Skip to content

wdhhekop/study_labs

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

1 Commit
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Study Labs - Linear Programming & Numerical Analysis

Описание проекта

Данный репозиторий содержит лабораторные работы по двум направлениям:

  • Линейное программирование
  • Численные методы

Реализованы алгоритмы решения задач оптимизации и систем линейных алгебраических уравнений, а также проведён численный анализ сходимости методов.


Линейное программирование

Реализованы следующие задачи:

  • Построение двойственной задачи в явном виде
  • Решение задач линейного программирования с использованием:
    • Прямого симплекс-метода
    • Двойственного симплекс-метода
    • Метода внутренней точки
  • Сравнение вычислительной эффективности методов

Используемые инструменты:

  • Gurobi Optimizer (gurobipy)
  • Highs Solver (highspy)
  • Формат входных данных: .mps

Численные методы

Лабораторные работы посвящены численным методам

Лабораторная работа 1 - исследование сходимости числовых рядов и ускорение сходимости методом Куммера.

Лабораторная работа 2 - численное решение нелинейного уравнения методами Ньютона и простой итерации.

Лабораторная работа 3 - решение систем линейных уравнений методами Гаусса, Якоби, Гаусса-Зейделя и последовательных релаксаций.

Лабораторная работа 4 - численное интегрирование.

Лабораторная работа 5 - численные методы решения дифференциальных уравнений.

Лабораторная работа 6 - решение краевой задачи с помощью метода стрельбы и метода прогонки.


Требования

Для запуска ноутбуков необходимы:

python >= 3.9
numpy
scipy
pandas
gurobipy
highspy

About

The project includes implementation and experimental analysis of classical optimization algorithms for linear programming problems, as well as numerical methods.

Resources

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors