数理計画問題 - 版の履歴

2008年11月9日 (日) 22:14にAlbeit-Kunによる

2008-11-09T22:14:48Z

2007-07-20T03:13:57Z

"数理計画問題" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

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新規ページ

数理計画
<math>\int f(x)dx</math>

← 古い版		2008年11月9日 (日) 22:14時点における版
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	と表現される. ここで,<math>F\,</math> は <math>n\,</math> 次元ベクトル空間 <math>\mathbf{R}^n\,</math>の部分集合（実行可能集合）で, <math>f\,</math> は <math>\mathbf{R}^n\,</math> で定義された実数値関数(目的関数).		と表現される. ここで,<math>F\,</math> は <math>n\,</math> 次元ベクトル空間 <math>\mathbf{R}^n\,</math>の部分集合（実行可能集合）で, <math>f\,</math> は <math>\mathbf{R}^n\,</math> で定義された実数値関数(目的関数).
		+
		+	[[Category:線形計画\|すうりけいかくもんだい]]

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 「与えられた制約条件の下で目的を最適に達成するための数理モデル」で最適化問題(optimization problem)ともいう. 数学的には,
 <table><tr>
 <td><math>
-\mathbf{max.}\,</math></td><td><math>f(x)\,</math></td><td>(あるいは,</td><td><math>\mathbf{min.}\ f(x)\,</math>)</td></tr>
+\mbox{max.}\,</math></td><td><math>f(x) (\,</math>あるいは, <math>\mbox{min.}\ f(x)\,</math>)</td>
-<tr><td><math>
+</tr>
-\mathbf{s.t.}\,</math></td><td><math>x = (x_1,x_2,\ldots,x_n)\,</math></td><td><math> \in F,\,</math></td><td></td></tr>
+<tr>
 </table>
 と表現される. ここで,<math>F\,</math> は <math>n\,</math> 次元ベクトル空間 <math>\mathbf{R}^n\,</math>の部分集合（実行可能集合）で, <math>f\,</math> は <math>\mathbf{R}^n\,</math> で定義された実数値関数(目的関数).

@@ 2行目: / 2行目: @@
 「与えられた制約条件の下で目的を最適に達成するための数理モデル」で最適化問題(optimization problem)ともいう. 数学的には,
-\[
- \begin{array}{llll}
+<table><tr>
- \mbox{max.}  & f(x)  \ \mbox{(あるいは, min. \ $f(x)$)} \\
+<td><math>
- \mbox{s.t.}  & x = (x_1,x_2,\ldots,x_n) \in F,
+\mathbf{max.}\,</math></td><td><math>f(x)\,</math></td><td>(あるいは,</td><td><math>\mathbf{min.}\ f(x)\,</math>)</td></tr>
- \end{array}
+<tr><td><math>
- \]
+\mathbf{s.t.}\,</math></td><td><math>x = (x_1,x_2,\ldots,x_n)\,</math></td><td><math> \in F,\,</math></td><td></td></tr>
-と表現される. ここで, $F$ は $n$ 次元ベクトル空間 ${\bf R}^n$ の部分集合(実行可能集合)で,  $f$ は ${\bf R}^n$ で定義された実数値関数(目的関数).
+</table>

← 古い版		2007年7月12日 (木) 12:44時点における版
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−	~~数理計画~~	+	'''【すうりけいかくもんだい (mathematical programming problem)】'''
−	~~<math>~~\~~int~~ f(x)~~dx</math>~~	+
		+	「与えられた制約条件の下で目的を最適に達成するための数理モデル」で最適化問題(optimization problem)ともいう. 数学的には,
		+	\[
		+	\begin{array}{llll}
		+	\mbox{max.} & f(x) \ \mbox{(あるいは, min. \ $f(x)$)} \\
		+	\mbox{s.t.} & x = (x_1,x_2,\ldots,x_n) \in F,
		+	\end{array}
		+	\]
		+	と表現される. ここで, $F$ は $n$ 次元ベクトル空間 ${\bf R}^n$ の部分集合(実行可能集合)で, $f$ は ${\bf R}^n$ で定義された実数値関数(目的関数).

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(相違点なし)