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Mathematica > 行列ベースの最小化 >

LinearProgramming

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LinearProgramming[c, m, b]
m.xb および x≥0の制約条件の下で,量 c.x を最小にするベクトル x を求める.
LinearProgramming[c, m, {{b1, s1}, {b2, s2}, ...}]
x≥0であり,行列 m{bi, si}のペアによって指定される線形制約条件の下で c.x を最小にするベクトル x を求める.m の各行 mi の対応する条件は,si1の場合は mi.xbisi0の場合は mi.xbisi-1の場合は mi.xbi である.
LinearProgramming[c, m, b, l]
mb,および xl によって指定される制約条件の下で c.x を最小にする.
LinearProgramming[c, m, b, {l1, l2, ...}]
mb,および xili によって指定される制約条件の下で c.x を最小にする.
LinearProgramming[c, m, b, {{l1, u1}, {l2, u2}, ...}]
mb,および lixiui によって指定される制約条件の下で c.x を最小にする.
LinearProgramming[c, m, b, lu, dom]
x の要素が,RealsIntegersのどちらかの領域dom にあるものとする.
LinearProgramming[c, m, b, lu, {dom1, dom2, ...}]
xi が領域domi にあるものとする.
  • ベクトル c b そして行列 m のすべての要素が実数であることが要求される.
  • 境界 liui は,実数,Infinityまたは-Infinityでなければならない.
  • Noneは境界を指定しないことに等しい.
  • LinearProgrammingは,入力が厳密な有理数である場合は,厳密な有理数または整数の結果を返す.
  • 入力に近似数が含まれるとき,LinearProgrammingは近似数値解を出す.オプションToleranceは内部比較で使用する許容率を指定する.デフォルト値はTolerance->Automaticである.これは厳密数には厳密な比較を行い,近似数には許容率10^(-6)を使う.
バージョン 2 の新機能 | バージョン 6 での修正機能
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