一、内容简介 本章主要讲述实数系的几个拓朴特性:实数系的连续性(戴德金意义 下)、实数区间的紧致性和实数系的完备性。此外,还讲述函数的黎曼可积 性。由于本章是一元函数数学分析理论的总结和提高,因而学习的难度相对 会大一些

线性规划(LP) 问题与建模 二维线性规划图解法 计算机解法 极小化下的求解与大M法 灵敏度分析 对偶规划 LP求解步骤与OR软件包操 建模与案例分析

第一节 多元函数的极限及连续性 一、多元函数 二、二元函数的极限与连续性 第二节 偏导数 一、 偏导数 二、 高阶偏导数 第三节 全微分 一、全微分的定义 二、全微分在近似计算中的应用 第四节 多元复合函数微分法及偏导数的几何应用 一、复合函数微分法 二、隐函数的微分法 第五节 多元函数的极值 一、多元函数的极值 二、二元函数的最大值与最小值 三、条件极值

一、学习要求: (1)正确理解微商的概念; (2)知道微商的几何意义与物理意义; (3)掌握可导与连续的关系; (4)牢固掌握求导的四则运算公式、复合函数求导的法则和反函数求导的法则,能迅速正确地求初等函数的导数;

一、学习要求: (1)正确理解微商的概念; (2)知道微商的几何意义与物理意义; (3)掌握可导与连续的关系; (4)牢固掌握求导的四则运算公式、复合函数求导的法则和反函数求导的法

6.2具有整数解的线性规划问题 对纯整数规划 max z=cx (IP): s.t. Ax=bx,≥0,整数,j=1,2,…n

一、 三维图形命令 二、 二维作图的可选参数 三、 参数方程作图 四、基本的一元函数作图 五、极坐标方程作图

6.1整数规划 整数规划(IP, integer programming):决策变量的全部或部分取整数值的线性规划显然,整数规划去掉对决策变量的整数性要求即为一般线性规划问题分类:

第六节信息的放大与缩小 一、一元函数的微分 二、多元函数的全微分 三、小结 四、练习

5.2初始基本可行解 本节来介绍求(TP)的一个初始基本可行解的两种方法:西北角法和最小元素法 如§5.1所言,运输问题的求解过程并不象一般线性规划问题一样借助于单纯形表,而是借助于运输表来实现:但其算法在理论基础、基本思想、算法步骤(包括初始基本可行解的选取、最优性的验证、转轴)等各方面都和单纯形法是一致的供需平衡型运输问题的运输表:∑a=∑b