计量经济模型中参数线性约束条件的检验方法

在经济分析与研究中,计量经济模型越来越受到重视和普及。但在实际建模中要全面进行计量经济模型的检验是有一定难度的,需要考察模型的参数是否满足某种先验假设,即约束条件。运用参数线性约束F检验、沃尔德检验和t检验三种方法,通过建立生产函数模型,对我国粮食产量与生产劳动力和化肥适用量进行了检验说明。

用线性约束条件解题

平面上一条直线Ax＋By＋C=0将平面分成两部分，其中一侧区域中的点满足Ax＋By＋C〉0，而另一侧区域中的点满足Ax＋By＋C〈0，巧用这个结论，可使解题简捷明快，有新意．

线性约束条件下的分式规划最优解的求法

通过构造函数巧妙地将线性约束条件下的分式规划问题转化为常见的非线性规划问题，使之可用现有的非线性规划方法来求解．

一类线性约束条件下的最值问题

线性规划是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题．解决问题的基本思想是在约束条件所对应的可行域内根据目标函数的几何意义找到目标函数最优解．对于一类满足线性约束条件，但目标函数是非线性的且具有一定的几何意义的最值问题也常常可以用这一思想获得解决．

线性约束优化问题的遗传优化方法研究

介绍了线性约束条件的一般形式及线性约束条件的遗传优化方法 ,较全面地阐述了相对于各线性约束条件的各遗传算子的特点、作用及其产生方法 .

目标函数带线性约束块可分的凸优化方法

带有线性约束条件且目标函数是块可分的凸性最小问题一直是研究的重点。该问题是经过研究目标函数由2个不是充分光滑的凸函数组成或是由3个不是充分光滑的凸函数组成,从而推广到目标函数由n个不是充分光滑的凸函数组成的情况。问题的解决是以经典的交替方向法为基础,延伸出多种方法来建立该模型。总结了几种常见方法,同时提出了新方法——基于分离法的新ADMM法,并证明该方法的可行性。

关于求解带线性互补约束的数学规划问题正则方法的一个注记(英文)

本文主要研究在某些较弱条件下求解带线性互补约束的数学规划问题(MPLCC)正则方法的收敛性.若衡约束规划线性独立约束规范条件(MPEC-LICQ)在由正则方法产生的点列的聚点处成立,且迭代点列满足二阶必要条件,同时,若比在文[7]中渐近弱非退化条件Ⅰ更弱的渐近弱非退化条件Ⅱ在聚点处也成立,那么所有这些聚点都是B-稳定点.此外,在弱MPEC-LICQ,二阶必要条件及渐近弱退化条件Ⅱ下,我们仍能证明通过正则方法所得的聚点都是B-稳定点.

对线性结束条件的再理解

试验教材修订本中，对线性约束条件是这样定义的：对变量x，y的约束条件若是关于x，y的一次式，称之为线性约束条件．又有线性约束条件除了用一次不等式表示外，有时也用一次方程表示．而笔者在实际教学过程中发现，绝大多数线性约束条件用一次不等式表示，而用一次方程表示的极少．现举例如下：

线性条件下的非线性最值问题研究

线性规划研究的是线性目标函数在线性约束条件下最大值或最小值的问题．然而在近几年全国各地的数学高考试卷中，在线性约束条件下求非线性的最值问题已屡见不鲜该类问题难度较大、解法灵活，是学习上的难点．本文结合近几年的数学高考试题以几个常见的最值问题为例，探求在线性约束条件下的非线性最值问题的求解策略．

关于线性约束半无限凸规划的一种算法

本文给出求解具有凸目标函数及无限个线性约束条件的半无限规划问题的一种算法,并证明了算法的收敛性.考虑如下形式的半无限规划问题(P):min f(x)

例析约束条件与目标函数的常见类型

一、线性约束条件。

构建“圆”型二次约束条件在高考和竞赛中的应用

普通高中课程标准实验教科书数学必修5《不等式》这一章，把线性规划问题作为重点研究对象之一，所谓线性规划问题就是在线性约束条件下，求线性目标函数的最值问题，这里的线性约束条件主要是由二元一次不等式组构成的．另外，高中数学教材也重点研究了圆与圆锥曲线等二次型曲线的方程，这些曲线的方程是二元二次方程，因此，在高考和数学竞赛中，

高考数学试题中的线性规划问题——以2023年高考数学全国甲、乙卷有关试题为例

线性规划是基于运筹学背景下的一个实际应用,基本原理是利用线性约束条件求线性目标函数的最值。高中数学关于线性规划的知识出现在不等式章节中,并且每年高考试题中均有对此部分内容的考查。本文以2023年高考数学全国甲、乙卷中线性规划试题为载体,简要分析试题的命制特点及解题思路,以便有效促进和提高同学们对该部分内容的复习效率。

二次损失下带线性等式约束的线性模型中的线性预测的可容许性

本文针对带线性等式约束的线性模型 ,在二次损失下研究了线性预测的可容许性 ,得到了条件线性可预测变量的线性预测 Lys(Lys+ a)是可容许线性预测的充要条件。

线性规划(非线性规划)与数形结合思想

线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值问题．解决问题的基本思想是在约束条件对应的可行域内根据目标函数的几何意义求出目标函数的最优解．故解决线性规划问题的数学思想，从本质上说，就是数形结合思想．了解这一点，当约束条件或目标函数不是线性时，也就可解了．

利用线性规划思想解题

一般地，在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题．解决线性规划问题的数学思想，从本质上讲就是数形结合思想．某些数学问题从表面看与线性规划无关，但是创造性地运用线性规划思想来处理，却能使问题出乎预料地获得解决，而且可提高思维速度，筒缩解题长度．下以实例说明之．

巧用“线性规划”解题

简单线性规划是高中数学教学的新内容之一，是解决一些线性约束条件下线性目标函数的最值的问题，但它的思想可以延伸到解决线性约束条件下非线性目标函数的最值问题、非线性约束条件下线性目标函数的最值问题和非线性约束条件下非线性目标函数的最值问题，利用这些知识可以很方便的解决一些看似与线性规划无关的问题．现举例说明：

几类隐性的线性规划问题

根据高考“在知识网络交汇点设置问题”的命题原则，命题者在编拟考试题或复习题时，往往要考虑一题多解，从多角度、多侧面考查基础知识和基本方法，体现了试题的多功能性．有些试题属于哪个类型，用什么方法求解，有时并不是十分明显，当选择不同的方法求解时，难易程度却存在很大差异．众所周知，“已知2个变量x，y的线性约束条件，求目标函数z=f（x，y）的最值或值域”属于线性规划基本模型．在教学中，我们发现有下面几类隐性的线性规划问题，