MATHCAD 2000 PL

Page 29

29

2

2

2

2

2

2

2

2

2

( x1 − xx) + ( y1 − yy) = rr ( x2 − xx) + ( y2 − yy) = rr ( x3 − xx) + ( y3 − yy) = rr

Ale z niewiadomych przyczyn nie można tu podać ograniczeń typu rr > 0 (Mathcad protestuje).

2 2  Find( xx , yy , rr ) →  1 1     5 −5 

2  xp :=  −3    5 

 −4  yp :=  1    5  2

5 5 sin( t) + 1

Na zakończenie omawianego przykładu zilustrujemy rozwiązanie graficznie. 1. tworzymy parametryczny wykres znalezionego okręgu 2. dodajemy serie punktów xp i yp 3. oraz pojedynczy punkt (2,1) Aby uzyskać końcowy efekt jak na wykresie obok musimy go jeszcze odpowiednio sformatować.

1

yp 1

0

5

5 5 cos( t) + 2 , xp , 2

2

2

0

2

2

Wprowadzenie do optymalizacji Tematyka optymalizacji jest na tyle bogata, że nie sposób tu podać nawet fragmentarycznych wiadomości. Punkt niniejszy proszę więc traktować czysto technicznie - czyli jak znaleźć optimum pewnej funkcji (tzw. funkcji celu) w Mathcadzie. Otóż rozwiązanie problemu zapisujemy praktycznie zawsze w podobny do opisanego niżej algorytmu. Z formalnego punktu widzenia nie jest istotne czy rozwiązujemy zadanie z jedną lub wieloma zmiennymi decyzyjnymi, z ograniczeniami lub bez, oraz czy zadanie jest liniowe lub nieliniowe. Zapis w Mathcadzie będzie zawsze podobny a


Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.