Величина интервала неопределенности Ln при параллельном поиске зависит
(*ответ*) от распределения точек измерения xk и от номера точки, в которой достигается максимальное значение
зависит только от числа точек измерения
от точности измерений значений функции
от степени гладкости функции
Величина оптимального интервала неопределенности при пассивном поиске после N экспериментов задается формулой
(*ответ*) LNопт = (1+e) / [N/2 +1]
LNопт = e / [N/2 +1]
LNопт = (1+e) / [N +1]
LNопт = (1+e) / [N/2 -1]
Все методы решения задач целочисленного программирования можно разделить на группы
(*ответ*) четыре
пять
три
две
Выпуклая функция f(x) на отрезке [x1, x2]
(*ответ*) не может принимать значений больших, чем линейная функция интерполирующая значения f(x1), f(x2)
не может принимать значений больших, чем квадратичная функция интерполирующая значения f(x1), f(x2)
не может принимать значений меньших, чем квадратичная функция интерполирующая значения f(x1), f(x2)
не может принимать значений меньших, чем линейная функция интерполирующая значения f(x1), f(x2)
Выпуклое программирование, называют также
(*ответ*) квадратичным
нелинейным
кубическим
линейным
Двойственный симплекс-метод целесообразно применять
(*ответ*) когда число ограничений значительно больше числа неизвестных
когда ограничения имеют вид равенств
когда число ограничений равно числу неизвестных
когда число ограничений значительно меньше числа неизвестных
Допустим, имеется m совместных уравнений: ji (x1, x2, ..., xn) = 0, i = 1,2, ..., m; требуется найти xj (j = 1,2, ..., n), удовлетворяющие им. Очевидно, что
(*ответ*) значения хj будут нулями функций ji
значения хj будут точками перегиба функции ji
значения хj будут точками обращения в ноль 2-й производной функции ji
значения хj будут точками экстремума функции ji
Если L и L/ линейные формы соответственно прямой и двойственной задачи линейного программирования то:
(*ответ*) min L/ = max L
min L/ =2 max L
max min L/ = max max L
min L/ = - max L
Если допустимые дискретные значения, входящие в множество, состоят всего из двух значений: 0 и 1, то в этом случае имеет место программирование
(*ответ*) целочисленное с булевыми переменными
целочисленное логическим синтезом
конечных автоматов
двухзначное целочисленное
Если имеется возможность использовать параллельный и последовательный поиск экстремума, то большая эффективность достигается при
(*ответ*) последовательном поиске
при одновременном использовании параллельного и последовательного поиска
пассивном поиске
параллельном поиске
Задача о рациональном питании относится к задаче
(*ответ*) линейного программирования
задаче нахождения нулей функции одной переменной
задаче нахождения нулей функции многих переменных
задаче одномерного поиска экстремума
Задачи отыскания экстремума и нуля функции
(*ответ*) сводятся друг к другу
используются для определения необходимых и достаточных условий экстремума функционала
должны решаться совместно
не сводятся друг к другу