Решение - экстремальная задача
Cтраница 1
Решение экстремальных задач занимает большое место в теории квазиконформных отображений. Мы здесь коснемся только некоторых результатов, наиболее близко примыкающих к рассмотренным выше. [1]
Решение перечисленных экстремальных задач вызывает значительные трудности. Размерность задач резко возрастает из-за необходимости детального отражения в модели структуры сети ( в частности, технологических перемычек) и наличия нескольких показателей качества продукта. Трудно установить даже факт существования решений, так как множество допустимых режимов не является выпуклым. Это обстоятельство вынуждает прибегать к менее жестким постановкам и довольствоваться получением рациональных решений с помощью эвристических методов. [2]
Для решения экстремальных задач с такими ограничениями в классическом анализе разработан и используется метод неопределенных множителей Лагранжа1, сводящий задачу с ограничениями к обычной экстремальной задаче без ограничений, что позволяет применить для ее решения приемы, рассмотренные в главе III. В этом смысле настоящая глава является логическим продолжением предыдущей. Метод же множителей Лагранжа дает возможность иногда использовать более эффективные приемы, ведущие к решению исходной оптимальной задачи. [3]
Для решения экстремальной задачи (7.26) с ограничениями (7.25) применим метод множителей Лагранжа. [4]
Для решения экстремальных задач с такими ограничениями в классическом анализе разработан и используется метод неопределенных множителей Лагранжа [1], сводящий задачу с ограничениями к обычной экстремальной задаче без ограничений, что позволяет применить для ее решения приемы, рассмотренные в главе III. В этом смысле настоящая глава является логическим продолжением предыдущей. Метод же множителей Лагранжа дает возможность иногда использовать более эффективные приемы, ведущие к решению исходной оптимальной задачи. [5]
Для решения экстремальных задач с гладкими функциями ( имеющими непрерывные производные) при отсутствии ограничений в большинстве случаев отдается предпочтение градиентным методам. Они, как и всякие линейные итерационные методы, сходятся к пешению при любом начальном приближении и притом со скоростью гвомвггЧшческой прогрессии. [6]
 |
Иллюстрация ограничений типа нелинейных неравенств ( изображение на плоскости. [7] |
Для решения сложных экстремальных задач целесообразно использовать достаточно универсальный и эффективный алгоритм поиска, кратко описываемый в следующем параграфе. [8]
 |
Блок-схема двухуровневых методов решения прямой к обратной комплексных задач оптимального резервирования ХТС. [9] |
Для решения экстремальной задачи уровня А - задачи выбора оптимального показателя надежности ХТС - используют метод сканирования по ряду предварительно задаваемых значений уровня надежности системы. [10]
 |
Иллюстрация ограничений типа нелинейных неравенств ( изображение на плоскости. [11] |
Для решения сложных экстремальных задач целесообразно использовать достаточно универсальный и эффективный алгоритм поиска, кратко описываемый в следующем параграфе. [12]
Точность решения экстремальной задачи прямым вариационным методом зависит от числа членов N в разложении ( IX. Выбор N связан с большими трудностями. [13]
Трудности решения экстремальных задач в схемотехническом проектировании объясняют то обстоятельство, что первые результаты в области оптимизации электронных схем с помощью ЦВМ были получены сравнительно недавно и еще не нашли достаточного отражения в литературе. Эти результаты, с одной стороны, базируются на достижениях в области математического программирования, с другой стороны - на достижениях в области теории машинного анализа электронных схем. [14]
Трудности решения экстремальных задач в схемотехническом проектировании обусловливаются рядом причин. [15]
Страницы: 1 2 3 4