logo

Crowdly

Browser

Add to Chrome

Системний аналіз та теорія прийняття рішень

Looking for Системний аналіз та теорія прийняття рішень test answers and solutions? Browse our comprehensive collection of verified answers for Системний аналіз та теорія прийняття рішень at virt.ldubgd.edu.ua.

Get instant access to accurate answers and detailed explanations for your course questions. Our community-driven platform helps students succeed!

Задати орієнтований граф за допомогою матриці суміжності.

0%
0%
0%
View this question

Дано граф

Знайти кістякові дерева цього графа.

100%
0%
0%
100%
50%
View this question

Задати граф за допомогою матриці суміжності.

0%
0%
0%
View this question

Нехай задано неорієнтований граф.

Визначити:

View this question

Використовуючи команд у NLPSolve пакета Optimization знайти максимум функції  F(x_1,x_2)=x_1^2+x_2^2-4x_1+10x_2 F(x_1,x_2)=x_1^2+x_2^2-4x_1+10x_2 , при умові  8-3x_1-2x_2 \geq 0 8-3x_1-2x_2 \geq 0 ,   x_1\geq 0 x_1\geq 0 , x_2\geq 0 x_2\geq 0  .

13%
0%
0%
0%
View this question

Використовуючи команду LagrangeMultipliers пакета Student[MultivariateCalculus]

знайти стаціонарні точки методом множників Лагранжа 

функції  F(x_1,x_2)=5x_1\cdot x_2-4 F(x_1,x_2)=5x_1\cdot x_2-4 , при умові  \frac{x_1^2}{8}+\frac{x_2^2}{2}=25 \frac{x_1^2}{8}+\frac{x_2^2}{2}=25 .

0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
View this question

Дослідити функцію  F(x_1,x_2,x_3)=-x_1\cdot x_2-x_2\cdot x_3-8 F(x_1,x_2,x_3)=-x_1\cdot x_2-x_2\cdot x_3-8    на умовний екстремум методом множників Лагранжа при заданих обмеженнях:  x_1+x_2=2 x_1+x_2=2  ,  x_2+x_3=2 x_2+x_3=2  .

0%
0%
33%
0%
View this question

Дослідити функцію  F(x_1,x_2,x_3)=x_1\cdot x_2+x_2\cdot x_3+5 F(x_1,x_2,x_3)=x_1\cdot x_2+x_2\cdot x_3+5  

 

на умовний

екстремум методом множників Лагранжа при заданих обмеженнях:

 x_1+x_2=6 x_1+x_2=6

,  x_2+x_3=-6 x_2+x_3=-6

.

13%
0%
0%
0%
View this question

Нехай  (X^0,\lambda^0)  (X^0,\lambda^0)   є стаціонарною точкою функції Лагранжа   L(X,\lambda) L(X,\lambda) .

View this question

Нехай задано задачу нелінійного

програмування

 F(x_1, x_2,..., x_n)\to max(min) F(x_1, x_2,..., x_n)\to max(min)

 g_i(x_1,x_2, ..., x_n)=0 g_i(x_1,x_2, ..., x_n)=0 ,  i=\overline{1,m} i=\overline{1,m} ,

де  F(x_1, x_2,..., x_n) F(x_1, x_2,..., x_n) ,  g_i(x_1,x_2, ..., x_n) g_i(x_1,x_2, ..., x_n) ,  i=\overline{1,m} i=\overline{1,m} , 

– неперервно-диференційовні функції в деякій

області 

 D\in R^n D\in R^n .

Для такої задачі функція Лагранжа має вигляд

0%
0%
0%
38%
0%
View this question

Want instant access to all verified answers on virt.ldubgd.edu.ua?

Get Unlimited Answers To Exam Questions - Install Crowdly Extension Now!

Browser

Add to Chrome