迁移线性规划思想求特殊二元函数最值

新编高中教材安排了线性规划知识，即求线性目标函数在线性约束条件下的最值．其思想方法是：线性目标函数及其值参数K所决定的动曲线，进入线性约束条件所确定的区域D时，由目标函数值参数K的几何意义来考查目标函数的最值．(当闭区域D是凸多边形闭区域时，其最值总在多边形的顶点取得)．我们迁移这一解题思想用以解决二元一次函数及某些二元二次函数的条件最值问题会显得简单明了．     

高考中线性规划习题的三种变式

随着线性规划问题在数学教学的深入,高考在这方面出题的角度也变得越来越新．它由原来传统的已知线性约束条件,求线性的最值问题．转变成多种非线性最值问题和非最值问题的求解．     

线性条件下的非线性最值问题研究

线性规划研究的是线性目标函数在线性约束条件下最大值或最小值的问题．然而在近几年全国各地的数学高考试卷中，在线性约束条件下求非线性的最值问题已屡见不鲜该类问题难度较大、解法灵活，是学习上的难点．本文结合近几年的数学高考试题以几个常见的最值问题为例，探求在线性约束条件下的非线性最值问题的求解策略．     

ε-近似保内积的某个特定值映射

在复Hilbert空间中给出了近似保内积的某个特定值映射的定义,研究了近似保内积的某个特定值线性映射的性质,应用复Hilbert空间中的平行四边形法则证明了非零近似保内积的某个特定值线性映射是有界且下有界的,推广了近似保正交线性映射的定义和结论。     

利用目标函数的几何意义 巧解一类最值问题

<正>最值问题中有一类是在线性约束条件下求二元函数最值.在这类问题中,当目标函数是线性函数时,就是通常所说的二元线性规划问题,当目标函数不是线性函数时,其中不少也可以用解决线性规划问题的方法去解决.解决这类问题时,利用目标函数的几何意义是关键.以下谈谈如何运用目标函数的几何意义求解这类二元函数最值问题.     

突破高考数学之线性规划

线性规划是高中数学的一个重点内容。本文以近三年的各省部分高考题为例,对线性规划常考类型及解题策略作出了探讨,内容包括"直接给出约束条件,求线性目标函数最值""间接给出约束条件,求线性目标函数最值""已知约束条件,求非线性目标函数最值""线性规划中求区域面积问题""线性规划应用题""求线性目标函数中参数的值或范围""求线性约束条件中参数的值或取值范围""与线性规划有关的综合问题",为广大师生备考线性规划提供了很好的复习对策。     

线性规划实际应用探析

线性目标函数在线性约束条件下取得最值问题是线性规划研究内容,其在生产实际中应用主要 有两类问题.     

巧用“线性规划”解题

简单线性规划是高中数学教学的新内容之一，是解决一些线性约束条件下线性目标函数的最值的问题，但它的思想可以延伸到解决线性约束条件下非线性目标函数的最值问题、非线性约束条件下线性目标函数的最值问题和非线性约束条件下非线性目标函数的最值问题，利用这些知识可以很方便的解决一些看似与线性规划无关的问题．现举例说明：     

基本目标函数的几何意义(高二、高三)

实际中有不少问题可归结为线性规划问题(即求线性目标函数在线性约束条件下的最值),其实质是利用几何背景求二元一次函数的可行域上的最值。如何解决二元函数的最值问题呢?本文说明:理解目标函数几何意义,是关键所在。     

透析线性规划4类典题

线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数最值的问题.线性约束条件指变量x,y的约束条件,其中约束条件都是关于x,y的一次不等式;线性目标函数指z=f（x,y）     

一元线性回归系数比值不确定度的评定

分析一元线性回归系数的相关性,导出一元线性回归系数比值不确定度的计算公式,指出了某些文献中有关回归系数比值不确定度评定存在的问题.     

集值约束的线性优化问题的一个定理

研究了一种集值约束的线性优化问题的一个重要定理,从而为继续研究集值约束的线性优化问题的强对偶定理奠定了基础.     

线性规划的新妙用

线性规划研究的是线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题线性规划实质上是"数形结合"思想的一种体现,即将最值问题直观、简便地寻找出来,是一种较为简捷的求最值的方法——图解法     

透视线性目标函数

线性规划解决的是二元一次函数如何求最值的问题,制约这一问题的因素主要有两个:一个 是线性目标函数Z=Ax+By(其中A∈R,B∈R)和线性约束条件,而教材中对线性目标函数的阐 述并不明确,尤其是对变量系数A,B在求最值时所起的作用没有进行说明,这就会在进行实际操 作时发生错误,下面我们就针对这一问题来说明如何理解线性目标函数.     

线性规划中的最值问题的求解策略

线性规划中的最值问题就是讨论二元一次不等式在线性条件约束下求线性目标函数的最大值和最小值问题,一般都是以选择题和填空题的形式     

矩阵奇异值分解的几何意义

在改进了矩阵奇异值分解的方法基础上,通过探究矩阵奇异值分解的几何意义,进一步揭示了内积空间上线性映射的本质.     

一类线性约束条件下的最值问题

<正>线性规划是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题.解决问题的基本思想是在约束条件所对应的可行域内根据目标函数的几何意义找到目标函数最优解.对于一类满足线性约束条件,但目标函数是非线性     

如何求线性规划问题的最优解

求线性目标函数在线性约束条件下的最大(小)值问题,统称为线性规划问题.使目标函数取得最大值或最小值的解叫最优解.求最优解的具体步     

线性规划问题盘点解析

求线性目标函数在线性约束条件下的最值问题统称为线性规划问题.因为问题中所涉及到的图象都是线性的,所以问题的解法具有一定的规律,但是随着新课程实施的不断深入,近几年的线性规划题涉及的内容更加广泛.下面例析试题中的典型问题.     

“线性”规划程式解“非线性”规划问题

线性规划问题是求线性目标函数在线性约束条件下的最值的问题.概念上它局限于约束条件和目标函数都是线性的情况,但解决这类问题的思想方法却可以用来解决"非线性"规划问题.下面请同学们通过几个具体的例子来体验之.