Представление чисел при программировании

Задачи, сформулированные в терминах линейного программирования и содержащие требование все или некоторые Х — целые числа , играют важную роль в исследованиях ХТС. Появление указанного требования приводит к пересмотру некоторых геометрических представлений, изложенных в разд. V.2.I. В первую очередь это относится к области допустимых решений, которая отождествляется теперь с совокупностью дискретных точек — узлов целочисленной решетки (если все Х целочисленны) или с набором непересекающихся линий, плоскостей и т. п. (см. рис. V.5). [c.193]

Эти обстоятельства иногда позволяют использовать принцип двойственности в задачах линейного программирования для сокращения объема вычислений в процессе решения задачи и экономии необходимого объема запоминающих устройств вычислительной машины. Поскольку результаты решения исходной и двойственной задач совпадают, можно так выбрать представление решаемой задачи, чтобы обеспечить выполнение матричных операций с матрицами меньшего порядка. При этом руководствуются правилом если число независимых переменных п в исходной задаче меньше числа ограничений т, то имеет смысл решать двойственную задачу, поскольку вместо операций с матрицами порядка т будут производиться операции с матрицами порядка п (согласно числу ограничений двойственной задачи). [c.464]

Необходимость выполнения условия (8) при работе машин с фиксированной запятой затрудняет программирование для этих машин. В некоторых случаях, чтобы избежать усложнения алгоритма или достигнуть высокой точности решения задач, на машине с фиксированной запятой программно осуществляется решение задач с представлением чисел с плавающей запятой. При действиях с числами с плавающей запятой применяются числа в нормализованной форме, причем порядок и мантисса обычно записываются в две соседние ячейки. [c.18]

Однако решение комбинаторной задачи посредством линейного программирования [64] возможно только в том случае, если каждой комбинации Г/ (/ = 1,2,..., у) удается поставить в соответствие точку 2-мерного пространства при некотором z, связанном с сущностью задачи. Например, если Q (Г) — некоторая линейная функция точки Г, причем Г — множество вариантов данной задачи, а Ь — выпуклый многогранник, состоящий из всевозможных комбинаций точек множества Г , то комбинаторная задача может бы ть сведена к задаче линейного программирования, заключающейся в максимизации Q (Г) на выпуклом многограннике Ь. Однако это возможно лишь при условии, что многогранник Ь удается задать с помощью системы равенств и неравенств, связывающих компоненты точки Г, т. е. если он может быть представлен как пересечение некоторого числа гиперплоскостей и полупространств точек Г. [c.226]

ПЛ/1 разработан исходя из общих принципов построения языков программирования и содержит основные элементы таких языков, как Алгол, Кобол, Фортран. Являясь процедурно-ориентиро-ванным языком, ПЛ/1 содержит элементы, свойственные машинноориентированным языкам, и допускает работу с внутренним представлением данных. В ДОС/ЕС реализовано подмножество языка, в котором отсутствуют некоторые концепции полного языка (например, нельзя использовать массивы с размерностью больше трех, комплексные числа, сечения массивов, параллельное выполнение нескольких ветвей программы и т. д.). [c.226]

В последние несколько лет наблюдается быстрый рост номенклатуры и числа фирм-производителей программных средств для организации систем сбора измерительных данных и управления измерительным оборудованием. Под измерительным программированием понимается профаммирование для измерительной информационной системы, позволяющее ей проводить измерение, контроль, диагностирование или распознавание в зависимости от назначения, включая функции сбора, передачи, обработки и представления измерительной информации, а также необходимые для этого функции управления. Традиционно структура языков измерительного профаммирования основывалась на одномерном текстовом представлении. Однако стремление к более приемлемым для человека средствам профаммирования породило новый подход к измерительному профаммированию - фафическое профаммирование. [c.111]

Модификация программы для этого более сложного случая программирования температуры приведена в работе [48]. В рассматриваемом методе расчетов параметр о применяется постоянным для всех режимов анализа. Программа предназначена для расчетов с временами удерживания, выраженными в сантиминутах (форма представления данных на большинстве современных интеграторов). Границы предполагаемых значений tR от 1 до 100 мин. При целесообразности изменения границ (что необходимо, если to > 1 мин) новые значения следует ввести в регистры памяти ПА и ПВ с заменой команд с адресами 39, 40, 44, 45 и 46 на КНОП. В указанных границах число итераций п = 15 обеспечивает точность результата до 0,01 мин. [c.80]

Интересно сравнить трактовку этой дискретной задачи динамического программирования с почти аналогичной задачей, приведенной в разд. 22 гл. 4, в которой рассматривается непрерывный процесс и применяется обозначение /(хо, уо, Т), где Хц, Уо представляют собой начальные концентрации реагирующих веществ, а Т — длительность процесса. Если процесс представлен в дискретной форме, то функция записывается в виде м(хо, г/о), где М. — число оставш 5Хся стадий времени. В данном разделе применяются аналогичные обозначения. Однако следует отметить два существенных отличия между этими разделами. Во-первых, здесь стадии представляют собой участки длины трубчатого реактора, а не стадии времени. Второе различие заключается в том, что для описания рассматриваемой химической реакции достаточно одной переменной состояния. [c.337]

Сведение задачи идентификации математической модели к задаче математического программирования — минимизации функции невязки — имеет целью ее упрощение и представление в виде известной ранее задачи с хорошо разработанными методами решения. Минимизацию функции многих переменных можно осуществить с помощью большого числа методов, которые подразделяются на градиентные, использующие производные первого порядка, например метод наискорейщего спуска методы, использующие производные второго порядка, например методы Ньютона методы прямого поиска, позволяющие находить минимум функции нескольких переменных без вычисления производных, например метод конфигураций, методы случайного поиска. [c.87]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология