Матрица нулевая

В,, A,, F, > О //о IIQ- Однак° дополняя матрицы нулевыми стро- [c.30]

О нулевая матрица, нулевой вектор, 23 [c.486]

При первом чтении этот материал может быть опущен. Е — единичная матрица п-го порядка 0 — нулевой вектор размера я. [c.86]

Система линейных однородных уравнений, т. е. система АХ — О с нулевыми свободными членами, имеет ненулевое решение тогда и только тогда, когда матрица А — вырожденная, т. е. А = 0. [c.269]

Записи 1 в У-М столбце матрицы М соответствуют информационным элементам dt, которые необходимы для получения значений элементов d. и образуют множество элементов предшествования A ( d.) для этого элемента. Записи 1 в /-и строке матрицы М соответствуют всем элементам d ., достижимым из рассматриваемого элемента d. и образующим множество достижимости R ( d.) этого элемента. Информационные элементы, строки которых в матрице М не содержат единиц (нулевые строки), являются выходными информационными элементами, а информационные элементы, соответствующие нулевым столбцам матрицы М, являются входными. Это условие может служить проверкой правильности заполнения матриц В и М, если наборы входных и выходных информационных элементов известны. Информационные элементы, не имеющие нулевой строки или столбца, являются промежуточными. [c.139]

Поэтому, проверяя, найдется ли решение системы при изменении од в таких узлах, мы можем потребовать выполнения еще каких-нибудь полезных для системы условий и наложить на такие узлы дополнительные зависимости, например пропорциональное изменение, что, как уже отмечалось, соответствует для этих узлов поддержанию равенства относительных запасов у потребителей и относительных свободных емкостей у поставщиков. Если же, пройдя весь диапазон нулевых рисков, мы не сумели обратить в нуль определитель расширенной матрицы, выйдем за пределы нулевых рисков и продолжим поиск такого режима, при котором возможно решение системы (15), как это делалось на шаге 5 для унимодальных рисков. [c.134]

Подведем итог. Допустим, RFR для вашего портфеля не равно 0, и необходимо найти геометрический оптимальный портфель, не рассчитывая ограниченный касательный портфель для этого RFR. Можете ли вы перейти прямо к матрице, установить сумму весов на какое-либо произвольно высокое значение, добавить NI и найти неограниченный геометрический оптимальный портфель, когда RFR больше О Да, если вычесть RFR из ожидаемых прибылей каждого компонента, но не из NI (т.е. ожидаемая прибыль для NI остается нулевой, что соответствует среднему арифметическому HPR= 1,00). Теперь, решив матрицу, мы получим неограниченный геометрический оптимальный портфель, когда RFR больше 0. [c.221]

Главные компоненты оказываются удобным инструментом и для восстановления пропусков во входных данных. Действительно, метод главных компонент дает наилучшее линейное приближение входных данных меньшим числом компонент - w (Здесь мы, как и прежде, для учета постоянного члена включаем фиктивную нулевую компоненту входов, всегда равную единице - см. Рисунок 5, где справа показана нейросетевая интерпретация метода главных компонент. Таким образом, w - это матрица размерности V x(t/ + l)). Восстановленные по [c.135]

Матрица С разбивается на подматрицы С0 и s, причем С0 содержит коэффициенты в выражении для линейной формы при нулевых переменных, a s - для остальных (базисных) переменных [c.74]

Затем составляется матрица переходов, в которую заносят количество перемещений работников между позициями (с учетом ухода и нулевого перемещения) [c.141]

Нулевые элементы Zx, Z2,. .., Zk квадратной матрицы Сбудем называть независимыми нулями, если для любого 1 < / < к строка и столбец, на пересечении которых лежит элемент Z,, не содержит элементов Zk для всех k i. [c.203]

В результате предварительных преобразований мы переходим от задачи выбора на максимум с матрицей С к задаче выбора на минимум с матрицей С". Наименьшее возможное значение суммы п элементов неотрицательной матрицы равно, очевидно, нулю. Следовательно, наша задача сводится к выбору в матрице С" (или в эквивалентной ей матрице с неотрицательными элементами) п нулевых элементов, по одному в каждой строке и каждом столбце. [c.204]

Первый этап. Просматривают, невыделенные столбцы матрицы Ск. Если среди них не окажется нулевых элементов, то переходят к третьему этапу. Если же невыделенный нуль матрицы Ск обнаружен, то возможен один из двух случаев а) строка, содержащая невыделенный нуль, содержит также нуль со звездочкой б) эта строка не содержит нуля со звездочкой. [c.205]

Второй этап. Строят следующую цепочку из нулевых элементов матрицы Ск. отмеченный последним нуль со штрихом, нуль со звездочкой, расположенный в одном столбце с ним, нуль со штрихом, расположенный в одной строке с предшествующим нулем со звездочкой, и т. д. Итак, цепочка образуется передвижением от О к 0 по столбцу, от 0 к 0 по строке и т. д. [c.205]

Этап 1. Выделяем столбцы, содержащие нули со звездочкой первый, второй, четвертый и пятый. Единственный нуль в невыделенном (третьем) столбце расположен в четвертой строке, в которой имеется 0. Следовательно, выделяем четвертую строку и уничтожаем знак выделения над первым столбцом (случай (а)). После этого все нулевые элементы матрицы оказываются выделенными (исход IB), поэтому завершаем этап / и переходим к этапу 3. [c.209]

При этом пару городов (г, s) выбирают так, чтобы множество G, с наибольшей вероятностью содержало оптимальный цикл, а множество G2 — не содержало. Следовательно, пара (г, s) выбирается из множества пар претендентов (/, j), которым соответствуют нулевые элементы матрицы С, т. е. Су = 0, таким образом, чтобы циклам, входящим в подмножество G2, соответствовали как можно более длинные пути. Так как по определению подмножества G2 путь по любому из этих циклов переходит из города г в некоторый промежуточный пункт/ (J ф s), а в город s коммивояжер приезжает из некоторого пункта / (/ ф г), длина этого пути будет не меньше чем [c.213]

Структурный вектор эффективного портфеля можно выразить через рыночный портфель и портфель с нулевой бета. Для уяснения этого начнем с определения матрицы, обратной матрице портфельных весов, [c.202]

Обсуждаемый здесь рынок капитала, без сомнения, является полным, так как мы имеем дело, с одной стороны, с тремя ситуациями, а с другой — с тремя рыночными ценными бумагами, денежные потоки которых линейно независимы. Линейная независимость подтверждена, так как в противном случае определители матрицы денежных потоков в предыдущей части задачи приобрели бы нулевое значение, и мы не были бы в состоянии определить эквивалентный портфель. Но для наличия рынка, свободного от арбитража, нужно большего все цены Эрроу—Дебре должны быть положительными. Имеем ли мы дело с этим случаем или нет, нужно еще исследовать. Для этой цели рассчитаем соответствующие цены из системы уравнений [c.288]

Пусть А = (ау)>0 — положительная матрица, х >О — неотрицательный нулевой вектор. Рассмотрим произведение Ах. Пусть (Ax)i— i-я координата вектора Ах. Тогда [c.263]

Итак, рассмотрим И. с нулевой суммой. Выигрыш каждого игрока зависит от того, какие стратегии выбрал и он, и его противник. Считается, что значение каждого возможного выигрыша известно, и все они сводятся в таблицу (матрицу игры), где по строкам размещаются стратегии игрока X, а по столбцам — стратегии игрока Y (см. табл. к ст. "Матрица игры"). Элемент U.. этой таблицы обозначает выигрыш X и проигрыш Y при выборе первым из них стратегии х., вторым — v. Смысл И. — в нахождении оптимальной стратегии, т.е. такой, которая при многократном повторении И. обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш (или, что то же, минимально возможный средний проигрыш). [c.111]

НУЛЕВЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ МАТРИЦЫ МОБ [c.231]

Нулевые элементы матрицы МОБ 231, 427 [c.477]

Указание. Для того, чтобы вычислить Р2, нажмите на клавиатуре клавиши <Р><Л><2>. Матрица Р не имеет обратной, потому что вычисленное значение определителя матрицы Р с точностью до погрешностей округления равно нулю. Матрицы с нулевым определителем не имеют обратных. [c.62]

Матрица евклидовых расстояний D служит основой агломера-тивно-иерархического метода классификации, который заключается в последовательном объединении группируемых объектов -сначала самых близких, а затем все более удаленных друг от друга. Процедура классификации состоит из последовательных шагов, на каждом из которых производится объединение двух ближайших групп объектов (кластеров). На нулевом шаге каждый [c.140]

Так как коэффициенты при Ь и Ь имеют разные знаки, то в случае, когда определитель расширенной матрицы системы А (и) при всех bkt и bk,, равных нулю, имеет знак, противоположный знаку коэффициентов при А,, увеличение , и уменьшение bk, вызовут уменьшение модуля определителя расширенной матрицы. Если же определитель расширенной матрицы системы при всех нулевых значениях Ьн имеет знак, совпадающий со знаком коэффициентов bklt уменьшение Ь/ц [c.146]

Если учитывать предположения (3) и (6), то следует вве- сти ограничения на целочисленные переменные г и ko, задаваемые соответствующими матрицами Ik F ll и llf o VII, нулевые. значения которых определяют недопустимые решения. [c.146]

Шаг2. Для матрицы Г строим пониженную матрицу T=(t p) t полагая Гср = ср — ис — vp. Очевидно, в матрице Т в каждой строчке, так же как и в каждом столбце, есть нулевой элемент. [c.83]

На четвертом этапе производилась оценка доходности по каждому из этих 68 факторов и разрабатывались прогнозы для нефакторных рисков. Исходя из данных по доходности в пространстве оценок модели, для каждого месяца в пределах пробного временного интервала BARRA эффективно оценила доходности 68 портфелей, каждый из которых имел единичную чувствительность по отношению к некоторому конкретному фактору и нулевые чувствительности относительно остальных 67 факторов. Доходности таких портфелей представляли месячные доходности по соответствующим факторам. На этом этапе была построена модельдля предсказания нефакторного риска, позволяюшая вычислить ковариационную матрицу для 68 факторов. [c.302]

Поскольку предполагается, что между значениями f и е нет корреляции, матрица FET является нулевой, и EFT — также нулевая. Таким образом, уравнение сокращается до XFFT1T + ЕЕТ. [c.313]

См. также Агрегирование, Балансовая модель, Главная диагональ таблицы межотраслевого баланса, "Затраты — выпуск", Значащий элемент матрицы МОБ, Квадрант межотраслевого баланса, Конечное потребление, Конечный продукт (народнохозяйственный), Конечный продукт отрасли, Косвенные затраты, Коэффициенты комплексных затрат, Коэффициенты полных материальных затрат, Коэффициенты прямых затрат, Коэффициенты распределения, Матричный мультипликатор, Межотраслевые потоки, Межпродуктовый баланс, Натурально-стоимостной баланс, Натуральный межотраслевой баланс, Нулевые элементы матрицы МОБ, Отчетный межотраслевой баланс, Плановые коэффициенты прямых затрат, Плановый межотраслевой баланс, Продуктивность матрицы, Промежуточный продукт, Размерность межотраслевого баланса, Районный межотраслевой баланс, Сопряженные отрасли, Стоимостная матрица, Стоимостной межотраслевой баланс, Столбец межотраслевого баланса, Строка межотраслевого баланса, Технологическая матрица, Треугольная матрица МОБ, Чистые и хозяйственные отрасли в межотраслевом балансе, Шахматная таблица, Элемент таблицы МОБ. [c.194]

МИНИМАКС [minimax] в теории решений, теории игр (матричных) — наименьший из всех максимальных элементов строк платежной матрицы. Критерий мини-макса в игре двух лиц с нулевой суммой симметричен критериюмаксимина и также означает осторожный подход игрока, выбирающего решение, которое гарантирует ему минимальный уровень [c.197]

ПРЯМОУГОЛЬНЫЕ ИГРЫ [re tangular games] — парные игры с нулевой суммой, имеющие седловую точку. Называются так, потому что их матрица игры прямоугольная. [c.295]

ЭЛЕМЕНТ ТАБЛИЦЫ МОБ (то же ЭЛЕМЕНТ МАТРИЦЫ МОБ) [l.-O. matrix element] — см. таблицу к ст. "Межотраслевой баланс, МОБ". Этот элемент имеет двойной смысл он выступает, с одной стороны, как часть затрат отрасли, с другой стороны — как часть выпуска продукции. Если между двумя отраслями, "встретившимися" в данном элементе, нет связи ни по сбыту, ни по затратам, значение элемента равно нулю. Он так и называется нулевой элемент. При этом, разумеется, не исключается существование связей косвенных, опосредованных через другие отрасли. (Подробнее см. Нулевые элементы матрицы МОБ.) Если прямые связи зафиксированы в элементе, он называется значащим. [c.427]

Встроенные функции Math ad всегда обращаются к глобальному определению. Неопределенным компонентам матрицы автоматически присваивается нулевое значение. [c.48]

Пищевая связь Омуль-нерпа определена как слабая, поэтому в данной модели соответствующие элементы матрицы Q были приняты нулевыми [Волерман и др., 1983]. [c.212]

Ненулевые элементы матрицы С приведены в табл. 3.3.10-3.3.13. Элементы вектора FL учитывают изъятие биоресурсов населением (лицензионная охота, браконьерство, сбор грибов, ягод, заготовка орехов). Коэффициенты вектора FL определялись по формуле F = Ri/L, где RI — величина в стоимостном выражении г-го вида биоресурса, добытого населением. Численные значения вектора FL даны в табл. 3.3.14. Нулевые значения элементов вектора FL соответствуют сценарным предположениям о запрете на незаконную добычу ценных видов биоресурсов (промысловой пушнины и нерпы). [c.218]

Ясно, что почти для всех (s, t] О (за исключением множества точек, принадлежащих ребрам параллелепипеда Р, где вектор ( , т) определяется неоднозначно, что, впрочем, непринципиально ввиду нулевой меры этого подмножества из О) в (га + 1) -мерном векторе ( , г] только одна из координат будет отличаться от 0 и равняться —1 для левых и нижней и +1 — для правых и верхней граней параллелепипеда Р. Другими словами, матрица B(s, t) — это всякий раз либо 7, либо Ai(s, t), г = 1, 2,. . . , т. Таким образом, матрица B(s, t) является симметричной почти всюду [c.336]

Смотреть страницы где упоминается термин Матрица нулевая