Суть метода состоит в том, что осуществляется поэтапное движение с определенной длиной шага в направлении, совпадающем с направлением антиградиента целевой функции в текущей точке n - мерного пространства
Метод предполагает последовательный перебор всех допустимых значений nмерного вектора x, определение для каждого из них значений целевой функции f(x) и нахождение точки x*, в которой значение функции будет минимальным
Идея данного метода заключается в том, что многомерный поиск сводится к последовательности одномерных поисков по каждой из n переменных в отдельности

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971297

Вопрос есть в коллекциях

Вектор первых частных производных целевой функции – это:

В списке нет правильного ответа
Градиент
Совокупность точек, для которых прямая, соединяющая точки с одинаковыми значениями целевой функции

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971298

Вопрос есть в коллекциях

Выберите необходимое условие экстремума гладкой функции в точке x0:

Производная функции в этой точке равняется нулю или не существует
Производная функции в этой точке меньше нуля
Производная функции в этой точке больше нуля

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971299

Вопрос есть в коллекциях

Выберите условие, при котором матрица является положительно определённой:

Все ведущие главные определители должны быть положительными
Все ведущие главные определители должны быть отрицательными
Все ведущие главные определители должны быть нулевыми

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971300

Вопрос есть в коллекциях

Градиент – это:

Вектор, позволяющий определить направление убывания функции
Вектор, состоящий из первых частных производных целевой функции
Вектор, состоящий из вторых частных производных целевой функции

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971301

Вопрос есть в коллекциях

Дайте определение стационарным точкам функции?

Точки, в которых производная функции не существует
Точки, в которых производная функции больше нуля
Точки, в которых производная функции равна нулю

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971302

Вопрос есть в коллекциях

Достаточным условием существования минимума функции нескольких переменных является:

Матрица вторых производных должна быть положительно определена
Равенство нулю матрицы вторых производных
Равенство нулю градиента функции

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971303

Вопрос есть в коллекциях

Если базисное решение дает неотрицательные значения некоторых переменных в задаче линейного программирования, то оно называется:

Допустимым
Недопустимым
Невозможным

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971304

Вопрос есть в коллекциях

Если базисное решение дает отрицательные значения некоторых переменных в задаче линейного программирования, то оно называется:

Невозможным
Недопустимым
Допустимым

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971305

Вопрос есть в коллекциях

Если на значения параметров оптимизации существуют ограничения, то задача оптимизации называется:

Ограниченной
Условной
Сложной

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971306

Вопрос есть в коллекциях

К какой задаче имеют отношения необходимые условия Куна-Таккера?

Задаче нелинейного программирования
Задаче Лагранжа
Задаче линейного программирования

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971307

Вопрос есть в коллекциях

К численным методам решения задач нелинейного программирования относятся:

Симплекс-метод; Метод Гаусса-Зайделя
Метод линеаризации целевой функции; метод проекции градиента
Метод множителей Лагранжа; Метод Куна

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971308

Вопрос есть в коллекциях

Как формулируется теорема Вейерштрасса?

Если функция f(x) непрерывна и определена на замкнутом ограниченном множестве X, то она либо убывает, либо возрастает на данном множестве X
Если функция f(x) непрерывна и определена на замкнутом ограниченном множестве X, то она имеет перегиб в одной из точек этого множества, которая может быть либо внутренней, либо граничной
Если функция f(x) непрерывна и определена на замкнутом ограниченном множестве X, то она имеет экстремум в одной из точек этого множества, которая может быть либо внутренней, либо граничной

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971309

Вопрос есть в коллекциях

Какая функция называется унимодальной?

Функция, имеющая на заданном отрезке единственный экстремум
Функция, не имеющая на заданном отрезке экстремумов
Функция, имеющая на заданном отрезке множество экстремумов

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971310

Вопрос есть в коллекциях

Какие методы используют для решения задач оптимизации?

Приближенные; математические
Графические; эмпирические
Аналитические; численные

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971311

Вопрос есть в коллекциях

Какие способы позволяют решить задачу условной оптимизации?

Метод исключения переменных; метод множителей Лагранжа
Метод золотого сечения; метод дихотомии
Метод сканирования; метод Фибоначчи

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971312

Вопрос есть в коллекциях

Каким рекуррентным соотношением описывается метод тяжёлого шарика поиска экстремума многих переменных?

xk+1 = xk − h · f′0(xk) − β · (xk − xk−1)
xk+1 = xk + h · f′0(xk) + β · (xk − xk−1)
xk+1 = xk − h · f′0(xk) + β · (xk − xk−1)

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971313

Вопрос есть в коллекциях

Каким соотношением описывается метод множителей Лагранжа:

L(x,λ) = f(x) + ∑(i=1,m) λi φi(x).
L(x,λ) = f(x) − ∑(i=1,m) φi(x).
L(x,λ) = f(x) + ∑(i=1,m) λi(x).

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971314

Вопрос есть в коллекциях

Каким способом задача максимизации может быть сведена к задаче минимизации и наоборот?

Задача минимизации (максимизации) целевой функции F(X) может быть сведена к задаче максимизации (минимизации) функции F*(X) при тех же ограничениях путем введения функции: F*(X) = 1/F(X)
Задача минимизации (максимизации) целевой функции F(X) может быть сведена к задаче максимизации (минимизации) функции F*(X) при тех же ограничениях путем введения функции: F*(X) = -F(X)
Задача минимизации (максимизации) целевой функции F(X) может быть сведена к задаче максимизации (минимизации) функции F*(X) при тех же ограничениях путем введения функции: F*(X) = F(X)

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971315

Вопрос есть в коллекциях

Каков главный недостаток градиентных методов?

Относительная простота вычислений
Глобальная сходимость
Чувствительность к погрешностям вычислений

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971316

Вопрос есть в коллекциях

Какой метод многомерно оптимизации является наиболее быстро сходящимся?

Метод «наискорейшего спуска»
Метод Гаусса-Зайделя
Метод Ньютона

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971317

Вопрос есть в коллекциях

Какой минимум определяет единственное решение задачи оптимизации?

Локальный
Глобальный
Слабый

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971318

Вопрос есть в коллекциях

Какую функцию называют выпуклой?

Если график данной функции в любой точке располагается выше касательной к нему
Если график данной функции в любой точке располагается не выше касательной к нему
Если график данной функции в любой точке располагается как выше, так и ниже касательной к нему

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971319

Вопрос есть в коллекциях

Метод дихотомии может быть использован для поиска экстремума функции:

Многих переменных
Одной переменой
Двух переменных

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971320

Вопрос есть в коллекциях

Метод, позволяющий избежать «овражного» эффекта, это:

Метод наискорейшего спуска
Метод покоординатного спуска
Метод градиентного спуска с дроблением шага

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971321

Вопрос есть в коллекциях

Множество точек, для которых целевая функция принимает постоянное значение f(x1,x2,...xm)=C, называется:

Траекторией спуска
Поверхностью уровня
Градиентом

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971322

Вопрос есть в коллекциях

Модификацию какого метода представляет собой метод Гаусса-Зейделя поиска экстремума функции многих переменных?

Метода Фибоначчи
Метода дихотомии
Метода простой итерации

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971323

Вопрос есть в коллекциях

Модуль градиента показывает:

Скорость возрастания функции
Направление убывания функции
Направление возрастания функции

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971324

Вопрос есть в коллекциях

Необходимые условия оптимальности для задачи нелинейного программирования:

a. ∂L(x,λ)/∂xi {= 0 при xi < 0, > 0 при xi = 0 i = 1,...n ; ∂L(x,λ)/∂λi = φj(x) {< 0 при λi = 0, > 0 при λi > 0 j = 1,...m
b. ∂L(x,λ)/∂xi {= 0 при xi > 0, > 0 при xi = 0 i = 1,...n ; ∂L(x,λ)/∂λi = φj(x) {< 0 при λi = 0, = 0 при λi > 0 j = 1,...m
c. ∂L(x,λ)/∂xi {< 0 при xi > 0, > 0 при xi < 0 i = 1,...n ; ∂L(x,λ)/∂λi = φj(x) {< 0 при λi = 0, = 0 при λi > 0 j = 1,...m

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971325

Вопрос есть в коллекциях

Опишите метод градиента:

Суть метода состоит в том, что осуществляется поэтапное движение с определенной длиной шага в направлении, противоположном направлению антиградиента целевой функции в текущей точке n - мерного пространства
Суть метода состоит в том, что осуществляется поэтапное движение с определенной длиной шага в направлении, совпадающем с направлением антиградиента целевой функции в текущей точке n - мерного пространства
Суть метода состоит в том, что осуществляется поэтапное движение с минимальной длиной шага в направлении, противоположном направлению антиградиента целевой функции в текущей точке n - мерного пространства

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971326

Вопрос есть в коллекциях

Опишите метод перебора на сетке (метод сканирования):

Данный метод предполагает последовательный перебор всех допустимых значений n-мерного вектора x, определение для каждого из них значений целевой функции f(x) и нахождение точки x*, в которой значение функции будет равно нулю
Данный метод предполагает последовательный перебор всех допустимых значений n-мерного вектора x, определение для каждого из них значений производной целевой функции f'(x) и нахождение точки x*, в которой значение производной функции будет равно нулю
Данный метод предполагает последовательный перебор всех допустимых значений n-мерного вектора x, определение для каждого из них значений целевой функции f(x) и нахождение точки x*, в которой значение функции будет минимальным

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971327

Вопрос есть в коллекциях

По каким признакам классифицируются задачи оптимизации?

По характеру целевой функции; по количеству переменных
По количеству переменных; по наличию ограничений
По характеру целевой функции; по наличию ограничений

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971328

Вопрос есть в коллекциях

Постановка задачи линейного программирования в матричной форме:

f(x) = bcтx → min; Ax = b; x ≥ 0
f(x) = cтx → min; Ax = b; x ≥ 0
f(x) = cxт → min; Ax = b; x ≥ 0

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971329

Вопрос есть в коллекциях

Решение задачи линейного программирования основывается на том, что множество допустимых базисных решений является:

Бесконечным
Конечным
Единственным

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971330

Вопрос есть в коллекциях

Точкой стационарности называется точка X, в которой:

Градиент функции равен нулю
Матрица вторых производных равна нулю
Градиент функции отрицателен

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971331

Вопрос есть в коллекциях

Функция, для которой решается задача оптимизации, называется:

Дискретной
Целевой
Оптимальной

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971332

Вопрос есть в коллекциях

Что определяет градиент функции?

Градиент функции в данной точке указывает направление наиболее быстрого возрастания функции
Градиент функции в данной точке указывает направление, в котором функция не меняется
Градиент функции в данной точке указывает направление наиболее быстрого убывания функции

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Новинка

Вопрос №971333

Вопрос есть в коллекциях

Что такое симплекс?

Простейший выпуклый многогранник в пространстве Rⁿ
Сложный вогнутый многогранник в пространстве Rⁿ
Сложный выпуклый многогранник в пространстве Rⁿ

Ответ за 20 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Сбросить фильтрОшибка?

Показать быстрые кнопки

Сбросить настройки

Отметить/снять все

Не нашли ответа на свой вопрос?

Добавить ответ

Ведь так и так найдёте ответ для своей учёбы 😉

Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.

Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.

Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.

Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.

Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.

Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.

Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.

Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.

Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.

Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.

Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.

Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.