Контрольная работа. Тема 16. Математика в целенаправленной деятельности

ПРОГРАММА

Тема 16. Математика в целенаправленной деятельности

Процесс принятия решения, его участники и этапы. Поня­тие операции. Исследование операций - теория и методы количе­ственного анализа решений, его взаимосвязь с теорией принятия решений. Математическая модель операции [контролируемые и неконтролируемые факторы, стратегии (планы), исходы, крите­рии эффективности (целевые функции)]. Однокритериальные и многокритериальные задачи оптимизации; задачи оптимизации в условиях определенности, неопределенности, конфликта.

Тема 17. Линейное программирование

Постановка и различные формы записи задачи линейного программирования. Типовые задачи линейного программирова­ния. Графический метод решения. Понятие о симплекс-методе.

Двойственные задачи. Теоремы двойственности. Эконо­мическая интерпретация взаимно двойственных задач и теорем двойственности. Транспортная задача; математическая формули­ровка. Построение начального опорного плана. Метод потенциа­лов, их экономический смысл. Пакеты прикладных программ для решения задач линейного программирования.

Тема 18. Нелинейное программирование

Постановка задачи нелинейного программирования; при­меры из экономики. Классификация задач и численных методов математического программирования. Понятие о методах одно­мерной, безусловной и условной оптимизации. Бюджетное огра­ничение. Оптимум потребителя. Определение оптимальных по­требительских наборов методом Лагранжа.

Тема 19. Антагонистические игры

Игра как математическая модель принятия оптимальных решений в условиях конфликта. Классификация игр. Матричные игры. Максиминные и минимаксные стратегии игроков; седловая точка. Смешанное расширение игры. Основная теорема матричных игр. Применение линейного программирования для решения игр в смешанных стратегиях.

Тема 20. Моделирование отраслевой структуры народного хозяйства

Основные допущения, принимаемые при построении ли­нейных статических моделей. Статическая модель межотрасле­вого баланса. Технологическая матрица и матрица полных за­трат.

Список рекомендуемой литературы

Настоящие указания составлены в соответствии с учебни­ками [1], [2] и [3]:

1. Исследование операций в экономике: учебное посо­бие / под ред. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.

2. Высшая математика для экономистов: учебное посо­бие / под ред. Н.Ш. Кремера. - М: ЮНИТИ, 2010.

3. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2010

Задача 1

На изготовление двух видов продукции Р₁ и Р₂ требует­ся три вида сырья S₁, S₂ и S₃, запасы которого ограничены и составляют соответственно b₁, b₃ и b₂ условных единиц. Коли­чество сырья, необходимое для изготовления единицы каждого из видов продукции дано в таблице 1.

Таблица 1

Здесь а_ij - количество сырья вида S_j, необходимое для изготовления единицы продукции типа P_j (i=l, 2, 3; j-1, 2). В последней строке указана прибыль (в условных денежных еди­ницах), получаемая от реализации единицы соответствующей продукции (предполагается, что вся выпущенная продукция реа­лизуется). Требуется составить план выпуска продукции, при котором суммарная прибыль от реализации всей продукции была бы максимальной.

Рассмотрим конкретный пример (таблица 2).

Таблица 2

Решение

Обозначим искомый план производства через (х₁, х₂), где х₁ - количество продукции типа Р₁; х₂ - ко­личество продукции типа Р₂. Составим ограничения задачи. Ог­раничивающим фактором здесь является сырье. Например, на план производства (х₁, х₂) должно истратиться Зх₁ + Зх₂ сы­рья вида S₁, запасы которого равны 15 ед., поэтому должно вы­полняться неравенство

для сырья S₂ и S₃, соответственно, должны выполняться неравен­ства 2 х ₁ + 6 х ₂ ≤ 18 и 4 х ₁ ≤ 16

По смыслу задачи в систему ограничений необходимо включить еще два неравенства

и .

Объединим все неравенства в систему

Эта система носит название системы ограничений задачи.

В качестве целевой функции задачи выступает суммарная прибыль, которая, очевидно, имеет вид

Итак, мы построили математическую модель задачи:

Заметим, что это - задача линейного программирования с двумя переменными. Решим ее графическим методом.

Рассмотрим систему неравенств; множество ее решений называется ОДР - областью допустимых решений или об­ластью допустимых планов.

Построим область решений первого неравенства системы ограничений 3 х ₁ + 3 х ₂ ≤ 15. Сначала построим прямую Зх₁ + Зх₂ =15, например, по точкам (0, 5), (5, 0), которую обозначим цифрой (I). Эта прямая разбивает всю плоскость на две полуплоскости. Для определения полуплоскости решений нашего неравенства возьмем произвольную точку плоскости, не нежащую непрямой Зх₁ +3х₂ = 15, например, (0, 0), и подставим ее координаты в неравенство: 3 · 0 + 3 · 0 ≤ 15. Так как 0 < 15, то точка (0, 0) лежит в полуплоскости решений нашего неравенства. Полуплоскость, в которой лежит данная точка, мы заштрихуем (Рисунок 1).

Аналогично строим полуплоскости решений остальных неравенств системы ограничений, каждый раз заштриховывая " ненужную" полуплоскость [прямые (II) и (Ш)]. Заметим, что неравенстве х₁ ≥ 0 и х₂ ≥ 0 " выделяют" первый квадрант (заштриховываем левую полуплоскость от прямой x₁=0 нижнюю от прямой х₂ =0). Таким образом, ОДР - это замкну­тый многоугольник OABCD (рисунок1).

Рисунок 1

Теперь нужно среди точек построенного многоугольника (включая и его границу!) найти такую, в которой целевая функ­ция F(x₁, х₂) = 2х₁ +3х₂ достигает максимального значения. Для этого построим прямую, заданную уравнением 2х₁ + 3х₂ = 0, которая является линией нулевого уровня функ­ции F{x₁, x₂,). Как известно, линии уровней линейной функции образуют на плоскости семейство параллельных прямых, на каж­дой из которых функция принимает постоянное значение. При переходе от одной линии уровня к другой значение функции из­меняется. Направление " наискорейшего" возрастания функции F указывает вектор

(в нашем случае это вектор с началом в начале координат (0, 0) и концом в точке (2, 3), координаты которого в случае линейной функции F равны коэффициентам при соответствующих пере­менных). Для нахождения оптимального плана нужно " передви­гать" линию нулевого уровня функции F параллельно самой себе в направлении вектора М до точки ее " последней встречи" с ОДР. Эта точка (или отрезок прямой) и будет решением по­ставленной задачи. В нашем случае это точка В - точка пересе­чения прямых (I) и (II). Найдем координата этой точки, решив систему уравнений:

→ В(3; 2)

Следовательно, усл. ден. ед.

Ответ: для получения суммарной максимальной прибыли нужно выпускать 3 ед. продукции типа P₁ и 2 ед. про­дукции типа P₂. При таком плане прибыль составит 12 ден. ед.

Замечание I: Если требуется найти минимум функции F, то линию нулевого уровня следует передвигать до точки " первой встречи" с ОДР или в направлении, противопо­ложном вектору .

Как правило, задачи, в которых целевая функция представляет собой затраты производства, требуют минимизации этой функции.

Замечание 2: Если нарисунке " не видно" опти­мальной точки, то рекомендуется найти координаты всех вершин многоугольника и посчитать значение функции F в этих точках. Наибольшее (или наименьшее) значение функции F укажет оптимальную точку (или отрезок прямой).

Вопросы для самопроверки:

1. Какая фигура является областью решений линейного нера­венства?

2. Какая фигура является областью решений системы линейных неравенств?

3. Запишите стандартную форму задачи линейного программи­рования.

4. Дайте определения допустимого плана и оптимального плана задачи линейного программирования.

Задача 2

Ниже приведена таблица 3, в которой указаны запасы не­которого груза у поставщиков А₁ , А₂, А₃, потребности в этом грузе потребителей В₁ , В₂,, B ₃, а также стоимости (тарифы) с₁₁ c₁₂, …, c₃₃ перевозки единицы этого груза от каждого поставщи­ка каждому потребителю (тариф c _ijозначает стоимость перевоз­ки единицы груза от поставщика A_i потребителю В_j); величи­ны c_ij указаны в некоторых денежных единицах. Составьте оп­тимальный план перевозок - такой, чтобы все потребители были удовлетворены и при этом стоимость всех перевозок была бы наименьшей.

Таблица

Решение

1. Составление начального плана перевозок ([1], стр. 129-131).

а) Метод " северо-западного угла".

Заполним клетку а_1] - " северо-западный угол" матрицы перевозок. В нее можно запланировать перевозку 60 единиц гру­за: потребность потребителя В_] равна 60 единицам, а у постав­щика А₁ имеется воз­можность поставить B₁ весь требуемый груз (60 единиц из имеющихся у него 70). При этом 1-й столбец матрицы перевозок будет закрыт, а в пер­вую строку останется в дальнейшем размес­тить перевозку 10 единиц (рисунок 1).

Рисунок 1.

Заполняем " северо-западный угол", оставшейся незапол­ненной части таблицы - клетку a₁₂. В нее можно запланировать перевозку 10 единиц груза, оставшихся у поставщика А_], потре­бителю В₂; при этом все возможности А₁ будут исчерпаны, а В₂ надо будет поставить еще 80 единиц груза. При этом 1-я строка матрицы перевозок будет закрыта (рисунок 2).

Рисунок 2.

Снова заполняем " северо-западный угол" незаполненной части таблицы - клетку a₂₂. В нее можно запланировать перевоз­ку 40 единиц груза, имеющихся у А₂, потребителю В₂; при этом все возможности А₂, будут исчерпаны, а потребителю В₂ надо будет поставить еще 40 единиц груза; 2-я строка матрицы будет закрыта (рисунок 3).

Рисунок 3.

В оставшейся незаполненной части последней строки матрицы перевозок заполняем сначала " северо-­западный угол" - клетку а₃₂ (в нее ставим, естественно, 40 единиц груза и закрываем 2-й столбец), а затем – оставшуюся клетку a ₃₃ (снова " северо-­западный угол" оставшейся незаполнен­ной части таблицы); получаем план перевозок, изображенный на рисунке 4.

Рисунок 4.

Подсчитаем стоимость затрат на перевозки по этому пла­ну. Для этого объем перевозки, указанный в каждой заполненной клетке, надо умножить на тариф этой клетки и сложить все полу­ченные произведения:

Метод " северо-западного угла" очень простой Он никак не учитывает стоимости перевозок. Точно так же можно применять ме­тод " юго-восточного угла" или какого-нибудь другой, важно лишь четко сформулировать правило (алгоритм) составления плана.

б) Метод наименьшей стоимости.

Находим клетку матрицы перевозок с наименьшим тари­фом; таких клеток две: а₂₂ и а₁₃ - тарифы в них равны 1. По­скольку в клетку а₂₂ можно поместить 40 единиц груза (это наи­меньшее из чисел 40 и 90, соответственно запасов А₂ и потребностей В₂), а в клетку а₁₃ - тоже 40 единиц.

Выбираем одну из них произвольно, например, клетку a₁₃, и закрываем 3-й столбец, а у поставщика А₁ оставляем 70 -40 = 30 единиц груза (рисунок 5).

Рисунок 5.

В оставшейся незаполненной части матрицы перевозок наименьший тариф имеет клетка а₂₂. Заполняем ее: ставим перевозку 40, закрываем вторую строку, а потребителю В₂ останется еще по­лучить 50 единиц груза (рисунок 6).

Рисунок 6.

В оставшейся неза­полненной части мат­рицы перевозок наи­меньший тариф (2

денежные единицы) имеют клетки a₃₁, и а₃₂ - В первую из них помещаем требуемые там 60 единиц груза (во вторую можно поместить лишь 50 единиц- меньше), закрываем первый столбец, уменьшая запасы А₃ до 80 - 60 = 20 единиц груза (рисунок 7)

Рисунок 7.

Дальше матрица заполняется однозначно - в незаполненные клетки a₁₂ и a₃₂ ста­вим требуемые там 30 и 20 единиц груза соот­ветственно. План со­ставлен (рисунок 8). Под­считаем стоимость за­трат по составленному плану:

30 • 4 + 40 • 1 + 40 • 1 + 60 • 2 + 20 • 2 = 360 (ед.).

Рисунок 8.

Метод наименьшей стоимости дал более выгодный план, поэтому будем рассматривать именно его в качестве начального. Отметим два обстоятельства. В обо­их планах оказались заполненными одина­ковое число клеток. Это не случайно. Для невырожденных задач это число равно, как известно из теории, т+п-1 где т и п -размеры матрицы перевозок. В нашем случае т = n = 3, поэтому должны быть заполнены 3 + 3 — 1 = 5 клеток, что и получилось. " Невырожденость" здесь означала, что на каждом этапе решения мы " закрывали" либо столбец, либо строку матрицы перевозок, но никогда столбец и строку одновременно. Если бы случилась необходимость их одновременного закрытия, нам пришлось бы вводить фиктивную нулевую перевозку, чтобы соблюсти указан­ный принцип. Кроме того, мы решали так называемую " закры­тую" транспортную задачу: сумма запасов поставщиков равня­лась сумме потребностей потребителей; иначе нам тоже пришлось бы вводить либо " фиктивных поставщиков", либо " фик­тивных потребителей". Осталось напомнить, что, очевидно, дос­таточно составить исходный план лишь одним способом; мы привели два способа из методических соображений.

Теперь надо выяснить, оптимален ли план, приведенный на рис. 8. Для этого надо провести оценку каждой свободной клетки, составив для нее цикл, а по нему -знакочередующуюся сумму тарифов клеток, входящих в этот цикл: если эта оценка окажется для какой-то клетки неотрицательной, ее невыгодно включать в новый план, если же она окажется отрицательной, то рассматриваемый план не оптимален и эту клетку целесообразно включить в новый, более выгодный план.

Как только в некотором плане все свободные клетки бу­дут иметь» неотрицательные оценки, мы получим оптимальный план.

Исследование исходного плана на оптимальность (распределительный метод) ([1], стр. 134- 139). Найдем последовательно оценки всех свободных клеток плана перевозок, изображенного на рисунке 8.

Клетка a₁₁. Цикл (рисунок 9). Его оценка

Рисунок 9.

Клетка a₂₁. Цикл (рисунок 10). Его оценка

					4	1			4	1
4	1			1
2

Рисунок 10. Рисунок 11. Рисунок 12.

Клетка a₂₃. Цикл (рисунок 11). Его оценка а ₂₃ = 3 -1 + 4-1 =5 > 0.

Клетка a₃₃ Цикл а₃₃ - а₁₃ + а₁₂. – а₃₂ (рисунок 12). Его оценка α ₃₃ = 4-1 + 4 – 2 = 5> 0

Итак, исследуемый план не оптимален, в новый план сле­дует включить клетку а ₁₁(это единственная свободная слетка с отрицательной оценкой).

Комментарий. Полезно убедиться в единственности (с точностью до направления обхода) цикла для каждой свободной клетки и независимости значения ее оценки от направления об­хода цикла. Иногда возникает недоразумение из-за недопонима­ния такого обстоятельства: мы считаем, что цикл проходит через клетку, если он делает в ней поворот (например, цикл клетки а₁₁ не проходит через клетку а₂₁, он " перепрыгивает" через нее); поэто­му лучше употреблять такие слова: " клетка входит в цикл" или " принадлежит циклу".

Улучшение плана происходит просто: берем сво­бодную клетку с отрицательной оценкой и производим по ее циклу перемещение поставок так, чтобы не нарушить баланс: в свободную клетку и в те занятые клетки ее цикла, тарифы кото­рых брались при оценке со знаком " +", добавляем некоторое (од­но и то же для всех клеток цикла) количество единиц груза (то есть увеличиваем на это количество запланированные в этих клетках перевозки), а в остальных, клетках цикла на это же коли­чество уменьшаем перевозки. Величина оценки свободной клет­ки имеет экономический смысл: когда она отрицательна, то пока­зывает, насколько выгодней перевозить единицу груза, проделав перемещение поставок по циклу этой клетки, поэтому по циклу надо переместить как можно больше единиц груза. Эта величина ограничена тем, что в тех клеткам, в которых мы уменьшаем по­ставки, не должно остаться отрицательной величины. Значит, мы можем переместить по циклу лишь наименьшую величину еди­ниц груза из тех клеток, тарифы которых входили в оценку со знаком " -". Произведение этой величины на оценку клетки и даст величину выгоды перевозок по новому плану - разности в стои­мости старого и нового планов перевозок.

В нашем случае перемес­тим по циклу клетки a₁₁ 30 единиц груза: в клетки a₁₁ и а₃₂ плана добавляем по 30 единиц груза, и из клеток а₁₂ и а_3] убираем по 30 единиц. Получаем новый, улуч­шенный план, показанный на рисунке 13.

3		1
2

3		1
2

Рисунок 13. Рисунок 14. Рисунок 15.

Его стоимость на 30 денежных единиц меньше стоимости исходного: (-1)-ЗО=-ЗО; таким образом, по второму плану стои­мость перевозок равна 360- 30 = 330 денежным единицам.

Обязательна проверьте, что стоимость нового плана равна 330 единицам. Тетерь, видимо, становятся понятнее свойства цикла: в него входят ровно по две клетки из столбца или строки из-за того, чтобы при улучшении плана не нарушался баланс: на такую величину мы уменьшили перевозку из одной клетки стро­ки (столбца), на столько же увеличили ее во второй клетке этой строки (столбца), так что общая величина поставок от этого по­ставщика (баланс в строке) или этому потребителю (баланс в столбце) не меняется.

Исследование второго плана на оптимальность. Найдем последовательно оценки всех свободных клеток второго плана.

Клетка a₁₂. Ее только что освободили, так что оценивать ее нецелесообразно.

Клетка а₂₁. Ее цикл, а зна­чит, и оценка, не изменились; оценка по-прежнему равна 3> 0.

Клетка а ₂₃ (рисунок 14). Его оценка

Клетка a₃₃. Цикл (рисунок 15). Его оценка

Поскольку во втором плане оценки всех свободных клеток поло­жительны, он оптимален.

Ответ: а₁₁ =30, а_{1 3} =40, а₂₂ =40, а₃₁ =30, а₃₂ = 50, а₁₂ = а₂₁ = а₂₃ = а_{3 3} = 0; оптимальная стоимость пе­ревозок равна 330 денежным единицам.

Вопросы для самопроверки:

1. Запишите закрытую математическую модель транспортной задачи.

2. Чему равен ранг системы ограничений транспортной задачи?

3. Дайте определение цикла свободной клетки.

4. Сколько циклов существует у одной свободной клетки?

5. Что называется оценкой свободной клетки?

6. В каком случае план можно улучшить и как это сделать?

7. На сколько уменьшаются транспортные расходы после улуч­шения плана?

8. Как свести открытую модель транспортной задачи к закры­той модели?

Задача 3

Пусть потребительский набор представляет собой вектор x = (х₁, х₂), где х₁ - количество первого товара; х₂ -количест­во второго товара. Пусть цена первого товара – р₁, второго – p₂,, а доход (бюджет) потребителя т. Предпочтения потребителя представлены функцией полезности U = U(x₁, х₂). Найти оп­тимальный набор потребителя, то есть набор , максими­зирующий функцию полезности U(x₁, x₂) при соблюдении бюджетного ограничения. Конкретные данные взять следующие:

U(x₁, x₂) = (функция Кобба-Дугласа) (1)

p₁ =9; p₂ =8; m = 504.

Решение

Математическая модель задачи

U(x₁ , x₁)=

9x₁ +8x₂ =504

Это задача нелинейного программирования (задача на ус­ловный экстремум). Поскольку функции полезности определимы лишь с точностью до монотонного преобразования, удобно про­логарифмировать функцию (1) и работать далее с функцией

Итак, имеем следующую задачу

Для решения этой задачи обратимся к методу Лагранжа ([1], стр. 208-209). Построим функцию Лагранжа

Исследуем полученную функцию на безусловный экстре­мум. Для этого вычислим и приравняем нулю ее частные произ­водные по x₁, х₂, λ:

Составляем систему

Исключая из этой системы, получим

откуда х₁ = 24; х₂ =36.

Таким образом, по необходимому условию существова­ния экстремума дифференцируемой функции получаем стационарную точку М (24; 36) возможного условно­го экстремума функции V(x₁, х₂).

Теперь проверим выполнение достаточного условия существования условного экс­тремума в стационарной точке:

0 р₁ р₂

р₁

обозначим Δ = - _{- определитель,}

р₂

вычисленный при х₁ = х₁⁰, х₂ = х₂⁰.

Если Δ < 0, то функция V (х₁, х₂) имеет в т (х₁⁰, х₂⁰) условный максимум, если Δ > 0 – условный минимум.

Тогда

; при любых х₁ и х₂;

Так как

0 9 8

Δ = - 9 - 0 = - -9 +8 =

8 0 -

= - -9 ∙ 9 ∙ - + 8 ∙ 8 ∙ < 0, то т.М (24; 36) – точка условного максимума

функции V (х₁, х₂).

Ответ: оптимальный набор потребителя: х₁⁰ = 24 ед. первого товара, х₂⁰ = 36 ед. второго товара.

Вопросы для самопроверки:

1. Что называется условным экстремумом функции?

2. Что такое функция Лагранжа?

3. Дайте формулировку необходимого и достаточного условия существования условного экстремума функции двух переменных.

4. Что называется функцией полезности потребителя?

5. Что такое бюджетное ограничение потребителя?

6. Сформулируйте задачу оптимизации потребительского выбора.

Задача 4

Решить игру, заданную следующей платежной матрицей

Решение

Нижняя цена игры а = 4, верхняя β = 5, то есть α ≠ β, следовательно, игра седловой точки не имеет ([1], 9.2) и ее решение будем искать в смешанных стратегиях ([1], 9.3). Обозначим через р = (р₁, р₂), q = (q_], q₂)- смешанные стра­тегии первого и второго игроков, соответственно ([1], 9.3).

Как известно, для игры 2 х 2 с платежной матрицей

для определения координат оптимальных смешанных стратегий

Надо решить следующие системы уравнений

и

где ν - цена игры.

Для нашей матрицы А эти системы уравнений приобре­тают вид

и

Решая их, найдем:

Из любого уравнения (кроме третьего) любой системы при уже известных находим цену игры v = 4, 5.

Итак, первый игрок должен применять свои стратегии поровну (" пятьдесят на пятьдесят"), а второй в соотношении 1: 3; при этом цена игры составит v = 4, 5 (что больше нижней цены игры α = 4 и меньше верхней (β = 5). Заметим, что свои страте­гии в данных соотношениях игроки должны применять «случай­но».

О т в е т:

Вопросы для самопроверки

1. Дайте определение платежной матрицы игры.

2. Что такое нижняя, верхняя цены игры, седловая точка игры?

3. Дайте определение смешанных стратегий игроков.

Задача 5

Химическое предприятие состоит из трех основных це­хов. В процессе производства каждый цех потребляет некоторое количество продукции других цехов (и, в частности, своего то­же). Натуральные потоки и валовой выпуск продукции каждого из цехов приведены в таблице 1.

Таблица 1.

1. Записать балансовые соотношения и определить объ­ем конечной продукции Y₀ по цехам.

2. Составить технологическую матрицу А; выяснить ее продуктивность.

3. Найти матрицу полных затрат S =(Е - А)^-1 (пра­вильность расчетов подтвердить проверкой равенств

Для нового вектора конечной продукции

найти вектор валовой продукции X (вычисления проводить с точностью до 0, 001).

Решение

Введем следующие обозначения:

х_i - валовой выпуск продукции i -го цеха за плановый период;

x_ij - объем продукции i -го цеха, потребляемой j -м цехом в процессе производства;

у_i - объем конечного продукта i -го цеха.

1. Так как объем конечного продукта любого i -го цеха ра­вен разности между валовым выпуском продукции этого цеха и суммарным объемом продукции, потребляемой всеми цехами, то балансовые соотношения для нашей задачи имеют вид ([2], стр. 57, формула (2.14)):

1000-(200+100+200)= y ₁,

1000-(150+250+200)= у₂,

2000-(500+100+400)= у₃.

Следовательно,

2. Составим технологическую матрицу прямых затрат А Ее элементы а_ij показывают затраты продукции i -го цеха (отрас­ли) на производство единицы продукции j -го цеха (отрасли):

([2], стр. 57, формула (2.15)); предполагается, что в некото­ром промежутке времени коэффициенты a_ij. постоянны и зависят только от сложившейся технологии производства, Для данных нашей задачи получаем:

Для выяснения вопроса о ее продуктивности воспользу­емся следующим критерием ([2], стр. 59).

Критерий продуктивности неотрицательной матрицы:

Матрица продуктивна, если максимум сумм эле­ментов ее столбцов не превосходит единицы, причем хотя бы для одного из столбцов сумма элементов строго меньше единицы, то есть

и существует номер j такой, что

Так как все элементы нашей матрицы A, положительны, то требование выполнено. Найдем:

Следовательно, матрица А продуктивная.

Если технологическая матрица (матрица прямых затрат) продуктивна, то матрица полных затрат S = (Е — А)^-1 неотрицательна и для любого ассортиментного вектора конечной продукции Y ≥ 0 можно найти вектор валового выпуска .

3. Найдем матрицу полных затрат

5 = (Е- А)^-1 =В^-1.

Для нахождения обратной матрицы необходимо убедить­ся, что определитель матрицы В отличен от 0, то есть, что она - неособенная.

Так как в нашем случае

то матрица В неособенная, и для нее в силу теоремы на странице 201 [1] существует обратная матрица

где - матрица, присоединенная к матрице В ([1], стр. 201, формула (11.6)).

В нашем случае

где В_ij - алгебраические дополнения элементов b_ij матрицы В ([1], стр. 26-29).

Найдем все элементы присоединенной матрицы

Таким образом, присоединенная матрица имеет вид

Зная и , находим:

Проверим правильность вычислений, то есть что

где Е-единичная матрица третьего порядка. По определению произведения матриц ([2], стр. 12-13) получим:

Проверка подтвердила правильность найденной нами матрица.

Заметим, что элементы s_ij матрицы S определяют полные (прямые и косвенные) затраты продукции i -ой отрасли, необходимые j- й отрасли для производства единицы ее конечной продукции.

4. И, наконец, для нового вектора конечной продукции

найдем вектор валовой продукции X. Проведем расчет по формуле

([2], стр. 58, формула (2.20)):

Ответ: для выпуска конечной продукции цехами рассматриваемого предприятия в объемах у₁ =200, у₂ = 500, у₃ = 400 валовой выпуск их продукции должен составлять х₁ =473, 2; х₂=882; х₃ = 906, 5.

Вопросы для самопроверки:

1. Сформулируйте правила вычисления определителей второго и третьего порядков.

2. Сформулируйте основные свойства определителей.

3. Дайте определения основных действий над матрицами.

4. Дайте определение единичной матрицы порядка n.

5. Какая матрица называется присоединенной к матрице А?

6. Дайте определение матрицы, обратной для данной квадрат­ной матрицы.

7. Запишите формулу для нахождения обратной матрицы.

8. Что такое балансовые отношения?

9. В чем заключается экономический смысл элементов техно­логической матрицы А?

10. Сформулируйте критерий продуктивности матрицы А.

11. Дайте определение матрицы полных затрат S.

ЗАДАЧИ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ