LinearProgramming

LinearProgramming[c, m, b]
および の制約条件の下で,量 を最小にするベクトル を求める.

LinearProgramming[c, m, {{b1, s1}, {b2, s2}, ...}]
x≥0であり,行列 mのペアによって指定される線形制約条件の下で を最小にするベクトル を求める.の各行の対応する条件は,の場合は の場合は の場合は である.

LinearProgramming[c, m, b, l]
mb,および によって指定される制約条件の下で を最小にする.

LinearProgramming[c, m, b, {l1, l2, ...}]
mb,および によって指定される制約条件の下で を最小にする.

LinearProgramming[c, m, b, {{l1, u1}, {l2, u2}, ...}]
mb,および によって指定される制約条件の下で 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, ...}]
が領域 にあるものとする.

詳細とオプション詳細とオプション

  • ベクトル c 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 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.
  • 解が求められないときは,LinearProgrammingは未評価で返される.
  • 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,近似数には許容率を使う.
  • LinearProgrammingSparseArrayオブジェクトを使うことができる.
  • Method->"InteriorPoint"とすると,LinearProgrammingは内点法を使う.

例題例題すべて開くすべて閉じる

例 (1)例 (1)

と暗示的な非負という条件下で を最小化する:

In[1]:=
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Out[1]=

方程式の制約条件 と暗示的な非負という制約条件下で問題を解く:

In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=

方程式の制約条件 と暗示的な非負という制約条件下で問題を解く:

In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
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