В методе сканирования ищутся значения функции в узлах сетки, и из них выбирается наименьшее (или наибольшее) значение:
-> да
нет
Градиент функции дает как направление движения, так и величину шага:
-> нет
да
Для вычисления градиента функции в точке необходимо вычислить значения первых и вторых частных производных в этой точке:
-> нет
да
Для применения метода секущих необходимо знать значения производной функции:
-> нет
да
Из трех методов активного поиска: дихотомии, Фибоначчи и золотого сечения самым быстрым является метод дихотомии:
-> нет
да
Интервал неопределенности - интервал, в котором находится экстремум функции:
-> да
нет
Матрица Гессе - матрица вторых частных производных функции:
-> да
нет
Метод золотого сечения - деление отрезка на две неравные части, при этом отношение большей части к меньшей равно отношению всего отрезка к большей части:
-> да
нет
Метод многомерной оптимизации - поиск экстремума функции многих переменных:
-> да
нет
Методы активного и пассивного поиска различаются тем, что в первом случае требуется знание производной функции, а во втором не требуется:
-> нет
да
Определитель хорошо обусловленной матрицы должен быть близок к нулю:
-> нет
да
Следующее число в последовательности Фибоначчи 1, 1, 2, 3 равно 6:
-> нет
да
Базисным решением ОЗЛП называется такое решение системы уравнений-ограничений, в котором все свободные переменные равны 0:
-> да
нет
В общем случае область допустимых решений в задаче линейного программирования с двумя неизвестными представляет собой многоугольник:
-> да
нет
В основной задаче линейного программирования ищется минимум целевой функции:
-> нет
да
Все неизвестные в симплекс-методе делятся на свободные и базисные:
-> да
нет
Графический метод может применяться к любой задаче линейного программирования наряду с симплекс-методом:
-> нет
да
Задача линейного программирования всегда имеет решение:
-> нет
да
Ограничения в задаче линейного программирования могут быть как равенствами, так и неравенствами:
-> да
нет