Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения)

1) Градиент. Линейное локальное приближение. Скалярная функция f(x), Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , (краткая запись Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru ) называется дифференцируемой в точке х, если найдётся вектор Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , называемый градиентом функции такой, что

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru ,

Где Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru обозначается величина, удовлетворяющая соотношению Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru при Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru .

Иначе можно сказать, что функция дифференцируема в точке х, если она допускает линейную аппроксимацию первого порядка в этой точке, т.е. найдётся линейная функция Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru такая, что Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru . Градиент определяется однозначно, при этом Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru . Величина

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru

называется производной по направлению функции f(x) в точке x.

2) Вторые производные. Квадратичное представление.Скалярная функция f(x) на Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru называется дважды дифференцируемой в точке x, если она дифференцируема в этой точке и найдется симметричная Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru матрица Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , называемая матрицей вторых производных (матрицей Гессе или гессиан), такая, что

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru

Иначе говоря, функция дважды дифференцируема в точке х, если она допускает квадратичную аппроксимацию второго порядка в окрестности этой точки, т.е. существует квадратичная функция

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru

такая, что Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru .

Глава 2. ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ (ЛП)

Методы линейного программирования оказались эффективным средством решения задач области исследования операций. Слово «программирование» здесь соответствует слову «планирование». Методами ЛП можно решить многие задачи эффективного использования ресурсов.

Рассмотрим простой пример задачи планирования производства.

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru (максимизация прибыли),

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru (ограничение на ресурс досок) (2.0.1)

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru (ограничение на ресурс машинного времени).

Здесь: Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru - количество выпускаемых в неделю двух видов полок; коэффициенты первого ограничения - затраты количества досок на единицу продукции каждого вида; коэффициенты второго ограничения - затраты количество машинного времени; правые части ограничений - максимально возможное количество ресурсов (досок и машинного времени); Функция Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru - еженедельная общая прибыль, коэффициенты которой - прибыль от единицы продукции каждого вида. Это типичная двухмерная задача ЛП.

На рис.1. границы ограничений определяются прямыми:

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru . (2.0.2)

Стрелки указывают области, где выполняются ограничения. Неотрицательность переменных задаёт неравенства Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru . Допустимая область заштрихована. Штриховыми линиями изображены прямые Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , обозначенные Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru и Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru соответственно. Эти прямые параллельны и представляют собой две линии уровня функции Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru со значениями 0 и 800. Градиент Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru указывает направление возрастания.

Линией уровня с наибольшим значением Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru , имеющей хотя бы одну общую точку с допустимой областью, является прямая, проходящая через вершину Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru . Вершину Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru можно найти, как точку пересечения двух прямых, решая систему уравнений (2.0.2) Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru . Подставляя решение в Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru найдем Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru максимальную прибыль.

Сведения из анализа (градиент, гессиан, локальные приближения) - student2.ru

Рис. 1.

Наши рекомендации