Векторное пространство

Равенство (2.13) имеет наглядную интерпретацию в случае, когда множеством возможных решений является подмножество двумерного векторного пространства, т. е. когда X с R1 (рис. 2.5). Чем ближе коэффициент относительной важности 0,7 к нулю,  [c.66]


Случай линейных критериев. Здесь снова рассмотрим трех-критериальную задачу, в которой, кроме того, множеством возможных решений служит подмножество векторного пространства R  [c.92]

Какая связь существует в двухмерном векторном пространстве между расположением одного вектора и знаком множителя 7г  [c.133]

Двумерное векторное пространство полностью описано двумя линейно независимыми векторами (ЛНВ). Поэтому каждый дополнительный вектор v можно изобразить как линейную комбинацию ЛНВ.  [c.135]

Все три ценовых вектора можно изобразить как линейную комбинацию. Однако множители имеют положительный знак лишь для р . В векторном пространстве р лежит левее, а рз — правее векторов выплат.  [c.135]

В математике функция называется аддитивной, если и область определения, и область значений этой функции суть векторные пространства и / (х, + хг) = =f(xi) +f(x2) ПРИ любых хр х2 е X, где X— область определения/.  [c.13]


Базис векторного пространства  [c.26]

БАЗИС ВЕКТОРНОГО ПРОСТРАНСТВА  [c.26]

Каждый вектор пространства может быть представлен в виде линейной комбинации базисных векторов а = 2/, е,-Коэффициенты разложения я. однозначно определяют вектор а. Поэтому часто говорят, что л-мерный вектор — это упорядоченная совокупность п чисел а. . (См. Вектор.) Размерность векторного пространства равна количеству векторов, составляющих его базис.  [c.26]

Все пространства, упоминаемые в нашем словаре, являются евклидовыми л-мерными пространствами, обозначаются Е" или Еп. (См. Вектор, Векторное (линейное) пространство, Базис векторного пространства.)  [c.199]

ОРТ [ort] — см. Базис векторного пространства.  [c.250]

См. Многомерное (n-мерное) пространство, Базис векторного пространства, Векторное (линейное) пространство, Гиперпространство, Гиперплоскость, Полупространство, Размерность векторного пространства.  [c.293]

Базис векторного пространства 26  [c.459]

Бесконечномерное векторное пространство 299  [c.460]

Многомерное (n-мерное) векторное пространство 199, 298  [c.474]

Одномерное векторное пространство 298  [c.478]

Ортонормированный базис векторного пространства 26  [c.479]

Размерность векторного пространства 199,298  [c.485]

Таким образом, со (Л) — это векторное пространство, порожденное столбцами матрицы Л. Размерностью этого векторного пространства будет г (Л). Имеем  [c.28]

Задача ав заключается в нахождении способа задания состояния системы кадров. Состояние системы кадров представляется точкой в векторном пространстве состояний, зависящем от организационной структуры системы. Таким образом, для решения задачи ae необходим результат щ,9 решения задачи 7.  [c.96]

Определение. Выпуклым конусом в векторном пространстве называется такое множество С, что каковы бы ни были U, U" е С и неотрицательные Л/ и ", имеет место X / + Х" 7" е С П  [c.52]


Функционирование системы во времени характеризуется появлением входных, выходных сигналов и изменением состояний в векторных пространствах входных, выходных сигналов и состояний.  [c.21]

Под пространством сигналов или состояний понимается и-мерное векторное пространство типа  [c.22]

Задачи линейной алгебры. Это вопросы векторных пространств и линейных преобразований в них, решение линейных уравнений, действия над векторами, операции над матрицами, тензорное исчисление.  [c.81]

В девятой задаче выполняется описание классов на языке признаков. Суть этой задачи состоит в нахождении решающих границ, позволяющих выделить в признаковом пространстве области однозначно соответствующие классам, включенным в алфавит классов распознающей системы. Геометрическая трактовка этой задачи выглядит следующим образом [3]. Отобразим исследуемые элементы среды в виде точек -мерного векторного пространства, образованного на основе k признаков, включенных в словарь признаков распознающей системы, т. е. в виде точек признакового пространства. Пусть выполнено в разбиение совокупности распознаваемых элементов среды на классы 42],. .., 2т. Требуется в признаковом пространстве выделить такие области Д/, i— 1,...., т, которые были бы эквивалентны классам и,-, i= 1,...., т. То есть, чтобы имела место следующая зависимость если исследуемый элемент среды, имеющий признаки Xv, . ., Х, относится к классу Ц, то отображающая его в признаковом пространстве точка принадлежит области Д,. Имеется и алгебраическая трактовка данной задачи. В -мерном признаковом пространстве необходимо найти разделяющие функции Fi(xi,...,xk), i= I,. .., m, каждая из которых для признаков соответствующих элементов среды, относящихся к определенному классу 2q, q= I,..., т имела бы наибольшее значение.  [c.261]

Считается, что товары обладают свойством произвольной делимости, может быть приобретено любое неотрицательное количество каждого из этих благ. В совокупности всевозможные наборы товаров образуют векторное пространство товаров  [c.394]

Мы говорим, что m векторов m-мерного векторного пространства образуют базис, если они линейно независимы, т. е. ни один H.I них не может быть выражен через другие. Тогда всякий вектор х пространства может быть единственным образом выражен через векторы базиса х = iai -f- i aa +. . . + mam, где величины 5 — коэффициенты разложения.  [c.37]

Определение. Вещественным векторным пространством называется множество L, элементы которого называются векторами, удовлетворяющее следующим условиям (аксиомам).  [c.484]

Изобразите с данными из табл. 3.1 лемму Минковского—Фаркаша в двумерном векторном пространстве.  [c.137]

Если считать, что все товары обладают свойством произвольной делимости, то может быть приобретено любое неотрицательное количество каждого из них. Все возможные наборы товаров в совокупности образуют векторное пространство товаров ( ommodity spa e)  [c.25]

ВЕКТОРНОЕ (ЛИНЕЙНОЕ) ПРОСТРАНСТВО [ve tor spa e] — множество всех векторов с одинаковым числом компонент, важнейшее для математической экономики понятие. Компонентами векторов действительного векторного пространства являются действительные числа (векторное пространство над полем R действительных чисел). Напр., векторы (5,3, -8,4) и (3, 5, 9, 1) — элементы 4-мерного векторного пространства. Пространство векторов с п координатами — л-мерное. В экономических за-  [c.43]

ВЫПУКЛАЯ ОБОЛОЧКА [ onvex hull] — минимальное множество, содержащее данное множество М действительного векторного пространства в случае конечного множества М- х В.о. состо-  [c.57]

ЕВКЛИДОВО ПРОСТРАНСТВО [Eu lidean spa e] — см. Многомерное (n-мерное) векторное пространство, Векторное (линейное) пространство.  [c.97]

КОНУС (ВЫПУКЛЫЙ) [ one] — выпуклое подмножество векторного пространства, содержащее вместе с каждой точкой х все точки, полученные после умножения х на произвольное неотрицательное число  [c.153]

Прежде всего само векторное пространство — это выпуклый К. Все его подпространства, образованные путем деления пространства на две части разделенные гиперплоскостями, проходящими через начало координат, — также выпуклые конусы. Возьмем, напр., множество векторов со всеми положительными координатами. Такой К. называется первым ортантом (по аналогии с первым квадрантом, множеством точек на плоскости, имеющих положительные координаты).  [c.153]

ЛИНЕЙНАЯ ЗАВИСИМОСТЬ ВЕКТОРОВ [ve tors linear dependen e]—частный случай по отношению к общему понятию линейной зависимости. Рассмотрим в качестве примера два произвольных ненулевых вектора, а и Ь, принадлежащих векторному пространству V.  [c.169]

РАЗМЕРНОСТЬ ВЕКТОРНОГО ПРОСТРАНСТВА [dimensionality of ve tor-spa e] — максимальное число линейно-независимых векторов в векторном (линейном) пространстве (см. Линейная зависимость векторов). Если это число конечно, то пространство называется конечномерным (многомерным). В противном случае — бесконечномерным. Пример конечномерного векторного пространства — множество возможных планов цеха из ст. "Вектор". Размерность этого пространства равна 4. Точки на прямой действительных чисел образуют одномерное пространство.  [c.298]

Множество D может принадлежать векторному пространству Rn либо пространству функций, на котором определен функционал 1(х]. Элемент х множества L>, на котором / достигает максимума, назвают оптимальным решением, а величину критерия 1(х ) на этом решении — значением задачи.  [c.311]

Детерминированные признаки — это признаки, характеризующиеся принимаемыми дискретными значениями на числовых осях в количественных шкалах измерения. Например, к ним относятся признаки, характеризующие весо-габаритные параметры элементов среды. Например, масса, вес, длина, ширина, высота и т. п., измеренные в шкале отношений. Если исследуемый элемент среды можно описать набором k детерминированных признаков, то можно задать k-мерное векторное пространство, каждая координата которого отражает числовое значение одного из признаков, — признаковое пространство, в котором элемент среды можно отобразить в виде точки.  [c.259]

Рассмотрим n-мерное векторное пространство Rn, снабженное стандартным евклидовым скалярным произведением (х, у) = х у = XtYt, где х — транспонированная матрица, т. е. в данном случае 1 х п вектор-строка. Пусть  [c.36]

Эконометрика (2002) -- [ c.270 ]

Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.43 ]

Эконометрика начальный курс (2004) -- [ c.484 ]