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Kegel (Geometrie) und Lineare Optimierung

Shortcuts: Differenzen, Gemeinsamkeiten, Jaccard Ähnlichkeit Koeffizient, Referenzen.

Unterschied zwischen Kegel (Geometrie) und Lineare Optimierung

Kegel (Geometrie) vs. Lineare Optimierung

Gerader Kreiskegel ''(Drehkegel)'' und schiefer Kreiskegel Ein Kegel oder Konus ist ein geometrischer Körper, der entsteht, wenn man alle Punkte eines in einer Ebene liegenden, begrenzten und zusammenhängenden Flächenstücks geradlinig mit einem Punkt außerhalb der Ebene verbindet. Bei linearen Optimierungsproblemen ist die Menge der zulässigen Punkte (braun) durch lineare Ungleichungen (Halbräume, definiert durch Hyperebenen) eingeschränkt. Die lineare Optimierung oder lineare Programmierung ist eines der Hauptverfahren des Operations Research und beschäftigt sich mit der Optimierung linearer Zielfunktionen über einer Menge, die durch lineare Gleichungen und Ungleichungen eingeschränkt ist.

Ähnlichkeiten zwischen Kegel (Geometrie) und Lineare Optimierung

Kegel (Geometrie) und Lineare Optimierung haben 3 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Ecke, Gerade, Konvexe Menge.

Ecke

Die Ecke, auch der Eckpunkt, ist in der Geometrie ein besonders ausgezeichneter Punkt der Grenzlinie oder -fläche eines Gebietes.

Ecke und Kegel (Geometrie) · Ecke und Lineare Optimierung · Mehr sehen »

Gerade

kartesischen Koordinatensystem Eine gerade Linie oder kurz Gerade ist ein Element der Geometrie.

Gerade und Kegel (Geometrie) · Gerade und Lineare Optimierung · Mehr sehen »

Konvexe Menge

Eine konvexe Menge Eine nichtkonvexe Menge In der Mathematik heißt eine geometrische Figur oder allgemeiner eine Teilmenge eines euklidischen Raums konvex, wenn für je zwei beliebige Punkte, die zur Menge gehören, auch stets deren Verbindungsstrecke ganz in der Menge liegt.

Kegel (Geometrie) und Konvexe Menge · Konvexe Menge und Lineare Optimierung · Mehr sehen »

Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen

Vergleich zwischen Kegel (Geometrie) und Lineare Optimierung

Kegel (Geometrie) verfügt über 83 Beziehungen, während Lineare Optimierung hat 76. Als sie gemeinsam 3 haben, ist der Jaccard Index 1.89% = 3 / (83 + 76).

Referenzen

Dieser Artikel zeigt die Beziehung zwischen Kegel (Geometrie) und Lineare Optimierung. Um jeden Artikel, aus dem die Daten extrahiert ist abrufbar unter:

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