Чтобы квалифицированно ответить на этот вопрос, необходимо провести системный сравнительный анализ, выявить положительные и отрицательные моменты, а затем уже решать, в каком направлении вести поиски. В этой связи особую ценность представляют разработка модели федерального экономического пространства в системе товарно-денежных отношений и матрицы видов системно-экономической деятельности на федеральном, региональном и местном уровнях управления теоретическое осмысление технологии перехода к многоуровневой системе образования, оценка проводимых экспериментов и критический анализ происходящих революционных процессов в высшей школе. [c.70]
Но прежде чем переходить к проблемам планирования на основе межотраслевых балансов, необходимо выяснить, существует ли обратная матрица, используемая в формуле (2.4), а также не получим ли мы когда-нибудь отрицательные значения валовых выпусков отраслей Прежде чем ответить на этот вопрос, установим некоторые свойства коэффициентов прямых затрат. Во-первых, они неотрицательны, т. е. [c.136]
Выбору оптимального варианта методом итераций помогает составление положительно-отрицательной матрицы. В этом диалектическом сочетании противоположностей выражается как бы сама суть отбора оптимального решения. Набору всего положительного в избираемом варианте решения противопоставляется все отрицательное, могущее затруднить реализацию идеи и внедрение ее в практику. Теоретический анализ, доведенный до наивысшей степени объективности, позволяет выбрать действительно оптимальное решение. [c.218]
В формализованном виде отрицательный ответ о продолжении процедуры преобразования матрицы в формализованном виде выглядит так [c.50]
Решение подобных задач требует определенности в формулировании их условий установления количества игроков и правил игры, выявления возможных стратегий игроков, возможных выигрышей (отрицательный выигрыш понимается как проигрыш). Важным элементом в условии задач является стратегия, т. е. совокупность правил, которые в зависимости от ситуации в игре определяют однозначный выбор данного игрока. Количество стратегий у каждого игрока может быть конечным и бесконечным, отсюда и игры подразделяются на конечные и бесконечные. При исследовании конечной игры задаются матрицы выигрышей, а бесконечной - функции выигрышей. Для решения задач применяются алгебраические методы, основанные на системе линейных уравнений и неравенств, итерационные методы, а также сведение задачи к некоторой системе дифференциальных уравнений. [c.51]
Если матрица (10.12) имеет как положительные, так и отрицательные собственные значения, то вопрос не решается столь однозначно. Возможно, в этом случае имеет смысл предпочесть короткую модель (10.2), если след матрицы (10.12) положителен. [c.246]
В основе Бостонской матрицы, или матрицы роста/доли рынка лежит модель жизненного цикла товара, в соответствии с которой товар в своем развитии проходит четыре стадии выход на рынок (товар- проблема ), рост (товар- звезда ), зрелость (товар— дойная корова ) и спад (товар- собака>>). При этом денежные потоки и прибыль предприятия также меняются отрицательная прибыль сменяется ее ростом и затем постепенным снижением. Бостонская матрица концентрируется на положительных и отрицательных денежных потоках, которые ассоциируются с различными бизнес-единицами предприятия или его продуктами. [c.72]
На этот раз в четвертой ячейке столбца ответов мы получили отрицательный результат. Это означает, что нам следует инвестировать отрицательную сумму в размере 9,81% капитала в сберегательный счет. Чтобы решить проблему отрицательного X (т.е. когда значение на пересечении строки i и крайнего правого столбца меньшее или равно нулю), мы должны удалить из первоначальной расширенной матрицы строку i + 2 и столбец i и решить задачу для новой расширенной матрицы. Если значения последних двух строк крайнего правого столбца меньше или равны нулю, нам не о чем беспокоиться, поскольку они соответствуют множителям Лагранжа и могут принимать отрицательные значения. Так как отрицательное значение переменной соответствует отрицательному весу четвертого компонента, мы удалим из первоначальной расширенной матрицы четвертый столбец и шестую строку. Затем используем построчные операции для проведения элементарных преобразований, чтобы получить единичную матрицу [c.198]
Как мы уже знаем (см. главу 2), добавление рыночных систем увеличивает среднее геометрическое по портфелю в целом. Однако возникает проблема каждая следующая рыночная система вносит все меньший и меньший вклад в среднее геометрическое и все больше ухудшает его, понижая эффективность из-за одновременных, а не последовательных результатов. Поэтому не следует торговать слишком большим числом рыночных систем. Более того, реальное применение теоретически оптимальных портфелей осложняется из-за залоговых требований. Другими словами, вам лучше торговать 3 рыночными системами при полном оптимальном f, чем 300 рыночными системами при значительно пониженных уровнях, согласно уравнению (8.08). Скорее всего вы придете к выводу, что оптимальное число рыночных систем для торговли должно быть невелико. Особенно это обстоятельство важно, когда у вас много ордеров к исполнению и увеличивается вероятность ошибок. Если одна или несколько рыночных систем в портфеле имеют оптимальные веса больше единицы, может возникнуть еще одна проблема. Рассмотрим рыночную систему с оптимальным f=0,8 и наибольшим проигрышем, составляющим 4000 долларов. Для этой рыночной системы f = 5000 долларов. Давайте предположим, что оптимальный вес данного компонента в портфеле равен 1,25, поэтому вы будете торговать одной единицей компонента на каждые 4000 долларов ( 5000/1,25) баланса счета. Как только компонент столкнется с наибольшим проигрышем, весь активный баланс на счете будет обнулен, если прибылей в других рыночных системах не хватит для сохранения активного баланса. Рассмотренная проблема наиболее актуальна для систем, которые редко генерируют сделки. Если бы у нас были две рыночные системы с отрицательной корреляцией и положительным ожиданием, необходимо было бы открывать бесконечное количество контрактов на рынке. Когда один из компонентов проигрывает, другой выигрывает равную или большую сумму. Таким образом, мы получаем прибыль в каждой игре, однако только в том случае, когда рыночные системы ведут игру одновременно. Рассматриваемая же торговля аналогична гипотетической ситуации, когда один из компонентов в игре не активен, но используется другая рыночная система с бесконечным числом контрактов. Проигрыш может быть катастрофическим. Проблему можно решить следующим образом разделите единицу на наибольший вес компонента портфеля и используйте полученное значение в качестве верхней границы активного баланса, если оно меньше, чем значение, найденное из уравнения (8.08). В таком случае, если в будущем произойдет проигрыш той же величины, что и наибольший проигрыш (на основе которого рассчитано f), мы не потеряем все деньги. Например, наибольший вес компонента в нашем портфеле составляет 1,25. Если значение из уравнения (8.08) будет больше 1 / 1,25 = 0,8, следует использовать 0,8 в качестве верхней границы для доли активного баланса. Если первоначальная доля активного баланса небольшая, вышеописанная проблема может и не возникнуть, однако более агрессивному трейдеру следует всегда принимать ее во внимание. Альтернативное решение состоит в введении дополнительных ограничений в матрице портфеля (например, для каждой рыночной системы можно ограничить максимальные веса единицей и ввести дополнительные ограничения по залоговым средствам). Подобные дополнительные ограничения [c.241]
Теперь, соединяя вместе анализ матрицы весов, учет положительных и отрицательных влияний и выходных значений кластеров, мы в состоянии оценить значимость вклада каждой из переменных. Б случае, если разные подходы приведут к разным выводам, следует, скорее, доверять результатам кластерного анализа в силу его многомерной природы. [c.110]
Очевидно, следует переместиться по стороне АВ как можно дальше от точки А, чтобы как можно больше уменьшить целевую функцию. Стало быть, можно взять в качестве координаты х, точки В ее максимальное возможное значение, допускаемое системой уравнений (3.5), соответствующей матрице (3.15), т.е. такое, при котором ни одна из переменных не становится отрицательной. [c.70]
Внутренние источники — это люди, работаю-щие в организации. В ряде стран, например Японии, при появлении вакансий в аппарате управления принято вначале объявлять внутренний конкурс на замещение должности из числа своих сотрудников и только затем, в случае отрицательных результатов, приглашать к участию в конкурсе специалистов со стороны. Считается, что это улучшает моральный климат в коллективе, укрепляет веру сотрудников в свою организацию. При работе с резервом во всех крупных фирмах существуют так называемые матрицы перемещений, в которых находит отражение настоящее положение каждого руководителя, его возможные перемещения и степень готовности к занятию следующей должности (гостов занять немедленно через год, через два года, но для этого необходимо повышение квалификации в определенных областях и т. д.)1. [c.222]
Кроме того, для отображения отрицательных значений изменения объема продаж используется более сложная форма рассмотренной матрицы (рис. 2.4). [c.38]
Поясните содержание, положительные и отрицательные стороны таких методов анализа продуктового портфеля, как матрица Бостонской консультационной группы и матрица корпорации Дженерал Электрик . [c.69]
О — безразличный выбор. Результаты опроса заносятся в групповую матрицу (табл. 7.2), которая позволяет наглядно представить первичную информацию и упростить математическую обработку собранных данных. Социометрическая матрица представляет собой таблицу, в которой по строкам помещены ответы каждого нз опрошенных членов группы (по дихотомическому критерию) + означает предпочтение (положительный выбор), - — отвергается (отрицательный выбор), О — фиксирует отсутствие выбора. [c.222]
Предполагается, что F x) является дважды непрерывно дифференцируемой и неоклассической, кроме того, ее матрица вторых производных отрицательно определена. [c.227]
Однако наличие второго слагаемого позволяет в ряде случаев добиться отрицательной определенности матрицы Г. Для этого диагональные элементы должны быть отрицательны и достаточно велики по модулю. Второе слагаемое в диагональных элементах имеет вид [c.348]
После того, как выбран вектор Xk, удовлетворяющий уравнению (9.137) и обеспечивающий отрицательную определенность матрицы Г, решение задачи (9.121) позволяет найти вектор xok = а (Л/с), а по нему ok = f(xok). Условия для пересчета коэффициентов аппроксимации /оа запишутся в виде [c.361]
Если исходная задача является задачей максимизации, то все элементы матрицы стоимостей следует умножить на (-1) и сложить их с достаточно большим числом так, чтобы матрица не содержала бы отрицательных элементов. Затем задачу следует решать как задачу минимизации. [c.504]
Аналогичное утверждение можно сформулировать и доказать для отрицательно (полу)определенных матриц заменой А на —А. (Примеч. пер.) [c.36]
Прежде чем переходить к проблемам планирования па основе межотраслевых балансов, необходимо выяснить, существует ли обратная матрица, используемая в формуле (2.4), а такж е не получим ли мы отрицательные значения валовых выпусков отраслей. [c.264]
Проверим целесообразность размещения грузов в клетках, в которых находятся вершины углов. Очевидно, более целесообразно переместить по 14 т груза (наименьшее значение груза в отрицательных клетках) из клетки Ь2а в клетку Ьгат, из клетки 65яз в клетку Ь5а2, из клетки 63а2 - в клетку Ьт,а. После перемещения матрица примет вид (матрица 7). Матрицу 7 постройте самостоятельно. Целевая функция, как это следует из матрицы 7, привела к последующему сокращению грузооборота (его величину определите самостоятельно). [c.49]
Один инструмент-матрица "Assessing Opportunities for Innovation", рассматривающая связанные риски под шестью заголовками (привлекательность рынка, деловая синергия, осуществимость идеи, требования к ресурсам, прибыль пользователя и защита идеи), привлекла наибольшее внимание. Путем последовательного перебора множества из двадцати шести положительных и отрицательных индикаторов пользователи могут выбрать идею, наиболее соответствующую их ситуации. Данная матрица может использоваться для проведения скрининга нескольких перспективных идей, однако наиболее эффективно использовать ее для выявления факторов риска, связанных с воплощением выбранной идеи. Это весьма важный момент. Несмотря на то что факт отказа от идеи -явление достаточно неприятное, фирмам следует знать заранее риски, которые их ожидают в случае обращения к той или другой идее Матрица помогает выбирать среднее между риском и потенциальным выигрышем. [c.25]
Далее обозначим рассматриваемую многотранспортную сеть как сеть G, матрицу соответствующей системы — как матрицу G. В системе уравнений (11 ) заменим все отрицательные коэффициенты их модулями. Получим систему уравнений, отображающую сеть Кенига. Назовем ее сетью G, а ее матрицу— матрицей G. Такое обозначение сетей и матриц не вызовет путаницы, так как из текста всегда будет ясно, что имеется в виду. Подчеркнем, что если некоторый. элемент g v матрицы G равен нулю, то соответствующий ему элемент ёцм матрицы G также равен нулю, а если элемент g матрицы G отличен от нуля,- то и соответствующий ему элемент g v матрицы G также отличен от нуля. [c.150]
Когда вы удаляете строки и столбцы, важно помнить, какие строки каким переменным соответствуют, особенно когда таких строк и столбцов несколько. Допустим, нам надо найти веса в портфеле при Е = 0,1965. Единичная матрица, которую мы сначала получим, будет содержать отрицательные значения для весов Toxi o (Xi) и сберегательного счета (ХД Поэтому вернемся к нашей первоначальной расширенной матрице [c.199]
Оказывается, что ответ на него в общем случае отрицательный. Имеются такие наборы образов, что какую бы матрицу синаптических связей и пороги нейронов, гарантирующие их стационарность, мы не выбрали, в сети с неизбежностью возникнут иные аттракторы. [c.100]
В столбце, обозначенном HIT/MISS, приведены отклонения от целевого значения того прогноза, который 6-3-1 сеть сделала по исходной входной матрице. Погрешность всюду была промасштабирова-на так, чтобы значения располагались от -100 до 100, при этом положительный знак соответствует превышению цели, а отрицательный — недобору. Малые по абсолютной величине числа означают точный прогноз (например, апрель 1984), а большие — значительную ошибку (август 1984). Если абсолютная величина ошибки велика, скажем, больше 40, то в этом случае определить вклад отдельной переменной затруднительно. Следующие 6 столбцов таблицы содержат отклонения выхода сети от целевого значения, соответствующие шести описанным выше входным матрицам. Здесь погрешности также промасштабированы и лежат от -100 до 100. По этим данным [c.146]
По мнению Бостонской консультативной группы, от того, в какой ячейке матрицы расположен товар, зависит показатель движения наличности. Обратите внимание на то, что движение наличности ( ash flow) — не одно и то же, что прибыльность (profitability). Прибыли увеличивают движение наличности, но значительные инвестиции в развитие производства, оборудование и маркетинг нередко приводят к тому, что компания может одновременно иметь прибыль и отрицательный показатель движения наличности. [c.230]
Первое уравнение (4.17) показывает, как изменится выпуск при увеличении цены на продукцию фирмы. Поскольку матрица Гесса Н отрицательно определена, то и матрица Н"1 также отрицательно определена, поэтому [c.234]
Определитель этой матрицы называется гессианом. Характеристика Г.м. (ее отрицательная или положительная определенность и полуопределенность) служит условием для определения вида стационарной точки является ли она соответственно максимумом, минимумом или седловой точкой в задаче оптимизации функции. [c.60]
Кроме того, матрица Гессе вторых производных этой функции по С должна быть при С = 0 отрицательно определенной. [c.342]
Чтобы функция FQ( ) была выпукла, достаточно, чтобы матрица Т = Tij была отрицательно определенной. Первые слагаемые в (9.108) отличаются от элементов 7 j матрицы Гессе исходной задачи неотрицательным множителем, так как функция FQ монотонно возрастающая. Если вторые слагаемые в этих выражениях равны нулю, то вогнутой функции достижимости исходной задачи будет соответствовать вогнутость и FQ( ). [c.348]
Первое из них представляет собой п уравнений относительно составляющих вектора А, а второе — условие отрицательной определенности квадратичной формы, которое проверяется по критерию Сильвестра применительно к матрице Гессе функции R . [c.357]
Здесь и ниже через R f0 и R i обозначены частные производные R по соответствующим переменным. Условиям отрицательной определенности должна удовлетворять матрица Гессе функции R с элементами (см. (9.125)) [c.360]
Желательно, чтобы эти условия выполнялись для всех С а не только для С = 0. Из условий Гершгорина отрицательной определенности матрицы Г [c.361]
Если прибыль рассматривать как отрицательные затраты, то исходная задача максимизации может быть сведена к минимизационной задаче о назначениях. Для того чтобы матрица стоимостей не содержала отрицательных элементов, сложим каждый элемент матрицы с числом 5760 и введем два вида фиктивной продукции (4 и 5), которой соответствует нулевая прибыль. В результате будут получены следующие матрицы [c.508]
Очевидно, что матрицы В В и В В являются неотрицательно определенными /Б, а А — отрицательно (неположительно) определенная матрица тогда и только тогда, когда —А — положительно (полу) определенная матрица. Квадратная нулевая матрица является одновременно неположительно и неотрицательно определенной. [c.27]
Если матрица Гессе Н0(с) не является ни положительно, ни отрицательно определенной, но тем не менее не вырождена, то точка с не может быть точкой локального экстремума (см. теорему 2). Значит, точка с — седловая. [c.169]