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Questions and Answers
Quale tra i seguenti è un passo previsto dall'approccio modellistico ai problemi decisionali?
Quale tra i seguenti è un passo previsto dall'approccio modellistico ai problemi decisionali?
- Confronto del modello matematico con altre tipologie di modelli
- Analisi del problema
- Soluzione numerica o matematica
- Sintesi del modello (correct)
Un modello matematico è
Un modello matematico è
- Indipendente dai dati specifici del problema
- Indipendente dalle relazioni specifiche del problema
- Dipendente dai dati specifici del problema (correct)
- Dipendente dalla soluzione specifica del problema
Quale tra le seguenti non è una proprietà del modello valutata in fase di analisi del modello secondo l'approccio modellistico?
Quale tra le seguenti non è una proprietà del modello valutata in fase di analisi del modello secondo l'approccio modellistico?
- Determinazione della soluzione ottima
- Soluzione numerica del problema (correct)
- Stabilità delle soluzioni
- Condizioni di ottimalitÃ
Quale tra le seguenti non è una fase prevista dall'approccio modellistico?
Quale tra le seguenti non è una fase prevista dall'approccio modellistico?
Il problema min{e-x: x ≥ 0} è
Il problema min{e-x: x ≥ 0} è
Massimizzare una funzione f a valori reali su un insieme C è equivalente a
Massimizzare una funzione f a valori reali su un insieme C è equivalente a
Un problema di ottimizzazione è inammissibile se
Un problema di ottimizzazione è inammissibile se
Un problema di ottimizzazione di minimizzazione è inferiormente illimitato se
Un problema di ottimizzazione di minimizzazione è inferiormente illimitato se
Un problema di ottimizzazione di minimizzazione è inferiormente illimitato se
Un problema di ottimizzazione di minimizzazione è inferiormente illimitato se
L'insieme A={1,a,5,bn} è
L'insieme A={1,a,5,bn} è
Un insieme può essere rappresentato
Un insieme può essere rappresentato
Dati due insiemi, A e B, l'espressione A ⊆ B indica che
Dati due insiemi, A e B, l'espressione A ⊆ B indica che
L'insieme dei numeri naturali è
L'insieme dei numeri naturali è
L'insieme A={3} è
L'insieme A={3} è
Dati i vettori x=(2 1)T e y=(0 4)T
Dati i vettori x=(2 1)T e y=(0 4)T
Un problema di ottimizzazione è inammissibile se
Un problema di ottimizzazione è inammissibile se
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Study Notes
L'approccio modellistico ai problemi decisionali
- Il passo previsto dall'approccio modellistico ai problemi decisionali è la sintesi del modello.
- Un modello matematico è dipendente dai dati specifici del problema.
Proprietà del modello
- Le proprietà del modello valutate in fase di analisi del modello sono: condizioni di ottimalità , stabilità delle soluzioni, determinazione della soluzione ottima, esistenza e unicità della soluzione ottima.
- La soluzione qualitativa del problema non è una fase prevista dall'approccio modellistico.
Tipi di problemi di ottimizzazione
- Il problema min{e-x: x ≥ 0} ammette soluzione ottima.
- Un problema di ottimizzazione è inammissibile se l'insieme delle soluzioni ammissibili è vuoto.
- Un problema di ottimizzazione di minimizzazione è inferiormente illimitato se, preso un valore M, esiste sempre una soluzione ammissibile di valore minore di M.
- Massimizzare una funzione f a valori reali su un insieme C è equivalente a minimizzare la funzione -f sull'insieme C.
Problemi di Ottimizzazione
- Un problema di minimo è illimitato inferiormente se non esiste un limite inferiore per la soluzione.
- Un problema di ottimizzazione ammette soluzione ottima se esiste una soluzione che raggiunge il valore ottimo.
Insiemi
- A ⊆ B indica che ogni elemento di A appartiene anche a B.
- Un insieme può essere rappresentato in forma implicita o in forma esplicita.
- Un insieme può essere vuoto, finito o infinito.
Rappresentazione di Insiemi
- L'insieme {1, a, 5, bn} è rappresentato in forma esplicita.
- L'insieme dei numeri naturali è rappresentato in forma implicita.
- L'insieme {3} è un insieme singoletto.
Indipendenza Lineare
- Due vettori sono linearmente dipendenti se uno di essi può essere espresso come combinazione lineare dell'altro.
- Due vettori sono linearmente indipendenti se non esiste una combinazione lineare che li renda dipendenti.
- I vettori x = (2, 1)T e y = (0, 4)T sono linearmente indipendenti.
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