- •1.Методы принятия решений. Принятие решений в условиях определенности;
- •1 Методы принятия решений. Принятие решений в условиях определенности
- •2 Методы принятия решений. Принятие решений в условиях риска
- •1. Проектирование таблицы исходных данных и результатов
- •3 Методы принятия решений. Принятие решений в условиях конфликта
- •4 Методы принятия решений. Принятие решений в условиях неопределенности
- •5 Решение задачи оптимизации в MathCad с использованием функции minimize и maximize.
- •6 Определение совместимости системы через ранг матрицы и решение совместной системы линейных уравнений методом Крамера
- •7 Определение совместности системы через ранг матрицы и решение совместной системы линейных уравнений в векторном виде
- •8 Решение систем линейных уравнений со свободными переменными
- •10 Символические операторы MathCad: solve и substitute
- •13 Геометрическое решение распределительных задач линейного программирования
- •Заключение
- •Список использованных источников
Заключение
В рамках данного практикума были выполнены практические работы по следующим темам:
1.Методы принятия решений. Принятие решений в условиях определенности;
2.Методы принятия решений. Принятие решений в условиях риска;
3.Методы принятия решений. Принятие решений в условиях конфликта;
4.Методы принятия решений. Принятие решений в условиях неопределенности;
5. Решение задачи оптимизации в MathCAD с использованием функции minimize и maximize;
6. Определение совместимости системы через ранг матрицы и решение совместной системы линейных уравнений методом Крамера;
7 Определение совместности системы через ранг матрицы и решение совместной системы линейных уравнений в векторном виде;
8 Решение систем линейных уравнений со свободными переменными;
9 Решение систем линейных уравнений со свободными переменными (n-r=2);
10 Символические операторы MathCAD: solve и substitute;
11 Геометрическая интерпретация нахождения ОДЗ задачи линейного программирования для случая n-m=2;
12 Геометрическая интерпретация решения задачи линейного программирования для случая n-m=2;
13 Геометрическое решение распределительных задач линейного программирования.
В результате получены практические навыки, закрепляющие теоретические знания. В рамках практических занятий реализовываются методы, изучаемые на теоретических занятиях.
Подготовлен документ – отчет по практическим занятиям, который составлен согласно методическим указаниям и требованиям к оформлению отчетных документов студентов.
Список использованных источников
Бабенко К. И. Основы численного анализа. — М.: Наука, 1986.
Воеводин В. В. Математические основы параллельных вычислений. — М.: Изд-во МГУ, 1991. — 345 с.
Бахвалов Н. С. Численные методы. 3-е изд. — М, 2003.
Воеводин В. В., Воеводин Вл. В. Параллельные вычисления. — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 608 с.
Демидович Б. П., Марон И. А. Основы вычислительной математики. — 2-е изд. — М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1963.
Канторович Л. В., Крылов В. И. Приближённые методы высшего анализа. — М.—Л.: ГИИТЛ, 1949.
https://ru.wikipedia.org/wiki
