针对满足换基规定的单纯形法可能出现的迭代不下去的问题，构造了使迭代得以继续的补充算法.这个补充算法的基本思想是暂时放弃换基规定，首先进入与所解问题对应的线性规划的最优基本可行解集中;然后，在这个集合中进行基变换，直到得到二次规划问题的最优解.经证明，改进后的算法取消了原算法收敛性定理所需的3个条件，使得它可求解任何一个凸二次规划问题.计算实例证明，补充算法有较好的结果

一、二维波动方程柯西问题的降维法 二、行波法求解定解问题应用举例

中每行、每列都至少有一个0。显然如能找到运输问题的一个可行解X,具下述性质: 所有X>0的地方,运费C=0,则这个可行解一定是最优解。 那么如何找具有上述性质的可行解呢?设想在C1=0的地方A与B有一条边相连,对有边相 连的二点实行足量分配,可得一方案

问题:如何利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩, 讨论线性方程组Ax=b的解. 定理1n元齐次线性方程组Ax=0有非零解

子串的定位操作又称为模式匹配(Pattern Matching) 或串匹配(String Matching),其中子串T被称为模 式串。 此操作的应用在非常广泛。例如在文本编辑程序 中,我们经常要查找某一特定单词在文本中出现的 位置。显然,解此问题的有效算法能极大地提高文 本编辑程序的响应性能

一、绪论 二、微分方程的定义 三、主要问题--求方程的解 四、小结、思考题

1求解导热问题的三种基本方法:(1)理论分析法;(2)数值计算法;(3)实验法 2三种方法的基本求解过程 3(1)所谓理论分析方法,就是在理论分析的基础上,直接对微分方程在给定的定解条件下进行积分,这样获得的解称之为分析解,或叫理论解;

1非线性规划 1.1非线性规划的实例与定义 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问 题。一般说来,解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且,也不象线性规划有 单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都 有自己特定的适用范围 下面通过实例归纳出非线性规划数学模型的一般形式,介绍有关非线性规划的基本 概念

一、问题的提出 二、微分方程的定义 三、主要问题——求方程的解 四、总结

实际中，很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是，只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一，在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题