Двойная норма — Википедия
Двойная норма Определение нормы Норма вектора — это число, которое измеряет его длину. Нормы могут быть определены для векторов в […]
Двойная норма Определение нормы Норма вектора — это число, которое измеряет его длину. Нормы могут быть определены для векторов в […]
Множитель Лагранжа Основы метода множителей Лагранжа Метод Лагранжа используется для нахождения экстремумов функции при наличии ограничений. Вводится функция Лагранжа, которая
Максимальный и минимальный Максимальное и минимальное значение функции — это наибольшее и наименьшее значение, принимаемое функцией. Экстремумы могут быть определены
Оптимальное управление Теория оптимального управления — раздел теории управления, оптимизирующий целевую функцию динамической системы. Оптимальное управление имеет множество применений в
Многозначная функция Многозначная функция — математическая функция, отображающая элементы из одного набора в подмножества другого. Многозначные функции используются в оптимизации,
Дискретная оптимизация Дискретная оптимизация — раздел оптимизации в прикладной математике и информатике. В отличие от непрерывной оптимизации, переменные в дискретной
Выпуклая оптимизация Выпуклая оптимизация — раздел математической оптимизации, изучающий минимизацию выпуклых функций над выпуклыми множествами. Задачи выпуклой оптимизации часто имеют
Осуществимый регион Допустимая область в математической оптимизации и информатике — множество возможных точек задачи оптимизации, удовлетворяющих ограничениям. Допустимый набор представляет
Проблема максимизации полезности Функция полезности отражает предпочтения потребителей и максимизацию их удовлетворения. Потребители выбирают оптимальный набор товаров, учитывая относительные цены
Математическая оптимизация Математическое программирование — раздел математики, изучающий методы решения задач оптимизации. Задачи оптимизации включают нахождение экстремумов функций и решение
NP-полнота NP-полные задачи являются одними из самых сложных проблем в информатике. NP-полные задачи находятся в классе NP, который включает задачи,
Максимальный и минимальный Максимумы и минимумы являются важными понятиями в математике и оптимизации. Точка является максимумом или минимумом, если она
Максимальный и минимальный Максимумы и минимумы являются важными понятиями в математике и оптимизации. Точка является максимумом или минимумом, если она
Максимальный и минимальный Экстремумы функции — точки, в которых функция достигает своего наибольшего или наименьшего значения. Глобальный максимум и минимум
Оптимальный экспериментальный проект Оптимальное проектирование в статистике включает выбор оптимальных схем и критериев оптимальности. Гибкие критерии оптимальности и выпуклый анализ
Многозначная функция Многозначный анализ изучает множества в духе математического анализа и общей топологии. Вместо рассмотрения наборов точек, многозначный анализ изучает
Градиентный спуск Градиентный спуск — итеративный метод оптимизации, основанный на минимизации функции с использованием градиента. Метод работает в пространствах с
Множитель Лагранжа Метод множителей Лагранжа используется для решения задач оптимизации с ограничениями. Лагранжиан представляет собой функцию, включающую целевую функцию и
Максимальный и минимальный Максимумы и минимумы являются важными понятиями в математике и оптимизации. Точка максимума или минимума функции имеет наибольшее
Математическая оптимизация Математическая оптимизация — это процесс нахождения оптимального решения для задач, которые могут быть выражены в виде математических моделей.
Математическая оптимизация Математическая оптимизация — это процесс нахождения оптимального решения для задач, которые могут быть выражены в виде математических моделей.