optimization 예제

그건 그렇고, 지금까지 우리의 솔루션에서 우리는 미적분을 전혀 사용하지 않았다는 것을 알 수 있습니다. 최적화 문제를 해결할 때 항상 그렇습니다: 스테이지 II에 올 때까지 미적분을 사용하지 마십시오. 우리는이 시점에 꽤 몇 가지 예제를 일했습니다 그리고 우리는 일을 꽤 몇 가지 더 있다. 그러나 이 섹션은 상당히 길어졌기 때문에 다음 섹션에서 예제를 계속 해 보겠습니다. 이 노트는 웹에도 제시되고 있기 때문에 주로 수행되고 있으며, 이것은 다소 아래로 페이지의 로드 시간을 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 마지막 예제에서 볼 수 있듯이 최적의 값을 얻었는지 확인하는 두 가지 방법을 사용했습니다. 다른 방법을 잊어 버린이 확인을 수행하는 한 가지 방법에 너무 얽밀어두지 마십시오. 지난 두 예제에서는 이러한 최적화 문제 중 상당수가 양방향으로 수행될 수 있으므로 말씀해 볼 수 있습니다. 두 예제에서 부피와 표면적이라는 두 방정식이 기본적으로 동일합니다.

그러나 실시예 2에서 부피는 제약 조건과 비용(표면적과 직접 관련이 있음)이 최적화하려고 했던 함수였습니다. 실시예 3에서는, 한편, 부피와 표면적을 최적화하기 위해 노력하였고, 그 제약조건이었다. 이제 발생하는 모든 최적화 문제를 해결하는 데 사용하는 단계를 설명했으며 항상 작동합니다. 미적분의 한 일반적인 응용 프로그램은 함수의 최소 값 또는 최대값을 계산하는 것입니다. 예를 들어, 기업은 종종 생산 비용을 최소화하거나 수익을 극대화하고자 합니다. 제조에서, 종종 특정 볼륨으로 제품을 포장하는 데 사용되는 재료의 양을 최소화하는 것이 바람직하다. 이 섹션에서는 이러한 유형의 최소화 및 최대화 문제를 설정하고 이 장에서 개발한 도구를 사용하여 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 또한 일부 문제는 위에서 설명한 대로 위에서 설명한 메서드를 정확하게 사용할 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 우리는 그들 중 하나를 수정하거나 완전히 문제를 해결하기 위해 그들 중 하나를 사용해야합니다.

다음 섹션에서는 위의 방법 중 어느 것도 쉽게 작동하지 않는 예제가 있지만 위에서 설명한 방법 중 하나 이상을 사용할 수있는 대체 솔루션 방법도 제시합니다. 다음 예제에서는 지정된 체적으로 최소 표면적 상자를 구성하는 것을 살펴봅니다. 닫힌 상단 상자의 경우 대칭으로 지정된 볼륨이 있는 모든 상자 중에서 큐브의 표면적이 가장 작다는 것을 표시하는 것은 어렵지 않습니다. 따라서 지정된 체적의 열린 상자를 가장 작은 표면적을 결정하는 수정된 문제를 고려합니다. [S 덕분에.

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