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Lineare Optimierung und Wahrscheinlichkeitsmaß

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

Unterschied zwischen Lineare Optimierung und Wahrscheinlichkeitsmaß

Lineare Optimierung vs. Wahrscheinlichkeitsmaß

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. Ein Wahrscheinlichkeitsmaß dient dazu, den Begriff der Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren und Ereignissen, die durch Mengen modelliert werden, eine Zahl im Intervall zuzuordnen.

Ähnlichkeiten zwischen Lineare Optimierung und Wahrscheinlichkeitsmaß

Lineare Optimierung und Wahrscheinlichkeitsmaß haben 2 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Lineare Abbildung, Linearkombination.

Lineare Abbildung

Achsenspiegelung als Beispiel einer linearen Abbildung Eine lineare Abbildung (auch lineare Transformation oder Vektorraumhomomorphismus genannt) ist in der linearen Algebra ein wichtiger Typ von Abbildung zwischen zwei Vektorräumen über demselben Körper.

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Linearkombination

Der Vektor \vec v ist die Linearkombination 2\vec u_1 + 1.5\vec u_2 v ist eine Linearkombination der beiden Vektoren v_1 und v_2. Die grüne Ebene stellt die ''lineare Hülle'' der beiden Vektoren dar. Unter einer Linearkombination versteht man in der linearen Algebra einen Vektor, der sich durch gegebene Vektoren unter Verwendung der Vektoraddition und der skalaren Multiplikation ausdrücken lässt.

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Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen

Vergleich zwischen Lineare Optimierung und Wahrscheinlichkeitsmaß

Lineare Optimierung verfügt über 76 Beziehungen, während Wahrscheinlichkeitsmaß hat 109. Als sie gemeinsam 2 haben, ist der Jaccard Index 1.08% = 2 / (76 + 109).

Referenzen

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

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