Нелинейное программирование
Метод Лагранжа
Метод множителей Лагранжа
Решить онлайн
Примеры решений Метод Зейделя Метод Ньютона Метод хорд Решение уравнений Метод LU-разложения Метод Гаусса Матрица Гессе Градиент функции Экстремум функции

Метод Свенна

С помощью метода Свенна получают начальный интервал локализации минимума.
Для получения решения в онлайн режиме необходимо заполнить исходные данные.
F(x) =
Начать из точки x0= с шагом h=
Коэффициент увеличения шага α =
Примеры правильного написания F(x):
1) 10•x•e2x записываем как: 10*x*exp(2*x)
2) x•e-x+cos(3x)x*exp(-x)+cos(3*x), x3-x2+3x^3-x^2+3
3) Корень квадратный как sqrt(), πpi.

Алгоритм метода Свенна

Начальный этап:

1) задать x0 – произвольная начальная точка.

2) выбрать шаг h.

Основной этап:

Шаг 1:
Установить направление убывания целевой функции. Для этого надо взять x2=x1+h. Если f1<f2, то надо поменять направление движения(h=-h и взять x2=x1+h).

Шаг 2:
Вычислять fk в точках xk+1=xk+hk, где hk=2hk-1, k=2,3,…,n-1 до тех пор пока не прид¨м в точку xn такую что fn>fn-1.

Шаг 3:
Установить начальный интервал локализации минимума a1=xn-2 и b1=xn.

Теория вероятностей
Найти вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, принадлежащее интервалу (a,b).
Воспользуемся формулой:

Решение онлайн
Решить онлайн
Собственные числа
Найти собственные числа и собственные векторы матрицы
Составляем характеристическое уравнение.
|17-λ 6|
|6   8-λ|
λ2-25λ+100=0
Решить онлайн
Векторное произведение
abc
Решить онлайн
Курсовые на заказ