证明非退化的基本可行解 [tex=1.0x1.071]y3MoDBtwCjYXABAfWsShCw==[/tex] 是唯一取优解的充要条件是这个基本可行解 [tex=1.0x1.071]y3MoDBtwCjYXABAfWsShCw==[/tex] 的所有非基变量的检验数 [tex=2.857x1.286]3qDv3mV8mULWm8xoT0QlxA==[/tex]
举一反三
- 已知近似数[tex=1.0x1.071]y3MoDBtwCjYXABAfWsShCw==[/tex]的相对误差限为[tex=2.643x1.143]HA2BcksgWcnxggG42aPJjw==[/tex]，问它至少有几位有效数字?
- 假设一个线性规划问题存在有限的最小值[tex=0.857x1.214]qhJ6i4LDIvDw9sKecA41KA==[/tex]. 现在用单纯形方法求它的最优解 (最小值点), 设在第[tex=0.571x1.0]CQkpoDeAAI+5FKIfe1wVCA==[/tex]次迭代得到一个退化的基本可行解, 且只有一个基变量为零[tex=2.929x1.357]DmdPKzrDgQZWhmplX3AH4WfECnYhzJ/s5Qd64L+eBpI=[/tex], 此时目标函数值[tex=3.071x1.214]xhBAeyh4V9o9/wXHRYrTCA==[/tex], 试证这个退化的基本可行解在以后各次迭代中不会重新出现.
- 设[tex=0.571x0.786]c5VsltFnl9nO0qB/vNKOWA==[/tex]为真值,[tex=1.0x1.071]y3MoDBtwCjYXABAfWsShCw==[/tex]为其绝对值,则等式[tex=7.429x1.429]edtSM4q/m/h4yFtepgvlNHhJFV3WbsEXRCUY9KSlx7O5GRCYdcIaLv36KIM1K8xuarECyU0AyIEaY9d/H+vr3w==[/tex] A: 成立 B: 不成立
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 求拟合优度[tex=1.214x1.214]P3LPDgc2Q7c/wCL66Px9nA==[/tex]及调整的拟合优度[tex=1.214x1.214]pIdgZWBugoI7kaKkhUVTug==[/tex]。
- 设有[tex=0.5x1.0]/BQKP5E8YnupUQ2sDg7w1Q==[/tex]个产地[tex=0.5x1.0]2IRxdDa5OUp8cccgqlpdUA==[/tex]个销地的运输问题, 产量[tex=0.786x1.0]k2s61G+KZI8Yw0ah0O7QEQ==[/tex], 销量[tex=0.714x1.214]DoNFZRjsvUBa9i6miU5BKg==[/tex]及单位运价[tex=1.0x1.071]hja/e6MjOGrbaK+tKzVwHA==[/tex]的数值如下表:[img=1573x558]17960e42519ed3d.png[/img]用最小元素法求一基本可行解, 进而求出最优解, 使总运输费用最小.