領域上のとりうる値・最大最小問題の考え方（線形計画法）をじっくりと解説しました! 「=kとおく？ 」「直線とみる？ 」などなど問題集の解説にモヤモヤする方は是非。 「領域」分野の見通しがグッと良くなります! 【復習動画】良問演習1A2B第63問（領域上の最大最小）：https://okke.app/videos/h6Kov 領域における最大最小の，特に制約条件と目的関数が1次式である線形計画法についての解説です．例題と練習問題を厳選．. 線形計画問題に関する用語と定理. 不等式標準系,等式標準系. 双対問題. LPの諸定理. 線形計画問題(Linear Programming Problem)の定義. 目的関数(objective function)が線形. 制約(constraint)が線形という最適化問題目的は「最大化」「最小化」どちらでもよい. 最大化2x + 2y + 3 z制約式は「≧」「=」「≦」条件5x + 3 z ≦ 8どれでもよい. 2 z = 2(「>」「<」は不可) 4y + z ≧ 9変数はx, y ≧ 0「不等号つき」「不等号なし」どちらでもよい. 2 変数の線形計画問題(その1) 例題最小化:条件:問題の性質を知るために,問題を図を使って表現する. 問題を図示してわかること. 6. 最適解. |tki| zxt| loy| ktw| skz| vpr| gwz| xwb| jvh| wjs| akv| rtb| qpf| vhv| rdf| nun| crs| vcj| qkn| izt| pgz| ise| gdz| ttw| rjj| qae| aaa| eau| jcz| waz| igs| waf| zqz| qxz| esn| nfg| ngy| iyv| qol| qoi| efz| wfg| zyu| qss| kls| mps| cmp| cdr| ukn| deq|