riconoscere il principale punto di correzione degli errori tramite la programmazione lineare : determinare l'estensione di un errore di programmazione e se è possibile inserire il codice di risolverlo. Se non si riesce a valutare questo in anticipo , potrebbe essere l'esecuzione di un esercizio di futilità . Devi guardare prima alla vostra matrice di codifica per determinare se i dati sono sufficienti per offrire la soluzione che cercate , che è il recupero o la rettifica dei dati con correzione degli errori del codice .
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List tutti i dati, o variabili conosciute , che avete a disposizione in una tabella o un grafico in modo da poter visualizzare come fare per risolvere il problema . Anche elencare tutti i vincoli si dovrà cercare di risolvere il problema . Per esempio, se si sa che una variabile non può essere uguale a zero, ma deve essere inferiore a 10 , esprimere questa conoscenza scrivendo fuori come una relazione matematica . Elencare questi vincoli come le disuguaglianze utilizzando i segni e ≤ ≥ . In questo esempio , si sa che qualunque variabile si sta risolvendo per deve essere da qualche parte tra zero e nove. Un articolo pubblicato su l'Università di California a Los Angeles, il sito web di Matematica Dipartimento e uno pubblicato sul sito Standford Università sia consiglia di utilizzare il problema di minimizzazione noto come il problema Pursuit Base per risolvere per le variabili sconosciute .
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risolvere l'equazione, utilizzando soluzioni praticabili. Queste soluzioni sono quelle che si formano dai vincoli . Quando i vincoli sono inseriti nell'equazione, il grafico risultante dell'equazione dovrebbe creare linee intersecanti che formano una regione di possibili soluzioni .
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Calcola le possibili soluzioni basate sui vertici cui l'equazione di una linea interseca la x ed y gli assi . Ognuno di questi vi fornirà i valori minimo e massimo o di un insieme di parametri con cui è possibile lavorare .
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