Sub formă matriceală sistemul de restricţii poate fi scris ca:

Σχετικά έγγραφα
Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Curs 3. Spaţii vectoriale

Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:

Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,

ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D

2. Metoda celor mai mici pătrate

Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

2. Sisteme de ecuaţii neliniare

ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR

CURS 2 METODE NUMERICE PENTRU SISTEME DE ECUAŢII NELINIARE

9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL

CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât

Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =

CURS 2 METODE NUMERICE PENTRU SISTEME DE ECUAȚII NELINIARE. 0 Norma unui vector şi norma unei matrici. n n cu elemente scalare (reale, complexe).

CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.

Sondajul statistic- II

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:

CAPITOLUL I. PRELIMINARII Elemente de teoria mulţimilor

a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.

PROBLEME (toate problemele se pot rezolva cu ajutorul teoriei din sinteze)

Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)

FUNDAMENTE DE MATEMATICĂ

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

aşteptării pot fi înţelese cu ajutorul noţiunilor de bază culese din acest volum. În multe cazuri hazardul, întâmplarea îşi pun amprenta pe

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale

COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

METODE DE OPTIMIZARE. Lucrarea 8 1. SCOPUL LUCRĂRII 2. PREZENTAREA TEORETICĂ 2.1. METODA CELOR MAI MICI PĂTRATE 2.2. COEFICIENTUL DE CORELAŢIE

CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

Formula lui Taylor Extremele funcţiilor de mai multe variabile Serii de numere cu termeni oarecare Serii cu termeni pozitivi. Criterii de convergenţă

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare

4 FUNCŢII BINARE. 4.1 Algebra booleană

2. Functii de mai multe variabile reale

7. ECUAŢII ŞI SISTEME DE ECUAŢII DIFERENŢIALE

Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a

Din această definiţie a probabilităţilor rezultă următoarele proprietăţi ale acestora:

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

Note de curs "Mecanica teoretică"

Analiza bivariata a datelor

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

CAPITOLUL IV CALCULUL DIFERENŢIAL PENTRU FUNCŢII REALE DE O VARIABILA REALĂ

Capitole fundamentale de algebra si analiza matematica 2012 Analiza matematica

Curs 4 Serii de numere reale

Formula lui Taylor. 25 februarie 2017

Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

Analiza matematica Specializarea Matematica vara 2010/ iarna 2011

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

riptografie şi Securitate

1. Modelul de regresie

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

ELEMENTE DE ANALIZA MATEMATICA SI MATEMATICI SPECIALE

8.3. Estimarea parametrilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Clasificarea. Selectarea atributelor

Capitolul 1 Capitolul 2 Capitolul 3 Capitolul 4 Capitolul 5 Capitolul 6 Capitolul 7 Capitolul 8 Capitolul 9 Capitolul 10 Capitolul 11

Inegalitati. I. Monotonia functiilor

CALCULUL BARELOR CURBE PLANE

NICOLAE PERIDE MIHAELA-GRETI CHIŢU CURS DE MECANICĂ PENTRU INGINERI

4. Ecuaţii diferenţiale de ordin superior

MARCAREA REZISTOARELOR

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

4. Interpolarea funcţiilor

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

Concursul Naţional Al. Myller Ediţia a VI - a Iaşi, 2008

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Mădălina Roxana Buneci. Optimizări

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Aparate Electronice de Măsurare şi Control PRELEGEREA 9

TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

5.1 Realizarea filtrelor cu răspuns finit la impuls (RFI) Filtrul caracterizat prin: 5. STRUCTURI DE FILTRE NUMERICE. 5.1.

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

REZUMAT CURS 3. i=1. Teorema 2.2. Daca f este (R)-integrabila pe [a, b] atunci f este marginita

5.1. Noţiuni introductive

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Curs 1 Şiruri de numere reale

[ ] 3. Structura mulţimii soluţiilor admisibile ale unei probleme de programare liniară

Integrala nedefinită (primitive)

METODE NUMERICE Obiective curs Conţinut curs

UNIVERSITATEA AL.I.CUZA IAŞI FACULTATEA de INFORMATICĂ CALCUL NUMERIC. Anca Ignat

Transcript:

Metoda gradetulu proectat (metoda Rose) Î cazul problemelor de optmzare covee ale căror restrcţ sut lare se poate folos metoda gradetulu proectat. Î prcpu, această metodă poate f folostă ş petru cazul restrcţlor elare dar efcactatea sa este redusă coducâd la paş de deplasare foarte mc pe frotera domeulu. Partculartăţle aceste metode costau î modul î care se stableşte drecţa de deplasare d puctul curet: a. î terorul domeulu geerat de restrcţ drecţa de deplasare va f atgradetul fucţe (petru problemele de mm); b. atuc câd apromarea curetă a soluţe optmale se găseşte pe frotera domeulu se utlzează ca drecţe de deplasare petru îmbuătăţrea soluţe proecţa atgradetulu pe froteră. Î plus, această metodă are avataul de folos codţle Karush- Kuh-ucher atât petru a geera o drecţ de deplasare cât ş î caltate de crteru de oprre a teraţlor î puctul de optm. Cosderăm următoarea problemă de optmzare: g F( ) ( ) = m = 1 a b 0 = 1, m (9.1) ude: Sub formă matrceală sstemul de restrcţ poate f scrs ca: A b (9.2) a A = M a b = m1 L L [ b L b ] 1 11 m a a 1 m = [ a a L a ] 1 a vectorul le al coefceţlor restrcţe. 2 m (9.3)

Codţa ca domeul soluţlor admsble să fe lmtat î R este ca < m 1. Îtr-u puct oarecare d R restrcţle pot f actve sau actve. Se umesc restrcţ actve îtr-u puct acele restrcţ p care, î acest puct, sut verfcate ca egaltate: g p ( ) = = 1 a p b p = 0 (9.4) Se umesc restrcţ actve îtr-u puct acele restrcţ r care, î acest puct, sut verfcate ca egaltate: g ( ) r = = 1 a r b r < 0 (9.5) Refertor la lle matrce A mertă sublată semfcaţa d puct de vedere matematc al acestora. Astfel, cosderâd o restrcţe actvă î puctul, deoarece aceasta este lară, gradetul său este costat ş egal cu: g = ( ) ( ) g ( ) g ( ) [ a a L a ] = a 1 g = L = 1 2 (9.6) 2 dec la a matrce A (sau a ) repreztă tocma gradetul traspus al restrcţe (sau ormala la hperplaul reprezetat de ecuaţa = g ( ) 0 ). Î R pot esta ma multe pozţ posble ale puctulu curet ş, î fucţe de aceasta, ma multe modur de determare a drecţe de deplasare spre puctul următor: a. Puctul curet se găseşte îtr-u vârf sau pe o muche a poledrulu soluţlor admsble.

b. Puctul curet se găseşte pe ua dtre feţele acestu poledru. c. Puctul curet se găseşte î terorul domeulu soluţlor admsble. Î acest caz, de eemplu puctul Y 1 d fgura 9.1, se foloseşte ca drecţe de deplasare atgradetul F( ) (evetual ormalzat), pâă se atge puctul Y 1, caz î care se regăseşte ua dtre cele două stuaţ ateroare. Se cosderă că la pasul apromaţa curetă a soluţe optmale este ş că acest puct se găseşte la tersecţa a hperplae de froteră (ecuaţle corespuzătoare acestor hperplae reprezetâd restrcţle actve). Se otează cu I mulţmea dclor restrcţlor actve î acest puct: I { g = } ( I ) = = card 0 (9.7) ş cu A matrcea obţută d A pr păstrarea doar a llor a căror dc apar î I. mm fără restrcţ 1 soluţe Y Y 3 Y 2 Y 1 Fg.9.1 Drecţa de deplasare î fucţe de pozţa puctulu curet Se pue problema de a se găs acea drecţe de deplasare d puctul () de-a lugul cărea fucţa obectv scade cel ma repede ş

care păstrează puctul următor î terorul sau pe frotera domeulu soluţlor admsble. Î acest scop se împarte spaţul R î două subspaţ ortogoale. Petru aceasta se folosesc defţle mulţmlor afe ş subspaţlor paralele cu mulţm afe. O mulţme M R se umeşte mulţme afă dacă: ( t) M t R, M t + 1 (9.8) R Def. Fe L,R estă a R astfel îcât M = L + a două mulţm afe. L este paralelă cu M dacă (9.9) r. Orce mulţme afă eulă M subspaţu L R care este: R { z R y M z = y} este paralelă cu u sgur L = M M =, a.î. (9.10) Se va presupue î cotuare că matrcea A a coefceţlor restrcţlor actve este formată d vector a lar depedeţ. Ţâd cot de aceste defţ ş poteze se pot def următoarele subspaţ: a) u subspaţu D deft ca subspaţul paralel cu mulţmea afă D' a puctelor de tersecţe a hperplaelor care repreztă codţle actve î puctul curet: { R a b = I } D = 0, (9.11) Acest subspaţu are dmesue -r. Dacă =r subspaţul D repreztă subspaţul format doar d elemetul ul al lu R.

b) subspaţul D care repreztă complemetul ortogoal al lu D ş este tocma subspaţul geerat de vector le d A. Pr defrea acestor subspaţ, orce vector d R poate f reprezetat î mod uc sub forma: = D + cu D D, D (9.12) D D Vector D ş D se umesc proecţle vectorulu pe cele două subspaţ. Drecţa de deplasare care permte smulta aproperea de optm ş meţerea î domeul de admsbltate va corespude proecţe atgradetulu pe subspaţul D ş poate f determată ca: d ( ) ( ) ( ) P F = (9.13) î care P se umeşte matrce de proecţe ş este egală cu: P 1 [ I A ( A A ) A ] = (9.14) Î codţle î care restrcţlor actve le corespud vector a lar depedeţ se poate arăta că epresa matrce de proecţe este corectă (matrcea A A este esgulară). După cum se poate observa, î cazul puctelor d terorul domeulu de admsbltate, deoarece c o restrcţe u este actvă (A =0), va rezulta P =I ş se obţe ca drecţe de deplasare atgradetul. D această cauză, se poate cosdera că relaţle ateroare repreztă metoda geerală de determare a drecţe de deplasare, dferet de pozţa puctulu curet. Codţ de optm Ca petru toate metodele teratve, odată ats u puct trebue verfcat dacă acesta este u puct de optm (caz î care algortmul se opreşte) sau u (caz î care se determă o ouă drecţe de deplasare).

Aceste codţ sut dferte după cum puctul curet se găseşte î terorul sau pe frotera domeulu de admsbltate. a. Codţ de optm î terorul domeulu de admsbltate. Î acest caz restrcţle u flueţează codţle de optm acestea fd aceleaş ca î cazul programăr fără restrcţ: ( ) ( ) ( ) F = 0 2 F > ( ) 0 (9.15) b. Codţ de optm pe frotera domeulu de admsbltate Atuc câd î puctul curet estă restrcţ actve codţle ecesare ş sufcete ca puctul curet să fe puct de optm rezultă pr partcularzarea codţlor Karush-Kuh-ucer. Pord de la: ( ) ( ) = A λ F (9.16) rezultă, sub formă vectorală: ( ) ( ) = a I F λ (9.17) Dec, gradetul fucţe obectv poate f scrsă ca o combaţe lară a gradeţlor fucţlor actve, ceea ce este echvalet cu a spue că gradetul fucţe obectv aparţe subspaţulu geerat de ce vector le lar depedeţ d A a căror dc apar î I. Î aceste codţ proecţa vectorulu gradet pe subspaţul ortogoal pe acesta trebue să fe ulă: ( ) ( ) = 0 P F (9.18) Codţa sufcetă se obţe pord tot de la (9.16) ţâd cot că acele compoetele lu λ corespuzătoare restrcţlor actve trebue să fe eegatve (petru forma probleme de optmzare cosderată) ar compoetele corespuzătoare restrcţlor actve trebue să fe ule. Î aceste codţ (9.16) deve:

( ) ( ) = A λ F (9.19) î care λ repreztă vectorul obţut d λ păstrâd doar compoetele corespuzătoare restrcţlor actve. Pr îmulţre la stâga cu A rezultă: A ( ) ( F( )) = A A λ (9.20) sau, ţâd cot că A A este o matrce esgulară: 1 ( ) ( A ) ( ( A A F )) = λ (9.21) De ac rezultă forma codţe sufcete: 1 ( ) ( ( ( A A F ) ) 0 A (9.22) deoarece compoetele lu λ u pot f egatve. Î cosecţa, poate f euţată următoarea teoremă: r. O soluţe admsblă stuată la tersecţa a hperplae froteră lar depedete este soluţe a probleme de programare (9.1) dacă ş uma dacă sut îdeplte codţle: P F ( ) ( ) 1 A = 0 ( ) ( A A ) F( ) 0 (9.23) Utlzarea codţlor Karush-Kuh-ucer petru determarea ue o soluţ admsble Î aumte cazur se poate auge î stuaţa î care codţa ecesară este îdepltă (dec oua drecţe de deplasare d puctul curet este ulă) dar codţa sufcetă u deoarece 1 A A A ( F ) ma are compoete egatve. ( ) ( )

Dec, petru cotuarea procesulu de optmzare se mpue determarea ue o drecţ de deplasare. Rose ş Jacoby au propus elmarea d matrcea A a llor corespuzătoare codţlor actve cărora le corespud valor egatve ale multplcatorlor lu Lagrage, dec compoete egatve î 1 A A A F. ( ) ( ( )) Folosd această matrce modfcată se poate determa o ouă matrce proecţe ş, î cotuare, o ouă drecţe de deplasare. Utlzarea practcă a arătat că această metodă poate coduce la mărrea umărulu de teraţ, rezultate ma bue obţâdu-se pr elmarea d matrcea A a ue sgure l, ş aume cea cărea î corespude cea ma mcă compoetă (egatvă) a lu A A 1 A F ). Î acest fel se obţe matrcea A -1. ( ) ( ( ) Algortmul metode gradetulu proectat Estă două metode de a demara acest algortm: -porrea dtr-u puct teror domeulu soluţlor admsble ş folosrea atgradetulu ca drecţe de deplasare pâă la atgerea uu puct de pe froteră, după care se trece la folosrea metode gradetulu proectat; -ţalzarea algortmulu cu u puct stuat pe froteră ş aume la tersecţa a uu umăr de hperplae d sstemul de restrcţ. Î cotuare se va cosdera că se cuoaşte dea u puct de pe frotera domeulu de admsbltate. rebue sublat faptul că, odată determată o drecţe de deplasare, se va verfca dacă pasul de deplasare care va f folost u coduce la îcălcarea ue alte restrcţ. Petru aceasta se observă că îcălcarea ue restrcţ mpue realzarea tersecţe cu uul dtre hperplaurle ale căror dce u apare î I :

= 0 = = a ( ) ( ) + μ mad ( ) ( ) a b = a + μ mad ( ) ( ) b + a μ mad ( ) b = (9.24) cu soluţa: ( ) ( ) g μ ma = m μ μ =, μ > 0 ( ) (9.25) I a, d care repreztă cea ma mare valoare a lu μ care u coduce la îcălcarea ue alte restrcţ. Pasul de deplasare efectv folost trebue să îdeplească codţa: μ μ ma (9.26) Valoarea optmă a pasulu de deplasare poate f obţută d codţa: df ( ) ( ) ( + μd ) dμ = 0 (9.27) Deoarece găsrea acestu mm este dfcl de obţut, Rose propue îlocurea soluţe eacte pr rădăca ue ecuaţ de gradul îtâ care se obţe pr terpolarea lară a dervate d ecuaţa ateroară. ( ) ( ) Astfel, se determă F( + μ mad ) ş se verfcă semul acestua: ( ) ( ) a. dacă F( + μ mad ) 0 atuc fucţa F este 0 ş atuc: descrescătoare î raport cu μ pe tervalul [ ],μ ma μ = μ ma (9.28)

b. dacă ( ) ( ) ( + ma d ) > 0 F μ atuc mmul fucţe este atsă udeva î tervalul [, ] obţută pr metoda coarde: μ 0 μ, valoarea apromatvă fd ma ( ) d, F( ) μma (9.29) () d, F F ~ () ( ) ( ) Probleme 1. Demostraţe matrce de proecţe

λ = DA 1 ( A A ) A ( F( ) DA λ 0 NU Calcul A -1 P SAR ţalzare (0) ; =0 I A 1 ( A ) A A = P F ( ( )) d = 0 = P 1 I A ( ( F ) NU 1 ( A ) 1A 1 A = 1 1 1 P ( ) d = P F( ) SOP ( () g ) μ = m μ μ =, I a,d ( ) ( ) ~ = + μd μ > 0 ρ = ( + NU ( d, F( )) ( () ) () d, F F ~ 1 ) = ρ~ + 1 ρ ( ) () ( ) () d, F( ~ ( )) 0 DA ( +1) ( ) = ~ =+1 actualzare A Fg.? Algortmul Rose

SPAŢII AFINE 1. Spaţu af asocat uu spaţu vectoral real Fe V u spaţu vectoral de dmesue ftă peste corpul R ş o Μ = A, B, C,K mulţme evdă de pucte { } Def: Structură afă Se umeşte structură afă pe mulţmea M, asocată spaţulu vectoral V, aplcaţa ϕ : M M V care verfcă următoarele codţ: ) A, B, C M ϕ ( A, B) + ϕ( B, C) = ϕ( A, C) ) O M fat, aplcaţa ϕ 0 : M V pr ϕ 0 ( A ) = ϕ( O, A) este bectvă. Mulţmea M îzestrată cu o structură afă se umeşte spaţu af. Obs: 1. Elemetele lu M se umesc pucte ar mulţmea acestor pucte se umeşte spaţu bază a spaţulu af. 2. Dacă spaţul V are dmesuea atuc M este spaţu af - dmesoal otat M 3. Elemetele lu V se umesc vector drector (cu ecepţa vectorulu ul) ar V se umeşte spaţu drector al spaţulu af. Elemetele fudametale ale uu spaţu af sut puctele ş vector. Imagle perechlor de pucte, dstcte sau u, pr aplcaţa structură afă φ sut vector d V: ) ϕ ( A, B) = v ude A este orgea ar B este etremtatea lu v ) ϕ ( B, A) = v ) ) ϕ ( A, A) = 0