-
1 пределы области модуляции
nmicroel. AussteuerungsgrenzenУниверсальный русско-немецкий словарь > пределы области модуляции
-
2 выходящий за пределы области
Выходящий за пределы области-- During his first three years at the National Bureau of Standards H. was concerned with subjects outside the field of lubrication.Русско-английский научно-технический словарь переводчика > выходящий за пределы области
-
3 ошибка выхода за пределы области
Information technology: domain errorУниверсальный русско-английский словарь > ошибка выхода за пределы области
-
4 пределы времятоковой области
Engineering: time-current zone limitsУниверсальный русско-английский словарь > пределы времятоковой области
-
5 общая политика в области рыболовства
общая политика в области рыболовства
Рассчитанная на 20 лет политика в области рыболовства, согласованная между странами-членами Европейского сообщества (ЕС) в 1983 г. Она устанавливает верхние пределы вылова рыбы основных пород, 12-мильную эксклюзивную зону рыболовства для каждого государства и зону равного доступа протяженностью 200 морских миль от побережья стран ЕС, в которой может заниматься рыболовством любая из стран-членов Сообщества. Существует также несколько исключений из этих правил.
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > общая политика в области рыболовства
-
6 рост напряжений не распространяется за пределы этой области
Mathematics: the rise in stresses is confined to this rangeУниверсальный русско-английский словарь > рост напряжений не распространяется за пределы этой области
-
7 выходящий за пределы одной области
adjgener. überregionalУниверсальный русско-немецкий словарь > выходящий за пределы одной области
-
8 өлкәнең сиге
пределы области -
9 предел
Предел - limit, extreme (нижний или верхний, левый или правый); criterion (значение, определяющее какие-либо условия); limits, margin, range (нижний плюс верхний)On other occasions, results intermediate between these extremes were found.—выходить за пределы допуска наРусско-английский научно-технический словарь переводчика > предел
-
10 область
Область (биологии)-- Biophysics especially on the theoretical side is the youngest branch of biology. Область - field, area, region; reach (воздействия); domain (существования, изменения); branch (отрасль); range (диапазон); scope (применения технических условий)If local regions of stress concentrations such as holes and keyways exist, then the requirements on the KIC will be higher.Русско-английский научно-технический словарь переводчика > область
-
11 выходящий
•The difference between the compositions of the emergent (or emerging, or issuing, or exit) vapour and liquid streams is small.
* * *Русско-английский научно-технический словарь переводчика > выходящий
-
12 время выхода стабилитрона на режим
время выхода стабилитрона на режим
tвых
tT
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 2δUст.
[ ГОСТ 25529-82]Тематики
Обобщающие термины
EN
DE
88. Время выхода стабилитрона на режим
D. Stabilisierungszeit der Z-Diode
E. Transient time of working voltage
tвых
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 281Т
Источник: ГОСТ 25529-82: Диоды полупроводниковые. Термины, определения и буквенные обозначения параметров оригинал документа
Русско-немецкий словарь нормативно-технической терминологии > время выхода стабилитрона на режим
-
13 Stabilisierungszeit der Z-Diode
время выхода стабилитрона на режим
tвых
tT
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 2δUст.
[ ГОСТ 25529-82]Тематики
Обобщающие термины
EN
DE
88. Время выхода стабилитрона на режим
D. Stabilisierungszeit der Z-Diode
E. Transient time of working voltage
tвых
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 281Т
Источник: ГОСТ 25529-82: Диоды полупроводниковые. Термины, определения и буквенные обозначения параметров оригинал документа
Немецко-русский словарь нормативно-технической терминологии > Stabilisierungszeit der Z-Diode
-
14 время выхода стабилитрона на режим
время выхода стабилитрона на режим
tвых
tT
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 2δUст.
[ ГОСТ 25529-82]Тематики
Обобщающие термины
EN
DE
88. Время выхода стабилитрона на режим
D. Stabilisierungszeit der Z-Diode
E. Transient time of working voltage
tвых
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 281Т
Источник: ГОСТ 25529-82: Диоды полупроводниковые. Термины, определения и буквенные обозначения параметров оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > время выхода стабилитрона на режим
-
15 transient time of working voltage
время выхода стабилитрона на режим
tвых
tT
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 2δUст.
[ ГОСТ 25529-82]Тематики
Обобщающие термины
EN
DE
88. Время выхода стабилитрона на режим
D. Stabilisierungszeit der Z-Diode
E. Transient time of working voltage
tвых
Интервал времени от момента подачи тока стабилизации на стабилитрон до момента, начиная с которого напряжение стабилизации не выходит за пределы области, ограниченной 281Т
Источник: ГОСТ 25529-82: Диоды полупроводниковые. Термины, определения и буквенные обозначения параметров оригинал документа
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > transient time of working voltage
-
16 линейное программирование
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
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > линейное программирование
-
17 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
Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > linear programming
-
18 Aussteuerungsgrenzen
сущ.микроэл. пределы области модуляции, пределы рабочего участка модуляционной характеристикиУниверсальный немецко-русский словарь > Aussteuerungsgrenzen
-
19 предел
1. мкрай, конечная часть чего-л.сик, ҡыр2. м мн. пределырубежиэс, сит, сик3. мограниченный какими-л. сроками промежуток времениэсендә, тирәһендә4. м перен.юғары дәрәжә, сик5. м спец.сикләмә, сик -
20 envelope
( наружная) оболочка; обшивка; кожух; газовый баллон ( аэростата) ; огибающая ( кривая) ; область [граница области] полётных режимов [режимов полёта]; габариты; обволакивать, окружатьfly (the aircraft) out of the envelope — попадать в область недопустимых полётных режимов (о самолёте), выходить за пределы области допустимых полётных режимов
speed-chord envelope of transition — граница перемещений точки перехода (ламинарного пограничного слоя в турбулентный) по хорде в зависимости от скорости полёта
См. также в других словарях:
Пределы безопасной эксплуатации объекта ядерного топливного цикла — Пределы безопасной эксплуатации объекта ЯТЦ установленные в проекте граничные значения параметров технологического процесса, отклонения от которых могут привести к аварии... ...Проектные пределы граничные значения параметров и характеристик… … Официальная терминология
пределы допускаемой дополнительной относительной погрешности ЛД (пределы ДОП ЛД) — 3.30 пределы допускаемой дополнительной относительной погрешности ЛД (пределы ДОП ЛД): Добавочная относительная погрешность результата измерения с помощью ЛД в рабочей области значений влияющих величин. Источник: ГОСТ Р 12.1.031 201 … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Пределы безопасной эксплуатации радиационного источника — 15. Пределы безопасной эксплуатации РИ установленные проектом РИ значения параметров и характеристик для нормальной эксплуатации, отклонений от нормальной эксплуатации и проектных аварий... Источник: Приказ Ростехнадзора от 05.03.2011 N 104 Об… … Официальная терминология
Русские во Львовской области — (укр. Росіяни у Львівській області) русское население на территории современной Львовщины (Украина). Русские Львовской области являются крупнейшим национальным меньшинством в регионе и самой многочисленной русской общиной на Западной… … Википедия
Русские Львовской области — Русские во Львовской области (укр. росіяни у Львівській області) русское население на территории современной Львовщины (Украина). Русские Львовской области являются крупнейшим национальным меньшинством в регионе и самой многочисленной русской… … Википедия
Русское население Львовской области — Русские во Львовской области (укр. росіяни у Львівській області) русское население на территории современной Львовщины (Украина). Русские Львовской области являются крупнейшим национальным меньшинством в регионе и самой многочисленной русской… … Википедия
Русское население во Львовской области — Русские во Львовской области (укр. росіяни у Львівській області) русское население на территории современной Львовщины (Украина). Русские Львовской области являются крупнейшим национальным меньшинством в регионе и самой многочисленной русской… … Википедия
География Архангельской области — Архангельская область (включая … Википедия
Мазановский район Амурской области — Мазановский район Страна Россия Статус Муниципальный район … Википедия
НП 022-2000: Федеральные нормы и правила в области использования атомной энергии. "Общие положения обеспечения безопасности ядерных энергетических установок судов" — Терминология НП 022 2000: Федеральные нормы и правила в области использования атомной энергии. "Общие положения обеспечения безопасности ядерных энергетических установок судов": 2. Активная система (элемент) система (элемент),… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Калачеевский район Воронежской области — Калачеевский район Герб Страна … Википедия