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【运筹学】线性规划 单纯形法 ( 矩阵 | 变量 | 非矩阵 | 非变量 | 矩阵分块形式 | 逆矩阵 | 解 | 可行解 )

矩阵 B II . 向量 P_j III . 变量 IV . 非矩阵 N V . 系数矩阵分块形式 A = ( B N ) VI ....变量向量 X_B 非变量向量 X_N 及 分块形式 VII . 分块形式的计算公式 VIII . 逆矩阵 IX . 解变量 X . 解 XI . 可行解 I ....变量 ---- 变量 : 每个向量都对应一个变量 , 向量是列向量 , 该列向量是 x_j 变量的系数组成 , 这个对应的 x_j 变量就是变量 ; IV ....非矩阵 N ---- 非矩阵 N : 确定一个矩阵 , 剩下的列向量就是 非向量 , 这些非向量 组成 非矩阵 N ; N= \begin{bmatrix}\\\\ & a_{1m...可行解 ---- 可行解 : 如果上述解出的解 X_B , 满足线性规划数学模型 标准形式 的变量非负约束 , 即所有的变量都大于等于 0 , 该解称为可行解 ; 并不是所有的解都是可行解

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正交

4、规范正交 定义了内积的实向量空间 称为n维欧几里得空间(Euclidean space),在 中, (1)由单位向量构成的正交组叫做规范正交组(或标准正交组); (2)称含有n个向量的规范正交组...为 的一个规范正交(或标准正交),即满足 例如 为 的一个规范正交。...同理 也为 的一个规范正交。...5 求规范正交的方法 设 是向量空间V的一个极大无关组,要求V的一个规范正交,就是找一组两两正交的单位向量 使 与 等价,这样一个问题,称为把 这个极大无关组规范正交化...(2)单位化,取 那么 为V的一个规范正交 上述由线性无关向量组 构造出的正交向量组 的过程称为斯密特正交化过程。

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浅谈线性

浅谈线性 简述 线性是竞赛中常用来解决子集异或一类题目的算法。 :在线性代数中,(也称为基底)是描述、刻画向量空间的基本工具。向量空间的是它的一个特殊的子集,的元素称为向量。...由此可见,集合的线性可能不唯一,线性中的元素可以不在原集合中。...线性的构造 讲完了何为线性,那么问题来了,给定一个集合,我们如何构造它的线性呢?...线性的删除操作 在线 如果要求删除的 x 刚好在线性外,即删除后对线性没有任何影响,那么直接删除即可。...如果要求删除的 x 在线性内,此时,我们需要构造出一个集合 P,记录线性中这个数插入进来时异或过那些数,然后找到线性中最小的并且 P 包含 x 的数,让他异或线性中其他包含 x 的数即可(包括自己

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git变

我们已经使用过git的合并(merge)功能,与之功能类似的是rebase(变)。 开始前请记住:不要对在你的仓库外有副本的分支进行变。...变的实质是丢弃一些现有的提交,并且新建一些内容一样但实际上不同的提交。所以如果你的分支上的内容已经被共享,进行变之后就会有一部分现有提交被丢弃,这会给其他用户带来麻烦与困惑。...合并是三方合并 还有另外一种方法,就是变。变将提取C5和C6中的补丁和修改,并且将其在C7上重新作用一次,然后生成一个新的提交。 ?...变会生成内容一样但实际不同的提交 如上图所示,在testing分支进行变操作到master后,git会进行如下操作: 找到testing分支和master分支的共同祖先,即C4。...三方合并和变生成的新提交C8内容是一致的,不同的是提交历史:三方合并能够清楚地看到合并的历史,而变只有一条串联的历史。

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类View

本节将分析 base.py 中最重要的的一个类,它也是所有类视图的类 View 。 之前我们说过,尽管类视图看上去类的种类繁多,但每个类都是各司其职的,且从类的命名就可以很容易地看出这个类的功能。...View Django 类视图的核心就是这个类,这个类是所有其它类视图的类,它定义所有类视图共有的初始化逻辑,以及一些共有的方法,以便其它类视图继承。...= '0' return response HTTP 规定客户端使用该方法查询服务器所能处理的全部 HTTP 方法,对任何视图函数来说该方法的逻辑基本是不变的,所以写在了 View 类中...name='index'), ] views.IndexView.as_view() 调用后返回的就是一个在 IndexView 里通过 def 定义的视图函数 view(注意所有类视图都继承自 View 类...类 View 定义了所有类视图的基本逻辑框架,接下来我们会继续分析一系列基于这个类 View 定义的更加具体的通用类视图。 如果遇到问题,请通过下面的方式寻求帮助。 在下方评论区留言。

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【运筹学】线性规划数学模型 ( 线性规划求解 | 根据非变量的解得到变量解 | 解 | 可行解 | 可行 )

文章目录 一、线性规划求解 二、根据非变量的解得到变量解 三、解 四、可行解 五、可行 一、线性规划求解 ---- 在上一篇博客 【运筹学】线性规划数学模型 ( 求解矩阵示例 | 矩阵的可逆性...; 矩阵 B -> 非变量解 O -> 变量解 B^{-1}b : 解最根本是先确定矩阵 B , 确定 矩阵 B 之后 , 就可以将变量分为变量 和 非变量 , 此时将非变量取值为零矩阵...O , 得到变量的解 B^{-1}b ; 解 X_B 是由矩阵 B 唯一确定的 ; 只要给定矩阵 , 就可以唯一确定解 ; 解个数 : 一个线性规划中的解个数 , 就是矩阵可数...C_n^m 个 ; 可行解有无穷多个 , 解是有限个 , 如果一个解既是解 , 又是可行解 , 那么称该解是可行解 ; 解个数是有限的 , 可行解 是 解 与 可行解 的交集 , 可行解的个数必然也是有限的..., 迭代查找最优解 , 将搜索范围从无限个可行解 , 变成了有限个可行解 ; 五、可行 ---- 可行 : 可行解 对应的 矩阵 B , 就是 可行 ; 使用 X_B = B^{-

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合理的尼系数_尼系数为1表示

一、尼指数的概念 尼指数(Gini不纯度)表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。...当集合中所有样本为一个类时,尼指数为0....二、尼系数的计算公式 尼指数的计算公式为: 三、计算示例 我们分别来计算一下决策树中各个节点尼系数: 以下excel表格记录了Gini系数的计算过程。...我们可以看到,GoodBloodCircle的尼系数是最小的,也就是最不容易犯错误,因此我们应该把这个节点作为决策树的根节点。...在机器学习中,CART分类树算法使用尼系数来代替信息增益比,尼系数代表了模型的不纯度,尼系数越小,不纯度越低,特征越好。这和信息增益(比)相反。

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【运筹学】线性规划问题的解 ( 可行解 | 可行域 | 最优解 | 秩的概念 | 极大线性无关组 | 向量秩 | 矩阵秩 | | 变量 | 非变量 | 解 | 可行解 | 可行 )

的概念 VI . 变量 与 非变量 VII . 解 VIII . 可行解 与 可行 IX . 示例 求矩阵 I ....; 变量 : 与 向量 P_j 对应的变量 x_j 称为变量 ; 非变量 : 变量之外的其它变量 , 称为 非变量 ; VII ....解 ---- 解 : ① 确定 : 确定一个 B , 该矩阵是系数矩阵 A 的满秩子矩阵 , 即一个 m \times m 阶矩阵 ; ② 处理非变量 : 将非变量 设置成 0...; ③ 解出解 : 将 代入约束方程 , 解出对应的变量值 , 即解 ; ④ 解个数 : 解中变量取值 非 0 个数 , 小于等于 约束方程个数 m , 解的总数 不超过 C_n...0 的条件 , 这些解不是可行解 , 没有用处 ; 可行 : 可行解 对应的 , 称为 可行 ; 下面的文氏图 描述的是 非可行解 , 解 , 可行解的 集合关系 ; 总体分为 可行解

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【运筹学】线性规划数学模型 ( 求解矩阵示例 | 矩阵的可逆性 | 线性规划表示为 矩阵 向量 非矩阵 非向量 形式 )

文章目录 一、求解矩阵示例 二、矩阵的可逆性分析 三、矩阵、向量、变量 四、线性规划等式变型 一、求解矩阵示例 ---- 求如下线性规划的矩阵 : \begin{array}{lcl} max...、向量、变量 ---- 上述 9 个矩阵都是可逆矩阵 , 都可以作为矩阵 , 当选中一个矩阵时 , 其对应的列向量就是向量 , 对应的变量 , 就是变量 , 剩余的变量是非变量 ; 选中...作为线性规划的矩阵 , 该矩阵对应的向量是 \begin{bmatrix} &1 & \\\\ & 0 & \end{bmatrix} 和 \begin{bmatrix} & 0 & \\\...\ & 1 & \end{bmatrix} , 对应的变量是 x_4 和 x_5 , x_1 , x_2, x_3 是非变量 ; 是不唯一的 , 向量不是固定的 , 变量也不是固定的..., 非变量也不是固定的 ; 确定矩阵后 , 才能确定向量 , 变量 , 非变量 ; 不管选哪个矩阵作为矩阵 , 变量的个数是不变的 , 始终是 2 个 ; 变量不固定 , 变量的个数是固定的

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