Выделяются две группы методов нулевого порядка:
nbsp;(*ответ*) детерминированные и случайные

Выделяются две группы способов нулевого порядка:
nbsp;(*ответ*) детерминированные и случайные
nbsp;однокритериальные и многокритериальные
nbsp;однопараметрические и многопараметрические
nbsp;окончательные и асимптотические
Градиентом функции n переменных z(X) именуется вектор, компонентами которого являются
nbsp;(*ответ*) частные производные первого порядка этой функции в точке
nbsp;прямые производные первого порядка этой функции в точке
nbsp;частные производные второго порядка этой функции в точке
nbsp;приватные производные третьего порядка этой функции в точке
Дискретные задачки математического программирования входят в класс
nbsp;(*ответ*) нерегулярных задач
nbsp;постоянных задач
nbsp;недерминированных задач
nbsp;многопараметрических задач
Дискретные задачки характеризуются тем, что область возможных решений
nbsp;(*ответ*) невыпукла и бессвязна
nbsp;выпукла и бессвязна
nbsp;невыпукла и связна
nbsp;выпукла и связна
Для непрерывных дважды дифференцируемых по всем переменным функций для определения нужных и достаточных условий их неровности употребляются
nbsp;(*ответ*) миноры матрицы Гессе
nbsp;модуль градиента функции
nbsp;детерминант оборотной матрицы Гессе
nbsp;интеграл функции
Для того, чтоб отысканная стационарная точка была точкой экстремума, необходимо выполнение
nbsp;(*ответ*) достаточных критерий экстремума функции
nbsp;нужных условий экстремума функции
nbsp;равенство нулю функции в этой точке
nbsp;положительность значения функции в этой точке
Другое заглавие способа покоординатного спуска -
nbsp;(*ответ*) способ Гаусса-Зейделя
nbsp;метод Эйлера
nbsp;способ Ньютона
nbsp;способ Гаусса
Если при изменении одного либо нескольких значений переменных наблюдается уменьшение значений мотивированной функции, то такое движение в пространстве хоть какого числа переменных величается
nbsp;(*ответ*) спуском
nbsp;подъемом
nbsp;итерацией
nbsp;сходимостью
Задача линейного программирования может рассматриваться как
nbsp;(*ответ*) приватный случай задачи выпуклого программирования
nbsp;обобщение задачки выпуклого программирования
nbsp;приватный случай задачи дискретного программирования
nbsp;приватный случай задачки стохастического программирования
Задачей бесспорной оптимизации именуется задачка, в постановке которой
nbsp;(*ответ*) отсутствуют ограничения на оптимизируемые переменные
nbsp;находятся ограничения на оптимизируемые переменные
nbsp;отсутствуют ограничения на значения функции
nbsp;присутствуют ограничения на значения функции
Задачи бесспорной оптимизации функции одной либо нескольких переменных рассматриваются в рамках
nbsp;(*ответ*) математического анализа
nbsp;теории вероятности
nbsp;аналитической геометрии
nbsp;теории множеств
Задачи выпуклого программирования это задачи, в которых определяется минимум выпуклой функции (или максимум вогнутой), данной на
nbsp;(*ответ*) выпуклом замкнутом обилье
nbsp;на дискретном обилье точек
nbsp;выпуклом не замкнутом обилье
nbsp;на не связном обилье
Составляющие матрицы Гессе представляют собой значения
nbsp;(*ответ*) вторых приватных производных функции
nbsp;первых частных производных функции
nbsp;функции в граничных точках
nbsp;третьих приватных производных функции

Задать свой вопрос

---