Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья
Реализация аналитического кодифференцирования в пакете MATLAB. / Андрамонов, М.Ю.; Тамасян, Г.Ш.
в: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ: НОВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, Том 8, № 2, 2007, стр. 1-5.Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья
}
TY - JOUR
T1 - Реализация аналитического кодифференцирования в пакете MATLAB
AU - Андрамонов, М.Ю.
AU - Тамасян, Г.Ш.
PY - 2007
Y1 - 2007
N2 - В работе развивается подход к аналитическому анализу формул с негладкими функциями, основанный на кодифференциальном исчислении Демьянова-Рубинова. Составлен пакет прикладных программ в среде MatLab. С их помощью можно находить решения задач математической экономики, математической диагностики, физики твердого тела, и прежде всего обучать студентов теории и методам многозначного анализа ввиду наглядности программы и простоты программирования. Удобный интерфейс позволяет ввести сложное выражение для негладкой функции и получить точный или приближенный кодифференциал в виде совокупности вершин, а в двумерном случае изобразить его на рисунке. Данные программы позволят эффективно работать со сложными негладкими моделями, а также находить экстремальные точки при решении оптимизационных задач. Данная работа осуществлена при поддержке РФФИ (проект \No~06-01-00276).
AB - В работе развивается подход к аналитическому анализу формул с негладкими функциями, основанный на кодифференциальном исчислении Демьянова-Рубинова. Составлен пакет прикладных программ в среде MatLab. С их помощью можно находить решения задач математической экономики, математической диагностики, физики твердого тела, и прежде всего обучать студентов теории и методам многозначного анализа ввиду наглядности программы и простоты программирования. Удобный интерфейс позволяет ввести сложное выражение для негладкой функции и получить точный или приближенный кодифференциал в виде совокупности вершин, а в двумерном случае изобразить его на рисунке. Данные программы позволят эффективно работать со сложными негладкими моделями, а также находить экстремальные точки при решении оптимизационных задач. Данная работа осуществлена при поддержке РФФИ (проект \No~06-01-00276).
KW - негладкий анализ
KW - недифференцируемая оптимизация
KW - субдифференциал
KW - супердифференциал
KW - квазидифференциал
KW - кодифференциал.
M3 - статья
VL - 8
SP - 1
EP - 5
JO - ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ: НОВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
JF - ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ: НОВЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
SN - 0507-5386
IS - 2
ER -
ID: 5133192