очень надо! Составить рекурсивную функцию, вычисляющую факториал числа n следующим образом: n!= 1 , если n<= 1 и n!= ( n -1 )! • n, если n > 1

По выполняемым функциям и возможности применения информационные технологии делят на используемые:1) в автономных компьютерах (ПЭВМ) и в локальных рабочих станциях (АРМ) в составе сетевых автоматизированных информационных систем (АИС) реального времени;2) в объектно-ориентированных, распределённых, корпоративных и иных локальных и сетевых информационно-поисковых, гипертекстовых и мультимедийных системах;3) в системах с искусственным интеллектом;4) в интегрированных АИС;5) в геоинформационных, глобальных и других системах.

Модель Мальтуса Править

Согласно модели, предложенной Мальтусом, скорость роста пропорциональна текущему размеру популяции, то есть описывается дифференциальным уравнением:

{\displaystyle {\dot {x}}=\alpha x}{\dot x}=\alpha x,

где {\displaystyle \alpha }\alpha — некоторый параметр, определяемый разностью между рождаемостью и смертностью. Решением этого уравнения является экспоненциальная функция {\displaystyle x(t)=x_{0}e^{\alpha t}}x(t)=x_{0}e^{{\alpha t}}. Если рождаемость превосходит смертность ({\displaystyle \alpha >0}\alpha >0), размер популяции неограниченно и очень быстро возрастает. В действительности этого не может происходить из-за ограниченности ресурсов. При достижении некоторого критического объёма популяции модель перестаёт быть адекватной, поскольку не учитывает ограниченность ресурсов. Уточнением модели Мальтуса может служить логистическая модель, которая описывается дифференциальным уравнением Ферхюльста:

{\displaystyle {\dot {x}}=\alpha \left(1-{\frac {x}{x_{s}}}\right)x}{\dot x}=\alpha \left(1-{\frac {x}{x_{{s\right)x,

где {\displaystyle x_{s}}x_{s} — «равновесный» размер популяции, при котором рождаемость в точности компенсируется смертностью. Размер популяции в такой модели стремится к равновесному значению {\displaystyle x_{s}}x_{s}, причём такое поведение структурно устойчиво.