Sizi tizzalariz og'riydimi? Bo g'imlar 3 kunda tiklanadi!

1-misol:

X 1 + 3x 2 ≤ 6

x 1 - x 2 ≤ 2





Вот чем женщина быстро остановила выпадение волос

Voloperfo


Sizi tizzalariz og'riydimi? Bo"g'imlar 3 kunda tiklanadi!

Сустафлекс

Kerakli echimlar to'plami soyali maydonga to'g'ri keladi. Eritmalar to'plamining uchlari (0,2), (0, -2) va (3,1) uchta nuqtadir. Ular echimlar to'plamini cheklaydigan chiziqlarning kesishish nuqtalari.

Ushbu misolda eritma to'plami ko'p qirrali qavariq to'plamdir.

2-misol: R²dagi quyidagi tengsizliklar tizimining echimlar to'plamini ko'rsating.

X 1 + 2x 2 ≤ 4

3x 1 + 2x 2 ≤ 6

Kerakli to'plam tepalari koordinatali ikkita nuqta: (0,2) va (1/2, 9/4). (0,3) koordinatali nuqta tepalik emas, chunki u birinchi tengsizlikni qondirmaydi. Ushbu echimlar to'plami cheklanmagan.

Qaror 3-misol:R²dagi quyidagi chiziqli tengsizliklar tizimining echimlar to'plamini ko'rsating.

X 1 - x 2 ³ 1

x 1 + x 2-1

Birinchi va ikkinchi tengsizlikning echimi soyali pastki sektorning nuqtalari. Uchinchi tengsizlikning echimi soyali yuqori yarim tekislikning nuqtalari. Ushbu ikkita domenning umumiy nuqtalari bo'lmaganligi sababli, butun tengsizliklar tizimi uchun echim yo'q, ya'ni echim $ \\ Delta $.

Lineer dasturlashning asosiy vazifasi.

Umuman olganda, chiziqli dasturlash muammosi (LPP) quyidagicha qo'yiladi.

Vektorni toping x\u003d (x 1, x 2, ... x n) R n da, bu maqsad funktsiyasini maksimal darajaga ko'taradi (yoki minimallashtiradi).


ОТИЛОР

Забытый метод лечения слуха. Шум в ушах и тугоухость уйдут вмиг

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

F (x) \u003d s 1 x 1 + s 2 x 2 + ... + s n x n (3)

va m + n chiziqli tengsizlikni qondiradi:

11 x 1 + a 12 x 2 + ... + a 1n x n-b 1

a 21 x 1 + a 22 x 2 + ... + a 2n x n-b 2

. . . . . . . . . . . . (4)

a m1 x 1 + a m2 x 2 + ... + a mn x n-b m

x 1 -0, x 2 -0, ... x n -0

Dasturlash terminologiyasida F (x) chiziqli funktsiya masalaning ob'ektiv funktsiyasi deb ataladi. Chiziqli tengsizliklar tizimining echimlari to'plami (4) mumkin echimlar to'plami deb nomlanadi va har qanday vektor x ushbu to'plamdan mumkin bo'lgan echim deyiladi. Optimal echim - bu vektor x*, bunda maqsad funktsiyasi qarorlarning qabul qilinadigan to'plamiga maksimal (yoki minimal) qiymatini oladi.