Cтраница 2
Для того чтобы получить из (2.1) конструктивный результат, необходимо воспользоваться спецификой задачи планирования и наложить на W кроме условия выпуклости дополнительное условие дифференцируемости. [16]
L L ( гм рис. 5 13) находят из условия ограничения углов давления для кулачкового механизма с толкателем и условия выпуклости профиля кулачка для механизма с плоским наконечником. [17]
Обычно методы математического программирования, эффективные при поиске наименьшего ( наибольшего) значения выпуклой функции в выпуклой области, оказываются мало пригодными для решения задач, когда условия выпуклости не удовлетворяются. В этом случае имеет ме-сто задача минимизации многоэкстремальной целевой функции, к которой относится задача оптимального распределения потоков. [18]
Не нарушая общности решения, допустим теперь, что при заданных конкретных функциях затрат значение Xi, удовлетворяющее решению уравнения (1.5), больше xiB, где Xi B - максимально допустимая добыча из i-того объекта эксплуатации. Из условия выпуклости функции fff-i ( c - x) ( fN ( x) легко убедиться в том, что минимальное значение этой функции на допустимом интервале достигается при Хг хщ. [19]
Поэтому, зная один из этих потенциалов, мы можем легко найти другой, пользуясь несложным геометрическим построением, проиллюстрированным на фиг. Заметим, условия выпуклости функций А и G означают, что вторые производные по любому аргументу имеют один и тот же знак для всех значений аргумента, вследствие чего мы можем быть уверены в отсутствие при таком построении каких-либо неопределенностей. [20]
Начальный радиуо кулачкового механизма с тарельчатым толкателем определяем из условия выпуклости профиля. [21]
В работе [1] эта теория позволила ответить на вопрос, поставленный известным специалистом в области математической экономики Иваром Экеландом, о минимальном количестве членов в нормальной форме Дарбу для заданного ростка 1-формы, если на входящие в них функции наложить условия выпуклости. [22]
Однако при решении транспортных задач с 5000 и более ограничениями возникают серьезные трудности из-за недостатка памяти машины или больших затрат времени. Если число пунктов потребления намного превышает число пунктов производства п т, то появляется возможность воспользоваться структурными особенностями матрицы условий задачи. При этом множество ограничений ( 3) соответствует ограничениям подзадачи, и ограничения ( 2) рассматриваются как связывающие. В результате координирующая задача будет иметь только т ограничений, при этом, как будет показано ниже, условия выпуклости могут не учитываться. [23]