Cтраница 3
Решите задачу с помощью алгоритма отыскания максимального потока, изложенного в разд. [31]
Решите задачу с помощью алгоритма отыскания кратчайшего маршрута, изложенного в разд. [32]
Решите задачу с помощью алгоритма отыскания максимального потока, изложенного в разд. [33]
Решите задачу с помощью алгоритма отыскания кратчайшего маршрута, изложенного в разд. [34]
Затем реализуется вторая часть алгоритма отыскания весовых коэффициентов. [35]
Мы не будем приводить здесь алгоритм отыскания обобщенного решения и Е U задачи ( 18), отнеся это к числу задач для самостоятельного решения. Подчеркнем только, что задача ( 18) поставлена не в канонической форме ( 1), а в операторной. [36]
В данной главе будут рассмотрены алгоритмы отыскания экстремума нелинейной функции при нелинейных ограничениях. С простейшим из них, предназначенным для решения задач, ограничения которых имеют вид равенств, мы уже познакомились ранее. [37]
Первый метод основан на использовании алгоритма отыскания максимального потока, рассмотренного в предыдущем разделе; второй - на объединении алгоритмов отыскания максимального потока и кратчайшего маршрута. [38]
В работе описаны два типа алгоритмов отыскания линейного решающего правила при классификации образов. Приведены результаты экспериментов, подтверждающих возможность практического применения данных алгоритмов для решения конкретных задач из об-лгасти медицинской диагностики. [39]
Простейшим примером применения разметки графов служат алгоритмы отыскания кратчайших путей в графе. [40]
Примените в каждом из указанных ниже пунктов алгоритм отыскания максимального потока в сети рис. 1.1, изложенный в разд. [41]
Из доказательства теоремы 3.3 следует, что алгоритм отыскания приближенного решения как решения экстремальной задачи (3.29) обеспечивает сходимость последовательности регуляризи-рованных приближений к нормальному решению. [42]
В банаховом пространстве построение эффективного ( даже численного) алгоритма отыскания элемента наилучшего приближения вызывает большие трудности. Поэтому вместо задачи приближения в банаховом пространстве обычно решают ту же задачу в гильбертовом пространстве, вложенном в это банахово пространство. [43]
В этом разделе предполагается, что читатель знаком с алгоритмами отыскания остовного дерева наименьшего веса для неориентированного графа со взвешенными ребрами. В действительности будет отыскиваться остовное дерево наибольшего веса, но поскольку все остовные деревья данного графа имеют одно и то же множество вершин, то нужный алгоритм может быть получен из алгоритма нахождения остовного дерева наименьшего веса с помощью перемены знака у весов ребер на противоположный. [44]
Отмеченные свойства функций р, у и ф не обеспечивают применимость быстро-сходящихся алгоритмов отыскания корней уравнений (5.211) ньютоновского типа. [45]