Список вопросов базы знаний

Средний уровень интервального ряда определяется как средняя

Средний уровень моментного ряда с неравномерными промежутками между временными датами () определяется формулой:

Средний уровень моментного ряда с одинаковыми промежутками определяется формулой

Темп роста исчисляется как

Тип процессов, характеризующийся наличием экстремальных значений, описывается функцией

Формула используется при определении средней для ряда

Целевая функция вида: применяется в модели

Частная корреляция - это зависимость

Экономическая кибернетика включает

Эндогенными переменными в задаче линейного программирования являются

-коэффициент определяется формулой

В задаче минимизации необходимо проверять, является ли точка, "подозрительная" на экстремум, точкой условного локального минимума:

Дифференцируемость функции в точке предполагает, что функция определена во всем пространстве:

Достаточно определить седловую точку функции Лагранжа, чтобы прийти к решению задачи нелинейного программирования:

Если множество X содержит все свои предельные точки, то оно замкнуто:

Задача в случае непрерывной целевой функции и компактного допустимого множества имеет решение:

Задачу нахождения двойственной функции можно найти, используя теорему Куна - Таккера:

Любая точка локального максимума вогнутой функции на множестве - точка ее наибольшего значения на этом множестве:

Любая точка минимума - точка максимума той же функции со знаком минус:

Любую задачу на минимизацию можно преобразовать в задачу с выпуклой функцией:

Множители Лагранжа, существование которых вытекает из теоремы 4, определяются неоднозначно: их можно, не нарушая утверждения теоремы, умножить на любой постоянный множитель:

Неактивные ограничения в силу непрерывности фигурирующих в задаче функций выполняются в виде строгого неравенства не только в конкретной точке, но и в некоторой окрестности этой точки:

Общую задачу нелинейного программирования всегда можно свести к частному случаю:

Ограничения типа неравенства в задаче нелинейного программирования введением дополнительных переменных можно преобразовать в ограничения типа равенства:

При нахождении глобального минимума можно ограничиться локальным:

При решении задачи выпуклого программирования, в которой выпуклая функция минимизируется на выпуклом множестве, достаточно найти любую точку ее локального минимума:

Точка локального минимума должна быть внешней точкой:

Функция, непрерывная на замкнутом ограниченном множестве X, достигает на этом множестве наименьшего значения в некоторой точке:

В методе золотого сечения всякий раз мы делим оставшийся отрезок на три части:

Выпуклая функция, определенная на выпуклом множестве, непрерывна в любой внутренней точке этого множества:

Градиент и касательная параллельны как векторы:

Каждое ограничение в виде равенства оставляет неизменным число степеней свободы в модели процесса:

Квадратичная форма является выпуклой функцией, если она положительно-полуопределенная:

Локальный максимум выпуклой функции может отличаться от глобального:

Метод золотого сечения - наиболее экономичный аналог метода дихотомий применительно к задачам на минимум:

Множество замкнуто, если оно ограничено:

Множество компактно, если из каждого бесконечного и ограниченного его подмножества можно выделить сходящуюся последовательность:

На микроэкономическом уровне в роли производственной системы может выступать отрасль, межотраслевой производственный комплекс:

Некоторые алгоритмы используют преимущества уменьшенного числа степеней свободы, учитывая ограничения в виде равенств и активные ограничения в виде неравенств путем поиска оптимума в пространстве меньшего числа измерений:

Производная функции достигает наименьшей величины по направлению градиента:

Существует 4 этапа решения задачи нелинейного программирования:

Функция будет выпуклой, если ее вторые частные производные образуют матрицу, в которой все главные миноры неотрицательны:

Частные производные функции могут быть истолкованы как скорости изменения этой функции в точке в направлении осей координат:

Чаще всего ограничения в виде равенств не могут быть явно разрешены и потому сохраняются:

Численное решение задач безусловной минимизации функций многих переменных сложнее, чем решение задач минимизации функций одного переменного:

В задачах динамического программирования фактор времени не учитывается:

В многошаговых процессах все шаги зависят друг от друга:

Величина выигрыша не зависит от выбора управлений:

Длительность инвестиционных процессов составляет, как правило, несколько лет:

Для каждого возможного варианта окончания предыдущего шага проводится условная оптимизация: