(обычно записывается как lb)

сложные поступления за год
Общая сумма дохода от инвестиции или депозита, когда начисляемый процент используется на увеличение суммы инвестиции. Чем чаще кредитуется (т.е. записывается в кредит счета) процент, тем больше сложные поступления за год. Сложные поступления за год обычно оцениваются как брутто-поступления. Доход с учетом вычета из начисляемых процентов налога по базовой ставке известен под названием сложной чистой годовой ставки (compound net annual rate (CNAR)).
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• compound annual return
• CAR

автомобиль
Безрельсовая транспортная машина на колёсном или полугусеничном ходу с приводом от собственного двигателя, предназначенная для перевозки людей и грузов
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

EN

• automobile
• car
• motor vehicle

DE

• Auto
• Kraftwagen

FR

• automobile
• voiture
• véhicule

вагон
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• car

вагонетка
Транспортное средство небольшой вместимости для перевозки грузов по рельсовому пути узкой колеи
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

Тематики

• строит. машины, оборуд., инструмент прочие

EN

• car
• trolley
• truck

DE

• Feldbahnwagen
• Lore

FR

• benne
• berline
• wagonnet

вагонетка
Открытый ж.-д. вагон небольшой грузоподъемности; используется для перевозки металлургич. сырья и готовой продукции внутри заводской территории.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• car

запрос о корректирующих действиях
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• corrective action request
• CAR

заявка на внесение изменений
(напр. в конструкцию, нормативные документы)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• corrective action report
• request for corrective action
• CAR
• RCA
• request for alteration
• request for alteration
• RFA

отчёт о внесении изменений
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• corrective action report
• CAR

передвижная платформа
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• car

рекомендации по корректирующим действиям и мерам
(при аварии на АЭС)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• corrective action recommendations
• CAR

сложные поступления за год
Общая сумма дохода от инвестиции или депозита, когда начисляемый процент используется на увеличение суммы инвестиции. Чем чаще кредитуется (т.е. записывается в кредит счета) процент, тем больше сложные поступления за год. Сложные поступления за год обычно оцениваются как брутто-поступления. Доход с учетом вычета из начисляемых процентов налога по базовой ставке известен под названием сложной чистой годовой ставки (compound net annual rate (CNAR)).
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• compound annual return
• CAR

удаление воздуха из конденсатора (турбины)
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• condenser air removal
• CAR

сложные поступления за год
Общая сумма дохода от инвестиции или депозита, когда начисляемый процент используется на увеличение суммы инвестиции. Чем чаще кредитуется (т.е. записывается в кредит счета) процент, тем больше сложные поступления за год. Сложные поступления за год обычно оцениваются как брутто-поступления. Доход с учетом вычета из начисляемых процентов налога по базовой ставке известен под названием сложной чистой годовой ставки (compound net annual rate (CNAR)).
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• compound annual return
• CAR

динамические модели межотраслевого баланса
Частный случай динамических моделей экономики; основаны на принципе межотраслевого баланса, в который дополнительно вводятся уравнения, характеризующие изменения межотраслевых связей во времени на основе отдельных показателей, например, капитальных вложений и основных фондов (что позволяет создать преемственность между балансами отдельных периодов). Единообразного метода решения этой задачи пока нет. В принципе она может решаться следующим образом (при условии, что в динамической межотраслевой модели, как и в статическом МОБ, связи принимаются линейными). В отличие от уравнений статического МОБ, где конечный продукт каждой отрасли представлен одним слагаемым, здесь он распадается на два — фонд накопления и фонд непроизводственного потребления. Система уравнений в этом случае записывается так: (i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, n), где Mi — часть продукции i-й отрасли, идущая в фонд накопления (она не может быть равна нулю только в так называемых фондообразующих отраслях — строительстве, машиностроении); wi — часть продукции i-й отрасли, выделяемая на непроизводственное потребление (остальные обозначения см. в статье Межотраслевой баланс). Такие модели с разделением конечного продукта называются «моделями леонтьевского типа» (по имени американского экономиста В. Леонтьева). Ту часть фонда накопления, которая передается «фондообразующей отраслью» i в j-ю отрасль, обозначим Mij. Тогда общий объем капитальных вложений, направляемых в j-ю отрасль, определяется по формуле Отсюда, зная коэффициент фондоотдачи в j-й отрасли, можно вычислить прирост ее валовой продукции. Таким образом, получаем описание цикла воспроизводства (обычно за один год) - от создания фондов до выявления возросших в результате их использования производственных возможностей. Конечно, здесь допущено много нереалистичных упрощений (например, новые средства производства «немедленно» дают продукцию, тогда как в действительности для этого требуется существенный лаг). Но модель показывает, что для управления процессом решающее значение имеет соотношение между фондом накопления и фондом потребления конечной продукции. Отечественными экономистами были разработаны разные типы динамических межотраслевых моделей, в том числе более сложные, но зато и более адекватно описывающие динамику экономического развития (хотя и здесь еще упрощения существенны). Во-первых, модели с обратной рекурсией, в которых балансы производства и распределения продукции за последний год планового периода сочетаются с уравнениями потребности в капитальных вложениях за весь плановый период. На втором этапе решения такой модели показатели производства продукции и капитальных вложений распределяются по всем годам планового периода в направлении от последнего года к первому (откуда и название модели). Во-вторых, модели поэтапного расчета объемов производства продукции и капитальных вложений для каждого года планового периода. Они представляются обычно как совокупность балансов производства продукции и капитальных вложений, потребность в которых для будущих лет устанавливается путем нормирования незавершенного строительства. В-третьих, модели с явным учетом лага капитальных вложений, в которых показана прямая и обратная их связь во времени с показателями производства продукции. С одной стороны, объемы продукции отраслей, создающих средства производства («фондосоздающих»), зависят от тенденций развития производства в будущем. С другой стороны, потребность в приросте фондов в данном году во многом зависит от их динамики в прошлом. Модели с явным учетом лага капитальных вложений точнее других отражают процессы воспроизводства, но они и сложнее по структуре. Кроме того, их трудно обеспечить необходимой информацией. Укрупненная 18-отраслевая динамическая модель МОБ практически применялась бывш. Госпланом СССР при разработке наметок основных показателей долгосрочного социального и экономического развития страны. Расчеты по этой модели отражали физический рост объемов производства и отраслевое распределение производственных ресурсов (капитальные вложения, численность занятых, структура материального производства, распределение продукции отдельных отраслей для текущего производственного потребления, производственного и непроизводственного накопления, непроизводственное потребление, внешнеторговый оборот и т.д.). В стране, отказавшейся от централизованного директивного планирования, подобные модели вряд ли найдут применение в прежнем виде. Но вполне возможно их использование в прогнозных и аналитических расчетах — что подтверждается опытом ученых-экономистов в США и других странах.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• dynamic input
• output models

динамические модели межотраслевого баланса
Частный случай динамических моделей экономики; основаны на принципе межотраслевого баланса, в который дополнительно вводятся уравнения, характеризующие изменения межотраслевых связей во времени на основе отдельных показателей, например, капитальных вложений и основных фондов (что позволяет создать преемственность между балансами отдельных периодов). Единообразного метода решения этой задачи пока нет. В принципе она может решаться следующим образом (при условии, что в динамической межотраслевой модели, как и в статическом МОБ, связи принимаются линейными). В отличие от уравнений статического МОБ, где конечный продукт каждой отрасли представлен одним слагаемым, здесь он распадается на два — фонд накопления и фонд непроизводственного потребления. Система уравнений в этом случае записывается так: (i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, n), где Mi — часть продукции i-й отрасли, идущая в фонд накопления (она не может быть равна нулю только в так называемых фондообразующих отраслях — строительстве, машиностроении); wi — часть продукции i-й отрасли, выделяемая на непроизводственное потребление (остальные обозначения см. в статье Межотраслевой баланс). Такие модели с разделением конечного продукта называются «моделями леонтьевского типа» (по имени американского экономиста В. Леонтьева). Ту часть фонда накопления, которая передается «фондообразующей отраслью» i в j-ю отрасль, обозначим Mij. Тогда общий объем капитальных вложений, направляемых в j-ю отрасль, определяется по формуле Отсюда, зная коэффициент фондоотдачи в j-й отрасли, можно вычислить прирост ее валовой продукции. Таким образом, получаем описание цикла воспроизводства (обычно за один год) - от создания фондов до выявления возросших в результате их использования производственных возможностей. Конечно, здесь допущено много нереалистичных упрощений (например, новые средства производства «немедленно» дают продукцию, тогда как в действительности для этого требуется существенный лаг). Но модель показывает, что для управления процессом решающее значение имеет соотношение между фондом накопления и фондом потребления конечной продукции. Отечественными экономистами были разработаны разные типы динамических межотраслевых моделей, в том числе более сложные, но зато и более адекватно описывающие динамику экономического развития (хотя и здесь еще упрощения существенны). Во-первых, модели с обратной рекурсией, в которых балансы производства и распределения продукции за последний год планового периода сочетаются с уравнениями потребности в капитальных вложениях за весь плановый период. На втором этапе решения такой модели показатели производства продукции и капитальных вложений распределяются по всем годам планового периода в направлении от последнего года к первому (откуда и название модели). Во-вторых, модели поэтапного расчета объемов производства продукции и капитальных вложений для каждого года планового периода. Они представляются обычно как совокупность балансов производства продукции и капитальных вложений, потребность в которых для будущих лет устанавливается путем нормирования незавершенного строительства. В-третьих, модели с явным учетом лага капитальных вложений, в которых показана прямая и обратная их связь во времени с показателями производства продукции. С одной стороны, объемы продукции отраслей, создающих средства производства («фондосоздающих»), зависят от тенденций развития производства в будущем. С другой стороны, потребность в приросте фондов в данном году во многом зависит от их динамики в прошлом. Модели с явным учетом лага капитальных вложений точнее других отражают процессы воспроизводства, но они и сложнее по структуре. Кроме того, их трудно обеспечить необходимой информацией. Укрупненная 18-отраслевая динамическая модель МОБ практически применялась бывш. Госпланом СССР при разработке наметок основных показателей долгосрочного социального и экономического развития страны. Расчеты по этой модели отражали физический рост объемов производства и отраслевое распределение производственных ресурсов (капитальные вложения, численность занятых, структура материального производства, распределение продукции отдельных отраслей для текущего производственного потребления, производственного и непроизводственного накопления, непроизводственное потребление, внешнеторговый оборот и т.д.). В стране, отказавшейся от централизованного директивного планирования, подобные модели вряд ли найдут применение в прежнем виде. Но вполне возможно их использование в прогнозных и аналитических расчетах — что подтверждается опытом ученых-экономистов в США и других странах.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• dynamic input
• output models

прямой динамический вход
-
[ГОСТ 2.743-91]

Рис. Schneider Electric

Параллельные тексты EN-RU

Dynamic input
Only the transition from value 0 to value 1 is effective.
[Schneider Electric]

Прямой динамический вход
Логический элемент реагирует только на перепад входного сигнала от значения логического 0 до значения логической 1.
[Перевод Интент]

Тематики

• Булева алгебра, элементы цифровой техники

EN

• dynamic input

динамические модели межотраслевого баланса
Частный случай динамических моделей экономики; основаны на принципе межотраслевого баланса, в который дополнительно вводятся уравнения, характеризующие изменения межотраслевых связей во времени на основе отдельных показателей, например, капитальных вложений и основных фондов (что позволяет создать преемственность между балансами отдельных периодов). Единообразного метода решения этой задачи пока нет. В принципе она может решаться следующим образом (при условии, что в динамической межотраслевой модели, как и в статическом МОБ, связи принимаются линейными). В отличие от уравнений статического МОБ, где конечный продукт каждой отрасли представлен одним слагаемым, здесь он распадается на два — фонд накопления и фонд непроизводственного потребления. Система уравнений в этом случае записывается так: (i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, n), где Mi — часть продукции i-й отрасли, идущая в фонд накопления (она не может быть равна нулю только в так называемых фондообразующих отраслях — строительстве, машиностроении); wi — часть продукции i-й отрасли, выделяемая на непроизводственное потребление (остальные обозначения см. в статье Межотраслевой баланс). Такие модели с разделением конечного продукта называются «моделями леонтьевского типа» (по имени американского экономиста В. Леонтьева). Ту часть фонда накопления, которая передается «фондообразующей отраслью» i в j-ю отрасль, обозначим Mij. Тогда общий объем капитальных вложений, направляемых в j-ю отрасль, определяется по формуле Отсюда, зная коэффициент фондоотдачи в j-й отрасли, можно вычислить прирост ее валовой продукции. Таким образом, получаем описание цикла воспроизводства (обычно за один год) - от создания фондов до выявления возросших в результате их использования производственных возможностей. Конечно, здесь допущено много нереалистичных упрощений (например, новые средства производства «немедленно» дают продукцию, тогда как в действительности для этого требуется существенный лаг). Но модель показывает, что для управления процессом решающее значение имеет соотношение между фондом накопления и фондом потребления конечной продукции. Отечественными экономистами были разработаны разные типы динамических межотраслевых моделей, в том числе более сложные, но зато и более адекватно описывающие динамику экономического развития (хотя и здесь еще упрощения существенны). Во-первых, модели с обратной рекурсией, в которых балансы производства и распределения продукции за последний год планового периода сочетаются с уравнениями потребности в капитальных вложениях за весь плановый период. На втором этапе решения такой модели показатели производства продукции и капитальных вложений распределяются по всем годам планового периода в направлении от последнего года к первому (откуда и название модели). Во-вторых, модели поэтапного расчета объемов производства продукции и капитальных вложений для каждого года планового периода. Они представляются обычно как совокупность балансов производства продукции и капитальных вложений, потребность в которых для будущих лет устанавливается путем нормирования незавершенного строительства. В-третьих, модели с явным учетом лага капитальных вложений, в которых показана прямая и обратная их связь во времени с показателями производства продукции. С одной стороны, объемы продукции отраслей, создающих средства производства («фондосоздающих»), зависят от тенденций развития производства в будущем. С другой стороны, потребность в приросте фондов в данном году во многом зависит от их динамики в прошлом. Модели с явным учетом лага капитальных вложений точнее других отражают процессы воспроизводства, но они и сложнее по структуре. Кроме того, их трудно обеспечить необходимой информацией. Укрупненная 18-отраслевая динамическая модель МОБ практически применялась бывш. Госпланом СССР при разработке наметок основных показателей долгосрочного социального и экономического развития страны. Расчеты по этой модели отражали физический рост объемов производства и отраслевое распределение производственных ресурсов (капитальные вложения, численность занятых, структура материального производства, распределение продукции отдельных отраслей для текущего производственного потребления, производственного и непроизводственного накопления, непроизводственное потребление, внешнеторговый оборот и т.д.). В стране, отказавшейся от централизованного директивного планирования, подобные модели вряд ли найдут применение в прежнем виде. Но вполне возможно их использование в прогнозных и аналитических расчетах — что подтверждается опытом ученых-экономистов в США и других странах.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• dynamic input
• output models

производственная функция
Описание возможных вариантов продуктов системы, в зависимости от различных видов исходных компонентов системы
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

производственная функция
функция производства
ПФ
Экономико-математическое уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов) с величинами продукции (выпуска). ПФ применяются для анализа влияния различных сочетаний факторов производства на объем выпуска в определенный момент времени (статический вариант) и для анализа, а также прогнозирования соотношения объемов факторов и объема выпуска в разные моменты времени (динамический вариант) на различных уровнях экономики — от фирмы (предприятия) до народного хозяйства в целом (агрегированная ПФ, в которой «выпуском» служит показатель совокупного общественного продукта или национального дохода и т.п.). В отдельной фирме, корпорации и т.п. ПФ описывает максимальный объем выпуска продукции, которую они в состоянии произвести при каждом сочетании используемых факторов производства. Она может быть представлена группой изоквант, связанных с различными уровнями объема производства. Такой вид ПФ, когда устанавливается зависимость объема производства продукции от наличия или потребления ресурсов, называется функцией выпуска. В частности, широко используются функции выпуска в сельском хозяйстве, где с их помощью изучается влияние на урожайность таких факторов, как, например, разные виды и составы удобрений, методы обработки почвы. Наряду с подобными ПФ используются как бы обратные к ним функции производственных затрат. Они характеризуют зависимость затрат ресурсов от объемов выпуска продукции (строго говоря, они обратны только к ПФ с взаимозаменяемыми ресурсами). Частными случаями ПФ можно считать функцию издержек (связь объема продукции и издержек производства), инвестиционную функцию (зависимость потребных капиталовложений от производственной мощности будущего предприятия) и др. Математически ПФ могут быть представлены в различных формах — от столь простых, как линейная зависимость результата производства от одного исследуемого фактора, до весьма сложных систем уравнений, включающих рекуррентные соотношения, которыми связываются состояния изучаемого объекта в разные периоды времени. Наиболее широко распространены мультипликативные формы представления ПФ. Их преимущество состоит в следующем: если один из сомножителей равен нулю, то результат обращается в нуль. Легко заметить, что это реалистично отражает тот факт, что в большинстве случаев в производстве участвуют все анализируемые первичные ресурсы и без любого из них выпуск продукции оказывается невозможным. В самой общей форме (она называется канонической) эта функция записывается так: или Здесь коэффициент А, стоящий перед знаком умножения, означает размерность, он зависит от избранной единицы измерений затрат и выпуска. Сомножители от первого до n-го могут иметь различное содержание в зависимости от того, какие факторы оказывают влияние на общий результат (выпуск). Например, в ПФ, которая применяется для изучения экономики в целом, можно в качестве результативного показателя принять объем конечного продукта, а сомножителей — численность занятого населения x1, сумму основных и оборотных фондов x2, площадь используемой земли x3. Только два сомножителя у функции Кобба — Дугласа, с помощью которой была сделана попытка оценить связь таких факторов, как труд и капитал, с ростом национального дохода США в 20-30- гг. ХХ века: N = A • L? • K?, где N — национальный доход, L и K — соответственно, объемы приложенного труда и капитала (подробнее см.: Кобба — Дугласа функция). Степенные коэффициенты (параметры) показывают ту долю в приросте конечного продукта, которую вносит каждый из сомножителей (или на сколько процентов возрастет продукт, если затраты соответствующего ресурса увеличить на один процент); они называются коэффициентами эластичности производства относительно затрат соответствующего ресурса. Если сумма коэффициентов составляет единицу, это означает однородность функции: она возрастает пропорционально росту количества ресурсов. Но возможны и такие случаи, когда сумма параметров больше или меньше единицы; это показывает, что увеличение затрат приводит к непропорционально большему или непропорционально меньшему росту выпуска (см. Эффект масштаба). В динамическом варианте применяются разные формы П.Ф. Например (в 2-х-факторном случае): Y(t) = A(t) La(t) Kb(t), где множитель A(t) обычно возрастает во времени, отражая общий рост эффективности производственных факторов в динамике(См. Совокупная факторная продуктивность). Логарифмируя, а затем дифференцируя по t указанную функцию, можно получить соотношения между темпами прироста конечного продукта (национального дохода) и прироста производственных факторов (темпы прироста переменных принято здесь описывать в процентах). Дальнейшая “динамизация” ПФ может заключаться в использовании переменных коэффициентов эластичности. Описываемые ПФ соотношения носят статистический характер, т.е. проявляются только в среднем, в большой массе наблюдений, поскольку реально на результат производства воздействуют не только анализируемые факторы, но и множество неучитываемых. Кроме того, применяемые показатели как затрат, так и результатов неизбежно являются продуктами сложного агрегирования (например, обобщенный показатель трудовых затрат в макроэкономической функции вбирает в себя затраты труда разной производительности, интенсивности, квалификации и т.д.). Особая проблема — учет в макроэкономических ПФ фактора технического прогресса (подробнее см. в статье «Научно-технический прогресс»). С помощью ПФ изучается также эквивалентная взаимозаменяемость факторов производства (см. Эластичность замещения ресурсов), которая может быть либо неизменной, либо переменной (т.е. зависимой от объемов ресурсов). Соответственно функции делят на два вида: с постоянной эластичностью замены, CES (Constant Elasticity of Substitution) и с переменной, VES (Variable Elasticity of Substitution) (см. ниже). На практике применяются три основных метода определения параметров макроэкономических ПФ: на основе обработки временных рядов, на основе данных о структурных элементах агрегатов и о распределении национального дохода. Последний метод называется распределительным. При построении ПФ необходимо избавляться от явлений мультиколлинеарности параметров и автокорреляции — без этого неизбежны грубые ошибки. • Приведем некоторые важные П. ф. (см. также Кобба — Дугласа функция). Линейная производственная функция: P = a1x1 + … + anxn, где a1, … an — оцениваемые параметры модели: здесь факторы производства, замещаемые в любых пропорциях. Производственнаяфункция CES (constant elasticity of substitution): P = A [(1 — a) K-в + aL-в] -c/в, в этом случае эластичность замещения ресурсов не зависит ни от K, ни от L и, следовательно, постоянна: Отсюда и происходит название функции. Функция CES, как и функция Кобба — Дугласа, исходит из допущения о постоянном убывании предельной нормы замещения используемых ресурсов. Между тем, эластичность замещения капитала трудом и наоборот, в функции К-D равная единице, здесь может принимать различные значения, не равные единице, хотя и является постоянной. Наконец, в отличие от функции K-D, логарифмирование функции CES не приводит ее к линейному виду, что вынуждает использовать для оценки параметров более сложные методы нелинейного регрессионного анализа. Производственная функция VES (variable elasticity of substitution) (один из вариантов): P = Aeat ? Ka ? L b ? exp [c (K/L)] Здесь эластичность замещения принимает различные значения в зависимости от уровня капиталовооруженности труда K/L, откуда и происходит название функции. См. также: Взаимозаменяемость ресурсов, Изокоста, Изокванта, Изоклиналь, Кобба — Дугласа функция, Коэффициент эластичности производства, Предельная норма замещения, Предельные издержки, Предельный эффект затрат, Предельный продукт, Факторная производительность (продуктивность), Эластичность замещения ресурсов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• биотехнологии
• экономика

Синонимы

• ПФ
• функция производства

EN

• production function

производственная функция
Описание возможных вариантов продуктов системы, в зависимости от различных видов исходных компонентов системы
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

производственная функция
функция производства
ПФ
Экономико-математическое уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов) с величинами продукции (выпуска). ПФ применяются для анализа влияния различных сочетаний факторов производства на объем выпуска в определенный момент времени (статический вариант) и для анализа, а также прогнозирования соотношения объемов факторов и объема выпуска в разные моменты времени (динамический вариант) на различных уровнях экономики — от фирмы (предприятия) до народного хозяйства в целом (агрегированная ПФ, в которой «выпуском» служит показатель совокупного общественного продукта или национального дохода и т.п.). В отдельной фирме, корпорации и т.п. ПФ описывает максимальный объем выпуска продукции, которую они в состоянии произвести при каждом сочетании используемых факторов производства. Она может быть представлена группой изоквант, связанных с различными уровнями объема производства. Такой вид ПФ, когда устанавливается зависимость объема производства продукции от наличия или потребления ресурсов, называется функцией выпуска. В частности, широко используются функции выпуска в сельском хозяйстве, где с их помощью изучается влияние на урожайность таких факторов, как, например, разные виды и составы удобрений, методы обработки почвы. Наряду с подобными ПФ используются как бы обратные к ним функции производственных затрат. Они характеризуют зависимость затрат ресурсов от объемов выпуска продукции (строго говоря, они обратны только к ПФ с взаимозаменяемыми ресурсами). Частными случаями ПФ можно считать функцию издержек (связь объема продукции и издержек производства), инвестиционную функцию (зависимость потребных капиталовложений от производственной мощности будущего предприятия) и др. Математически ПФ могут быть представлены в различных формах — от столь простых, как линейная зависимость результата производства от одного исследуемого фактора, до весьма сложных систем уравнений, включающих рекуррентные соотношения, которыми связываются состояния изучаемого объекта в разные периоды времени. Наиболее широко распространены мультипликативные формы представления ПФ. Их преимущество состоит в следующем: если один из сомножителей равен нулю, то результат обращается в нуль. Легко заметить, что это реалистично отражает тот факт, что в большинстве случаев в производстве участвуют все анализируемые первичные ресурсы и без любого из них выпуск продукции оказывается невозможным. В самой общей форме (она называется канонической) эта функция записывается так: или Здесь коэффициент А, стоящий перед знаком умножения, означает размерность, он зависит от избранной единицы измерений затрат и выпуска. Сомножители от первого до n-го могут иметь различное содержание в зависимости от того, какие факторы оказывают влияние на общий результат (выпуск). Например, в ПФ, которая применяется для изучения экономики в целом, можно в качестве результативного показателя принять объем конечного продукта, а сомножителей — численность занятого населения x1, сумму основных и оборотных фондов x2, площадь используемой земли x3. Только два сомножителя у функции Кобба — Дугласа, с помощью которой была сделана попытка оценить связь таких факторов, как труд и капитал, с ростом национального дохода США в 20-30- гг. ХХ века: N = A • L? • K?, где N — национальный доход, L и K — соответственно, объемы приложенного труда и капитала (подробнее см.: Кобба — Дугласа функция). Степенные коэффициенты (параметры) показывают ту долю в приросте конечного продукта, которую вносит каждый из сомножителей (или на сколько процентов возрастет продукт, если затраты соответствующего ресурса увеличить на один процент); они называются коэффициентами эластичности производства относительно затрат соответствующего ресурса. Если сумма коэффициентов составляет единицу, это означает однородность функции: она возрастает пропорционально росту количества ресурсов. Но возможны и такие случаи, когда сумма параметров больше или меньше единицы; это показывает, что увеличение затрат приводит к непропорционально большему или непропорционально меньшему росту выпуска (см. Эффект масштаба). В динамическом варианте применяются разные формы П.Ф. Например (в 2-х-факторном случае): Y(t) = A(t) La(t) Kb(t), где множитель A(t) обычно возрастает во времени, отражая общий рост эффективности производственных факторов в динамике(См. Совокупная факторная продуктивность). Логарифмируя, а затем дифференцируя по t указанную функцию, можно получить соотношения между темпами прироста конечного продукта (национального дохода) и прироста производственных факторов (темпы прироста переменных принято здесь описывать в процентах). Дальнейшая “динамизация” ПФ может заключаться в использовании переменных коэффициентов эластичности. Описываемые ПФ соотношения носят статистический характер, т.е. проявляются только в среднем, в большой массе наблюдений, поскольку реально на результат производства воздействуют не только анализируемые факторы, но и множество неучитываемых. Кроме того, применяемые показатели как затрат, так и результатов неизбежно являются продуктами сложного агрегирования (например, обобщенный показатель трудовых затрат в макроэкономической функции вбирает в себя затраты труда разной производительности, интенсивности, квалификации и т.д.). Особая проблема — учет в макроэкономических ПФ фактора технического прогресса (подробнее см. в статье «Научно-технический прогресс»). С помощью ПФ изучается также эквивалентная взаимозаменяемость факторов производства (см. Эластичность замещения ресурсов), которая может быть либо неизменной, либо переменной (т.е. зависимой от объемов ресурсов). Соответственно функции делят на два вида: с постоянной эластичностью замены, CES (Constant Elasticity of Substitution) и с переменной, VES (Variable Elasticity of Substitution) (см. ниже). На практике применяются три основных метода определения параметров макроэкономических ПФ: на основе обработки временных рядов, на основе данных о структурных элементах агрегатов и о распределении национального дохода. Последний метод называется распределительным. При построении ПФ необходимо избавляться от явлений мультиколлинеарности параметров и автокорреляции — без этого неизбежны грубые ошибки. • Приведем некоторые важные П. ф. (см. также Кобба — Дугласа функция). Линейная производственная функция: P = a1x1 + … + anxn, где a1, … an — оцениваемые параметры модели: здесь факторы производства, замещаемые в любых пропорциях. Производственнаяфункция CES (constant elasticity of substitution): P = A [(1 — a) K-в + aL-в] -c/в, в этом случае эластичность замещения ресурсов не зависит ни от K, ни от L и, следовательно, постоянна: Отсюда и происходит название функции. Функция CES, как и функция Кобба — Дугласа, исходит из допущения о постоянном убывании предельной нормы замещения используемых ресурсов. Между тем, эластичность замещения капитала трудом и наоборот, в функции К-D равная единице, здесь может принимать различные значения, не равные единице, хотя и является постоянной. Наконец, в отличие от функции K-D, логарифмирование функции CES не приводит ее к линейному виду, что вынуждает использовать для оценки параметров более сложные методы нелинейного регрессионного анализа. Производственная функция VES (variable elasticity of substitution) (один из вариантов): P = Aeat ? Ka ? L b ? exp [c (K/L)] Здесь эластичность замещения принимает различные значения в зависимости от уровня капиталовооруженности труда K/L, откуда и происходит название функции. См. также: Взаимозаменяемость ресурсов, Изокоста, Изокванта, Изоклиналь, Кобба — Дугласа функция, Коэффициент эластичности производства, Предельная норма замещения, Предельные издержки, Предельный эффект затрат, Предельный продукт, Факторная производительность (продуктивность), Эластичность замещения ресурсов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• биотехнологии
• экономика

Синонимы

• ПФ
• функция производства

EN

• production function

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

отображение
Логическая связь набора значений (например, сетевых адресов в одной сети) с объектами другого набора (например, адресами в другой сети). 
[ http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html]

отображение
С самой общей точки зрения это правило, по которому элементам одного множества ставятся в соответствие элементы другого множества. Поэтому иногда говорят, что отображение — это кортеж, состоящий из трех элементов: множества определения, множества значений и закона преобразования первого множества во второе. О. какого-либо множества в множество действительных или комплексных чисел обычно называют функцией, хотя иногда термин «функция» употребляют вообще как синоним слова «О». Если О. f ставит в соответствие элементу x ? A элемент f (x) ? B, то f (x) называют образом x, а x — прообразом f (x). Каждому О. соответствует обратное О. f-1 (x), ставящее в соответствие каждому образу его прообраз. Если любому прообразу соответствует единственный образ, то О. называется однозначным; если, кроме того, любому образу соответствует единственный прообраз, то О. называется взаимно однозначным. Например, функция y = x2 есть однозначное О. числовой оси на множество положительных чисел, но так как каждому положительному числу y соответствуют два числа ±?y то эта функция не взаимно однозначная. Пример взаимно однозначной функции: y = x. В экономике встречаются О., ставящие в соответствие единственному элементу много других. Например, простое бюджетное ограничение (см. Бюджетная линия) записывается так: x1p1 + x2p2 = z. Единственному значению дохода z соответствует в этом случае бесконечное число возможных значений затрат x1, x2. Такие О. называют соответствиями, многозначными функциями или точечно-множественными О. В экономико-математических исследованиях чаще всего используются О. одного многомерного пространства V в другое, U. Такие О. называются вектор-функциями, так как элементы каждого из этих пространств — векторы. Над векторами можно производить определенные действия: векторы можно складывать: a + b и умножать на скаляр: ?a. Поэтому очень большую роль играют О., сохраняющие эти операции: L(a + b) = L(a) + L(b), L(aa) = ?L(a). Такие О. называются линейными. Их называют также линейными операторами. Множество элементов из V, образом которых при линейном О. оказывается нуль пространства U, называется ядром линейного отображения L и обозначается Ker L.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• сети вычислительные
• экономика

EN

• mapping
• transformation

геодезическая съёмка
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

EN

• mapping

картирование
картографирование
составление генетической карты
—
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

Тематики

• биотехнологии

Синонимы

• картографирование
• составление генетической карты

EN

• mapping

картирование генов
Определение положения данного гена на какой-либо хромосоме относительно других генов; используют три основные группы методов К.г. физическое (определение с помощью рестрикционных карт, электронной микроскопии и некоторых вариантов электрофореза межгенных расстояний - в нуклеотидах), генетическое (определение частот рекомбинаций между генами, в частности, в семейном анализе и др.) и цитогенетическое (гибридизации in situ, получение монохромосомных клеточных гибридов, делеционный метод и др.); в генетике человека приняты 4 степени надежности локализации данного гена - подтвержденная (установлена в двух и более независимых лабораториях или на материале двух и более независимых тест-объектов), предварительная (1 лаборатория или 1 анализируемая семья), противоречивая (несовпадение данных разных исследователей), сомнительная (не уточненные окончательно данные одной лаборатории); в Приложении 5 приведена сводка (по состоянию на 1992-93) структурных генов, онкогенов и псевдогенов в геномах человека и - включая некоторые мутации - мыши.
[Арефьев В.А., Лисовенко Л.А. Англо-русский толковый словарь генетических терминов 1995 407с.]

Тематики

• генетика

EN

• gene mapping
• mapping

картографирование
Ндп. картирование
Комплекс мероприятий по созданию карты или ряда карт какой-либо области.
Примечание
Здесь и далее под областью подразумевается любое отображаемое пространство: территория, акватория, небесное тело, космическое пространство и т.д.
[ ГОСТ 21667-76]

Недопустимые, нерекомендуемые

• картирование

Тематики

• картография

EN

• mapping

DE

• Kartierung

FR

• lever

нанесение на карту
составление карты
топография
составление карты
картографирование
—
[ http://slovarionline.ru/anglo_russkiy_slovar_neftegazovoy_promyishlennosti/]

Тематики

• нефтегазовая промышленность

Синонимы

• составление карты
• топография
• составление карты
• картографирование

EN

• mapping

отображение
Логическая связь набора значений (например, сетевых адресов в одной сети) с объектами другого набора (например, адресами в другой сети). 
[ http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html]

отображение
С самой общей точки зрения это правило, по которому элементам одного множества ставятся в соответствие элементы другого множества. Поэтому иногда говорят, что отображение — это кортеж, состоящий из трех элементов: множества определения, множества значений и закона преобразования первого множества во второе. О. какого-либо множества в множество действительных или комплексных чисел обычно называют функцией, хотя иногда термин «функция» употребляют вообще как синоним слова «О». Если О. f ставит в соответствие элементу x ? A элемент f (x) ? B, то f (x) называют образом x, а x — прообразом f (x). Каждому О. соответствует обратное О. f-1 (x), ставящее в соответствие каждому образу его прообраз. Если любому прообразу соответствует единственный образ, то О. называется однозначным; если, кроме того, любому образу соответствует единственный прообраз, то О. называется взаимно однозначным. Например, функция y = x2 есть однозначное О. числовой оси на множество положительных чисел, но так как каждому положительному числу y соответствуют два числа ±?y то эта функция не взаимно однозначная. Пример взаимно однозначной функции: y = x. В экономике встречаются О., ставящие в соответствие единственному элементу много других. Например, простое бюджетное ограничение (см. Бюджетная линия) записывается так: x1p1 + x2p2 = z. Единственному значению дохода z соответствует в этом случае бесконечное число возможных значений затрат x1, x2. Такие О. называют соответствиями, многозначными функциями или точечно-множественными О. В экономико-математических исследованиях чаще всего используются О. одного многомерного пространства V в другое, U. Такие О. называются вектор-функциями, так как элементы каждого из этих пространств — векторы. Над векторами можно производить определенные действия: векторы можно складывать: a + b и умножать на скаляр: ?a. Поэтому очень большую роль играют О., сохраняющие эти операции: L(a + b) = L(a) + L(b), L(aa) = ?L(a). Такие О. называются линейными. Их называют также линейными операторами. Множество элементов из V, образом которых при линейном О. оказывается нуль пространства U, называется ядром линейного отображения L и обозначается Ker L.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• сети вычислительные
• экономика

EN

• mapping
• transformation

отображение (сети и системы связи)
Набор величин/значений, имеющих заданную корреляцию с величинами/значениями другого набора.
[ ГОСТ Р 54325-2011 (IEC/TS 61850-2:2003)]

EN

mapping
set of values having a defined correlation with the quantities, or values, of another set
[IEC 61850-2, ed. 1.0 (2003-08)]

Тематики

• релейная защита

EN

• mapping

просечка
Ндп. заусенец
рубцы
Дефект в виде невысоких прожилок на поверхности отливки, возникших вследствие затекания металла в трещины на поверхности формы или стержня.
[ ГОСТ 19200-80]

Недопустимые, нерекомендуемые

• заусенец
• рубцы

Тематики

• отливки из чугуна и стали

Обобщающие термины

• дефекты поверхности

EN

• mapping
• veining

DE

• Stechen

FR

• bavure

отображение
Логическая связь набора значений (например, сетевых адресов в одной сети) с объектами другого набора (например, адресами в другой сети). 
[ http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html]

отображение
С самой общей точки зрения это правило, по которому элементам одного множества ставятся в соответствие элементы другого множества. Поэтому иногда говорят, что отображение — это кортеж, состоящий из трех элементов: множества определения, множества значений и закона преобразования первого множества во второе. О. какого-либо множества в множество действительных или комплексных чисел обычно называют функцией, хотя иногда термин «функция» употребляют вообще как синоним слова «О». Если О. f ставит в соответствие элементу x ? A элемент f (x) ? B, то f (x) называют образом x, а x — прообразом f (x). Каждому О. соответствует обратное О. f-1 (x), ставящее в соответствие каждому образу его прообраз. Если любому прообразу соответствует единственный образ, то О. называется однозначным; если, кроме того, любому образу соответствует единственный прообраз, то О. называется взаимно однозначным. Например, функция y = x2 есть однозначное О. числовой оси на множество положительных чисел, но так как каждому положительному числу y соответствуют два числа ±?y то эта функция не взаимно однозначная. Пример взаимно однозначной функции: y = x. В экономике встречаются О., ставящие в соответствие единственному элементу много других. Например, простое бюджетное ограничение (см. Бюджетная линия) записывается так: x1p1 + x2p2 = z. Единственному значению дохода z соответствует в этом случае бесконечное число возможных значений затрат x1, x2. Такие О. называют соответствиями, многозначными функциями или точечно-множественными О. В экономико-математических исследованиях чаще всего используются О. одного многомерного пространства V в другое, U. Такие О. называются вектор-функциями, так как элементы каждого из этих пространств — векторы. Над векторами можно производить определенные действия: векторы можно складывать: a + b и умножать на скаляр: ?a. Поэтому очень большую роль играют О., сохраняющие эти операции: L(a + b) = L(a) + L(b), L(aa) = ?L(a). Такие О. называются линейными. Их называют также линейными операторами. Множество элементов из V, образом которых при линейном О. оказывается нуль пространства U, называется ядром линейного отображения L и обозначается Ker L.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• сети вычислительные
• экономика

EN

• mapping
• transformation

переданная информация
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• transformation
• transferred information

преобразование (в кибернетике)
Изменение значений переменных, характеризующих систему, например, превращение переменных на входе предприятия (живой труд, сырье и т.д.) в переменные на выходе (продукты, побочные результаты, брак). Это пример П. в ходе вещественного процесса. В кибернетике особую роль играют информационные процессы, которые состоят из множества П. информации. Надо отметить, что источниками информации могут быть при этом и вещественные процессы (факт изготовления детали — вещественное событие, а соответствующая запись в наряде или другом документе — событие информационное). Решение задачи, разработка модели, передача сведений о выполнении плана — все это примеры П. информации. На практике оно производится различными способами обработки данных. См. также Процесс. Приведем некоторые важные преобразования информации, применимые в различных областях экономико-математического моделирования, распознавания образов, построения и использования баз данных. Допустимые преобразования. — такие, которые не выводят преобразуемые объекты за пределы рассматриваемого класса. Преобразования. подобия — изменение характеристик моделируемого объекта посредством умножения его параметров на такие величины, которые делают математическое описание, если оно имеется, тождественным для модели и для моделируемого объекта. Тождественное преобразование. — такое, которое сохраняет преобразуемый объект неизменным (оно, очевидно, всегда допустимо). Обратное преобразование (выполненное после прямого) возвращает объект в исходное состояние.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• transformation

трансформация
Перенос (без участия вируса) генетической информации в клетку изолированной ДНК или ДНК, включенной в состав плазмиды
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

Тематики

• биотехнологии

EN

• transformation

компакт-диск
Устройство хранения больших объемов информации. Данные записываются и считываются с применением лазерной технологии.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

компакт-диск
КД
Оптический диск малого диаметра.
Примечание
На компакт-диск обычно записывают цифровые оптические фонограммы определенного формата. На компакт-дисках записывают также видеосигналы и сигналы данных. В соответствии с этим различают "компакт-диск-видео", "компакт-диск запоминающего устройства".
[ ГОСТ 13699-91]

Тематики

• запись и воспроизведение информации
• информационные технологии в целом

Синонимы

• CD-ROM
• КД

EN

• CD
• CD-ROM
• compact disc
• Compact Disk Read-Only Memory
• optical disk

компакт-диск, предназначенный только для чтения
КД-ПЗУ
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• КД-ПЗУ

EN

• compact disk read only memory
• CD-ROM

лазерный диск
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

EN

CD-ROM
A compact disc on which a large amount of digitalised read-only data can be stored.
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды

EN

• CD-ROM

DE

• CD-ROM

FR

• CD ROM

постоянное запоминающее устройство на основе компакт-диска
Оптический накопитель информации емкостью 650 – 700 Mb. Информация на диске записывается в виде спиральной дорожки так называемых питов (углублений), выдавленных на поликарбонатном слое. Каждый пит имеет примерно 125 нм в глубину и 500 нм в ширину. Длина пита варьируется от 850 нм до 3,5 мкм. Расстояние между соседними дорожками спирали — 1,5 мкм. Данные с диска читаются при помощи лазерного луча с длиной волны 780 нм, который просвечивает поликарбонатный слой, отражается от алюминиевого и считывается фотодиодом. Луч лазера образует на отражающем слое пятно диаметром примерно 1,5 мкм. Так как диск читается с нижней стороны, каждый пит выглядит для лазера как возвышение. Места, где такие возвышения отсутствуют, называются площадками. 
[ http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html]

Тематики

• сети вычислительные

EN

• compact disk-read only memory
• CD-ROM