Параллельное программирование

Обсудите метод нахождения опорного плана решения задачи линейного программирования. Какая основная проблема представляет препятствие на пути оценки взаимного положения нормалей к граням, образующим вершины многогранника допустимых решений?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

в n-мерном пространстве (n>3) не определено понятие угла, а косинус, определяемый с помощью скалярного произведения нормалей к действительным граням многогранника допустимых решений, не является монотонно возрастающей функцией меры

в n-мерном пространстве (n>3) не видны углы, а косинус, определяемый на абстрактном уровне с помощью скалярного произведения, ни на каком интервале изменения не может является функцией меры

в n-мерном пространстве (n>3) не определено понятие угла, а косинус, определяемый с помощью скалярного произведения, не является монотонно возрастающей функцией меры(Верный ответ)

Похожие вопросы

Обсудите метод нахождения опорного плана решения задачи линейного программирования. При каких предположениях решается проблема нахождения хотя бы одной вершины многогранника допустимых решений с помощью косинусов «углов» между нормалями к граням, образующим эту вершину?

Обсудите метод нахождения опорного плана решения задачи линейного программирования. Что является основой алгоритма нахождения вершины многогранника допустимых решений?

Обсудите метод нахождения опорного плана решения задачи линейного программирования. Какое основное предположение лежит в основе метода?

Выполните перебор (предполагающий распараллеливание вычислений) вершин многогранника допустимых решений для решения задачи линейного программирования способом перемещения по смежным вершинам многогранника допустимых решений на абстрактном уровне, "не видя" взаимного расположения граней на основе ограничений и потенциальных граней на основе условий. Сколько систем линейных уравнений для нахождения всех вершин необходимо решить? Какая система определяет решение?

Выполните перебор (предполагающий распараллеливание вычислений) вершин многогранника допустимых решений для решения задачи целочисленного линейного программирования на абстрактном уровне, "не видя" взаимного расположения граней на основе ограничений и потенциальных граней на основе условий. Сколько систем линейных уравнений для нахождения всех вершин необходимо решить? Какая система определяет решение?

Выполните перебор (предполагающий распараллеливание вычислений) вершин многогранника допустимых решений для решения задачи линейного программирования способом полного перебора на абстрактном уровне, "не видя" взаимного расположения граней на основе ограничений и потенциальных граней на основе условий. Сколько систем линейных уравнений для нахождения всех вершин необходимо решить? Какая система определяет решение?

Исследуйте общие идеи, лежащие в основе методов параллельного решения оптимизационных задач. Какой план параллельных вычислений, реализуемый на основе SPMD-технологии, целесообразно выбрать для решения задачи линейного программирования способом перемещения по смежным вершинам многогранника допустимых решений?

Решение задачи линейного программирования найдено в точке А(7,5, 7,5). С помощью параллельного переноса целевой функции Z = ax + by вглубь многогранника допустимых решений "захватите" точку с целыми координатами (решите задачу целочисленного линейного программирования), в которой значение целевой функции максимально. а = 1, b = 2 (см. Вариант 3 на рисунке ниже)

Решение задачи линейного программирования найдено в точке А(7,5, 7,5). С помощью параллельного переноса целевой функции Z = ax + by вглубь многогранника допустимых решений "захватите" точку с целыми координатами (решите задачу целочисленного линейного программирования), в которой значение целевой функции максимально. а = 5, b = 4 (см. Вариант 1 на рисунке ниже)

Решение задачи линейного программирования найдено в точке А(7,5, 7,5). С помощью параллельного переноса целевой функции Z = ax + by вглубь многогранника допустимых решений "захватите" точку с целыми координатами (решите задачу целочисленного линейного программирования), в которой значение целевой функции максимально. а = 9, b = 2 (см. Вариант 2 на рисунке ниже)