требуется вычислять кубатуру древесины по диаметру и длине дерева, ИЛИ вы <strong>постоянно</strong> подбираете точные сопротивления для настройки вольтметров ИЛИ вам надо знать время сброса бомбы (для попадания в цель) учитывая скорость и высоту самолета (на самом деле еще несколько параметров).</p>
<p>В подобных случаях ЗАРАНЕЕ строятся хитро размеченные прямые и кривые, и опытный оператор приложив линейку, за доли секунды находит ответ.</p>
<subtitle>Номограмма для решения квадратного уравнения</subtitle>
<p><strong>z<sup>2</sup>+pz+q = 0</strong></p>
<image l:href="#i_105.jpg"/>
<cite>
<p>Например: z<sup>2</sup> - 9z + 8 = 0</p>
<p>1. на шкале p находим отметку -9, на шкале q отметку 8.</p>
<p>2. проводим через эти метки прямую, которая пересекает криволинейную шкалу номограммы в отметках 1 и 8.</p>
<p>3. следовательно, корни уравнения 1 и 8.</p>
</cite>
<p>* * *</p>
<p>* * *</p>
<p>* * *</p>

<empty-line/>
<p><image l:href="#img_1.png"/></p>
<empty-line/>
<p>Что-то мне это напоминает? Что же напоминает? Уже долгое время я смотрю на этот корень и… вижу что-то знакомое</p>

<p>= И что же?</p>
<p>— Видишь ли, если я так сразу скажу, то сработает эффект «Колумбова яйца»<a l:href="#y_1" type="note">[1]</a> - реакция будет: «Ну, это-же элементарно»</p>
<empty-line/>
<epigraph>
<p>Гляжу, как безумный, на черную шаль,</p>
<p>И хладную душу терзает...</p>
<p>….меня терзают смутные сомнения</p>
</epigraph>
<empty-line/>
<p>= Хватит интриговать, рассказывай!</p>
<p>— Сейчас, все поймешь сам. Расскажи, что ты видишь.</p>
<image l:href="#img_1.png"/>
<p>= Ну, корень, под корнем разность квадрата числа и еще одного числа.</p>
<p>— Хорошо! А теперь представь, что это не «еще одно число», а «некое число --- в квадрате»</p>
<p>= Теперь и мне что-то напоминает.</p>
<p>— Сосредоточься, напрягись «крибле — крабле — бумс»</p>
<p>= Теорема Пифагора???</p>
<p>— Бинго!!!</p>
<p>= Да, похоже на теорему Пифагора, но, что это дает?</p>
<empty-line/>
<cite>
<p>— Ну-ну. Не стоит корить себя за бесконечную тупость. Это присуще всем моим сотрудникам.</p>
<text-author>Петля времени Грач Игорь</text-author>
</cite>
<empty-line/>
<p>— Разжевываю:</p>
<p>1 Гипотенуза нам известна (h)</p>
<p>достаточно:</p>
<p>2 вычислить (корень из с — назовем его v) - это один катет,</p>
<p>3 взять циркуль,</p>
<p>4 построить прямой угол</p>
<p>5 отложить на одной стороне v</p>
<p>6 циркуль раскрыть на расстояние h</p>
<p>7 и сделать засечки (x<sub>1</sub> и x<sub>2</sub>) на другой стороне прямого угла.</p>
<p>Т.к. я разжевывал максимально мелко, то получилось вроде-бы длинно, но займет это дело пять секунд. (правда еще 1.5 часа на поиски циркуля и линейки)</p>
<p>= ?</p>
<p>— Повторю вывод. При данном методе графического решения КУ, надобно произвести только два вычисления</p>
<empty-line/>
<p>1. h = -b/2</p>
<p>2. v = (корень квадратный из с)</p>
<empty-line/>
<p>а дальше, поработать с линейкой и циркулем. <sup>И ни каких Али-Бабов.</sup></p>
<p>= Не увижу! Не поверю!</p>
<empty-line/>
<p>— Хорошо. Пусть корнями будут x<sub>1</sub> = 2 и x<sub>2</sub> = 8. [честно признаюсь, для примеров я подобрал очень легкие уравнения] 
</p>
<p> Тогда уравнение будет x<sup>2</sup> -10x + 16 = 0.</p>
<p>h = 10/2 = 5</p>
<p>выполняем самое сложное вычисление:</p>
<p>v = корень квадратный из 16 = 4</p>
<p>по оси Х откладываем h = 5</p>
<p>из полученной точки проводим перпендикуляр (как его построить отвлекаться не буду.
 Ты должен это знать. И строить его циркулем и линейкой 3 секунды)</p>
<p>откладываем на перпендикуляре значение v = 4</p>
<p>раскрываем циркуль на размер h = 5</p>
<p>делаем две засечки на оси ОХ. Это и есть ДЕРЕВО (т. е. корни квадратного уравнения)</p>
<empty-line/>
<image l:href="#r1.png"/>
<empty-line/>
<p>= Да не может быть! Так просто!</p>
<p>— Попробуй сам.</p>
<p>……….</p>
<p>= Проверил. Получается. Но, что делать когда корни разных знаков, ведь тогда не разница квадратов, а сумма.</p>
<p>— Молодец. А подумать! Сумма квадратов — это что?</p>
<p>= Гипотенуза?</p>
<p><strong>Пример</strong></p>
<p>Задаем корни x<sub>1</sub> = -2 и x<sub>2</sub> = 8</p>
<p>Получится уравнение x<sup>2</sup> -6x - 16 = 0.</p>
<p>Производим вычисления h = 3; v = 4</p>
<p>При разнополых корнях порядок действий немного изменяется.</p>
<p>По прежнему на оси ОХ откладываем h = 3</p>
<p>Перпендикуляр в данном случае не нужен.</p>
<p>V = 4 откладываем на оси OY [на рисунке я ошибся и отложил v в отрицательную сторону, но ущерба ошибка не принесла никакого. Посмотри внимательно и поймешь, что v можно откладывать в любую сторону]</p>
<p>Теперь самое забавное, ножку циркуля ставим в точку x = 3 и раскрываем его до точки y = 4 полученным радиусом R делаем засечки на оси OX.</p>
<p>Все — корни получены.</p>
<empty-line/>
<image l:href="#r2.png"/>
<empty-line/>
<p>= Как-то это сложнее.</p>
<p>— Нисколько, дело практики.</p>
<p>+ + +</p>

<empty-line/>
<p># В любом случае — решение КУ - это решение прямоугольного треугольника.</p>
<p># таким значком я буду помечать упоминание КУ-треугольника</p>
<empty-line/>
<p>= Но графическое решение дает только приближенное решение!</p>
<p>— Ничего страшного. Точные значения совсем рядом, и тебе не составит труда за пару проверок их найти.</p>
<empty-line/>
<p>* * *</p>
<empty-line/>
<p>— О графическом решении КУ — пожалуй, все.</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p>Но есть <strong>дополнение к анализу КУ</strong>.</p>
<empty-line/>
<p>+ + +</p>
<empty-line/>
<p>Я считал их совершенно банальными, однако надо поставить точку и над этим i.</p>
<p>— Разберем оставшиеся возможные варианты КУ.</p>
<empty-line/>
<image l:href="#all.png"/>
<empty-line/>
<p>{1}. Напиши уравнение в котором оба корня равны, но противоположны по знаку.</p>
<p>= Надо подумать, в чем подвох….. Так, если они равны и противоположны, то сумма будет равна нулю, значит b = 0. И уравнение будет:</p>
<p>x<sup>2</sup> + c = 0</p>
<p>— Нет, ошибка. Если знаки противоположны то произведение отрицательно.</p>
<p>x<sup>2</sup> - c = 0</p>
<p>— Т.к. решение уравнения элементарно, то обычно в заданиях его не используют.</p>
<p>= А графическое решение?</p>
<p>— Корни разнополые, и методику ты знаешь, НО</p>
<p># треугольник КУ вырождается в отрезок (см. черную параболу [2])</p>

<empty-line/>
<p>{2}. А теперь напиши уравнение, в котором один из корней равен 0.</p>
<p>= Теперь меня не обманешь, с = 0, значит:</p>
<p>x<sup>2</sup> - bx = 0</p>
<p>— Как видишь, решение еще проще, делишь все на x, и получаешь ответ.</p>
<p>(голубая парабола [1])</p>
<p><sup>= интересное название</sup></p>
<p># треугольник опять превратился в отрезок</p>
<empty-line/>
<p>{3}. Теперь напишем уравнение в котором есть только одно решение и это решение 0.</p>
<p>x<sup>2</sup> = 0</p>
<p>= Тут решать нечего.</p>
<p>— Да, решать нечего, но подумать есть о чем.</p>
<p>Формула y = x<sup>2</sup> описывает параболу, вершина которой, находится в начале координат.</p>
<p># треугольник уменьшится до точки (красная парабола [3])</p>
<p>А если вершина <strong>не</strong> в начале координат, то формула будет y = (x - h)<sup>2</sup> [почему минус? ... подставь значения х и h ... сообразишь].
</p>
<p>Откроем скобки в уравнении (x - h)<sup>2</sup> = 0:</p>
<p>x<sup>2</sup> — 2hx + h<sup>2</sup> = 0</p>
<p>= Хе, хе, хе — опять то-же самое уравнение.</p>
<p>— Ты прав, структурно уравнение, обычное приведенное, НО ты можешь отчетливо видеть <strong>признак</strong> единственного решения уравнения [c = h<sup>2</sup>].</p>
<p># напомню, треугольник все еще <strong>точка</strong></p>
<p>Из этого варианта вытекает четвертый.</p>
<p>= Как? Еще и четвертый?</p>

<p>— Итак, вариант КУ <strong>НЕ ИМЕЮЩЕГО</strong> решения</p>
<p>Мы уже знаем формулу параболы «гуляющей» вершиной по оси ОХ:</p>
<p>y = (x — h)<sup>2</sup></p>
<p>Добавим сюда еще смещение по оси ОУ</p>
<p>y = (x — h)<sup>2</sup> - d</p>
<p> т. е. «гуляем» по всему полю оси координат.</p>
<p>Я утверждаю, что такая формула правильнее выражает графическое изображение параболы. Смещение по оси ОХ — h, смещение по оси ОУ — d.</p>
<empty-line/>
<p>Откроем скобки:</p>
<p>и сравни с привычной формой уравнения</p>
<p>y = x<sup>2</sup> — 2hx + h<sup>2</sup> — d</p>
<p>x<sup>2</sup> — bx + c = 0</p>
<p> т. е. <strong>c</strong> — на самом деле состоит из двух частей c = h<sup>2</sup> — d</p>
<empty-line/>
<p>Отсюда: d = h<sup>2</sup> - c</p>
<empty-line/>
<p>= Погоди, погоди! Получается, что дискриминант…</p>
<p>— Совершенно верно. Нужен для вычисления смещения параболы по оси ОУ.</p>
<empty-line/>
<p>Если d — меньше нуля (парабола выше оси ОХ) — решения у уравнения <strong>нет</strong>.</p>
<p>Если d — равно нулю (вершина параболы лежит на оси ОХ) — решение <strong>единственное</strong>.</p>
<p>Если d — больше нуля (вершина параболы ниже оси ОХ) — <strong>обычные два ответа</strong>.</p>
<empty-line/>
<empty-line/>
<p># Мы убедились, что в граничных случаях ( {1},{2},{3} ) треугольник решения КУ вырождается.</p>
<p></p>

<p>- Хи-хи-хи <sub>(это очень и очень смешно)</sub></p>
<p>- Подведем
ИТОГ графическому решению КУ.</p>
<p>Сейчас меня
интересует только подкоренное выражение:</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#b1.gif"/></p>
<empty-line/>
<p>Посмотри
внимательно.</p>
<p>= Как-то ты
странно написал. Ну b/2 — это мы уже
расшифровывали.</p>
<p>= А зачем ты
возводишь в степень квадратный корень?
Это же тавтология.</p>
<p>- Повторюсь
СМОТРИ ВНИМАТЕЛЬНО!!</p>
<p>= ?</p>
<p>= !</p>
<p>= Понял! b/2 —
это среднее арифметическое, а корень
из произведения x<sub>1</sub> и x<sub>2</sub> их
среднее геометрическое (это же 7 класс
— поэтому сразу не узнал)</p>
<p>- Итого под
корнем у нас средние арифметическое и
геометрическое.</p>
<p>- А теперь
фокус!</p>
<p>- Поищи-ка в
интернете «среднее геометрическое» и
посмотри связанные с ним картинки.</p>
<p>Довольно
скоро ты найдешь такую:</p>
<empty-line/>
<p><image l:href="#b2.gif"/></p>
<empty-line/>
<p>= Ну и где
смеяться?</p>
<p>- СМОТРИ
ВНИМАТЕЛЬНО!!!</p>
<empty-line/>
<p>= Но это же
вторая руна!!</p>
<p>- Вот это и
есть... <sub>три тополя на Плющихе</sub></p>
<p></p>
<empty-line/>
<p>= Интересно. Мы с тобой рассуждаем о КУ уже 6 дней. Создается впечатление, что такие разговоры можно вести бесконечно.</p>
<p>— Согласен.</p>
<p>Болтать есть много о чем:</p>
<p>* о том, что
парабола есть геометрическое место
точек…… <sup>и сравни это определение
с соответствующим для эллипса, гиперболы,
окружности </sup>
</p>
<p>* о том, что
задача попадания бомбы (снаряда) в цель
— это построение КУ по заданным
координатам</p>
<p>* о том, что
«Гиперболоид инженера Гарина» должен
был называться «Параболоид….</p>
<p>* о том, что
лучше для создания арок и мостов Парабола,
Гипербола или Цепная линия?</p>
<p><br/>

</p>
<p>Каждая из этих тем требует большого и
неоднозначного обсуждения.</p>
<p>= Но?</p>
<p>Но пора заканчивать дозволенные речи. <sup>А
перечисленные темы пусть будут домашним
заданием.</sup></p>
<p>

</p>
<empty-line/>
<image l:href="#i_114.jpg"/>
<empty-line/>
<p><sub>I'll be back </sub></p>
</section>



<section>
<title>
<p>Приложение 1. Задачи.</p>
</title>
<table>
<tr>
<td><p>1) x<sup>2</sup> - 10x + 21 = 0</p></td>
<td><p>2) x<sup>2</sup> - 8x + 7 = 0</p></td>
<td><p>3) x<sup>2</sup> - 6x + 9 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>4) x<sup>2</sup> - 12x + 11 = 0</p></td>
<td><p>5) x<sup>2</sup> - 12x + 35 = 0</p></td>
<td><p>6) x<sup>2</sup> + 12x + 11 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>7) x<sup>2</sup> - 16x + 39 = 0</p></td>
<td><p>8) x<sup>2</sup> + 3x - 10 = 0</p></td>
<td><p>9) x<sup>2</sup> + 9x - 22 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>10) x<sup>2</sup> - 4x - 21 = 0</p></td>
<td><p>11) x<sup>2</sup> - 20x + 51 = 0</p></td>
<td><p>12) x<sup>2</sup> - 10x - 119 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>13) x<sup>2</sup> - 5x - 14 = 0</p></td>
<td><p>14) x<sup>2</sup> - 24x + 119 = 0</p></td>
<td><p>15) x<sup>2</sup> + 5x - 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>16) x<sup>2</sup> - 22x + 85 = 0</p></td>
<td><p>17) x<sup>2</sup> - 18x + 17 = 0</p></td>
<td><p>18) x<sup>2</sup> - 9x + 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>19) x<sup>2</sup> + 2x - 15 = 0</p></td>
<td><p>20) x<sup>2</sup> - 4x + 3 = 0</p></td>
<td><p>21) x<sup>2</sup> - 14x + 49 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>22) x<sup>2</sup> - 12x - 13 = 0</p></td>
<td><p>23) x<sup>2</sup> - 1x - 6 = 0</p></td>
<td><p>24) x<sup>2</sup> - 2x - 3 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>25) x<sup>2</sup> - 15x + 26 = 0</p></td>
<td><p>26) x<sup>2</sup> - 8x + 15 = 0</p></td>
<td><p>27) x<sup>2</sup> + 2x - 35 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>28) x<sup>2</sup> + 2x - 3 = 0</p></td>
<td><p>29) x<sup>2</sup> - 19x + 34 = 0</p></td>
<td><p>30) x<sup>2</sup> - 6x - 7 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>31) x<sup>2</sup> + 16x + 55 = 0</p></td>
<td><p>32) x<sup>2</sup> - 7x + 10 = 0</p></td>
<td><p>33) x<sup>2</sup> - 4x + 4 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>34) x<sup>2</sup> + 4x - 77 = 0</p></td>
<td><p>35) x<sup>2</sup> + 10x - 119 = 0</p></td>
<td><p>36) x<sup>2</sup> - 3x + 2 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>37) x<sup>2</sup> - 5x + 6 = 0</p></td>
<td><p>38) x<sup>2</sup> + 12x - 85 = 0</p></td>
<td><p>39) x<sup>2</sup> - 14x + 33 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>40) x<sup>2</sup> - 2x - 15 = 0</p></td>
<td><p>41) x<sup>2</sup> + 10x - 39 = 0</p></td>
<td><p>42) x<sup>2</sup> - 20x + 91 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>43) x<sup>2</sup> + 15x - 34 = 0</p></td>
<td><p>44) x<sup>2</sup> + 4x - 5 = 0</p></td>
<td><p>45) x<sup>2</sup> - 18x + 65 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>46) x<sup>2</sup> + 1x - 6 = 0</p></td>
<td><p>47) x<sup>2</sup> - 4x - 77 = 0</p></td>
<td><p>48) x<sup>2</sup> + 6x - 7 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>49) x<sup>2</sup> + 16x - 17 = 0</p></td>
<td><p>50) x<sup>2</sup> - 2x - 35 = 0</p></td>
<td><p>51) x<sup>2</sup> - 10x + 25 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>52) x<sup>2</sup> - 13x + 22 = 0</p></td>
<td><p>53) x<sup>2</sup> - 6x + 5 = 0</p></td>
<td><p>54) x<sup>2</sup> - 1x - 2 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>55) x<sup>2</sup> + 4x - 21 = 0</p></td>
<td><p>56) x<sup>2</sup> - 6x - 91 = 0</p></td>
<td><p>57) x<sup>2</sup> + 10x - 11 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>58) x<sup>2</sup> - 16x + 55 = 0</p></td>
<td><p>59) x<sup>2</sup> - 14x + 13 = 0</p></td>
<td><p>60) x<sup>2</sup> - 4x - 5 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>61) x<sup>2</sup> - 18x + 77 = 0</p></td>
<td><p>62) x<sup>2</sup> + 12x - 13 = 0</p></td>
<td><p>63) x<sup>2</sup> - 3x - 10 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>64) x<sup>2</sup> - 8x - 65 = 0</p></td>
<td><p>65) x<sup>2</sup> - 12x - 85 = 0</p></td>
<td><p>66) x<sup>2</sup> - 9x - 22 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>67) x<sup>2</sup> + 11x - 26 = 0</p></td>
<td><p>68) x<sup>2</sup> + 4x + 3 = 0</p></td>
<td><p>69) x<sup>2</sup> - 2x + 1 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>70) x<sup>2</sup> - 8x - 33 = 0</p></td>
<td><p>71) x<sup>2</sup> + 3x + 2 = 0</p></td>
<td><p>72) x<sup>2</sup> + 14x - 51 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>73) x<sup>2</sup> + 13x + 22 = 0</p></td>
<td><p>74) x<sup>2</sup> + 8x - 33 = 0</p></td>
<td><p>75) x<sup>2</sup> + 6x - 91 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>76) x<sup>2</sup> + 8x + 15 = 0</p></td>
<td><p>77) x<sup>2</sup> - 11x - 26 = 0</p></td>
<td><p>78) x<sup>2</sup> + 9x + 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>79) x<sup>2</sup> - 14x - 51 = 0</p></td>
<td><p>80) x<sup>2</sup> + 7x + 10 = 0</p></td>
<td><p>81) x<sup>2</sup> + 1x - 2 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>82) x<sup>2</sup> + 6x - 55 = 0</p></td>
<td><p>83) x<sup>2</sup> + 2x + 1 = 0</p></td>
<td><p>84) x<sup>2</sup> + 6x + 5 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>85) x<sup>2</sup> - 6x - 55 = 0</p></td>
<td><p>86) x<sup>2</sup> + 18x + 17 = 0</p></td>
<td><p>87) x<sup>2</sup> + 8x - 65 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>88) x<sup>2</sup> + 20x + 51 = 0</p></td>
<td><p>89) x<sup>2</sup> + 14x + 49 = 0</p></td>
<td><p>90) x<sup>2</sup> - 10x - 11 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>91) x<sup>2</sup> - 15x - 34 = 0</p></td>
<td><p>92) x<sup>2</sup> - 10x - 39 = 0</p></td>
<td><p>93) x<sup>2</sup> + 8x + 7 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>94) x<sup>2</sup> - 16x - 17 = 0</p></td>
<td><p>95) x<sup>2</sup> + 12x + 35 = 0</p></td>
<td><p>96) x<sup>2</sup> + 18x + 77 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>97) x<sup>2</sup> + 14x + 33 = 0</p></td>
<td><p>98) x<sup>2</sup> + 18x + 65 = 0</p></td>
<td><p>99) x<sup>2</sup> + 19x + 34 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>100) x<sup>2</sup> + 5x + 6 = 0</p></td>
<td><p>101) x<sup>2</sup> + 10x + 21 = 0</p></td>
<td><p>102) x<sup>2</sup> + 14x + 13 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>103) x<sup>2</sup> + 24x + 119 = 0</p></td>
<td><p>104) x<sup>2</sup> + 6x + 9 = 0</p></td>
<td><p>105) x<sup>2</sup> + 20x + 91 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>106) x<sup>2</sup> + 22x + 85 = 0</p></td>
<td><p>107) x<sup>2</sup> + 15x + 26 = 0</p></td>
<td><p>108) x<sup>2</sup> + 16x + 39 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>109) x<sup>2</sup> + 10x + 25 = 0</p></td>
<td><p>110) x<sup>2</sup> + 4x + 4 = 0</p></td>
</tr>
</table>
</section>
<section>
<title>
<p>Приложение 2. Ответы.</p>
</title>
<table>
<tr>
<td><p>1) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>2) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>3) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>4) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>5) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>6) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>7) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>8) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>9) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>10) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>11) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>12) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>13) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>14) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>15) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>16) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>17) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>18) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>19) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>20) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>21) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>22) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>23) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>24) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>25) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>26) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>27) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>28) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>29) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>30) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>31) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>32) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>33) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>34) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>35) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>36) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>37) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>38) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>39) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>40) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>41) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>42) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>43) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>44) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>45) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>46) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>47) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>48) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>49) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>50) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>51) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>52) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>53) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>54) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>55) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>56) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>57) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>58) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>59) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>60) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>61) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>62) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>63) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>64) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>65) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>66) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>67) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>68) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>69) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>70) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>71) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>72) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>73) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>74) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>75) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>76) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>77) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>78) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>79) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>80) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>81) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>82) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>83) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>84) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>85) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>86) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>87) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>88) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>89) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>90) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>91) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>92) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>93) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>94) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>95) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>96) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>97) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>98) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>99) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>100) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>101) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>102) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>103) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>104) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>105) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>106) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>107) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>108) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>109) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>110) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
</table>
</section>
<section>
<title>
<p>Приложение 3. Усложненные задачи.</p>
</title>
<table>
<tr>
<td><p>1) x<sup>2</sup> - 19x + 78 = 0</p></td>
<td><p>2) x<sup>2</sup> - 16x + 39 = 0</p></td>
<td><p>3) x<sup>2</sup> + 2x - 8 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>4) x<sup>2</sup> - 15x + 14 = 0</p></td>
<td><p>5) x<sup>2</sup> - 12x + 35 = 0</p></td>
<td><p>6) x<sup>2</sup> + 36x + 35 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>7) x<sup>2</sup> + 3x - 70 = 0</p></td>
<td><p>8) x<sup>2</sup> + 13x - 30 = 0</p></td>
<td><p>9) x<sup>2</sup> - 21x + 68 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>10) x<sup>2</sup> - 17x + 70 = 0</p></td>
<td><p>11) x<sup>2</sup> - 7x + 10 = 0</p></td>
<td><p>12) x<sup>2</sup> - 10x - 75 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>13) x<sup>2</sup> - 17x + 66 = 0</p></td>
<td><p>14) x<sup>2</sup> - 4x - 21 = 0</p></td>
<td><p>15) x<sup>2</sup> - 18x + 65 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>16) x<sup>2</sup> + 5x - 14 = 0</p></td>
<td><p>17) x<sup>2</sup> - 7x - 98 = 0</p></td>
<td><p>18) x<sup>2</sup> - 18x + 45 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>19) x<sup>2</sup> + 22x - 75 = 0</p></td>
<td><p>20) x<sup>2</sup> + 11x + 30 = 0</p></td>
<td><p>21) x<sup>2</sup> - 9x - 52 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>22) x<sup>2</sup> - 6x - 55 = 0</p></td>
<td><p>23) x<sup>2</sup> - 50x + 49 = 0</p></td>
<td><p>24) x<sup>2</sup> - 3x + 2 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>25) x<sup>2</sup> - 7x + 6 = 0</p></td>
<td><p>26) x<sup>2</sup> - 20x + 91 = 0</p></td>
<td><p>27) x<sup>2</sup> - 4x + 3 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>28) x<sup>2</sup> - 7x + 12 = 0</p></td>
<td><p>29) x<sup>2</sup> + 20x - 21 = 0</p></td>
<td><p>30) x<sup>2</sup> + 7x - 18 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>31) x<sup>2</sup> + 10x + 21 = 0</p></td>
<td><p>32) x<sup>2</sup> - 6x - 91 = 0</p></td>
<td><p>33) x<sup>2</sup> - 15x + 26 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>34) x<sup>2</sup> + 12x + 35 = 0</p></td>
<td><p>35) x<sup>2</sup> - 5x + 6 = 0</p></td>
<td><p>36) x<sup>2</sup> - 19x + 70 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>37) x<sup>2</sup> - 3x - 4 = 0</p></td>
<td><p>38) x<sup>2</sup> + 10x - 39 = 0</p></td>
<td><p>39) x<sup>2</sup> - 20x - 125 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>40) x<sup>2</sup> + 2x - 63 = 0</p></td>
<td><p>41) x<sup>2</sup> - 8x + 15 = 0</p></td>
<td><p>42) x<sup>2</sup> + 22x + 85 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>43) x<sup>2</sup> - 8x + 7 = 0</p></td>
<td><p>44) x<sup>2</sup> - 37x + 70 = 0</p></td>
<td><p>45) x<sup>2</sup> - 28x + 75 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>46) x<sup>2</sup> - 6x + 9 = 0</p></td>
<td><p>47) x<sup>2</sup> + 18x + 77 = 0</p></td>
<td><p>48) x<sup>2</sup> - 9x - 22 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>49) x<sup>2</sup> - 11x + 18 = 0</p></td>
<td><p>50) x<sup>2</sup> - 12x - 85 = 0</p></td>
<td><p>51) x<sup>2</sup> + 3x - 18 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>52) x<sup>2</sup> - 14x - 51 = 0</p></td>
<td><p>53) x<sup>2</sup> + 8x - 33 = 0</p></td>
<td><p>54) x<sup>2</sup> + 8x + 12 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>55) x<sup>2</sup> - 12x + 27 = 0</p></td>
<td><p>56) x<sup>2</sup> + 4x + 3 = 0</p></td>
<td><p>57) x<sup>2</sup> - 12x + 20 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>58) x<sup>2</sup> + 4x - 45 = 0</p></td>
<td><p>59) x<sup>2</sup> + 1x - 2 = 0</p></td>
<td><p>60) x<sup>2</sup> + 23x + 102 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>61) x<sup>2</sup> - 11x - 42 = 0</p></td>
<td><p>62) x<sup>2</sup> - 2x - 15 = 0</p></td>
<td><p>63) x<sup>2</sup> + 8x + 7 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>64) x<sup>2</sup> - 16x + 55 = 0</p></td>
<td><p>65) x<sup>2</sup> + 14x - 51 = 0</p></td>
<td><p>66) x<sup>2</sup> - 1x - 110 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>67) x<sup>2</sup> + 3x - 10 = 0</p></td>
<td><p>68) x<sup>2</sup> - 38x + 105 = 0</p></td>
<td><p>69) x<sup>2</sup> + 9x + 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>70) x<sup>2</sup> + 1x - 30 = 0</p></td>
<td><p>71) x<sup>2</sup> - 22x + 85 = 0</p></td>
<td><p>72) x<sup>2</sup> - 12x + 11 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>73) x<sup>2</sup> + 6x + 8 = 0</p></td>
<td><p>74) x<sup>2</sup> + 23x + 42 = 0</p></td>
<td><p>75) x<sup>2</sup> + 5x - 66 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>76) x<sup>2</sup> - 3x - 18 = 0</p></td>
<td><p>77) x<sup>2</sup> - 4x - 77 = 0</p></td>
<td><p>78) x<sup>2</sup> - 1x - 30 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>79) x<sup>2</sup> - 5x - 50 = 0</p></td>
<td><p>80) x<sup>2</sup> + 19x - 42 = 0</p></td>
<td><p>81) x<sup>2</sup> + 10x - 75 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>82) x<sup>2</sup> - 18x + 77 = 0</p></td>
<td><p>83) x<sup>2</sup> - 9x + 20 = 0</p></td>
<td><p>84) x<sup>2</sup> + 13x + 22 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>85) x<sup>2</sup> + 24x + 119 = 0</p></td>
<td><p>86) x<sup>2</sup> - 10x - 39 = 0</p></td>
<td><p>87) x<sup>2</sup> + 10x - 119 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>88) x<sup>2</sup> - 1x - 6 = 0</p></td>
<td><p>89) x<sup>2</sup> + 6x - 7 = 0</p></td>
<td><p>90) x<sup>2</sup> - 8x + 12 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>91) x<sup>2</sup> - 24x + 63 = 0</p></td>
<td><p>92) x<sup>2</sup> + 4x + 4 = 0</p></td>
<td><p>93) x<sup>2</sup> + 8x - 20 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>94) x<sup>2</sup> - 13x + 22 = 0</p></td>
<td><p>95) x<sup>2</sup> - 32x - 105 = 0</p></td>
<td><p>96) x<sup>2</sup> - 6x + 5 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>97) x<sup>2</sup> - 14x + 33 = 0</p></td>
<td><p>98) x<sup>2</sup> + 2x - 35 = 0</p></td>
<td><p>99) x<sup>2</sup> - 14x + 13 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>100) x<sup>2</sup> + 48x - 49 = 0</p></td>
<td><p>101) x<sup>2</sup> + 12x - 28 = 0</p></td>
<td><p>102) x<sup>2</sup> + 15x + 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>103) x<sup>2</sup> - 13x + 30 = 0</p></td>
<td><p>104) x<sup>2</sup> - 4x + 4 = 0</p></td>
<td><p>105) x<sup>2</sup> - 33x - 70 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>106) x<sup>2</sup> - 9x - 70 = 0</p></td>
<td><p>107) x<sup>2</sup> - 1x - 42 = 0</p></td>
<td><p>108) x<sup>2</sup> + 14x - 15 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>109) x<sup>2</sup> + 16x + 28 = 0</p></td>
<td><p>110) x<sup>2</sup> + 20x + 91 = 0</p></td>
<td><p>111) x<sup>2</sup> - 2x - 63 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>112) x<sup>2</sup> + 18x - 63 = 0</p></td>
<td><p>113) x<sup>2</sup> + 10x - 11 = 0</p></td>
<td><p>114) x<sup>2</sup> - 9x + 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>115) x<sup>2</sup> + 6x - 27 = 0</p></td>
<td><p>116) x<sup>2</sup> - 5x - 66 = 0</p></td>
<td><p>117) x<sup>2</sup> - 8x - 9 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>118) x<sup>2</sup> + 9x - 22 = 0</p></td>
<td><p>119) x<sup>2</sup> - 13x + 42 = 0</p></td>
<td><p>120) x<sup>2</sup> + 8x - 65 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>121) x<sup>2</sup> - 23x + 102 = 0</p></td>
<td><p>122) x<sup>2</sup> - 18x + 17 = 0</p></td>
<td><p>123) x<sup>2</sup> + 11x + 18 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>124) x<sup>2</sup> - 18x - 63 = 0</p></td>
<td><p>125) x<sup>2</sup> - 8x - 33 = 0</p></td>
<td><p>126) x<sup>2</sup> + 8x + 15 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>127) x<sup>2</sup> - 16x + 28 = 0</p></td>
<td><p>128) x<sup>2</sup> - 16x + 15 = 0</p></td>
<td><p>129) x<sup>2</sup> - 2x + 1 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>130) x<sup>2</sup> + 22x + 105 = 0</p></td>
<td><p>131) x<sup>2</sup> - 19x + 34 = 0</p></td>
<td><p>132) x<sup>2</sup> - 47x - 98 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>133) x<sup>2</sup> - 11x - 26 = 0</p></td>
<td><p>134) x<sup>2</sup> + 6x + 5 = 0</p></td>
<td><p>135) x<sup>2</sup> + 4x - 21 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>136) x<sup>2</sup> - 17x + 42 = 0</p></td>
<td><p>137) x<sup>2</sup> - 23x + 42 = 0</p></td>
<td><p>138) x<sup>2</sup> + 2x - 3 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>139) x<sup>2</sup> + 8x - 105 = 0</p></td>
<td><p>140) x<sup>2</sup> + 7x + 10 = 0</p></td>
<td><p>141) x<sup>2</sup> + 33x - 70 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>142) x<sup>2</sup> + 1x - 20 = 0</p></td>
<td><p>143) x<sup>2</sup> - 5x - 14 = 0</p></td>
<td><p>144) x<sup>2</sup> + 34x - 35 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>145) x<sup>2</sup> + 2x - 15 = 0</p></td>
<td><p>146) x<sup>2</sup> + 9x - 10 = 0</p></td>
<td><p>147) x<sup>2</sup> - 2x - 35 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>148) x<sup>2</sup> + 17x + 42 = 0</p></td>
<td><p>149) x<sup>2</sup> + 4x - 117 = 0</p></td>
<td><p>150) x<sup>2</sup> + 12x + 20 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>151) x<sup>2</sup> + 23x - 50 = 0</p></td>
<td><p>152) x<sup>2</sup> + 8x - 9 = 0</p></td>
<td><p>153) x<sup>2</sup> - 10x + 25 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>154) x<sup>2</sup> + 5x - 50 = 0</p></td>
<td><p>155) x<sup>2</sup> + 18x + 65 = 0</p></td>
<td><p>156) x<sup>2</sup> - 27x + 50 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>157) x<sup>2</sup> - 4x - 12 = 0</p></td>
<td><p>158) x<sup>2</sup> + 27x + 50 = 0</p></td>
<td><p>159) x<sup>2</sup> - 10x + 21 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>160) x<sup>2</sup> + 20x - 125 = 0</p></td>
<td><p>161) x<sup>2</sup> - 12x - 45 = 0</p></td>
<td><p>162) x<sup>2</sup> + 7x - 44 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>163) x<sup>2</sup> - 7x - 78 = 0</p></td>
<td><p>164) x<sup>2</sup> - 15x + 50 = 0</p></td>
<td><p>165) x<sup>2</sup> + 19x + 70 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>166) x<sup>2</sup> - 20x + 99 = 0</p></td>
<td><p>167) x<sup>2</sup> + 1x - 6 = 0</p></td>
<td><p>168) x<sup>2</sup> - 3x - 10 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>169) x<sup>2</sup> + 3x - 4 = 0</p></td>
<td><p>170) x<sup>2</sup> - 20x + 75 = 0</p></td>
<td><p>171) x<sup>2</sup> + 4x - 12 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>172) x<sup>2</sup> - 34x - 35 = 0</p></td>
<td><p>173) x<sup>2</sup> - 10x + 9 = 0</p></td>
<td><p>174) x<sup>2</sup> + 5x - 6 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>175) x<sup>2</sup> + 12x - 45 = 0</p></td>
<td><p>176) x<sup>2</sup> - 17x + 52 = 0</p></td>
<td><p>177) x<sup>2</sup> + 11x - 102 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>178) x<sup>2</sup> - 21x + 110 = 0</p></td>
<td><p>179) x<sup>2</sup> - 7x - 44 = 0</p></td>
<td><p>180) x<sup>2</sup> - 24x + 119 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>181) x<sup>2</sup> + 16x + 55 = 0</p></td>
<td><p>182) x<sup>2</sup> - 36x + 35 = 0</p></td>
<td><p>183) x<sup>2</sup> + 32x - 105 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>184) x<sup>2</sup> - 8x - 20 = 0</p></td>
<td><p>185) x<sup>2</sup> - 48x - 49 = 0</p></td>
<td><p>186) x<sup>2</sup> + 24x - 25 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>187) x<sup>2</sup> + 37x + 70 = 0</p></td>
<td><p>188) x<sup>2</sup> - 13x - 14 = 0</p></td>
<td><p>189) x<sup>2</sup> - 11x + 30 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>190) x<sup>2</sup> - 14x + 49 = 0</p></td>
<td><p>191) x<sup>2</sup> - 8x - 105 = 0</p></td>
<td><p>192) x<sup>2</sup> - 22x + 105 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>193) x<sup>2</sup> - 9x + 18 = 0</p></td>
<td><p>194) x<sup>2</sup> - 8x - 65 = 0</p></td>
<td><p>195) x<sup>2</sup> + 4x - 5 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>196) x<sup>2</sup> + 16x + 15 = 0</p></td>
<td><p>197) x<sup>2</sup> - 1x - 20 = 0</p></td>
<td><p>198) x<sup>2</sup> - 4x - 5 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>199) x<sup>2</sup> - 12x - 28 = 0</p></td>
<td><p>200) x<sup>2</sup> - 6x - 27 = 0</p></td>
<td><p>201) x<sup>2</sup> - 5x + 4 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>202) x<sup>2</sup> + 9x - 70 = 0</p></td>
<td><p>203) x<sup>2</sup> + 4x - 77 = 0</p></td>
<td><p>204) x<sup>2</sup> + 15x + 50 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>205) x<sup>2</sup> - 16x - 105 = 0</p></td>
<td><p>206) x<sup>2</sup> + 1x - 12 = 0</p></td>
<td><p>207) x<sup>2</sup> + 12x + 11 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>208) x<sup>2</sup> + 9x + 18 = 0</p></td>
<td><p>209) x<sup>2</sup> - 3x - 70 = 0</p></td>
<td><p>210) x<sup>2</sup> + 20x + 51 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>211) x<sup>2</sup> - 11x - 102 = 0</p></td>
<td><p>212) x<sup>2</sup> + 6x - 55 = 0</p></td>
<td><p>213) x<sup>2</sup> - 10x - 11 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>214) x<sup>2</sup> - 22x + 21 = 0</p></td>
<td><p>215) x<sup>2</sup> - 20x + 51 = 0</p></td>
<td><p>216) x<sup>2</sup> + 47x - 98 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>217) x<sup>2</sup> - 26x + 105 = 0</p></td>
<td><p>218) x<sup>2</sup> + 11x - 42 = 0</p></td>
<td><p>219) x<sup>2</sup> - 14x + 45 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>220) x<sup>2</sup> + 16x - 105 = 0</p></td>
<td><p>221) x<sup>2</sup> + 13x + 42 = 0</p></td>
<td><p>222) x<sup>2</sup> + 19x + 34 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>223) x<sup>2</sup> - 11x + 10 = 0</p></td>
<td><p>224) x<sup>2</sup> + 19x + 78 = 0</p></td>
<td><p>225) x<sup>2</sup> - 10x - 119 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>226) x<sup>2</sup> + 5x + 6 = 0</p></td>
<td><p>227) x<sup>2</sup> + 17x + 70 = 0</p></td>
<td><p>228) x<sup>2</sup> + 15x - 34 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>229) x<sup>2</sup> - 16x - 17 = 0</p></td>
<td><p>230) x<sup>2</sup> + 14x + 33 = 0</p></td>
<td><p>231) x<sup>2</sup> - 13x - 68 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>232) x<sup>2</sup> - 13x - 30 = 0</p></td>
<td><p>233) x<sup>2</sup> + 12x - 85 = 0</p></td>
<td><p>234) x<sup>2</sup> + 7x - 30 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>235) x<sup>2</sup> - 1x - 2 = 0</p></td>
<td><p>236) x<sup>2</sup> - 6x - 7 = 0</p></td>
<td><p>237) x<sup>2</sup> + 26x + 105 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>238) x<sup>2</sup> - 15x + 44 = 0</p></td>
<td><p>239) x<sup>2</sup> - 9x - 10 = 0</p></td>
<td><p>240) x<sup>2</sup> - 15x - 34 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>241) x<sup>2</sup> + 2x - 99 = 0</p></td>
<td><p>242) x<sup>2</sup> + 16x + 39 = 0</p></td>
<td><p>243) x<sup>2</sup> - 2x - 3 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>244) x<sup>2</sup> + 1x - 42 = 0</p></td>
<td><p>245) x<sup>2</sup> - 30x + 125 = 0</p></td>
<td><p>246) x<sup>2</sup> - 16x + 63 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>247) x<sup>2</sup> - 22x + 117 = 0</p></td>
<td><p>248) x<sup>2</sup> + 16x + 63 = 0</p></td>
<td><p>249) x<sup>2</sup> - 6x + 8 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>250) x<sup>2</sup> - 26x + 25 = 0</p></td>
<td><p>251) x<sup>2</sup> - 21x + 98 = 0</p></td>
<td><p>252) x<sup>2</sup> - 7x - 18 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>253) x<sup>2</sup> - 12x - 13 = 0</p></td>
<td><p>254) x<sup>2</sup> + 7x + 6 = 0</p></td>
<td><p>255) x<sup>2</sup> + 14x + 49 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>256) x<sup>2</sup> - 11x + 28 = 0</p></td>
<td><p>257) x<sup>2</sup> - 51x + 98 = 0</p></td>
<td><p>258) x<sup>2</sup> - 4x - 117 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>259) x<sup>2</sup> + 6x - 91 = 0</p></td>
<td><p>260) x<sup>2</sup> + 16x - 17 = 0</p></td>
<td><p>261) x<sup>2</sup> + 3x + 2 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>262) x<sup>2</sup> - 2x - 8 = 0</p></td>
<td><p>263) x<sup>2</sup> + 9x - 52 = 0</p></td>
<td><p>264) x<sup>2</sup> - 17x + 30 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>265) x<sup>2</sup> + 26x + 25 = 0</p></td>
<td><p>266) x<sup>2</sup> + 5x + 4 = 0</p></td>
<td><p>267) x<sup>2</sup> - 20x - 21 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>268) x<sup>2</sup> - 4x - 45 = 0</p></td>
<td><p>269) x<sup>2</sup> + 18x + 45 = 0</p></td>
<td><p>270) x<sup>2</sup> + 13x - 14 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>271) x<sup>2</sup> + 10x + 9 = 0</p></td>
<td><p>272) x<sup>2</sup> + 7x - 78 = 0</p></td>
<td><p>273) x<sup>2</sup> + 11x - 26 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>274) x<sup>2</sup> + 17x + 30 = 0</p></td>
<td><p>275) x<sup>2</sup> + 21x + 68 = 0</p></td>
<td><p>276) x<sup>2</sup> + 13x - 68 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>277) x<sup>2</sup> + 20x + 75 = 0</p></td>
<td><p>278) x<sup>2</sup> + 30x + 125 = 0</p></td>
<td><p>279) x<sup>2</sup> + 17x + 66 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>280) x<sup>2</sup> - 19x - 42 = 0</p></td>
<td><p>281) x<sup>2</sup> + 13x + 30 = 0</p></td>
<td><p>282) x<sup>2</sup> + 24x + 63 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>283) x<sup>2</sup> + 7x - 98 = 0</p></td>
<td><p>284) x<sup>2</sup> + 51x + 98 = 0</p></td>
<td><p>285) x<sup>2</sup> + 1x - 110 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>286) x<sup>2</sup> - 2x - 99 = 0</p></td>
<td><p>287) x<sup>2</sup> + 12x + 27 = 0</p></td>
<td><p>288) x<sup>2</sup> - 23x - 50 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>289) x<sup>2</sup> + 21x + 98 = 0</p></td>
<td><p>290) x<sup>2</sup> - 3x - 28 = 0</p></td>
<td><p>291) x<sup>2</sup> + 38x + 105 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>292) x<sup>2</sup> + 22x + 21 = 0</p></td>
<td><p>293) x<sup>2</sup> + 11x + 28 = 0</p></td>
<td><p>294) x<sup>2</sup> + 15x + 26 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>295) x<sup>2</sup> + 12x - 13 = 0</p></td>
<td><p>296) x<sup>2</sup> - 7x - 30 = 0</p></td>
<td><p>297) x<sup>2</sup> + 28x + 75 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>298) x<sup>2</sup> - 22x - 75 = 0</p></td>
<td><p>299) x<sup>2</sup> + 9x + 20 = 0</p></td>
<td><p>300) x<sup>2</sup> + 18x + 17 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>301) x<sup>2</sup> + 6x + 9 = 0</p></td>
<td><p>302) x<sup>2</sup> - 5x - 6 = 0</p></td>
<td><p>303) x<sup>2</sup> + 15x + 44 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>304) x<sup>2</sup> - 14x - 15 = 0</p></td>
<td><p>305) x<sup>2</sup> - 24x - 25 = 0</p></td>
<td><p>306) x<sup>2</sup> - 1x - 12 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>307) x<sup>2</sup> + 10x + 25 = 0</p></td>
<td><p>308) x<sup>2</sup> + 17x + 52 = 0</p></td>
<td><p>309) x<sup>2</sup> + 22x + 117 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>310) x<sup>2</sup> + 21x + 110 = 0</p></td>
<td><p>311) x<sup>2</sup> + 14x + 45 = 0</p></td>
<td><p>312) x<sup>2</sup> + 14x + 13 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>313) x<sup>2</sup> + 7x + 12 = 0</p></td>
<td><p>314) x<sup>2</sup> + 2x + 1 = 0</p></td>
<td><p>315) x<sup>2</sup> + 3x - 28 = 0</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>316) x<sup>2</sup> + 11x + 10 = 0</p></td>
<td><p>317) x<sup>2</sup> + 20x + 99 = 0</p></td>
<td><p>318) x<sup>2</sup> + 50x + 49 = 0</p></td>
</tr>
</table>
</section>
<section>
<title>
<p>Приложение 4. Ответы к приложению 3</p>
</title>
<table>
<tr>
<td><p>1) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>2) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>3) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>4) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>5) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>6) x<sub>1</sub> = -35; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>7) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>8) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>9) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>10) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>11) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>12) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>13) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>14) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>15) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>16) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>17) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>18) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>19) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>20) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>21) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>22) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>23) x<sub>1</sub> = 49; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>24) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>25) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>26) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>27) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>28) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>29) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>30) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>31) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>32) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>33) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>34) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>35) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>36) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>37) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>38) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>39) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>40) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>41) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>42) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>43) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>44) x<sub>1</sub> = 35; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>45) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>46) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>47) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>48) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>49) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>50) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>51) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>52) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>53) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>54) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>55) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>56) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>57) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>58) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>59) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>60) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>61) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>62) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>63) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>64) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>65) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>66) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>67) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>68) x<sub>1</sub> = 35; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>69) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>70) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>71) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>72) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>73) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>74) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>75) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>76) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>77) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>78) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>79) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>80) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>81) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>82) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>83) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>84) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>85) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>86) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>87) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>88) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>89) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>90) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>91) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>92) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>93) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>94) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>95) x<sub>1</sub> = 35; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>96) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>97) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>98) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>99) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>100) x<sub>1</sub> = -49; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>101) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>102) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>103) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>104) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>105) x<sub>1</sub> = 35; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>106) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>107) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>108) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>109) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>110) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>111) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>112) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>113) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>114) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>115) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>116) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>117) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>118) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>119) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>120) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>121) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>122) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>123) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>124) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>125) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>126) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>127) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>128) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>129) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>130) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>131) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>132) x<sub>1</sub> = 49; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>133) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>134) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>135) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>136) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>137) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>138) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>139) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>140) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>141) x<sub>1</sub> = -35; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>142) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>143) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>144) x<sub>1</sub> = -35; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>145) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>146) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>147) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>148) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>149) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>150) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>151) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>152) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>153) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>154) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>155) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>156) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>157) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>158) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>159) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>160) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>161) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>162) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>163) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>164) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>165) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>166) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>167) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>168) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>169) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>170) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>171) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>172) x<sub>1</sub> = 35; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>173) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>174) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>175) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>176) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>177) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>178) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>179) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>180) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>181) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>182) x<sub>1</sub> = 35; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>183) x<sub>1</sub> = -35; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>184) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>185) x<sub>1</sub> = 49; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>186) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>187) x<sub>1</sub> = -35; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>188) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>189) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>190) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>191) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>192) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>193) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>194) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>195) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>196) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>197) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>198) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>199) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>200) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>201) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>202) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>203) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>204) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>205) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>206) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>207) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>208) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>209) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>210) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>211) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>212) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>213) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>214) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>215) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>216) x<sub>1</sub> = -49; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>217) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>218) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
<td><p>219) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>220) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>221) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>222) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>223) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>224) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>225) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>226) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>227) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>228) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>229) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
<td><p>230) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>231) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>232) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>233) x<sub>1</sub> = 5; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>234) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = 3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>235) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>236) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>237) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>238) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>239) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>240) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = 17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>241) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>242) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>243) x<sub>1</sub> = 3; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>244) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>245) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = 5</p></td>
<td><p>246) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>247) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>248) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>249) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>250) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
<td><p>251) x<sub>1</sub> = 14; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>252) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>253) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
<td><p>254) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>255) x<sub>1</sub> = -7; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>256) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>257) x<sub>1</sub> = 49; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
<td><p>258) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>259) x<sub>1</sub> = 7; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>260) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>261) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>262) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>263) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>264) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = 2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>265) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>266) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>267) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>268) x<sub>1</sub> = 9; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>269) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>270) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = 1</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>271) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>272) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>273) x<sub>1</sub> = 2; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>274) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>275) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
<td><p>276) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>277) x<sub>1</sub> = -15; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>278) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>279) x<sub>1</sub> = -6; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>280) x<sub>1</sub> = 21; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>281) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>282) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>283) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>284) x<sub>1</sub> = -49; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
<td><p>285) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>286) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = 11</p></td>
<td><p>287) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>288) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = -2</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>289) x<sub>1</sub> = -14; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>290) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = 7</p></td>
<td><p>291) x<sub>1</sub> = -35; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>292) x<sub>1</sub> = -21; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>293) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
<td><p>294) x<sub>1</sub> = -2; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>295) x<sub>1</sub> = 1; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>296) x<sub>1</sub> = 10; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>297) x<sub>1</sub> = -25; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>298) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>299) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>300) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -17</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>301) x<sub>1</sub> = -3; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>302) x<sub>1</sub> = 6; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>303) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>304) x<sub>1</sub> = 15; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>305) x<sub>1</sub> = 25; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>306) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>307) x<sub>1</sub> = -5; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>308) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
<td><p>309) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>310) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>311) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -5</p></td>
<td><p>312) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -13</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>313) x<sub>1</sub> = -4; x<sub>2</sub> = -3</p></td>
<td><p>314) x<sub>1</sub> = -1; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>315) x<sub>1</sub> = 4; x<sub>2</sub> = -7</p></td>
</tr>
<tr>
<td><p>316) x<sub>1</sub> = -10; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
<td><p>317) x<sub>1</sub> = -9; x<sub>2</sub> = -11</p></td>
<td><p>318) x<sub>1</sub> = -49; x<sub>2</sub> = -1</p></td>
</tr>
</table>
</section>
<section>
<title>
<p>Приложение 5. Последняя версия программы генерации задач</p>
</title>
<p>* Введена блокировка повторяющихся уравнений. (строки 48, 49 и функция comp_List)</p>
<p>* Убрав второй сомножитель в строке 41 — откажемся от усложнения уравнений.</p>
<p>* В строке 50 фрагмент «and abs(c) &#60; 126» ограничивает величины цифр в уравнениях.</p>
<p>Ясно, что поиграв с кодом этого примера можно получить самые разнообразные листинги КУ.</p>
<empty-line/>
<p><code>.1 | # -*- coding: utf-8 -*- </code></p>
<p><code>.2 | import random</code></p>
<p><code>.3 | </code></p>
<p><code>.4 | def gen_number(k):</code></p>
<p><code>.5 | . . prime_number =(1, 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17)</code></p>
<p><code>.6 | . . sign_number =(0, 1, 2, 3)</code></p>
<p><code>.7 | . . nu = prime_number[random.randint(0, k)] </code></p>
<p><code>.8 | . . sign = random.choice(sign_number)</code></p>
<p><code>.9 | . . if sign == 0:</code></p>
<p><code>10 | . . . . nu = nu * -1</code></p>
<p><code>11 | . . return nu</code></p>
<p><code>12 | </code></p>
<p><code>13 | def show_numb(a):</code></p>
<p><code>14 | . . if a &#62; 0:</code></p>
<p><code>15 | . . . . return ' + '+ str(a)</code></p>
<p><code>16 | . . return ' - ' + str(abs(a))</code></p>
<p><code>17 | </code></p>
<p><code>18 | def comp_List(L, m):</code></p>
<p><code>19 | . . for k in L:</code></p>
<p><code>20 | . . . . if k == m :</code></p>
<p><code>21 | . . . . . . return False</code></p>
<p><code>22 | . . return True</code></p>
<p><code>23 | . . </code></p>
<p><code>24 | TopList = ['&#60;html&#62;', '&#60;head&#62;&#60;title&#62;&#60;/title&#62;&#60;/head&#62;','&#60;body&#62;']</code></p>
<p><code>25 | </code></p>
<p><code>26 | f = open("quadratic.htm", 'w')</code></p>
<p><code>27 | f2 = open("answer.htm", 'w')</code></p>
<p><code>28 | </code></p>
<p><code>29 | for ind in TopList:</code></p>
<p><code>30 | . . f.write(ind + '\n')</code></p>
<p><code>31 | for ind in TopList:</code></p>
<p><code>32 | . . f2.write(ind + '\n')</code></p>
<p><code>33 | </code></p>
<p><code>34 | f.write('&#60;table width=100%&#62;\n')</code></p>
<p><code>35 | f2.write('&#60;table width=100%&#62;\n')</code></p>
<p><code>36 | tr = 0</code></p>
<p><code>37 | count = 1</code></p>
<p><code>38 | List = []</code></p>
<p><code>39 | </code></p>
<p><code>40 | for i in range(50000):</code></p>
<p><code>41 | . . x1 = gen_number(4) * gen_number(4)</code></p>
<p><code>42 | . . x2 = gen_number(7)</code></p>
<p><code>43 | . . b = x1 + x2</code></p>
<p><code>44 | . . c = x1 * x2</code></p>
<p><code>45 | . . </code></p>
<p><code>46 | . . m = str(b) + ' ' + str(c)</code></p>
<p><code>47 | . . . . . . </code></p>
<p><code>48 | . . if comp_List(List, m):</code></p>
<p><code>49 | . . . . List.append(m)</code></p>
<p><code>50 | . . . . if b != 0 and abs(c) &#60; 126:</code></p>
<p><code>51 | . . . . . . if tr == 0:</code></p>
<p><code>52 | . . . . . . . . f.write('&#60;tr&#62;')</code></p>
<p><code>53 | . . . . . . . . f2.write('&#60;tr&#62;')</code></p>
<p><code>54 | . . . . . . f.write('&#60;td&#62;&#60;p&#62;')</code></p>
<p><code>55 | . . . . . . f.write(str(count) + ') x&#60;sup&#62;2&#60;/sup&#62; '+ show_numb(b*-1) + 'x ' +show_numb(c) + ' = 0' )</code></p>
<p><code>56 | . . . . . . f.write('&#60;/p&#62;&#60;/td&#62;\n')</code></p>
<p><code>57 | . . . . . . f2.write('&#60;td&#62;&#60;p&#62;')</code></p>
<p><code>58 | . . . . . . f2.write(str(count) + ') x&#60;sub&#62;1&#60;/sub&#62; = '+ str(x1) + '; x&#60;sub&#62;2&#60;/sub&#62; = ' + str(x2) )</code></p>
<p><code>59 | . . . . . . f2.write('&#60;/p&#62;&#60;/td&#62;\n')</code></p>
<p><code>60 | . . . . . . count += 1</code></p>
<p><code>61 | . . . . . . tr += 1</code></p>
<p><code>62 | . . . . . . if tr == 3:</code></p>
<p><code>63 | . . . . . . . . f.write('&#60;/tr&#62;')</code></p>
<p><code>64 | . . . . . . . . f2.write('&#60;/tr&#62;')</code></p>
<p><code>65 | . . . . . . . . tr = 0</code></p>
<p><code>66 | </code></p>
<p><code>67 | f2.write('&#60;/tr&#62;&#60;/table&#62;\n')</code></p>
<p><code>68 | f2.write('&#60;/body&#62;&#60;/html&#62;')</code></p>
<p><code>69 | f2.close()</code></p>
<p><code>70 | f.write('&#60;/tr&#62;&#60;/table&#62;\n')</code></p>
<p><code>71 | f.write('&#60;/body&#62;&#60;/html&#62;')</code></p>
<p><code>72 | f.close()</code></p>
<p><code>73 | </code></p>
<p><code>74 | print 'Done.'</code></p>
</section>
</section>
</body>
<body name="notes"><title><p>Примечания</p></title>
<section id="n_1"><title><p>1</p></title>
<p>Я не точен. Моя работа была невозможна без знания математической логики. Но это не школьный курс.</p>
</section>
<section id="n_2"><title><p>2</p></title>
<p>См. теорема Виета.</p>
</section>
<section id="n_3"><title><p>3</p></title>
<p>Имеется в виду книга В Н Тростникова и Б В Бирюкова "Жар холодных числ и пафос бесстрастной логики".</p>
</section>
<section id="n_4"><title><p>4</p></title>
<p>Ну... как сказать... .</p>
</section>

<section id="i_1"><title><p>5</p></title>
<p>Достаточно взвешенный ответ на вопрос "зачем мучать школьников" дан в "Косплей Сергея Юркина" Кощиенко</p>
<p>!! Тренировка мозга !!</p>
<p></p>
</section>

<section id="y_1"><title><p>6</p></title>
<p>Колумбово яйцо — крылатое выражение, обозначающее неожиданно простой выход из затруднительного положения.</p>
<p>
По преданию, когда Колумб во время обеда у кардинала Мендосы рассказывал о том, как он открывал Америку, один из присутствующих сказал:</p>
<p> «Что может быть проще, чем открыть новую землю?».</p>
<p>В ответ на это Колумб предложил ему простую задачу: как поставить яйцо на стол вертикально?
</p>
<p>Когда ни один из присутствующих не смог этого сделать, Колумб, взяв яйцо, разбил его с одного конца и поставил на стол, показав, что это действительно было просто.</p>
<p>Увидев это, все запротестовали, сказав, что так смогли бы и они.</p>
<p>На что Колумб ответил: «Разница в том, господа, что вы могли бы это сделать, а я сделал это на самом деле». </p>
<p></p>
<p>wikipedia.org</p>
</section>
</body>
<binary id="ku.jpg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="img1.png">
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
</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic1.png">
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOEAAADrBAMAAABtBuwvAAAAHlBMVEUAAOAAAQAICwcAALEOEAwWGBUuLy3W2NXr7er+//zDGjz/AAAAAXRSTlMAQObYZgAAAAFiS0dEAIgFHUgAAAAJcEhZcwAACxMAAAsTAQCanBgAAAAHdElNRQfhCxcHMBxl2kCJAAAGyklEQVR42u3cS47cNhAGYF/hVwADteze9dLQao6QI2SZjQEvcwt755oGgtRtI5HUq1mUSPEx7fEIRoDYM/q6KLFEFqn+JI2Pn58+xDcU773071+8vzQWX96/2Pd96xj7vnV/vLcWX5qLpRo1Mcvdm4t9e/GlsXgvKJL3D4z571jpk1DOtfwCEsT57KKIfbK4nO7Ps6Jr1p9txPsqty7it3IiNLH3fu52SkTMQWsReyJKxdibZmWcPehA1Jpm6Y/wI8uOURVFolqVCorm4/O6j1NBkRRxvIpDgJwc4185Ig5ELioKcWvRXmH1OiqJvJAoIZGqiYH+OHXDs+LSjxVRi9HcVNsEsPrVbzExIi1GHm8qqiC+3jo95wwimdjPiqFW5RsCWQ5E5meXzlFIpIoipcU4fcqzInNAHGPk5xFpO3asLtLjaDUoqoOEQXwcYfTjXxNCAw8h7V8+fx0P/I3DGJes5ccIPZPHx5giBrPc+GEeklxBUVqKdBgjnRZZFWFO3FYc/5AqSh2RQiKkjmhGVoExOezYgc+LpMVoMrweI1OeKLpIoTvHfpZxpFdYnP5o45wqIofGq0P6I6khBserbO8c6CLFiUjIq3D3KignxgTR3Ng7YvkYzeNRckVOEQfKjo+biczkEkCWSAmtOqBuXHUsvl676/XihiXX6zVYH+nDlZNBGv6bV12ZHwPaGIBCs7m4GE+I2uiR98RvuaJoT+RpYpUTI5Lmj/OovILItUR+bhG/i2h7SI5ICaK0FqmEKCHxoT/iIe9UF9fFxmriJpMP0zDeZPMGMYJpfcPmiIi7jnO71hMfn4/FYmRIwqw8QYxdlQmMOi7jMM49j5EdI8VlADfQyR7nPCbmsDhOOshPUukxxotY1eSaiJgnj8Pxb0MRBUTE9Q7bqN7AqKLINgc8DjdPiIzYDPArixR5HVcrT01EM3f0J5wnRIkWpa7o9Ucy1cF3LbIVUUREikjtREkVb0GRETcmp2IxRon2f4njxcxxzrRHYFpM0leZ4mOk4wxgi7kpMe6IEiPabEh+Kb+aaOuUdUV6aFUamrWlKGZdkvwl0nMi4kZW5URGZJ28uTg+P0qJiBS5uahskjglyu8qSrIoTy1ytEg1RWouqiueO+KyKzRKpAJinyRC6R2kiH4TKtu0jWi2+waPL8P4JuY4/LFosY8Tjz/YS16rKlVryN513MS4L65OH7EWEBaltSjJ4nh7LrvJlTrAvpjSH8Fuxybm/QDgVDEl58AWiMfC2yJKTZGdOI5G+7mQooooMwtgihPHVeT9Wbl9u/Bo/RGmVgtXsu3nu1IXZU+82x5ysDoPU49muO0+804S5Wk1NilTpuhOb0XaiOoI+WDeYV8ujBdl7o+siaa4tRuj65NRM1ZztvFi9lP7aXtXpopnSHS5PKLWMcytpp0ws6jF6HZghUX7zmZUlptT5s4YwGQILtIfVVHdScIoM2Nd77ncF2XvJLfyIu2fxIsxq56zf8wbcVJinJ4Le2s6aoz//Pfj+w+R78nX0ROVeo4ktuq+KJ5Iby6iuIgjkQqLjKP1jtqiV0OuIFJjUQ5FefciyouWCIv0LkQ6Xn0oKspWlPcpYievor1Izy9mrltFHokxmu4R3NklFVpVNiI3EREU3ZiktMhPJHI1kYKiVBHliURUExHoj9PssrjI0LMcVxQpIEolUd5AhHodUU9k/KGK1EJc9Q5UFaGKUk2UZxGpqkieyOfErrtevbeeLt2lQwd0F5Q5KD1GUWLU3vcu16qrlWL4l7GK+MXre3xWvJ0VEScynYyx93IoKEZk0MkY+8dnIR+Iy/XPFpevWCG/aMvblS2THs+26ryXEv6HX4vjmtO4PtO5n8oQp32/8Kuq65PYb0Rxsxse3zcpJEJ/i96KU4PaL4A5ex3nPeqYH1+qOC5+vOKCjjvQmCVP9465y2PujCFRVq2KxFaVtbi8O+qe0Lq4XozYFpjTRZ7fccC2brS5jhsxM0a70Ih5EKJngM160qXLE+2Sq7ivIFJF9leUz985rk5BcykhIEpJkTe1C/06Hjyt+HR1xf0mk80wbFZG3VfBwLaGdQl+PYcsTFM/4vUpaS3S+q+yxzn2OwVgH6L27mf3PswwUezdh4bZfsnLd+bQ6k2dee/z/KVaLhI6fR1FDr7RLnucs/xSY3E9R64sHlUeaoncXERL0TzICdJWxCZGadCqAHCwt7P4nUPSVuRNRTdWfM0SqbG4zatvICJXvCWKbfLqry1y2VWkzxiLMvb17+VF8ORVpJQYXyu0qjQX1RhvNe+c/GdH5LGfc6SCWOL4ED/EDzEo/g+FLv87xYDFEgAAAABJRU5ErkJggg==
</binary>
<binary content-type="image/png" id="pic2.png">
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
</binary>

<binary id="7_3.jpg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="img_0.png" content-type="image/png">
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
</binary>
<binary id="img_1.png" content-type="image/png">
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
</binary>

<binary id="i_100.jpg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="i_105.jpg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary id="i_114.jpg" content-type="image/jpeg">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</binary>
<binary content-type="image/png" id="r1.png">
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
</binary>
<binary content-type="image/png" id="r2.png">
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
</binary>

<binary id="b1.gif" content-type=".gif">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==
</binary>
<binary id="b2.gif" content-type=".gif">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=

</binary>

</FictionBook>
