
一次不等式;[數] 線性不等式
The problem is changed to solving the linear inequality group with two unknown, thus, we can get the optimal solution by the computer.
從而使問題轉化成求解二元線性不等式組的問題,為此可方便地借助計算機求出最佳結果。
We propose a new trust region algorithm for special linear inequality constrained optimization problems with nonnegative bound constraints.
對一類帶有非負邊界約束的線性不等式約束優化問題進行了研究,提出了一種新的信賴域算法。
We present an affine scaling trust region algorithm with interior back - tracking and subspace techniques for nonlinear optimizations subject to linear inequality constraints.
使用仿射變換内點回代技術的信賴域子空間算法解線性不等式約束的非線性優化問題。
The KKT conditions of a nonlinear programming with linear inequality constrains can be transformed into a system of equations by NCP function. Then it is smoothed by Entropy smoothing function.
帶不等式約束的非線性規劃,其KKT條件可以通過NCP函數轉化為一個非光滑的方程組,然後用熵光滑化函數光滑化,得到一個帶參數的方程組。
Based on the linear matrix inequality (LMI) approach, the system fault diagnosis problem can be solved by using the systems robust stability analysis method.
基于線性矩陣不等式(LMI)的方法,将故障檢測問題轉化為系統魯棒穩定性的分析問題。
線性不等式(linear inequality)是數學中描述兩個線性表達式之間大小關系的數學語句。其核心形式為:一個線性表達式大于(>)、大于或等于(≥)、小于(<) 或小于或等于(≤) 另一個線性表達式。
核心概念解析:
“線性”的含義:
“不等式”的含義:
标準形式: 線性不等式通常可以寫成以下形式之一:
對于單個變量,形式為:
解的含義: 線性不等式的“解”是指能使該不等式成立的變量值(或變量組合)。例如:
關鍵特征:
應用: 線性不等式在數學和現實世界中應用廣泛,例如:
學習參考: 理解線性不等式是學習代數、解析幾何和優化理論的基礎。相關内容可在标準的代數教材或微積分預備課程教材中找到詳細講解。例如,Gilbert Strang 教授的經典教材《線性代數及其應用》在讨論線性方程組時,其基礎概念部分為理解線性不等式提供了必要的數學框架(具體章節參考:Gilbert Strang, Linear Algebra and Its Applications, 4th Edition, Chapter 1)。
Linear Inequality(線性不等式)是數學中描述兩個線性表達式之間大小關系的表達式,通常用不等號(如<、>、≤、≥)連接。以下是詳細解釋:
單變量線性不等式
解集是數軸上的區間。例如:
( 2x + 3 > 7 ) 解為 ( x > 2 ),表示數軸上2右側的所有實數(不包含2)。
雙變量線性不等式
解集是坐标系中的一個半平面。例如:
( x + y leq 4 ) 表示直線 ( x + y = 4 ) 及其下方的所有點(包含邊界)。
類型 | 例子 | 解集 |
---|---|---|
單變量不等式 | ( 3x - 1 geq 5 ) | ( x geq 2 )(數軸閉合區間) |
雙變量不等式 | ( 2x - y > 1 ) | 直線 ( 2x - y = 1 ) 上方的區域(虛線邊界) |
通過理解線性不等式的形式、解集和應用,可以更好地解決代數問題或分析實際場景中的約束條件。
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