https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=%E5%90%8C%E6%AC%A1%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8F%8C%E5%AF%BE%E5%86%85%E7%82%B9%E6%B3%95 2026-04-16T13:34:54Z このウィキのこのページに関する変更履歴 MediaWiki 1.35.3 https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E5%90%8C%E6%AC%A1%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8F%8C%E5%AF%BE%E5%86%85%E7%82%B9%E6%B3%95&diff=10774&oldid=prev 2008-11-13T03:49:19Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2008年11月13日 (木) 03:49時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l2" >2行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">2行目:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>　線形計画問題の最適性の条件に新たに&lt;math&gt;2\, &lt;/math&gt;つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが&lt;math&gt;0\, &lt;/math&gt; (同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>　線形計画問題の最適性の条件に新たに&lt;math&gt;2\, &lt;/math&gt;つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが&lt;math&gt;0\, &lt;/math&gt; (同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[Category:線形計画|どうじじこそうついないてんほう]]</ins></div></td></tr> </table>

Albeit-Kun https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E5%90%8C%E6%AC%A1%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8F%8C%E5%AF%BE%E5%86%85%E7%82%B9%E6%B3%95&diff=7578&oldid=prev 2007-07-20T03:22:39Z

<p>&quot;同次自己双対内点法&quot; を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]</p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年7月20日 (金) 03:22時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-notice" lang="ja"><div class="mw-diff-empty">(相違点なし)</div> </td></tr></table>

Orsjwiki https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E5%90%8C%E6%AC%A1%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%8F%8C%E5%AF%BE%E5%86%85%E7%82%B9%E6%B3%95&diff=5524&oldid=prev 2007-07-17T08:06:27Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年7月17日 (火) 08:06時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >1行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''【どうじじこそうついないてんほう (homogeneous self-dual interior point method)】'''</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''【どうじじこそうついないてんほう (homogeneous self-dual interior point method)】'''</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>　線形計画問題の最適性の条件に新たに<del class="diffchange diffchange-inline">$</del>2<del class="diffchange diffchange-inline">$</del>つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが<del class="diffchange diffchange-inline">$</del>0<del class="diffchange diffchange-inline">$ </del>(同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>　線形計画問題の最適性の条件に新たに<ins class="diffchange diffchange-inline">&lt;math&gt;</ins>2<ins class="diffchange diffchange-inline">\, &lt;/math&gt;</ins>つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが<ins class="diffchange diffchange-inline">&lt;math&gt;</ins>0<ins class="diffchange diffchange-inline">\, &lt;/math&gt; </ins>(同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年7月17日 (火) 08:01時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >1行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>【どうじじこそうついないてんほう (homogeneous self-dual interior point method)】</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">'''</ins>【どうじじこそうついないてんほう (homogeneous self-dual interior point method)】<ins class="diffchange diffchange-inline">'''</ins></div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>　線形計画問題の最適性の条件に新たに$2$つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが$0$ (同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>　線形計画問題の最適性の条件に新たに$2$つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが$0$ (同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年7月12日 (木) 13:54時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >1行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">1行目:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>【どうじじこそうついないてんほう (homogeneous self-dual interior point method)】</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>【どうじじこそうついないてんほう (homogeneous self-dual interior point method)】</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline"> 線形計画問題の最適性の条件に新たに</del>$2$つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが$0$ (同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">　線形計画問題の最適性の条件に新たに</ins>$2$つのパラメータを導入することによって, 定数ベクトルが$0$ (同次), 主問題と双対問題が同形(自己双対), かつ最適解をもつ 人工的な線形計画問題を生成し, これに主双対内点法を適用する多項式時間解法である. 人工問題の最適解から, 元の問題の最適解の有無や最適解が得られる. 大きな値の初期点を必要としない点で, 非許容初期点内点法 より数値的に安定しているといわれている.</div></td></tr> </table>

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