Презентации по Математике

Конус прямой круговой
Конус прямой круговой
5.13 б) конус прямой круговой 12 22=22` 42 43 41 11 21 21` 23 13 23` 32=32` 33` 33 31 31` Срез конуса плоскостью, проходящей через вершину представляет собой две прямые, поэтому достаточно взять начальную (1) и конечные точки (2 и 2′). Срез плоскостью расположенной параллельно основанию проходит по окружности радиусом 3242. Точки 3 и 3′ являются точками перехода линии на невидимую сторону на плоскости П3. Но так как конус слева срезан все линии на П3 будут видимыми. 5.13 в) сфера 12 22=22` 32=32` 52=52` 42=42` 62 11 61 41` 51` 31` 21` 33` 43` 23` 53` 63 51 41 31 21 53 43 33 23 13 При пересечении сферы плоскостью общим элементом всегда будет окружность. Если она расположена параллельно одной из плоскостей проекций, то будет отображаться на неё в натуральную величину. На данном рисунке сфера срезана тремя плоскостями. Срез первой плоскостью (голубым цветом) будет проходить по окружности параллельной П1, значит на П1 она отобразится в натуральную величину. Срез второй плоскостью (розовым цветом) не отобразится в натуральную величину на плоскостях проекций, поэтому линию среза нужно переносить по точкам, обязательно взяв точки на пересечении с осевыми линиями. Эти точки являются точками перехода линии на невидимую сторону на других плоскостях проекций. Можно взять дополнительные произвольные точки. Срез третьей плоскостью (красным цветом) проходит по окружности параллельной П3.
Продолжить чтение
Динамическое программирование. (Лекция 3)
Динамическое программирование. (Лекция 3)
1. Понятие о динамическом программировании. Динамическое программирование – метод оптимизации, приспособленный к операциям, в которых процесс принятия решения может быть разбит на этапы (шаги). (Р.Беллман (1920) – американский математик). Операция – управляемое мероприятие, направленное на достижение некоторой цели Рассматривается некоторый управляемый процесс. В результате управления система (объект управления) S переводится из начального состояния S0 в конечное состояние S*. Управление можно разбить на n шагов, то есть решение принимается последовательно на каждом шаге. S0 S1 S2 Sn-1 S* y1 y2 y3 yn-1 yn … Пусть yk- управление на k-м шаге (k=1,2,…,n; yk- число, точка в n-мерном пространстве, функция, качественный признак и т.д.). Пусть Y=(y1,y2,…,yn) – управление, переводящее систему из состояния S0 в состояние S*. Показатель эффективности – целевая функция, зависит от начального состояния и управления Основные предположения: 1.Состояние Sk системы в конце k-го шага зависит только от предшествующего состояния Sk-1 и управления на k-м шаге yk (отсутствие последействия). 2.Целевая функция является аддитивной от показателя эффективности каждого шага, т.е. если показатель эффективности k-го шага равен то Задача. Определить такое допустимое управление Y, переводящее систему S из состояния S0 в состояние S*, при котором целевая функция принимает наибольшее (наименьшее) значение. Такое управление называют оптимальным.
Продолжить чтение
Методы решения задач линейного программирования. (Лекция 2)
Методы решения задач линейного программирования. (Лекция 2)
1.Задача об использовании ресурсов Задача 1. Предприятие производит изделия двух типов A и B из трех видов сырья I, II, III. Расход сырья на одно изделие каждого типа задан в условных единицах следующей таблицей: Запасов сырья имеется: вида I – 27 ед., вида II – 18 ед., вида III – 10 ед. Изделие типа А приносит прибыль 3 ден. ед., типа В – 1 ден. ед. Составить план выпуска изделий, при котором предприятие будет имеет наибольшую прибыль. Решить задачу графически и симплексным методом. Решение. 1. Составим математическую модель задачи. Обозначим: x1 – количество выпускаемых изделий типа А, x2 − количество выпускаемых изделий типа В. Тогда с учетом расходов сырья на изготовление изделия каждого типа получим следующие ограничения на x1 и x2, учитывающие запасы сырья каждого вида: (2.1) По смыслу задачи (2.2) Прибыль предприятия при плане x1, x2 равна (2.3) Необходимо найти значения x1, x2, удовлетворяющие неравенствам (2.1), (2.2), для которых функция (2.3) достигает наибольшего значения. Введем систему координат на плоскости и изобразим в ней множество решений систем неравенств (2.1), (2.2) (область допустимых решений − ОДР) в виде множества точек плоскости. 2.Геометрический метод решения задачи - расход сырья S1 - расход сырья S2 - расход сырья S3
Продолжить чтение
Линейное программирование. (Лекция 1)
Линейное программирование. (Лекция 1)
1.Общая задача линейного программирования Дана система m линейных уравнений и неравенств с n переменными ………………………………………….. ………………………………………….. и линейная функция Необходимо найти такое решение системы при котором линейная функция принимает оптимальное (т.е. максимальное или минимальное) значение . Оптимальное решение иногда называют оптимальным планом (экономическая интерпретация). Рассматривают различные формы задач линейного программирования. Если все переменные неотрицательны и система ограничений состоит лишь из одних неравенств, то задача называется стандартной. Если система ограничений состоит из одних уравнений, то задача называется канонической. Любая задача линейного программирования может быть сведена к канонической, стандартной или общей задаче.
Продолжить чтение