Простейшие методы линеаризации

Простейшие методы линеаризации  [c.350]

Тем не менее, перед линеаризацией полезно оценить ожидаемый размер задачи линейного программирования, если использовать замену переменных, и в случае приемлемого размера применить этот простой метод.  [c.47]


Задача"(11)— (13) в принципе решается, и возможный алгоритм ее решения не так уж сложен, однако сам метод в целом уже не имеет той степени обоснованности, которой обладает метод проекции градиента в точной постановке ведь мы не учитываем связанных с нелинейностью задачи величин, имеющих формально порядок 0(Ц м а). Следующие простые теоремы содержат грубое обоснование метода, основанного на линеаризации.  [c.143]

Маркетинговые исследования и сегментирование потребителей в КНР все еще находятся в зачаточном состоянии. Без сомнения, торговые компании отчаянно нуждаются в информации о различных взаимосвязях в структурах потребительских групп, необходимой им для формирования жизнеспособных рыночных стратегий, способных учитывать стремительный рост китайского потребительского рынка. В данной главе представлены результаты социологического опроса потребителей, проведенного с участием сотен респондентов в Пекине и Шанхае весной 1997 г. Представленные данные анализировались с помощью самоорганизующихся карт — метода обработки информации, позволяющего добиться простого и удобного визуального представления полученных данных без обременительных ограничений по их линеаризации. Результаты применения данного метода говорят о существенных различиях в количестве и типах подгрупп потребителей на рынках Пекина и Шанхая в зависимости от влияния на спрос (а в какой-то мере и на образ жизни), большого сходства во вкусах и потребностях, существующих у населения этих двух мегаполисов, значимости самого предлагаемого продукта и субъективного отношения покупателей к торговым маркам. Проведенное исследование демонстрирует несомненную пользу применения метода самоорганизующихся карт. Торговые компании могут использовать результаты этого исследования как практически применимую модель для сбора информации и анализа данных статистических опросов потребителей в целях выработки успешной стратегии и тактики работы на потребительском рынке Китая.  [c.198]


В этой главе представлены данные двух широкомасштабных опросов потребителей, проведенных в Пекине и Шанхае весной 1997 г. Полученные данные были проанализированы нами с использованием самоорганизующихся карт — метода обработки информации, позволяющего добиться простого и удобного визуального представления данных без обременительных ограничений по их линеаризации.  [c.199]

Таким образом, метод наименьших квадратов весьма полезен и широко применим как простой математический инструмент. Метод наименьших квадратов можно обобщить на случай произвольного числа факторов. Неизвестную функцию аппроксимируем полиномом. Если степень полинома не задана априори, то расчеты придется вести несколько раз, постепенно увеличивая степень полинома до тех пор, пока полученная модель не станет адекватной. Чтобы получить общий случай, рассмотрим аппроксимацию нелинейным полиномом. При этом расчетам должна предшествовать операция линеаризации функции. Эта операция состоит в замене квадратов и эффектов взаимодействия факторов новыми переменными и вычислении для них соответствующих столбцов в матрице результатов наблюдений. Такая матрица называется Х-матрицей или матрицей условий экспериментов. В линеаризованном виде она соответствует расчетной матрице при планировании эксперимента. В общем виде Х-матрица может быть записана следующим образом  [c.227]