染雾线性不等式组的一种新算法 篇一
随着科技的不断进步，线性不等式组的求解在实际应用中变得越来越重要。传统的线性不等式组求解算法存在着效率低下和精度不高的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了一种新的线性不等式组求解算法。
这种新算法基于线性规划的思想，通过引入松弛变量和约束条件，将不等式组转化为一个线性规划问题。然后，利用线性规划算法求解该问题，从而得到不等式组的解集。
与传统的算法相比，这种新算法具有以下优势：
首先，该算法的求解效率更高。传统的算法通常需要通过列主元高斯消元法或单纯形法进行迭代计算，而新算法直接利用线性规划算法进行求解，大大减少了计算量。实验结果表明，在大规模不等式组的求解中，新算法的速度要快于传统算法。
其次，该算法的精度更高。传统的算法在计算过程中可能出现舍入误差或数值不稳定的问题，导致结果的精度下降。而新算法利用线性规划算法的数学模型和优化技术，能够准确地求解不等式组，提高了结果的精度。
此外，该算法还具有较好的鲁棒性。在实际应用中，不等式组往往受到数据扰动、噪声等因素的影响，传统的算法容易受到干扰而产生误差。而新算法通过引入松弛变量和约束条件，能够更好地适应不同的数据情况，提高了算法的鲁棒性。
综上所述，这种新的线性不等式组求解算法具有求解效率高、精度高和鲁棒性强的优势。在实际应用中，可以广泛应用于经济学、管理学、物流等领域，为决策提供更准确、更可靠的支持。
线性不等式组的一种新算法 篇二
线性不等式组的求解一直是数学研究和应用中的重要问题。传统的线性不等式组求解算法通常需要通过迭代计算，计算量大且效率低下。为了提高求解的效率和精度，研究人员提出了一种新的线性不等式组求解算法。
这种新算法的核心思想是利用线性规划的方法来求解不等式组。首先，将不等式组转化为一个线性规划问题，引入松弛变量和约束条件，建立线性规划模型。然后，利用线性规划算法求解该模型，得到不等式组的解集。
与传统的算法相比，这种新算法具有以下优点：
首先，算法的求解效率更高。传统的算法通常需要进行多次迭代计算，计算量大且耗时较长。而新算法利用线性规划算法的优化技术，能够更快地求解不等式组，提高了求解效率。实验结果表明，在大规模不等式组的求解中，新算法的速度要快于传统算法。
其次，算法的精度更高。传统的算法在计算过程中可能出现舍入误差或数值不稳定的问题，导致结果的精度下降。而新算法利用线性规划算法的数学模型和优化技术，能够准确地求解不等式组，提高了结果的精度。
此外，算法还具有较好的鲁棒性。在实际应用中，不等式组往往受到数据扰动、噪声等因素的影响，传统的算法容易受到干扰而产生误差。而新算法通过引入松弛变量和约束条件，能够更好地适应不同的数据情况，提高了算法的鲁棒性。
综上所述，这种新的线性不等式组求解算法具有求解效率高、精度高和鲁棒性强的优势。在实际应用中，可以广泛应用于经济学、管理学、物流等领域，为决策提供更准确、更可靠的支持。
线性不等式组的一种新算法 篇三
线性不等式组的一种新算法
介绍线性不等式组的一种以旋转运算为基础的直接解法.由于这种方法无须添加任何变量,计算用表非常紧凑.不仅使每次迭代的计算量较小,而且可以方便地从理论上分析问题,证明了此算法在每次迭代中按最小下标规则选择入出向量可以避免循环.计算机实验表明,该算法可以非常有效地求解马科维兹的.资产组合选择模型.
作 者：张忠桢 唐小我 作者单位：张忠桢(武汉理工大学管理学院,武汉,430070)唐小我(电子科技大学管理学院,成都,610054)
刊 名：电子科技大学学报 ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 年，卷(期)： 20
