如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming MATH417这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。
线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。
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数学代写|计算复杂度理论代写Computational Complexity Theory代考|The Perturbation/Lexicographic Method
As we have seen, there is not just one algorithm called the simplex method. Instead, the simplex method is a whole family of related algorithms from which we can pick a specific instance by specifying what we have been referring to as pivoting rules. We have also seen that, using the most natural pivoting rules, the simplex method can fail to converge to an optimal solution by occasionally cycling indefinitely through a sequence of degenerate pivots associated with a nonoptimal solution.
So this raises a natural question: are there pivoting rules for which the simplex method will definitely either reach an optimal solution or prove that no such solution exists? The answer to this question is yes, and we shall present two choices of such pivoting rules.
The first method is based on the observation that degeneracy is sort of an accident. That is, a dictionary is degenerate if one or more of the $\vec{b}_i$ ‘s vanish. Our examples have generally used small integers for the data, and in this case it doesn’t seem too surprising that sometimes cancellations occur and we end up with a degenerate dictionary. But each right-hand side could in fact be any real number, and in the world of real numbers the occurrence of any specific number, such as zero, seems to be quite unlikely. So how about perturbing a given problem by adding small random perturbations independently to each of the right-hand sides? If these perturbations are small enough, we can think of them as insignificant and hence not really changing the problem. If they are chosen independently, then the probability of an exact cancellation is zero.
数学代写|计算复杂度理论代写Computational Complexity Theory代考|Bland’s Rule
The second pivoting rule we shall consider is called Bland’s rule. It stipulates that both the entering and the leaving variable be selected from their respective sets of choices by choosing the variable $x_k$ with the smallest index $k$.
THEOREM 3.3. The simplex method always terminates provided that both the entering and the leaving variable are chosen according to Bland’s rule.
The proof may look rather involved, but the reader who spends the time to understand it will find the underlying elegance most rewarding.
PROOF. It suffices to show that such a variant of the simplex method never cycles. We prove this by assuming that cycling does occur and then showing that this assumption leads to a contradiction. So let’s assume that cycling does occur. Without loss of generality, we may assume that it happens from the beginning. Let $D_0, D_1, \ldots, D_{k-1}$ denote the dictionaries through which the method cycles. That is, the simplex method produces the following sequence of dictionaries:
$$
D_0, D_1, \ldots, D_{k-1}, D_0, D_1, \ldots
$$
计算复杂度代写
数学代写|计算复杂度理论代写COMPUTATIONAL COMPLEXITY THEORY代考|THE PERTURBATION/LEXICOGRAPHIC METHOD
正如我们所见，不只有一种算法称为单纯形法。相反，单纯形法是一整套相关算法，我们可以通过指定我们一直提到的旋转规则来从中选择一个特定的实例。我们还看到，使用最自然的枢轴规则，单纯形法可能无法收敛到最优解，因为它偶尔会无限期地循环通过与非最优解相关联的一系列退化枢轴。
因此，这提出了一个自然的问题：是否存在单纯形法肯定会达到最佳解决方案或证明不存在此类解决方案的旋转规则？这个问题的答案是肯定的，我们将提出两种选择这种枢轴规则。
第一种方法基于对退化是一种意外的观察。也就是说，如果一个或多个字典是退化的消失了。我们的示例通常使用小整数作为数据，在这种情况下，有时会发生取消并且我们最终得到一个退化字典似乎并不奇怪。但实际上每个右手边都可以是任何实数，而在实数世界中，任何特定数字（例如零）的出现似乎都不太可能。那么如何通过独立地向每个右侧添加小的随机扰动来扰动给定的问题呢？如果这些扰动足够小，我们可以认为它们微不足道，因此不会真正改变问题。如果它们是独立选择的，则完全取消的概率为零。
数学代写|计算复杂度理论代写COMPUTATIONAL COMPLEXITY THEORY代考|BLAND’S RULE
我们要考虑的第二个旋转规则称为 Bland 规则。它规定进入变量和离开变量都从各自的选择集中选择，方法是选择变量 $x_k$ 用最小的索引 $k$.
定理 3.3。如果进入变量和离开变量都根据 Bland 规则选择，则单纯形法总是终止。
证明可能看起来相当复杂，但花时间理解它的读者会发现其潜在的优雅是最有价值的。
证明。这足以表明单纯形法的这种变体从不循环。我们通过假设循环确实发生然后证明该假设导致矛盾来证明这一点。因此，让我们假设确实发 生了循环。不失一般性，我们可以假设它从一开始就发生了。让 $D_0, D_1, \ldots, D_{k-1}$ 表示方法循环通过的字典。也就是说，单纯形法生成以下字典 序列:
$$
D_0, D_1, \ldots, D_{k-1}, D_0, D_1, \ldots
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
