Programación No Lineal Antonio H. Escobar Z. 2014 Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
MATEMÁTICAS II MEDIO PROGRAMA EMPRENDER PREUNIVERSITARIO ALUMNOS UC
Advertisements

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA UNI- NORTE
Tipos de matrices fila opuesta cuadrada nula triangular simétrica
PUNTOS CRÍTICOS COMO CANDIDATOS A LUGAR DE MÁXIMO O MÍNIMO ABSOLUTOS.
Valores y Vectores Propios
Bivariadas y Multivariadas
Derivadas. 1º Bachillerato
BIENVENIDOS.
Tema 3: Introducción a la programación lineal
Expresión de un problema de programación lineal Aplicaciones de la programación lineal Soluciones de un problema lineal Resolución gráfica de un problema.
Sistema de números reales
Sistema de tres ecuaciones con tres incógnitas
Computación Científica
006 MATRIZ INVERSA MATRIZ INVERSA.
DETERMINANTES Autora: Mª Soledad Vega Fernández
MATRICES: APLICACIÓN EN ECUACIONES DIFERENCIALES
Análisis de Señales y Sistemas
Álgebra lineal.
Informática empresarial
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Introducción a Funciones de una variable
ANÁLISIS DE DECISIONES Y JUEGOS
Optimización para Ingenieros
Algebra Lineal.
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
LA PARÁBOLA.
Se dice que una variable aleatoria es continua si toma valores en el conjunto de los números reales, o en un intervalo de números reales. Por ejemplo,
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería Maestría en Ingeniería Eléctrica.
3- PROGRAMACION LINEAL PARAMETRICA
Liceo francisco del rosario Sánchez.  Definición de matriz  Se llama matriz de orden m×n a todo conjunto rectangular de elementos a ij dispuestos en.
Álgebra Lineal – Escuela Superior de Ingeniería de Bilbao – UPV/EHU
Tema 3.- MATRICES INVERTIBLES
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
LICEO FRANCISCO DEL ROSARIO
006 DETERMINANTES DETERMINANTES.
Departamento de Sistemas Informáticos y Programación Universidad Complutense de Madrid Bloque 1: Introduccion Unidad 2: Orden de algoritmos.
UPC MA49 (EPE) Tema: Matriz Inversa
24 Cálculo Diferencial e Integral de Una Variable.
ANÁLISIS MULTIVARIANTE
¿En qué intervalos la función crece (decrece.)?
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
1.Sistemas de ecuaciones lineales 2.Álgebra de matrices 3.Determinantes 4.Geometría de los vectores 5.Espacios vectoriales 6.Valores propios y diagonalización.
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
MATRICES.
Programación No Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia.
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Ing. Antonio Crivillero
MATRICES.
FUNCIONES LINEÁLES Y CUÁDRATICAS
Unidad II. Caracterizaciones de máximos y mínimos.
Los vectores propios son vectores representativos NO UNICOS, (se obtienen de las bases) Existen infinitos vectores propios Nota: El Ov no puede ser un.
Propiedades de las Desigualdades y los Intervalos
 E Expresión de un problema de programación lineal  A Aplicaciones de la programación lineal  S Soluciones de un problema de programación lineal.
Lorena Chavez JESICA BRASSEL
INSTITUCION EDUCATIVA LA INMACULADA. TIERRALTA - CORDOBA
Unidad 2 Matrices.
Unidad IV. Métodos de optimización con restricciones
Programación No Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia.
Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA SEPTIEMBRE.
UPC DETERMINANTES TÓPICOS DE MÁTEMATICA 1 MA112 EPE Tema :
5. Repaso de matrices (© Chema Madoz, VEGAP, Madrid 2009)
Unidad I. Fundamentos de Optimización
ALGEBRA DE MATRICES LAS MATRICES SE UTILIZAN EN EL CÁLCULO NUMÉRICO, EN LA RESOLUCIÓN DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES, DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES.
Curso de Análisis Estadístico de Datos Composicionales ICP-Piedecuesta, Santander Marzo-2007 Introducción a la Descomposición en Valores Principales R.
TEMA 2 : ALGEBRA DE MATRICES.
Presentación de curso: Álgebra lineal José Juan Muñoz León Facultad de Estadística e Informática Licenciatura.
Matrices Los números bien colocados. Las matrices son cajas de números colocados en filas y columnas. Su orden viene dado por dos números nxr siendo n.
Universidad de Oriente Núcleo Monagas Escuela de Ciencias Sociales y Administrativa Departamento de Contaduría Publica Profesora: Milagros Coraspe Ballicher:
Profesora: Milagros Coraspe Realizado por: Almérida, Gissell C.I.: Valladares, Angélica C.I.: Universidad De Oriente Núcleo Monagas.
Transcripción de la presentación:

Programación No Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia

Conceptos asociados a la Función Objetivo

Curvas de nivel Función objetivo convexa para un problema con dos variables

convexa cóncava

Definiciones alternativas:

Gradiente Matriz Hessiana

Dada una matriz cuadrada A se dice que es diagonalizable si existe una matriz diagonal D y una matriz regular P tale que: A = P.D.P -1  D: matriz diagonal Si D y P existen entonces se dice que las matrices A y D son semejantes. Una matriz cuadrada A es diagonalizable si es semejante a una matriz diagonal D.

a)f ( x ) es definida positiva si y sólo si i > 0  i b)f ( x ) es definida negativa si y sólo si i < 0  i c)f ( x ) es semidefinida positiva si y sólo i  0  i, siendo al menos un j = 0 d)f ( x ) es semidefinida negativa si y sólo i  0  i, siendo al menos un j = 0 e) f ( x ) es indefinida si y sólo si algún i > 0 y algún j < 0 si i representa a los valores propios de la matriz Hessiana de la función f ( x ), entonces:

Funciones multimodales

Ejemplo: Hacer la expansión de segundo orden de la función: