「許容集合」の版間の差分

2008年11月7日 (金) 16:22時点における最新版

【きょようしゅうごう (feasible region)】

最適化問題(数理計画問題)

${\mbox{max.}}\,$	$f(x)(\,$ あるいは, ${\mbox{min.}}f(x))\,$
${\mbox{s.t.}}\,$	$x=(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n})\in F\,$

において, 条件 $x\in F\,$ を満たす $x\,$ を実行可能解,あるいは許容解,と呼び, その集まり, すなわち, 集合 $F\,$ を実行可能集合,あるいは許容集合,と呼ぶ.

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-'''【きょりたいたんちかくりつきょくせん (detection probability versus range curve)】'''
+'''【きょようしゅうごう (feasible region)】'''
-一定の目標条件・環境・センサーの条件の下で, 相対距離 <math> r\,</math> にある目標物を単位時間の探索で発見する確率を距離対探知確率といい, <math>r \,</math>に対するその関数を距離対探知確率曲線 <math> b(r) \,</math> と呼ぶ. この値はセンサーによる目標空間の走査が連続的な場合は, 単位時間当りの確率密度(瞬間探知率), 離散的な場合には1回のべっ見の探知確率(べっ見探知確率)で表わされる. また発見法則と呼ばれることもある.
+最適化問題(数理計画問題)
+<table align="center">
+<tr>
+<td><math>\mbox{max.}\,</math></td>
+<td><math>f(x) ( \,</math>あるいは,<math>\mbox{min.} f(x) ) \,</math></td>
+</tr>
+<tr>
+<td><math>\mbox{s.t.}\,</math></td>
+<td><math>x=(x_1,x_2,\ldots,x_n) \in F\,</math></td>
+</tr>
+</table>
+において, 条件 <math>x \in F\,</math> を満たす <math>x\,</math> を実行可能解,あるいは許容解,と呼び, その集まり, すなわち, 集合 <math>F\,</math> を実行可能集合,あるいは許容集合,と呼ぶ.
+[[Category:線形計画|きょようしゅうごう]]