- •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
Применяется 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