- •1. Матрицы. Виды матриц
- •Специальные матрицы
- •2. Разложение Тейлора. Формула Тейлора с остаточным членом в форме Пеано.
- •Теорема о необходимых условиях экстремума
- •1) Перестановка любых 2ух уравнений местами
- •3) Умножение обоих частей в каком-либо ур-ии слу на число 0
- •4) Прибавление к какому-либо из уравнению слу др уравнения этой же слу, умноженного на произвольное число 0.
- •2) Если │а│0, то решение может быть найдено по формуле:
- •2 Слу наз эквивалентными или равносильными, если множества их решений совпадают.
- •Теорема об умножении определителей
- •2. Разложение Тейлора. Формула Тейлора с остаточным членом в форме Пеано.
- •Теорема о необходимых условиях экстремума
- •Ранг матрицы r(a) – это наивысший порядок отличных от 0 миноров этой матрицы
- •Теорема о производной по направлению
- •Теорема о необходимых условиях экстремума
- •2) Пусть противоречивых уравнений нет. Тогда 1 из уравнений выбирается за разрешающее уравнение и одно из неизвестных – за разрешающее неизвестное. К этому выбору предъявляются следующие требования:
- •3) Разрешающая неизвестная исключается из всех уравнений кроме разрешающего. Для этого разрешающее уравнение прибавляется к каждому из уравнений слу после умножения на подходящее число.
- •1) Реализация метода Гаусса даёт ответ на вопрос о совместности системы. Система совместна тогда и только тогда, когда при реализации метода Гаусса не возникает противоречивых уравнений
- •2) В процессе преобразований Гаусса допускаются промежуточные преобразования слу.
- •3) В любой момент преобразования Гаусса м.Б. Остановлены. Текущая система м.Б. Рассмотрена в качестве исходной и преобразования м.Б. Возобновлены по другой схеме.
- •1. Алгебраическое дополнение и минор
- •Теорема о необходимых условиях экстремума
- •2) Проводится подстановка любой точки, не лежащей на критической прямой, в текущее неравенство, тем самым определяется область «хороших» и «плохих» точек.
- •3) После выявления «хороших» полупространств для каждого неравенства производится их пересечение.
- •2) Если │а│0, то решение может быть найдено по формуле:
- •1. Понятие множества уровня функции, касательной гиперплоскости и вектора нормали к гиперплоскости.
- •1. Методы поиска обратной матрицы: метод союзной матрицы и метод элементарных преобразований.
- •2) Система s линейно-независима
- •2) Любой вектор yRn м.Б. Представлен в виде линейной комбинации векторов системы s
- •2. Экономическая интерпретация двойственных оценок
- •Метод окаймляющих миноров
- •Метод элементарных преобразований
- •Теорема об обратной матрице
- •64 Теорема о разрешимости тз:
- •1) Перестановка любых 2ух уравнений местами
- •3) Умножение обоих частей в каком-либо ур-ии слу на число 0
- •4) Прибавление к какому-либо из уравнению слу др уравнения этой же слу, умноженного на произвольное число 0.
- •2. Двойственные злп.
- •1) Перестановка любых 2ух уравнений местами
- •3) Умножение обоих частей в каком-либо ур-ии слу на число 0
- •4) Прибавление к какому-либо из уравнению слу др уравнения этой же слу, умноженного на произвольное число 0.
- •2) Пусть противоречивых уравнений нет. Тогда 1 из уравнений выбирается за разрешающее уравнение и одно из неизвестных – за разрешающее неизвестное. К этому выбору предъявляются следующие требования:
- •3) Разрешающая неизвестная исключается из всех уравнений кроме разрешающего. Для этого разрешающее уравнение прибавляется к каждому из уравнений слу после умножения на подходящее число.
- •1. Назначение и обоснование обобщенного метода множителей Лагранжа.
- •2. Открытая транспортная задача на избыток
- •26.Понятие градиента функции. Теорема о градиенте.
- •Методы поиска обратной матрицы: метод союзной матрицы и метод элементарных преобразований.
- •1. Ранг матрицы r(a) – это наивысший порядок отличных от 0 миноров этой матрицы
- •Метод окаймляющих миноров
- •Метод элементарных преобразований
2) Если │а│0, то решение может быть найдено по формуле:
xj=Дj (b)/Д
где Д=│А│, Дj (b)– это определитель матрицы-системы, в кот ее j-ый столбец заменен на столбец правой части b.
БИЛЕТ 28
1. Понятие множества уровня функции, касательной гиперплоскости и вектора нормали к гиперплоскости.
Пусть Rn - некоторое фиксированное число,а f(x)-некоторая функция, где xRn. Множеством уровня β функции f(x) наз-ся множ-во всех таких точек xRn, координаты которых удовлетворяют ур-ию f(x)= β.
В плоском (двумерном) случае, когда n=2, множ-во уровня β функции f(x) является линией. В трехмерном (n>=3)- поверхностью.
Касательной гиперпл-тью к множ-ву уровня β ф-ии f(x) в точке y из этого множества наз-ся множ-во всех точек xRn удовл-х уравнению:
Tf(y)*(x-y)=0 (1)
В плоском касательная гиперпл-ть наз-ся касательной прямой;
В трехмерном случае – обычной касательной плоскостью.
Вектором нормали (нормалью) n r гиперпл-ти, задаваемой уравнением: cTx=j=1ncjxj=β т.е. cT=(c1,c2…cn),
наз-ся вектор n, компоненты кот-го равны компонентам заданного в уравнении вектора c, т.е. n = c.
Вектор нормали с ортогонален гиперпл-ти . В сл n=2 и n=3 ортогон-ть означает перпендикулярность
Из ур-ия след-ет,что градиент ф-ии f(x) явл-ся вектором нормали к любой касат-й гиперпл-ти к множ-ву уровня этой функции
2.
Теорема о представлении оптимального
плана прямой ЗЛП.
Пусть
оптимальный план
прямой ЗЛП (14.10)-(14.11)
определяется
базисными переменными
(все
свободные равны нулю). Тогда справедливо
соотношение
(14.12)
где
матрица,
составленная из векторов
стоящих при базисных переменных
в исходной системе ограничений (14.11).
Доказательство.
Собирая
вместе все слагаемые левой части системы
уравнений
содержащие
базисные переменные, имеем
(14.13)
Выражение в скобках в левой части (14.13) равно нулю, т.к. все слагаемые этого выражения равны нулю как свободные переменные (все свободные переменные в оптимальном плане ЗЛП равны нулю по теореме о вершине). Тогда из (14.13) следует
т.е.,
(14.14)
Умножая обе части
(14.14) на
слева, получаем
что
и требовалось доказать.
БИЛЕТ 29
1. Открытая ТЗ на недостаток..
Пусть в ТЗ нарушено условие баланса, т.е.
Σi=1mai < Σj=1nbj
т.е. общие запасы < общих потребностей. Также заданы штрафные тарифы rj, j = 1, n, означающие штрафы за непоставку единицы груза В j-му потребителю. Необходимо так спланировать перевозки, чтобы:
1. Суммарные транспортные и штрафные издержки были бы min.
2. Каждый поставщик реализует свой запас.
3. каждый потребитель получает товар не более, чем ему требуется.
2. Графический метод решения ЗЛП
П
рименяется
для решения задач малой размерности,
когда число перем.-арг. Цел. Ф-ии ≤ 3. В
основе метода лежит факт, что град. ф-ции
ортогонален гиперплоскости во всех
точках кот. целев. ф-ция принимает
одинаков. значения. Рассмотрим
гиперплоскость Пβ,
представляющую
собой мн-во уровня β
целевой ф-ии f(x)=ctx:
Пβ = {xЄRn : cтx=β}
Пусть Z-направл отрезок, соедин. т. х и у из гипер-ти Пβ. Из усл. след., что z=y-x. Рассм. скаляр. произ-ие град f(x) от целевой ф-ии f(x)= ctx=c1x1+…+cnxn, и вектора z, лежащего в гиперплоскости Пβ, имеем <градf(x),z >=град трансf(x)z=(c1,…cn)*(z1,…zn)=c1z1+….+cnzn=ctz=ct (y-x)= cty- ctx=0 (cty= ctx= β, т к x и yЄ Пβ). Поскольку скалярной произведение =0, то это означает ортоганальность Пβ и град f(x).
БИЛЕТ 30
