Cтраница 1
Решение системы линейных неравенств с одной переменной сводится к следующим случаям. [1]
![]() |
А. 1. Два разных описания политопа. [2] |
Множество решений системы линейных неравенств называется полиэдром. [3]
Рассмотрим отыскание решения системы линейных неравенств. [4]
Рассмотрим примеры решения системы линейных неравенств. [5]
Покажите графически область решений системы линейных неравенств. [6]
Синтез элемента, требующий решения системы линейных неравенств, существенно упрощается, если произвести упорядочение переменных по значению весов входов. [7]
При этом фундаментальная совокупность решений системы линейных неравенств - это минимальная ( по количеству) подобная совокупность решений. [8]
Метод, используемый для нахождения решения системы линейных неравенств а уг0, состоит в определении функции критерия / ( а), которая минимизируется при условии, что а является вектором решения. Данный подход сводит рассматриваемую задачу к минимизации скалярной функции, что часто можно осуществить при помощи процедуры градиентного спуска. Принцип процедуры спуска очень прост. [9]
Таким образом, задача нахождения решения системы линейных неравенств заменяется более строгой, но более понятной задачей определения решения системы линейных уравнений. [10]
Приведенное понятие комитета является обобщением понятия решения системы линейных неравенств на несовместный случай. [11]
Как следует из теоремы 2.17, множество решений системы линейных неравенств выпукло и замкнуто. [12]
Математическая модель задачи г) приводит к отысканию решения системы линейных неравенств, удовлетворяющего определенному требованию, что в конечном счете сводится к многократному решению систем линейных уравнений. Линейные системы приходится решать и во многих других прикладных задачах. [13]
Особенность данной монографии состоит в изучении комбинаторных свойств многогранников ( множеств решений систем линейных неравенств) в тесной связи с задачами оптимизации, которые важны для практических применений. [14]
Правило постоянного приращения является простейшим из числа многих алгоритмов, которые предлагались для решения систем линейных неравенств. [15]