- •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
Теорема о производной по направлению
Производная функции f(x) в точке z по направлению вектора U м.б. найдена по формуле:
f(z)/U=Tf(z)*U =i=1nf’xi(z)*Ui
2. Теорема о необходимых условиях экстремума. Теорема о достаточных условиях экстремума. Теорема об условиях определенности матрицы (Критерий Сильвестра)
Теорема о необходимых условиях экстремума
Пусть функция f(x) имеет в точке x* экстремум, тогда все ее частные производныеые первого порядка в этой точке равны 0, т.е. x*является стационарной точкой:
f(x*)/xi = f ’xi = 0,
Это соотношение эквивалентно f(x*)=0
Теорема о достаточных условиях экстремума.
Пусть функция f(x) имеет непрерывные производные 2-го порядка в стационарной точке x*, тогда точка x* является точкой мах, если матрица Гессе Н(x*) функции f(x) в т. x* отрицательно определена, и точкой min,если матрица Н(x*) положительно определена.
Теорема об условиях определённости матрицы.
Справедливы утверждения:
1)квадратная матрица положительно определена <=> когда все ее главные (угловые) миноры положительны
2) квадратная матрица отрицательно определена <=> когда знак любого ее главного (углового) минора каждого порядка совпадает со знаком (-1)К
В основе метода лежат сформулированные выше теоремы о необходимых и достаточных условиях существования безусловного экстремума. Метод применим только для "достаточно гладких" (дважды непрерывно дифференцируемых функций). Метод состоит в выполнении следующих шагов.
Шаг 1. Решить уравнение (или систему уравнений ) и найти множество ее решений – стационарных точек (подозрительных на экстремум).
Шаг 2. Установить, пользуясь теоремой об условиях определенности матрицы, тип определенности матрицы Гессе в каждой стационарной точке функции , и на основе этого сделать вывод о существовании и типе экстремума
БИЛЕТ 20
1 Теорема о представлении оптимального плана двойственной ЗЛП. Пусть прямая ЗЛП имеет оптимальный план . Тогда оптимальный план двойственной ЗЛП определяется по формуле
(14.15)
где та же матрица, что и в (14.12), а вектор, составленный из коэффициентов при базисных переменных в целевой функции прямой ЗЛП.
Доказательство. В соответствии с 1-й теоремой двойственности где и план являются оптимальными планами прямой и двойственной ЗЛП соответственно. Имеем:
Таким образом, откуда что и требовалось доказать.
2. Теорема о разделяющей гиперплоскости. Теорема о выпуклости полупространства. Понятие выпуклого многогранника.
Теорема о разделяющей гиперплоскости
Любая гиперплоскость разделяет все пр-во Rn на 2 непересекающихся множества p1 и p2, наз полупространствами: p1={xRn:cTx}, p2={xRn:cTx>}
Теорема о выпуклости полупространства
Полупространство явл выпуклым множеством.
По теореме о пересечении выпуклых множеств пересечения конечного числа полупространств явл выпуклым множеством и наз выпуклым многогранником
БИЛЕТ 21
1. Метод Гаусса решения СЛУ
Основан на том факте, что элементарные преобразования СЛУ дают эквивалентные системы.
Метод Гаусса состоит в последовательной реализации шагов, на каждом из кот производятся следующие действия:
1) Из системы, полученной после предыдущих шагов, удаляются все пустые уравнения вида: 0х1+0х2+…0хn=0
если в оставшейся системе имеется хотя бы одно противоречивое уравнение вида
0х1+0х2+…0хn=b0 то исходная СЛУ несовместна, т.е. не имеет решений.