- •501. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- •502. Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- •503. Властивості розв'язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- •504. Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- •505. Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- •Такому плану відповідає розклад
- •506. Теорема про оптимальність розв'язку задачі лінійного програмування симплекс-методом.
- •Якщо розглядається задача на відшукання мінімального значення цільової функції, то формулюється така теорема.
- •507. Знаходження оптимального розв'язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- •508. Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- •Взаємозв’язок між розв’язками початкової та розширеної задач лінійного програмування не є очевидним і визначається такою теоремою.
- •509. Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- •510. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- •511. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- •512. Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- •513. Методи розв'язування двоїстої задачі лінійного програмування.
- •514. Аналіз розв'язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції.
- •515. Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •516. Аналіз коефіцієнтів цільової функції задач лінійного програмування.
- •517. Транспортна задача лінійного програмування. Економічна і математична постановка транспортної задачі.
- •518. Методи побудови опорних планів транспортної задачі. Випадок виродженості. Теорема про розв'язування транспортної задачі.
- •519. Двоїста задача до транспортної задачі. Метод потенціалів.
- •520. Розв'язування транспортної задачі методом потенціалів.
- •521. Відкриті транспортні задачі. Метод розв'язування.
- •522. Цілочислове програмування. Область застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом.
- •523. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- •524. Метод Гоморі повністю цілочислових задач. Знаходження цілої й дробової частини числа. Алгоритм розв'язування задачі.
- •525. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- •526. Графічний метод розв'язування задач нелінійного програмування.
- •527. Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв'язування задачі на безумовний екстремум.
- •528. Поняття про опуклі функції. Геометрична інтерпретація задачі опуклого програмування на площині.
- •529. Сідлова точка та необхідні і достатні умови її існування. Теорема Куна-Таккера.
- •530. Квадратична функція та її властивості.
- •531. Математична модель задачі опуклого програмування з сепарабельною цільовою функцією.
- •532. Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель.
- •533. Градієнтні методи розв'язання задач нелінійного програмування та їх класифікація.
- •534. Метод Франка-Вульфа. Алгоритм розв'язування задачі нелінійного програмування.
- •535. Сепарабельна функція та її властивості. Розв'язування задач нелінійного програмування методом кусково-лінійної апроксимації.
- •536. Математична постановка задачі динамічного програмування, її економічний зміст. Принцип оптимальності Беллмана.
- •537. Основні рекурентні співвідношення розв'язування задач динамічного програмування.
- •538. Методи розв'язування задач динамічного програмування. Основні кроки алгоритму розв'язування задачі динамічного програмування.
- •539. Математична постановка задачі стохастичного програмування і область їх застосування в управлінні виробничими системами.
- •540. 3Ведення розв'язання одноетапної статичної задачі стохастичного програмування до детермінованої задачі лінійного програмування.
- •541. Основні поняття теорії ігор. Гра двох гравців з нульовою сумою, правила гри, ціна гри, пара оптимальних стратегій для двох осіб.
- •542. Платіжна матриця. Основна теорема теорії ігор. Принцип мінімаксу.
- •543. Гра в чистих стратегіях. Поняття сідлової точки і її знаходження.
- •544. Гра2x2 взмішаних стратегіях. Алгоритм розв'язування задачі.
- •545. Зведення гри двох осіб до задачі лінійного програмування.
- •547. Основні числові характеристики випадкового процесу та їх властивості.
- •548. Кореляційна функція випадкового процесу та її властивості. Нормована кореляційна функція.
- •549. Поняття про оператор перетворення випадкового процесу. Лінійні однорідні перетворення. Нелінійні перетворення.
- •550. Визначення стаціонарного випадкового процесу, щільність ймовірностей для одного, k періодів.
- •551. Кореляційна функція, нормована кореляційна функція та їх властивості.
- •552. Ергодичні властивості стаціонарного випадкового процесу та його математична трактовка.
- •554. Стаціонарний випадковий процес із лінійною кореляційною функцією.
- •555. Стаціонарний випадковий процес із експоненціальною кореляційною функцією.
- •556. Пуассонівський процес та його математична модель.
- •557. Імовірні твірні функції.
- •558. Визначення ланцюга Маркова. Матриця однокрокового переходу. Однорідні ланцюги Маркова та їх класифікація.
- •559. Поглинаючі однорідні ланцюги Маркова та їх числові характеристики. Фундаментальна матриця.
- •560. Регулярні однорідні ланцюги Маркова та їх числові характеристики. Фундаментальна матриця для цих ланцюгів.
554. Стаціонарний випадковий процес із лінійною кореляційною функцією.
Випадковий проце́сс (випадкова функція) — сімейство випадкових величин, індексованих деяким параметром, найчастіше граючим роль часу або координати. Інше визначення: Випадковим називається процес u(t), миттєві значення якого є випадковими величинами.
Нехай дана ймовірнісна область . Параметризованное сімейство випадкових величин,
де T - довільна множество, називається випадковою функцією.
Випадковий процес X(t) називається процесом дискретним у часі, якщо система, у якій він протікає, міняє свої стани тільки в моменти часу t1, t2,…,tn, число яких звичайно або счетно. Випадковий процес називається процесом з безперервним часом, якщо перехід їх стану в стан може відбуватися в будь-який момент часу.
Випадковий процес називається процесом з безперервними станами, якщо значенням випадкового процесу є безперервна випадкова величина. Випадковий процес називається випадковим процесом з дискретними станами, якщо значенням випадкового процесу є дискретна величина:
Випадковий процес називається стаціонарним, якщо всі багатомірні закони розподілу залежать тільки від взаємного розташування моментів часу , але не від самих значень цих величин. Інакше кажучи, випадковий процес називається стационарным, якщо його імовірнісні закономірності незмінні в часі. А якщо ні, то, він називається нестаціонарним.
Випадкова функція називається стаціонарної в широкому змісті, якщо її математическое очікування і дисперсия постійні, а АКФ залежить тільки від різниці моментів часу, для яких узяті ординати випадкової функції.
Лінійні перетворення стаціонарних випадкових процесів:
Диференціювання:
,
Взаємна кореляційна функція похідної й самого процесу
555. Стаціонарний випадковий процес із експоненціальною кореляційною функцією.
Випадковий проце́сс (випадкова функція) — сімейство випадкових величин, індексованих деяким параметром, найчастіше граючим роль часу або координати. Інше визначення: Випадковим називається процес u(t), миттєві значення якого є випадковими величинами.
Нехай дана ймовірнісна область . Параметризованное сімейство випадкових величин,
де T - довільна множество, називається випадковою функцією.
Випадковий процес X(t) називається процесом дискретним у часі, якщо система, у якій він протікає, міняє свої стани тільки в моменти часу t1, t2,…,tn, число яких звичайно або счетно. Випадковий процес називається процесом з безперервним часом, якщо перехід їх стану в стан може відбуватися в будь-який момент часу.
Випадковий процес називається процесом з безперервними станами, якщо значенням випадкового процесу є безперервна випадкова величина. Випадковий процес називається випадковим процесом з дискретними станами, якщо значенням випадкового процесу є дискретна величина:
Випадковий процес називається стаціонарним, якщо всі багатомірні закони розподілу залежать тільки від взаємного розташування моментів часу , але не від самих значень цих величин. Інакше кажучи, випадковий процес називається стационарным, якщо його імовірнісні закономірності незмінні в часі. А якщо ні, то, він називається нестаціонарним.
Випадкова функція називається стаціонарної в широкому змісті, якщо її математическое очікування і дисперсия постійні, а АКФ залежить тільки від різниці моментів часу, для яких узяті ординати випадкової функції.
Розглянемо тепер випадковий процес з экспоненциальной корреляционной функцией:
.
Эта корреляционная функция является частным видом корреляционной функции (при . Положив в формуле , получим
.