В монографии обсуждаются проблемы, возникающие в связи с развитием измерительно-вычислительных комплексов, которые находят применение в различных областях науки и техники. Рассматриваются вопросы разработки и обоснования методов анализа данных и алгоритмов, входящих в состав специального математического обеспечения измерительно-вычислительного комплекса, а также эргономический анализ деятельности оператора автоматизированных систем. Приводится комплекс программ статистической обработки результатов качественных измерений. Для специалистов в области теоретической и прикладной кибернетики, прикладной математики, вычислительной техники и всех интересующихся вопросами использования математических методов при анализе и синтезе сложных систем.
Предложены два численных алгоритма для решения конечномерной
задачи Лагранжа на экстремум с ограничениями типа равенств. Первый
алгоритм опирается на теорему о необходимых условиях экстремума.
Второй алгоритм мы назвали последовательностью ортогонализации
градиента экстремальной функции к пространству градиентов
ограничений типа уравнений связи, заданных с нулевой правой частью.
Материал учебного практикума содержит пять примеров с решениями,
подбором нужного алгоритма и программы. Две программы
написаны на языке FORTRAN с использованием библиотеки линейной
алгебры msiml. Остальные программы написаны на языке C++.
Для студентов университетов, педагогических, технических вузов,
преподавателей, инженеров, программистов использующих в своей
практической деятельности численные методы оптимизации
Монография посвящена одному из основных инструментов анализа данных – регрессионному анализу. Предложены новые способы решения проблем, возникающих на этапах спецификации, параметризации и верификации регрессионных моделей. В основе предлагаемых методик лежит аппарат математического программирования, в том числе, линейно-булевого программирования. Для решения поставленных задач разработано специализированное программное обеспечение, также рассмотренное в данной работе. Значительное внимание уделяется решению конкретных прикладных задач анализа данных.
Предназначена для специалистов, занимающихся вопросами математического моделирования и анализа данных в области техники, экономики, социологии, медицины и бизнеса, а также может быть полезна студентам, магистрантам и аспирантам.
