Наибольший выигрыш эффективности поиска экстремума прямыми методами получается при поиске
nbsp;(*ответ*)

Наивеличайший выигрыш эффективности поиска экстремума прямыми способами выходит при поиске
nbsp;(*ответ*) последовательном
nbsp;параллельном
nbsp;пассивном
nbsp;однородными парами
Превосходнейший выбор стратегии при пассивном поиске получается при
nbsp;(*ответ*) разделении экспериментальных точек на равноотстоящие пары
nbsp;разделении экспериментальных точек на нечаянно отстоящие пары
nbsp;линейной погрешности измерений e
nbsp;геометрической погрешности измерений e
Необходимым условием существования решения в задачке линейного программирования является
nbsp;(*ответ*) неровность области возможных решений
nbsp;наличие ограничений только в форме равенств
nbsp;наличие ограничений только в форме неравенств
nbsp;неотрицательность переменных
Нужным является познание производной в методе _ поиска нулей функции
nbsp;(*ответ*) Ньютона
Область именуется выпуклой, если
nbsp;(*ответ*) ровная, объединяющая любые две точки области, целиком принадлежит этой области
nbsp;ровная, соединяющая две точки области, не принадлежит целиком этой области
nbsp;любые две точки области можно соединить прямой
nbsp;найдутся две точки области такие, что прямая, объединяющая эти две точки области, полностью принадлежит этой области
Одно из _ в задачке линейного программирования может иметь последующий вид nbsp;
nbsp;(*ответ*) ограничений
Основной недостаток способов нелинейного программирования заключается в том, что с их подмогою не удается
nbsp;(*ответ*) отыскать глобальный экстремум при наличии нескольких локальных экстремумов
nbsp;найти глобальный экстремум на границах области
nbsp;найти глобальный экстремум прямыми способами
nbsp;определить глобальный экстремум динамическим программированием
Главные понятия задачки линейного программирования
nbsp;nbsp;возможное решение lt; любая совокупа переменных nbsp;, удовлетворяющая системе ограничений
nbsp;nbsp;оптимальное решение lt; допустимое решение, при котором функция цели обращается в максимум
nbsp;nbsp;линейная форма lt; линейный полином, экстремум которого необходимо найти
Основные понятия задачки линейного программирования
nbsp;nbsp;ранг матрицы lt; наибольший порядок хорошего от нуля определителя
nbsp;nbsp;расширенная матрица lt; матрица, к которой добавлен столбец, состоящий из правых долей уравнений
nbsp;nbsp;вырожденная матрица lt; матрица, определитель которой равен нулю
Необыкновенности прямых методов поиска экстремума
nbsp;nbsp;способ Фибоначчи lt; просит априорного задания числа тестов
nbsp;nbsp;способ дихотомии lt; основан на делении промежутка неопределенности пополам
nbsp;nbsp;способ золотого сечения lt; интервал неопределенности делится на две неравные доли так, что отношение большей доли ко всему отрезку равно отношению наименьшей части к большей
Параллельный поиск экстремума является
nbsp;(*ответ*) пассивным
nbsp;активным
nbsp;смешанным
nbsp;рандомизированным
Пассивная стратегия поиска экстремума ничем не отличается от активной для варианта _ опыта(ов)
nbsp;(*ответ*) 2-ух
nbsp;1-го
nbsp;трех
nbsp;4
Переход от начальной прямоугольной системы координат к косоугольной в симплекс-способе делается введением
nbsp;(*ответ*) дополнительных не главных свободных переменных
nbsp;дополнительных не главных ограничений
nbsp;особых характеристик
nbsp;особых связанных переменных
Поверхность многомерного поиска экстремума может быть многоэкстремальной при использовании метода
nbsp;(*ответ*) случайного поиска
nbsp;исключения касательными
nbsp;рандомизации
nbsp;овражного