Внутренний Предиктор СССР - Мёртвая вода. Часть 2

• Название: Мёртвая вода. Часть 2
• Автор: Внутренний Предиктор СССР
• Жанр: Политика

Продолжение первой книги. Курс видеолекций "Тайны управления человечеством" можно взять на сайте  http://pravdu.ru/lessons/petrov/. Основы концепции и более глубокое изучение - в материалах сайта www.kpe.ru.

---

Математически принцип ненапряженного может быть выражен следующим образом:

FK предельно возможное > FKП ³ FK min

Один из вариантов выбора смысла оптимальности состоит в том, что вариантный спектр производства FK ³ FK min должен достигаться при минимальных валовых производственных мощностях во всем множестве рассматриваемых отраслей XK = (XK 1 , XK 2 , ... , XK n)T. Но отраслей много, вся их продукция не‑взаимозаменяема и, чтобы найти минимум их потребных мощностей, необходимо избрать процедуру формального соизмерения объективно несоизмеримых разнокачественностей.

Одна из таких процедур, применяемых для построения критериев оптимальности — скалярное произведение двух векторов в ортогональном базисе:

z = rT XK = (r1 , r2 , ... , rn)(XK 1 , XK 2 , ... , XK n)T =

= r1XK 1 + r2XK 2 + ... + rnXK n  ,

в котором компоненты вектора r выступают как “весовые множители” при компонентах вектора XK валовых мощностей отраслей, приводя их к некой единой размерности, или лишая их размерности вообще, что позволяет в математической модели корректно складывать реальные хлеб, чугун, компьютеры, самолеты и телевизоры, производимые разными отраслями.

Ортогональность базиса — перпендикулярность друг другу любой пары координатных осей. Ортогональность базиса в задачах экономических приложений можно условно интерпретировать как полную взаимо-НЕ-заменяемость продукции в номенклатуре спектров производства XK , FK. При сделанных предположениях система ограничений, налагаемых на межотраслевой баланс, математически описывается так:

(E -A) XK = FK  => FK min

XK  => 0                            ЛП-П

Найти Min( Z ),  Z = r1XK 1 + r2XK 2 + ... + rnXK n

В терминах математики это — задача линейного программирования[139] (далее аббревиатура ЛП). Это задача продуктообмена (отсюда дополнительное мнемоническое обозначение «П»). Условие XK ³0 , хотя оно присутствует и в канонической формально-математической постановке задачи линейного программирования, имеет и экономический смысл — неотрицательности валовых производственных мощностей. В задачу могут быть введены и иные таким же способом формализованные ограничения, например: биосферно-экологические ограничения в их формализованном виде XK < XK max , FK  <  FK max , ограничения на численность персонала и т.п. Но они не изменяют характера используемых математических методов, если все ограничения выражены в линейных функциях, т.е. функциях типа f =Sai xi , где аi — коэффициенты, а xi — переменные,i = 1, ... , N . В такого рода системы неравенств могут входить и уравнения, так как каждое из уравнений f(x)= c эквивалентно введению в систему двух нестрогих неравенств f(x)£ c , f(x)³ c , которые оба должны удовлетворяться в решении системы.

Математический аппарат линейного программирования существует с начала 1940‑х гг. и используется в качестве средства для формализованного выбора оптимального решения в задачах управления объектами, описываемыми большим числом параметров; а также для формализованного выбора оптимального сочетания множества характеристик объектов при их проектировании и научно-техническом сопровождении осуществления проектов.

Именно по этой причине, т.е. для поддержания необходимой глобальному надиудейскому предиктору функциональной недееспособности при решении многопараметрических задач управления (и разработки технологий и продукции) линейное программирование и некоторые другие разделы математики, допускающие их такого рода приложение, не только исключены из типичного вузовского курса в СССР[140], но даже вообще не упоминаются в них. Поэтому в нашей стране с линейным программированием и аналогичного назначения другими разделами математики знакомы содержательно-методоло­ги­чески только математики-абстракционисты, прошедшие через университетский курс высшей математики. А весьма малое число специалистов иных отраслей знания и техники просто бездумно натасканы на сложившиеся и ставшие традиционными прикладные интерпретации математического аппарата. В связи с этим пробелом в образовании большинства даже не-гуманитариев, прежде чем говорить о прикладных интерпретациях аппарата линейного программирования, поговорим о его существе.

В трехмерном пространстве линейное уравнение с тремя неизвестными:  a1x1 + a2x2 + a3x3 + b = 0 — задает плоскость. Два уравнения задают две плоскости и, если плоскости пересекаются, то и прямую линию — линию их пересечения. Каждая плоскость рассекает полное бесконечное во все стороны пространство на два “полупрос­тран­ства”, подобно тому, как удар ножом рассекает картофелину пополам. Замена знака равенства ( = ) в уравнении плоскости на знак неравенства (< , > , £ , ³ ) есть выбор одного из полупространств, определяемых плоскостью, и изъятие из рассмотрения второго. При этом строгое неравенство ( < , > ) исключает из избранного полупространства секущую полное пространство плоскость, а нестрогое ( £ , ³ ) включает секущую плоскость в избранное полупространство (т.е. “нож” остается прилепленным к одной из половинок “картофелины”).

Много неравенств — это вырезание бесконечно простирающимися плоскостями из полного пространства некоторой области. Геометрически такая область — многогранник.

В n‑мерном пространстве всё точно также. Линейное уравнение n переменных определяет подпространство размерностью n ‑ 1 , называемое гиперплоскостью. Много неравенств в n‑мерном пространстве вырезают из него гиперплоскостями n‑мерную область. Эта область является n-мерным многогранником; причем выпуклым многогранником. Свойство выпуклости означает, что всякие две точки на поверхности, ограничивающей многогранник, могут быть соединены отрезком прямой линии, и все точки этого отрезка будут принадлежать либо внутренности этого многогранника, либо ограничивающей его поверхности.

Картофелина после её обрезки ножом — трехмерный эквивалент такого n-мерного многогранника. Свойство выпуклости проявляется в том, что, если из любой точки на её поверхности картофелину проткнуть прямолинейной спицей в произвольном направлении, то спица войдет в картофелину и выйдет из неё только по одному разу: т.е. одно пронзание спицей картофелины на её поверхности оставляет только две дырки.

Аргумент Z функции Min(Z) критерия оптимальности — также линейная функция n переменных:

Z = rTXK = (r1 , r2 , ... , rn)(XK 1 , XK 2 , ... , XK n)T =

= r1XK 1 + r2XK 2 + ... + rnXK n .

То есть скалярное произведение векторов rTXK в ортогональном базисе — также уравнение гиперплоскости. Её направленность в пространстве определяется набором коэффициентов r1 , r2 , ... , rn . При этом вектор r=(r1 , r2 , ... , rn)T ортогонален (т.е. перпендикулярен) к гиперплоскости, задаваемой уравнением Z = rT XK . Удаленность гиперплоскости от начала системы координат обусловлена значениемZ , являющимся свободным членом уравнения rT XK - Z = 0. При численно не определенном значении свободного члена Z этого уравнения пространство заполнено “пакетом” параллельных гиперплоскостей, каждая из которых “касается” соседних с нею двух. В трехмерной аналогии это — “слоеный вафельный торт”, в котором исчезающе тонкие вафли и прослойки начинки между ними — плоскости, различимые по значению Z каждой из них.

В задаче линейного программирования координаты точек, т.е. конкретный набор значений XK 1 , XK 2 , ... , XK n , определяющий значение аргумента Z = rT XK  критерия оптимальности Min(Z), могут выбираться только из области, вырезанной  всем набором неравенств-ограничений из n-мерного пространства.

То есть в трехмерной аналогии, нам сначала необходимо ориентировать в пространстве “слоеный торт” так, чтобы пакет плоскостей имел ориентацию, определяемую значениями r1 , r2 , ... , rn . Ориентация “торта” в пространстве предполагает, что слои его могут быть расположены вовсе не параллельно по отношению к плоской поверхности стола, на которую помещен “торт”. Потом этот “торт” следует обрезать “ножом”, как того требуют неравенства-ограничения. И после этого, если на столе что-то останется[141], из обрезанного  пространственно ориентированного “слоеного торта”, следует вынуть одну из плоскостей (“вафель” или “прослоек”), в которой достигается наименьшее (или наибольшее: Min(Z)=Max(-Z)) из значений аргумента Z критерия оптимальности: Z = r1XK 1 + r2XK 2 + ... + rnXK n . Поскольку на поверхности стола должна быть известна точка, соответствующая началу координат (например один из углов столешницы), то, чтобы выделить искомое решение, придется вынуть из “торта” плоскость, самую близкую к ней (или самую удаленную от неё), так как экстремальное значение Min(Z) илиMax(Z) однонаправленно обусловлены удаленностью от начала координат. Расстоянием между точкой и плоскостью в трехмерном пространстве является перпендикуляр, опущенный из точки на плоскость.