David G Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 8 pot
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 8 pot
... absolute-value penalty function. We minimize the function2x 2 +2xy +y 2 −2y +cx (66)We rewrite (66) as2x 2 +2xy +y 2 −2y +cx=2x 2 +2xy +cx+y −1 2 −1=2x 2 +2x +cx+y −1 2 +2xy −1 ... problemminimize x 2 1+2x 2 2subject to x1+x 2 ≥1 /2 x1x 2 nonnegative integersIt is clear that the solution is x1= 1x 2 = 0, with objective value f∗= 1. To putthis problem in the standard form ... Section 13 .8 for thepenalty functionPx =max0 g ix g 2 x g px hix h 2 xhmx 18. Solve the problemminimize x 2 +xy +y 2 −2ysubject to x +y = 2 three ways...
- 25
- 429
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 1 pot
... −14464604 2 130796 2 0 529 49 2 0 529 495 2 163 586 2 149690 2 06 023 46 2 17 027 2 2 149693 2 06 023 77 2 1 727 86 2 167 983 2 165641 8 2 17 427 9 2 173169 2 1657049 2 174 583 2 1743 92 2 1 684 4010 ... 2 1 684 4010 2 1746 38 2 174397 2 173 981 11 2 174651 2 1745 82 2 1740 48 12 2 174655 2 174643 2 17405413 2 1746 58 2 174656 2 1746 08 14 2 174659 2 174656 2 1746 08 15 2 174659 2 1746 58 2 174 622 16 ... −341 98 02 6 −3133619 −3 42 986 5 8 − 324 99 78 −3 42 99 98 9 − 329 04 08 −343000015 −3396 124 20 −3419 022 25 −3 42 600430 −3 42 83 72 35 −3 42 927 540 −3 42 965045 −3 42 9 82 5 50 −3 42 990955 −3 42 995160...
- 25
- 310
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 3 pot
... 97.33665 2 1. 58 625 1 1. 621 9 08 1. 621 9 08 0.7 024 8 72 32 989 875×10 2 8 26 88 93×10−1 8 26 88 93×10−14090350 ×10−3459 081 01×10−443 029 43×10−143 029 43×10−11779 424 ×10−551194144×10−5444 98 52 ×10−3444 98 52 ... Self-scaling1 20 0.333 20 0.333 20 0.333 20 0.333 2 2.7 327 89 93.65457 93.65457 2. 81 106133 83 689 9×10 2 56. 929 99 56. 929 99 35 627 69×10 2 46376461×10−41. 620 688 1. 620 688 4 20 0600 ×10−451 21 9515×10−55 25 1115×10−15 25 1115×10−14 726 9 18 10−6 62 457944 ... Self-scaling1 96.30669 96.30669 96.30669 96.30669 2 1.564971 6994 023 ×10−16994 023 ×10−169 020 72 ×10−1 32 93 980 4×10 2 1 22 5501×10 2 1 22 5501×10 2 3 989 507×10−345 81 0 123 ×10−47301 088 ×10−37301 088 ×10−31 68 426 3×10−55116 920 5×10−5 2 636716...
- 25
- 353
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 5 potx
... 73⎤⎦ and finallyP =111⎡⎢⎢⎣1 −310−39−301 −3100000⎤⎥⎥⎦ (22 )The gradient at the point (2, 2, 1, 0) is g = 2 4 2 −3 and hence we findd =−Pg =111 8 24 8 0 12. 4 The Gradient ... problemminimize x 2 1+x 2 2+x 2 3+x 2 4−2x1−3x4subject to 2x1+x 2 +x3+4x4=7 (20 )x1+x 2 +2x3+x4=6xi 0i=1 2 3 4Suppose that given the feasible point x = 2 2 1 0 we ... and therefore g 2 =0 is adjoined to the set of working constraints. g 1 = 0∇f T g 2 = 0xFeasible region g 1TFig. 12. 4 Constraint to be dropped11.9 Zero-Order Conditions and Lagrange...
- 25
- 474
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 10 potx
... extension of linear programming. In linear programming, the variables form a vector which is required to be component-wise nonnegative, while in semidefinite programming the variables are compo-nents ... higher than the minimalobjective cost.Example 2 (Linear Programming) . To see that the problem (SDP) (that is,(56)) generalizes linear programing define C = diagc1c 2 cn, and ... satisfying the first-order conditions for problems when fx and g ix are not generally convexfunctions.Quadratic Programming Let fx = 1 /2 xTQx +cTx and g ix =−xifor i = 1n, and...
- 25
- 284
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 1 Part 8 pdf
... −1.6 .8 Maximal Flow 171(a)(b)(c)(d)(e)(4, 1)(3, 1) 2 11131 2 2 2 35416(1, 2) (–, ∞) (2, 1) (2, 1)(1, 1)(4, 1) 2 23456111111113 2 2(–, ∞)(4, 1)(3, 2) (3, 1)(1, 2) (5, ... following requirements:a) a =1015 7 8 b = 8 6 9 12 5b) a = 2 3 4 56 b =6 5 4 3 2 c) a = 2 4 3 15 2 b = 6 4 2 3 2 2. Transform the following to lower triangular form, ... 0 20 20 186 Chapter 7 Basic Properties of Solutions and AlgorithmsExample 1. Consider the problemminimize fx1x 2 =x 2 1−x1x 2 +x 2 2−3x 2 There are no constraints, so =E 2 ....
- 25
- 337
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 1 Part 10 pot
... formxk+1=xk− g Tk g k g TkQgk g k ( 32) where g k=Qxk−b. 21 8 Chapter 8 Basic Descent MethodsN = 2 N = 3N = 4N = 5445333 2 2 2 211111 8 1513 2 31 2 2535 2 8 3 8 5 8 Fig. 8 .2 ... −Exk+1Exk= 2 g Tk g k 2 g TkQgk− g Tk g k 2 g TkQgk g TkQ−1 g k= g Tk g k 2 g TkQgk g TkQ−1 g kIn order to obtain a bound on the rate of convergence, we ... convergence, and a guarantee of global convergence. 8. 4 CLOSEDNESS OF LINE SEARCHALGORITHMSSince searching along a line for a minimum point is a component part of most nonlinear programming algorithms,...
- 25
- 314
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 2 ppt
... hypothesis both g k and Qdkbelong to g 0 Qg0Qk+1 g 0, thefirst by (a) and the second by (b). Thus g k+1∈ g 0 Qg0Qk+1 g 0. Furthermore g k+1 g 0 Qg0Qk g 0 ... Method 28 7Proof. We have by direct substitutionExk−Exk+1Exk= g TkSk g k 2 g TkSkQSk g k g TkQ−1 g kLetting Tk=S1 /2 kQS1 /2 k and pk=S1 /2 k g kwe ... g 0 g 1 g k = g 0 Qg0Qk g 0b) d0 d1dk = g 0 Qg0Qk g 0c) dTkQdi=0 for i k −1d) k =g Tk g k/dTkQdke) k =g Tk+1 g k+1 /g Tk g k.Proof....
- 25
- 283
- 0
David G. Luenberger, Yinyu Ye - Linear and Nonlinear Programming International Series Episode 2 Part 4 pps
... problemminimize 2x 2 1+2x1x 2 +x 2 2−10x1−10x 2 subject to x 2 1+x 2 2 53x1+x 2 6The first-order necessary conditions, in addition to the constraints, are4x1+2x 2 −10 +2 1x1+3 2 =02x1+2x 2 −10 +2 1x 2 + 2 =01 ... the problemextremize x1+x 2 2+x 2 x3+2x 2 3subject to1 2 x 2 1+x 2 2+x 2 3 =1The first-order necessary conditions are1+ x1=02x 2 +x3+x 2 =0x 2 +4x3+x3=0One solution ... yields the equations4x1+2x 2 −10 +2 1x1=02x1+2x 2 −10 +2 1x 2 =0x 2 1+x 2 2=5which has the solutionx1=1x 2 =2 1=1This yields 3x1+x 2 = 5 and hence the second constraint...
- 25
- 314
- 0
Từ khóa: linear and nonlinear partial differential equations examplesexamples of linear and nonlinear differential equationsexamples of linear and nonlinear operatorslinear and nonlinear simultaneous equations calculatorrobust and nonlinear controlmanuscript central robust and nonlinear controlchuyên đề điện xoay chiều theo dạngđề thi thử THPTQG 2019 toán THPT chuyên thái bình lần 2 có lời giảiBiện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitNGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDEPhối hợp giữa phòng văn hóa và thông tin với phòng giáo dục và đào tạo trong việc tuyên truyền, giáo dục, vận động xây dựng nông thôn mới huyện thanh thủy, tỉnh phú thọNghiên cứu, xây dựng phần mềm smartscan và ứng dụng trong bảo vệ mạng máy tính chuyên dùngNghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chếThơ nôm tứ tuyệt trào phúng hồ xuân hươngSở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIXChuong 2 nhận dạng rui roQuản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)BT Tieng anh 6 UNIT 2Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtGiáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtNguyên tắc phân hóa trách nhiệm hình sự đối với người dưới 18 tuổi phạm tội trong pháp luật hình sự Việt Nam (Luận văn thạc sĩ)HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH XỬ LÝ BÙN HOẠT TÍNH BẰNG KIỀMQUẢN LÝ VÀ TÁI CHẾ NHỰA Ở HOA KỲ