множество значений функции

функция
Команда или группа людей, а также инструментарий или другие ресурсы, которые они используют для выполнения одного или нескольких процессов или деятельности. Например, служба поддержки пользователей. Этот термин также имеет другое значение: предназначение конфигурационной единицы, человека, команды, процесса или ИТ-услуги. Например, одна из функций услуги электронной почты может заключаться в сохранении и пересылке исходящей почты, тогда как функция бизнес-процесса может заключаться в отправке товаров заказчикам.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

функция
Синоним термина функциональное направление деятельности.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

функция
1. Зависимая переменная величина; 2. Соответствие y=f(x) между переменными величинами, в силу которого каждому рассматриваемому значению некоторой величины x (аргумента или независимой переменной) соответствует определенное значение другой величины y (зависимой переменной или Ф. в значении 1.). Ф. задана, если известен закон, определяющий такое соответствие. На практике она задается формулой, таблицей или графиком (есть и другие способы, например, алгоритмический — см. Алгоритм). При построении графика функции анализируются такие ее свойства, как четность или нечетность, нулевые значения, периодичность (см. Периодическая функция), монотонность (см. Монотонная функция), наличие асимптоты и другие. Важны еще два часто употребляемых понятия: функция, заданная в виде уравнения f(x,y) =0, неразрешенного относительно y, называется неявной; функция, заданная в виде y= f(g(x), то есть функция функции, называется сложной Ф. или, иначе, суперпозицией функций g и f. (См. также Функционал). Сложную функцию часто записывают в виде y=f(u), где u=g(x), при этом u называют промежуточным аргументом. Множество значений аргументов функции X (x ? X) называется областью определения функции, а, соответственно, множество Y — областью значений функции или областью изменения функции. См. также Отображение. В различных экономических приложениях применяются (и рассматриваются в словаре), следующие функции: Взвешивающие, Дифференцируемые, Гладкие, Кусочно-линейные, Кусочно-непрерывные, Линейные, Нелинейные, Непрерывные, Сепарабельные, Экспоненты и др. См. также: Вектор-функция, Гессиан, Мультипликативная форма представления функции, Производная, Рекурсия, Частная производная, Эластичность функции, Якобиан, Интеграл.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

function
A team or group of people and the tools or other resources they use to carry out one or more processes or activities – for example, the service desk. The term also has two other meanings: • An intended purpose of a configuration item, person, team, process or IT service. For example, one function of an email service may be to store and forward outgoing mails, while the function of a business process may be to despatch goods to customers.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

function
Another term for functional area.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• информационные технологии в целом
• спорт (управление Играми)
• экономика

EN

• feature
• function

2.1 функция (function): Реализация в программе алгоритма, по которому пользователь или программа могут частично или полностью выполнять решаемую задачу.

Примечания

1 Пользователю нет необходимости вызывать функцию (например, автоматическое резервирование или сохранение данных).

2 Определение функции в настоящем стандарте уже, чем в ИСО/МЭК 2382-14 [9] (в части определений отказа, сбоя, эксплуатации и надежности), но шире аналогичных определений в ИСО 2382-2 [10] и ИСО 2382-15 [11].

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12119-2000: Информационная технология. Пакеты программ. Требования к качеству и тестирование оригинал документа

3.7 функция (function): Конкретная цель или предназначенная для выполнения задача, которая может быть установлена или описана без ссылок на физические средства ее достижения.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61226-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Классификация функций контроля и управления оригинал документа

роль
Набор ответственностей, деятельностей и полномочий, назначенных сотруднику или команде. Роль определяется в процессе или функции. Один сотрудник или команда может иметь несколько ролей. Например, роли менеджера конфигураций и менеджера изменений могут выполняться одним сотрудником. Этот термин также используется для описания назначения чего-либо.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

role
A set of responsibilities, activities and authorities assigned to a person or team. A role is defined in a process or function. One person or team may have multiple roles for example, the roles of configuration manager and change manager may be carried out by a single person. Role is also used to describe the purpose of something or what it is used for.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• role

роль (role): Наименование поведенческого набора, связанного с выполнением какой-либо работы (ИСО/ТС 17090-1).

Источник: ГОСТ Р ИСО/ТС 18308-2008: Информатизация здоровья. Требования к архитектуре электронного учета здоровья

2.33 роль (role): Комплекс способностей и/или действий, связанный с задачей.

Источник: ГОСТ Р ИСО/ТС 22600-2-2009: Информатизация здоровья. Управление полномочиями и контроль доступа. Часть 2. Формальные модели

3.2.10 роль (role): Перечень или список прав и обязанностей, установленных для потенциального или действительного члена группы взаимодействия.

Примечание - При назначении одной или нескольких ролей члену группы взаимодействия совокупные права и обязанности, связанные с ролью(ями), передаются этому участнику.

Пример - Ссылка на элемент модели данных идентификатора элемента модели данных 1.3. 2 настоящего стандарта (CW_ID_ value) в другом стандарте технологий взаимодействия должна выглядеть в виде ссылки «ИСО/ МЭК 19778-1: 2008, 1.3.2».

b) Обозначение

Обозначение элемента модели данных (см. определение 3.1.11).

Обозначения элемента модели данных используются в контексте стандартов технологий взаимодействия для установления ссылок на конкретные элементы модели данных. В отличие от лингвистически нейтральных атрибутов элементов модели данных у обозначения элемента модели данных есть символическое значение; но в то же время данный атрибут может быть ориентирован на конкретный язык и может быть предметом интернационализации.

c) Определение

Определение элемента модели данных (см. определение 3.1.10).

Поскольку определения представлены в таблице модели данных в наиболее компактной форме, дополнительная информация об элементах модели данных приведена в отдельном подпункте стандартов исключительно для пояснения. Во всех стандартах технологии взаимодействия определение элемента модели данных, записанное в ячейках таблицы в 3-й колонке, считают наиболее аутентичным.

d) Степень обязательности

Степень обязательности элемента модели данных (см. определение 3.1.15).

При создании реализаций модели данных из модели данных степень обязательности элемента модели данных любого элемента модели данных должна исходить из степени обязательности соответствующего предка. Для модели данных это означает, что элементы модели данных со степенью обязательности элемента модели данных «выбираемый» могут иметь потомков со статусом «обязательный». В случае если любой элемент модели данных со степенью обязательности элемента модели данных «обязательный» имеет единственного потомка со статусом «выбираемый», любая реализация этой модели данных предоставляет одного или более потомка элемента данных в реализации этого элемента модели данных.

Определены четыре возможных значения степени обязательности элемента модели данных: обязательный, выбираемый, условно обязательный и условно выбираемый.

e) Множественность

Множественность элемента модели данных (см. определение 3.1.14).

Значения для диапазона значений элементов модели данных (в других источниках также определенных как «повторяемость элементов») определяют, насколько часто реализация элемента модели данных может встречаться в этой реализации модели данных.

В реализациях моделей данных многочисленные реализации элемента данных, как правило, должны быть расположены рядом друг с другом, в то время как реализации многочисленных составных элементов (совокупных подструктур) являются результатом реализации в этих подструктурах, представленных в смежном или последовательном порядке. По умолчанию, не важен порядок размещения или перечисления реализаций разнообразных элементов модели данных. Исключение вводят примечанием об указании особого порядка представления информации в данной ячейке строки таблицы элемента модели данных.

Необходимый минимум реализаций элемента модели данных будет принят больше нуля (даже если установлен на нуль) в тех случаях, когда степень обязательности элемента модели данных имеет значение «обязательный».

В тех случаях, когда два значения (необходимый минимум и допустимый максимум) различаются, интервал определяют как строку связанных символов «< необходимый минимум>..< допустимый максимум>», где значения < необходимый минимум> и < допустимый максимум> - неотрицательные целые числа.

Для указания на бесконечное множество допустимых значений параметр < допустимый максимум> записывают с символом «*».

В тех случаях, когда два значения (необходимый минимум и допустимый максимум) совпадают, устанавливают только одно значение.

f) Тип данных

Тип данных, определяющий элемент данных (см. определение 3.1.6).

В стандартах технологии взаимодействия установлено множество возможных значений для данного элемента модели данных в качестве значения типа данных элемента данных. Множество значений может быть ограничено конкретным набором значений, основанным на спецификации или стандарте, не относящемся к модели данных. Ссылка на эту внешнюю спецификацию или стандарт должна быть приведена в качестве значения соответствующего элемента данных модели данных. Модели данных, определенные в стандартах технологии взаимодействия, предоставляют структуры элемента данных и элемента модели данных специально для включения таких ссылок.

При использовании таких ссылок элемент данных, включающий в себя ссылки, должен быть указан в колонке «Тип данных».

g) Примеры

Могут содержать одну или несколько иллюстраций возможных значений элемента данных.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 19778-1-2011: Информационная технология. Обучение, образование и подготовка. Технология сотрудничества. Общее рабочее пространство. Часть 1. Модель данных общего рабочего пространства оригинал документа

3.134 роль (role): Поименованное специфическое поведение сущности, участвующей в определенном контексте.

Примечание - Роль может быть статической (например, конец соединения) или динамической (например, коллективная роль).

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

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

случайный процесс
вероятностный процесс
стохастический процесс
Случайная функция X(t) от независимой переменной t (в экономике она чаще всего интерпретируется как время). Иначе говоря, это такой процесс, течение которого может быть различным в зависимости от случая, причем вероятность того или иного течения определена. С.п. можно рассматривать либо как множество реализаций функции X(t), либо как последовательность случайных величин X(ti), заданных в различные моменты времени ti. С.п. дискретен или непрерывен в зависимости от того, дискретно или непрерывно множество его значений. Если дискретен аргумент t, то говорят о процессе с дискретным временем, или случайной последовательности. Если свойства процесса не зависят от начала отсчета времени, то такой процесс называется стационарным, причем если числа событий, происходящих в разные промежутки времени, зависят от длины этих промежутков и значит появление очередного случайного события не зависит от предшествующих событий — такой процесс называется Пуассоновским (это определение не строгое). Формулы теории случайных процессов широко используются в теории массового обслуживания, теории игр и других разделах исследования операций.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• вероятностный процесс
• стохастический процесс

EN

• random process

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

ограничения модели
Запись условий, в которых действительны расчеты, использующие эту модель. Обычно представляя собою систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое множество). Совместность системы ограничений — обязательное условие разрешимости модели: в случае несовместности этой системы допустимое множество является пустым. На практике в качестве О.м. часто выступают ресурсы сырья и материалов, капиталовложения, возможные варианты расширения предприятий, потребности в готовой продукции и т.п. Как правило, если снять ограничения задачи, то показатели ее решения окажутся лучше, чем при решении, соответствующем реальным условиям. И, наоборот, если сделать ограничения более жесткими и тем самым сократить возможности выбора вариантов, то решение окажется, как правило, хуже. В первом случае оно будет оптимистичным, во втором — пессимистичным. Это, между прочим, открывает возможность приблизительного, прикидочного решения некоторых оптимизационных задач: меняя ограничения, можно оценить диапазон значений, в пределах которых находятся решения задачи. На рис.O.3 а, б показаны некоторые важнейшие типы О.м., определяющих область допустимых решений в задачах математического программирования. (Для наглядности — в 2-мерном пространстве, в его первом квадранте). Ограничения I, II, Y — линейные, III, IY, YI — нелинейные. Линейными ограничениями являются на рис. O.3а также оси координат; иначе говоря, в область допустимых решений здесь входят все точки, удовлетворяющие I и II, но кроме того, отвечающие условию  x1  ? 0, x2 ? 0 (см. Неотрицательность значений). Кривая IY — ограничение переменной x2 сверху, YI — ограничение той же переменной снизу. Запись типа  a? x ?b  называется двусторонним ограничением. Все показанные ограничения относятся к типу ограничений-неравенств. Что касается ограничений-равенств, то они определяют область допустимых решений как точку (в одномерном пространстве), как линию (в двумерном пространстве), как гиперповерхность (в многомерном пространстве). Экономико-математические ограничения разделяются также на детерминированные (см. рис. O.3 а, б) и стохастические (см. рис.O.3 в). В последнем случае серия кривых АВС отображает возможные случайные реализации стохастического ограничения. В задачах математического программирования системы ограничений (т.е. выражающих их уравнений и неравенств) удобно записывать в векторной форме: f (x) = b или f (x) ? b и т.п., где x — вектор-столбец управляющих переменных xi (i = 1, 2, …, n), b — вектор-столбец, компонентами которого являются функции ограничений bi (примеры см. в статье Математическое программирование). В моделях планирования ограничения снизу имеют смысл плановых заданий (которые допустимо перевыполнять), ограничения сверху — смысл «квот» на выпуск тех или иных видов продукции. При совпадении ограничений сверху и снизу экономический субъект полностью лишается свободы принятия решений в данной области. В системах моделей различаются общесистемные (или глобальные) О.м., имеющие силу для всей моделируемой экономической системы, и локальные ограничения для моделей отдельных подсистем. Несовместность локальных ограничений с общесистемными приводит к неразрешимости системы моделей.   Рис.О.3  Линейные и нелинейные ограничения
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• model constraints