Razlike između izmjena na stranici "Numerička analiza"

m
{{Main|Matematička optimizacija}}
 
Optimizacioni problemi se bave određivanjem tačke u kojoj dolazi do maksimizacije (minimizacije) date funkcije. Obično ta tačka mora da zadovolji izvesna [[Ograničenje (matematika)|ograničenja]].
Optimization problems ask for the point at which a given function is maximized (or minimized). Often, the point also has to satisfy some [[Constraint (mathematics)|constraint]]s.
 
Polje optimizacije se dalje deli u nekoliko potpolja, u zavisnosti od forme ciljne funkcije i ograničenja. Na primer, [[linearno programiranje]] se bavi sličajem gde su ciljna funkcija i ograničanja linearni. Poznati metod linearnog programiranja je [[Simpleks algoritam|simpleks metod]].
The field of optimization is further split in several subfields, depending on the form of the objective function and the constraint. For instance, [[linear programming]] deals with the case that both the objective function and the constraints are linear. A famous method in linear programming is the [[simplex method]].
 
Metod [[Lagranžovi množioci|Langranžovih množioca]] se može koristiti za redukovanje optimizacionih problema sa ograničenjima do optimizacionih problema bez ograničenja.
The method of [[Lagrange multipliers]] can be used to reduce optimization problems with constraints to unconstrained optimization problems.
 
=== Diferencijalne jednačine ===
3.736

izmjena