32. Операции с массивами в табличном процессоре.

Массив – набор данных 1-го типа. Массив Excel хранится в диапазоне ячеек, Excel позволяет одномерные, 2-мерные и 3-мерные массивы, которые хранятся соответственно 1-, 2-, 3-мерных диапазонах. Одномерный и 2-мерные диапазоны создаются на одном раб. листе. Адресная ссылка на такой диапазон имеет формат: <Адрес_первой_ячейки>:< Адрес_последней_ячейки >. Трехмерные диапазоны создаются в одноименных ячейках нескольких смежных раб. листов. Адресная ссылка на такой диапазон имеет формат: <Имя_первого_рабочего_листа>:<Имя_последнего_рабочего_листа>!<Адрес_первой_ячейки>:< Адрес_последней_ячейки >.

Если массив содержит данные арифм. типа, то с таким массивом можно выполнять арифм. операции, в которых в качестве операндов участвуют: массив и ед. переменная, например, умножение элементов массива на число; двумерный массив и одномерный массив, например, почленно-посточное умножение; массивы одинаковой размерности. Для */+- ф-ии каждого элемента массива на число следует выполнить след. действия: ввести значения эл-ов массива в ячейки раб. листа; выделить область для размещения результата операции, ее размерность должна быть такой же, как и размерность исходного массива; в строку ф-л ввести ф-лу; указать, что производится операция над массивом, т. е. нажать комбинацию Ctrl+Shift+Enter.

32. Решение систем линейных уравнений.

Система m линейных ур-й с n неизвестными x1, x2,…xn имеет вид:

а 11*х1+а12*х2+…+а1n*xn=b1

а21*х1+а22*х2+…+а2n*xn=b2

аm1*х1+аm2*х2+…+аmn*xn=bm

Представим систему линейных ур-ий в матричном виде, где А – матрица системы. Свободные члены и неизвестные представляются в виде матриц-столбцов.

В= Х=

В матричной форме система лин. ур-ий записывается в виде: А*Х=В. В частном случае, когда число ур-ий в системе m= числу неизвестных n, то решение такой системы можно найти методом обратной матрицы: Х= А^(-1)*В.

Технология решения: Используем ф-ию МУМНОЖ(МОБР(А); В). При m=n.

Метод наим. квадратов: при m не равном n. Х=(А^T*A)^-1* A^T*B/

32. Технология решения задач оптимизации в табличном процессоре.

Т.к. основной задачей экономики явл. поиск оптимальной деятельности при ограниченных ресурсах, то сущ. широкий класс задач оптимизации. В этих задачах вычисляются значения параметров некоторой ф-ии y=f(x1, x2,…xn), при которых она принимает наилучшее значение (макс. или мин.). При этом предполагается, чно на значение аргументов ф-ии (х) наложены ограничения. Эту ф-ию называют целевой ф-ией, анабор кол-ных значений между переменными, выражающих опр. требования к параметрам экон. задачи, в виде ур-ий или неравенств называют системой ограничений. Совокупность соотношений, содержащих целевую ф-ию и ограничения на ее аргументы, называют матем. моделью экон. задачи оптимизации. Если целевая ф-ия линейна и на ее аргументы наложены линейные ограничения, то такую задачу оптимизации называют задачей линейного программирования. В общем виде матем. модель задачи может быть представлена в виде: f(x)=a1x1+a2x2+…+anxn стремится к min(max) при условии, что Ax<=b, lb<=x<=иb, где f(x) – целевая ф-ия, х – аргументы ф-ии, а – коэф. при аргументах, А – матрица коэф., b – вектор, содержащий значения ограничений; lb, иb – вектора ограничений на значения аргументов целевой ф-ии.

Сущ. различные методы решения задач линейного программирования. В таб. процессоре для этого предназначен инструмент Поиск решения. Технологическая последовательность решения задач: на основе постановки задачи и уяснения ее экон. сути разрабатывается матем. модель, аналитически представляющая целевую ф-ию и ф-ии ограничения; в эл. таблицу вводятся исходные данные и фор-лы, реализующие разработанную матем. модель; настраиваются параметры инструмента Поиск решения, после чего он применяется для реш-я задачи.