如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming MATH340这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。
线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。
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数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Negative Transpose Property
In our discussion of duality in Chapter 5 , we emphasized the symmetry between the primal problem and its dual. This symmetry can be easily summarized by saying that the dual of a standard-form linear programming problem is the negative transpose of the primal problem. Now, in this chapter, the symmetry appears to have been lost. For example, the basis matrix is an $m \times m$ matrix. Why $m \times m$ and not $n \times n$ ? It seems strange. In fact, if we had started with the dual problem, added slack variables to it, and introduced a basis matrix on that side it would be an $n \times n$ matrix. How are these two basis matrices related? It turns out that they are not themselves related in any simple way, but the important matrix $B^{-1} N$ is still the negative transpose of the analogous dual construct. The purpose of this section is to make this connection clear.
Consider a standard-form linear programming problem
$$
\begin{aligned}
& \text { maximize } c^T x \
& \text { subject to } A x \leq b \
& x \geq 0,
\end{aligned}
$$
and its dual
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{minimize} b^T y \
& \text { subject to } A^T y \geq c \
& y \geq 0 .
\end{aligned}
$$
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Sensitivity Analysis
One often needs to solve not just one linear programming problem but several closely related problems. There are many reasons that this need might arise. For example, the data that define the problem may have been rather uncertain and one may wish to consider various possible data scenarios. Or perhaps the data are known accurately but change from day to day, and the problem must be resolved for each new day. Whatever the reason, this situation is quite common. So one is led to ask whether it is possible to exploit the knowledge of a previously obtained optimal solution to obtain more quickly the optimal solution to the problem at hand. Of course, the answer is often yes, and this is the subject of this section.
We shall treat a number of possible situations. All of them assume that a problem has been solved to optimality. This means that we have at our disposal the final, optimal dictionary:
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\zeta^-z_{\mathcal{N}}^{ T} x_{\mathcal{N}} \
x_{\mathcal{B}} & =x_{\mathcal{B}}^*-B^{-1} N x_{\mathcal{N}}
\end{aligned}
$$
Suppose we wish to change the objective coefficients from $c$ to, say, $\tilde{c}$. It is natural to ask how the dictionary at hand could be adjusted to become a valid dictionary for the new problem. That is, we want to maintain the current classification of the variables into basic and nonbasic variables and simply adjust $\zeta^, z_{\mathcal{N}}^$, and $x_{\mathcal{B}}^$ appropriately. Recall from (6.7), (6.8), and (6.9) that $$ \begin{aligned} x_{\mathcal{B}}^ & =B^{-1} b, \
z_{\mathcal{N}}^* & =\left(B^{-1} N\right)^T c_{\mathcal{B}}-c_{\mathcal{N}}, \
\zeta^* & =c_{\mathcal{B}}^T B^{-1} b .
\end{aligned}
$$
线性规划代写
数学代写线性规划代写Linear Programming代考|Negative Transpose Property
在第 5 章对对偶性的讨论中，我们强调了原始问题及其对偶性之间的对称性。这种对称性可以很容易地慨括为标准形式线性规划 问题的对偶是原始问题的负转置。现在，在这一章中，对称性似乎已经消失了。例如，基矩阵是 $m \times m$ 矩阵。为什么 $心 \times m$ 并 不是 $n \times n$ ? 这似乎很奇怪。事实上，如果我们从对偶问题开始，向其添加松她变量，并在该则引入基矩阵，它将是 $n \times n$ 矩阵。 这两个基矩阵有什么关系? 事实证明，它们本身并没有任何简单的相关性，而是重要的矩阵 $B^{-1} N$ 仍然是类似的对偶构造的负转 置。本节的目的是単明这种联系。
考虑一个标准形式的线性规划问题
$$
\text { maximize } c^T x \quad \text { subject to } A x \leq b x \geq 0
$$
及其双重
$$
\operatorname{minimize} b^T y \quad \text { subject to } A^T y \geq c y \geq 0 .
$$
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Sensitivity Analysis
人们通常不仅需要解决一个线性规划问题，还需要解决多个密切相关的问题。产生这种需求的原因有很多。例 如，定义问题的数据可能相当不确定，人们可能㹷望考虑各种可能的数据场景。或者，也许数据是准确已知 的，但每天都在变化，并且必须在每一天都解决问题。不管是什么原因，这种情况很常见。因此，人们会问是 否有可能利用先前获得的最优解的知识来更快地获得手头问题的最优解。当然，答案往往是肯定的，这就是本 节的主题。
我们将处理一些可能的情况。他们都假设问题已经得到最优解决。这意味着我们拥有最終的最佳字典:
$$
\zeta=\zeta^{-} z_{\mathcal{N}}^T x_{\mathcal{N}} x_{\mathcal{B}} \quad=x_{\mathcal{B}}^*-B^{-1} N x_{\mathcal{N}}
$$
假设我们布望将目标系数从 $c$ 说， $\tilde{c}$. 很自然地会问如何调整手头的字典，使其成为新问题的有效字典。也就是 说，我们要保持当前变量分为基本变量和非基本变量的分类，并简单地调整
缺少上标或下标参数 ，和缺少上标或下标参数 适当地。 回忆 (6.7)、(6.8) 和 (6.9)
上标缺少开大括号
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。