Risposta:
Un sistema lineare coerente è un sistema di equazioni lineari con almeno un set di valori che soddisfa tutte le equazioni.
Spiegazione:
Si dice che un sistema di equazioni lineari sia coerente se c'è una soluzione che soddisfa tutte le equazioni. Per esempio,
ha la soluzione
e quindi è coerente.
Il sistema
ha infinite soluzioni, come qualsiasi
Tuttavia, il seguente sistema è non coerente
poiché non c'è chiaramente alcuna coppia di valori
Qual è un esempio di un'equazione lineare scritta in notazione di funzione?
Possiamo fare di più che dare un esempio di un'equazione lineare: possiamo dare l'espressione di ogni possibile funzione lineare. Una funzione è detta lineare se la variabile dipendente e indipendente si sviluppa con un rapporto costante. Quindi, se prendi due numeri x_1 e x_2, hai che la frazione {f (x_1) -f (x_2)} / {x_1-x_2} è costante per ogni scelta di x_1 e x_2. Ciò significa che la pendenza della funzione è costante e quindi il grafico è una linea. L'equazione di una linea, in notazione di funzione, è data da y = ax + b, per alcuni a e b in mathbb {R}.
Cos'è la programmazione lineare? + Esempio
L'utilizzo ottimale delle risorse può essere determinato, massimizzando così il profitto e riducendo al minimo i costi. La programmazione lineare è un processo in cui le linee rette (quindi lineari) sono disegnate per rappresentare le condizioni oi vincoli delle risorse coinvolte in un particolare scenario / attività. È possibile determinare l'utilizzo ottimale delle risorse, massimizzando così il profitto e riducendo al minimo i costi. Ad esempio, un'azienda di trasporti potrebbe avere un piccolo pick-up e un grosso furgone. C'è un momento in cui diventa più economic
Qual è l'uso principale della regressione lineare? + Esempio
L'uso principale della regressione lineare consiste nell'adattare una linea a 2 insiemi di dati e determinare quanto essi siano correlati. Esempi sono: 2 serie di prezzi delle scorte e le ore e i gradi di studio delle produzioni di colture Per quanto riguarda la correlazione, il consenso generale è: i valori di correlazione di 0,8 o superiori indicano una forte correlazione. I valori di correlazione di 0,5 o superiore fino a 0,8 denotano una correlazione debole Correlazione valori inferiori a 0,5 denotano una correlazione molto debole f Regressione lineare e calcolatore di correlazione