一、 LINDO公司的主要软件产品及功能简介 二、LINDO软件的使用简介 三、 LINGO软件的使用简介 四、建模与求解实例

生产实际中遇到的线性规划问题常常是规模很大的，如果约束条件多到超过计算机容量 的程度，就会给求解造成困难。为了克服这一困难，对于大型问题，针对其具体结构，往往 可把它分解成几个较小问题来处理，这类方法称为分解算法

若非线性规划的目标函数为自变量 n x R  的二次函数，约束条件又是线性的，就称这 种规划为二次规划。二次规划是非线性规划中比较简单的一类，它较容易求解，由于许多方 面的问题都可以抽象成二次规划的模型，下面的分析表明它和线性规划又有直接联系，因此 受到较为广泛的关注

是一非线性方程组，可以动用求解非线性方程组的手段处理，不过这也是相当复杂的问题，何 况若 f x( ) 不可微，此路便行不通，故通常都采用使目标函数逐次下降的搜索方法

1.由给定的逻辑图写出逻辑关系表达式。 （注意写的方向） 分析步骤（求解过程） 2.用逻辑代数或卡诺图对逻辑表达式进行化简。 （注意表达式的简化形式） 3.列出输入输出真值表并得出结论

一、求解联立方程 二、在Mathematica中用于解方程f(x)=0的命令 三、微分方程

1 能熟练地计算力在空间直角坐标轴上的投影和力对轴之矩。 2 了解空间力系向一点简化的方法和结果。 3 能应用平衡条件求解空间汇交力系、空间任意力系、空间平行力系的平衡问题

1 对于力对点之力矩矢应有清晰的理解，对于平面问题中力对点之矩应能熟练计算。 2 深入理解力偶和力偶矩的概念。明确力偶的性质和力偶的等效条件。 3 掌握力偶系的合成方法，能应用平衡条件求解力偶系的平衡问题

虽然用途广泛，但经常地，客观上要求 L.P.最优解中不能含有非整数值（如股票 的购买之解答），整数规划就是专门用来 求解这类问题的有效工具 重点掌握：0-1 规划灵活应用、分枝定界 法

L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效 即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”