- •1. Понятие модели.
- •1.1. Модели и моделирование. Классификация моделей
- •В настоящее время для постижения истины существует 3 пути:
- •1.2. Классификация моделей
- •1.3. Адекватность моделей
- •2. Математические модели и методы их расчета
- •2.1. Математические модели.
- •2.1. Понятие операционного исследования
- •2.3. Этапы построения математических моделей
- •Можно выделить следующие основные этапы построения математической модели:
- •2.4 Математические оптимизационные модели.
- •2.4. Необходимые сведения из матричной алгебры
- •2.5. Системы линейных алгебраических уравнений
- •2.5. Модель Леонтьева многоотраслевой экономики (балансовый анализ).
- •3. Простейшие оптимизационные задачи.
- •3.1. Экстремумы функции одной переменной.
- •Экстремумы функции нескольких переменных.
- •4. Математические модели экономических задач.
- •4.1. Транспортная задача
- •4.2 Задача об использовании ресурсов.
- •4.3. Задача о диете.
- •4.4. Общая формулировка задачи линейного программирования
- •Стандартная задача линейного программирования.
- •Каноническая задача линейного программирования.
- •Общая задача линейного программирования.
- •5. Графический метод решения задач линейного программирования.
- •5.1. Выпуклые множества
- •5.2 Геометрический смысл решений систем неравенств.
- •5.3. Графический метод решения задач линейного программирования. Пример.
- •5.4. Геометрический метод решения задачи. Общий случай.
- •6.Симплекс-метод решения задачи линейного программирования.
- •6.1. Выпуклые многогранники.
- •6.2.Симплекс-метод. Пример.
- •6.3.Симплекс метод. Общий случай.
- •Симплекс-таблицы. Пример.
- •7.Двойственность в линейном программировании.
- •7.1. Двойственные задачи линейного программирования.
- •7.2. Теоремы двойственности..
- •7.3. Анализ чувствительности задачи линейного программирования..
- •Решение транспортной задачи.
- •7.1 Особенности транспортной задачи.
- •7.2. Опорный план транспортной задачи
- •7.3. Метод потенциалов.
- •8.Задачи нелинейного программирования.
- •8.1. Общая постановка задачи нелинейного программирования.
- •8.2. Задачи нелинейного программирования с линейной целевой функцией и нелинейными ограничениями.
- •8.3. Задачи нелинейного программирования с нелинейной целевой функцией и линейными ограничениями.
- •8.4. Метод множителей Лагранжа.
- •Элементы теории игр.
- •9.1.Основные понятия теории игр
- •8.3. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования.
Экстремумы функции нескольких переменных.
Пусть дана дважды непрерывно дифференцируемая функция двух переменных.
Теорема 4. (Необходимое условие локального экстремума дифференцируемой функции )
Если – ( точка экстремума функции f, то
Теорема 3. (Достаточные условия локального экстремума дважды дифференцируемой функции )
Обозначим A= ( ; B= ( ; C= . Тогда, если
D= , D=АС-В2
Если D < 0, экстремума функции f в точке ( нет;
Если D > 0, то в точке ( - экстремум функции f причем если
а)A > 0, то ( - точка минимума;
б) A < 0, то ( - точка максимума.
Если D = 0, необходимы дополнительные исследования.
Теорема 4. (Необходимый признак экстремума функции многих переменных.) Если точка x0=(х10,…, хn0) является точкой экстремума функции, то частные производные в этой точке равны нулю или не существуют, т. е. если для всех i=1,…,n
или не существует.
Точки, в которых все частные производные равны нулю, называются стационарными точками.
Пусть x - стационарная точка. Достаточный признак локального минимума функции многих переменных заключается в выполнении неравенств
,
а достаточный признак локального максимума функции многих переменных заключается в выполнении неравенств
.
Если требуется найти наибольшее (или наименьшее) значение функции f при х=(х1,…, хn) (задача с ограничениями), то аналогично тому, как это делалось для функции одной переменной, находятся экстремумы функции внутри области М и экстремумы функции на границе области М и среди них выбирается наибольшее (наименьшее) значение. Кроме того, у ограничений типа равенства можно выразить одни переменные через другие и тем самым уменьшить число переменных, что облегчает решение задачи.
Так же, как и у функции одной переменной: если критическая точка одна, то если это будет точка локального максимума (минимума) – она будут являться точкой наибольшего наименьшего) значения функции.
З
l
т
ч
Рис. 1
а
Решение. Очевидно, верхняя часть сечения канала равна a+2l а высота равна l . Поэтому площадь поперечного сечения канала S находим по формуле
S= . (3)
Если р- длина канала, то омываемая площадь канала F=p(a+2l). Так как р- постоянная, то минимум функции F будет совпадать с минимумом функции
f=a+2l (4)
Таким образом, математическая модель задачи: найти а и l, доставляющие наименьшее значение целевой функции (4) при выполнении условия (3). Кроме того, очевидно,
(5)
Из (3) выразим переменную
a= (6)
и, подставляя в(2), получим
f= .
, + l .
Частные производные существуют во всех точках области (5). Найдем стационарные точки, решая систему
Из второго уравнения
l . (7)
Подставляя это выражение в первое уравнение, получим
Отсюда,
Из (7) найдем или
l= . (9)
Из (6) найдем а
а= ,
откуда находим
а= . (10)
Из (9) и (10) следует а= l.
Таким образом, мы получили единственную стационарную точку функции f : ( ).
Определим характер этой точки, используя достаточные условия экстремума.
, С=
Так как А , то рассматриваемая точка локального минимума функции f . Поскольку стационарная точка единственная, то она будет являться точкой наименьшего значения функции f.
Таким образом, оптимальная конфигурация канала: а=l и