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hotfix: aggiustamento file domande (pre-refactor)
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mikyll authored Jan 17, 2025
1 parent 53cbeab commit 0e8b571
Showing 1 changed file with 24 additions and 22 deletions.
46 changes: 24 additions & 22 deletions Domande.txt
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -417,13 +417,6 @@ D. gli elementi della riga 0, colonne da 1 a n, sono tutti non negativi.
E. Nessuna di queste.
D

Siano dati un problema di programmazione lineare ed il corrispondente tableau ottimo. L'analisi di sensistivita' dimostra che, se si cambia il coefficiente di costo di una variabile, la base attuale resta ottima se
A. i nuovi valori dei costi relativi sono non negativi
B. i nuovi valori delle variabili base soddisfano le equazioni dei vincoli
C. i nuovi valori delle variabili base sono negativi o nulli
D. i nuovi valori delle variabili base sono non negativi
A

Si consideri un tableau dell'algoritmo del simplesso primale. I costi relativi si trovano:
A. In nessuna di queste posizioni
B. Nella riga 0, nelle colonne corrispondenti alla base
Expand Down Expand Up @@ -472,6 +465,14 @@ D. Significa che il sistema dei vincoli del problema originale è ridondante
E. Non di può dire, occorrono ulteriori iterazioni
E

Siano dati un problema di programmazione lineare ed il corrispondente tableau ottimo. L'analisi di sensistivita' dimostra che, se si cambia il coefficiente di costo di una variabile, la base attuale resta ottima se
A. i nuovi valori dei costi relativi sono non negativi
B. i nuovi valori delle variabili base soddisfano le equazioni dei vincoli
C. i nuovi valori delle variabili base sono negativi o nulli
D. i nuovi valori delle variabili base sono non negativi
E. risposta vuota
A

@Dualità ===============================================================================================
Ad una variabile primale non negativa corrisponde
A. nessuna di queste
Expand Down Expand Up @@ -529,13 +530,6 @@ D. Identifica la relazione tra l'ammissibilità del primale e l'impossibilità d
E. Nessuna di queste
A

Si considerino un sistema (I), definito da {Ax = b, x >= 0}, ed un sistema (II), definito da {y′A <= 0, b′y > 0}. Si ha allora che
A. il sistema (I) è impossible se e solo se il sistema (II) è possibile
B. Nessuna di queste
C. il sistema (I) è impossible se e solo se il sistema (II) è impossibile
D. il sistema (I) è possible se e solo se il sistema (II) è possibile
A

Il teorema degli scarti complementari afferma:
A. Per ogni i ad 1 a m, l'i-esima variabile duale è nulla o l'i-esimo vincolo primale è soddisfatto con uguaglianza.
B. Per ogni j da 1 a n, il j-esimo vincolo primale deve essere soddisfatto con uguaglianza o la j-esima variabile duale deve essere nulla.
Expand Down Expand Up @@ -648,6 +642,14 @@ D. Dipende dal gradiente della funzione obiettivo del duale
E. Dipende dai gradienti delle due funzioni obiettivo
B

Si considerino un sistema (I), definito da {Ax = b, x >= 0}, ed un sistema (II), definito da {y′A <= 0, b′y > 0}. Si ha allora che
A. il sistema (I) è impossible se e solo se il sistema (II) è possibile
B. Nessuna di queste
C. il sistema (I) è impossible se e solo se il sistema (II) è impossibile
D. il sistema (I) è possible se e solo se il sistema (II) è possibile
E. risposta vuota
A

@Programmazione Lineare Intera =========================================================================
Relativamente ad un problema ILP e il suo rilassamento continuo LP
A. z(ILP) >= z(LP)
Expand All @@ -665,14 +667,6 @@ D. z(LP) < z(ILP)
E. z(LP) = z(ILP)
B

Si consideri un problema ILP di massimizzazione. Sia z(P) il valore della sua soluzione ottima e z(L(P)) quello del suo rilassamento continuo. Si ha allora che
A. z(P) > z(L(P))
B. z(P) <= z(L(P))
C. z(P) < z(L(P))
D. z(P) = z(L(P))
E. z(P) >= z(L(P))
B

Una matrice m x n è totalmente unimodulare se:
A. ogni sottomatrice quadrata ha determinante di valore +1 o -1.
B. ogni sottomatrice quadrata ha determinante di valore unitario.
Expand Down Expand Up @@ -777,6 +771,14 @@ D. L'intersezione fra la regione ammissibile di P e quella di L(P) è vuota
E. Nessuna di queste
C

Si consideri un problema ILP di massimizzazione. Sia z(P) il valore della sua soluzione ottima e z(L(P)) quello del suo rilassamento continuo. Si ha allora che
A. z(P) > z(L(P))
B. z(P) <= z(L(P))
C. z(P) < z(L(P))
D. z(P) = z(L(P))
E. z(P) >= z(L(P))
B

@Complessità ===========================================================================================
Cosa è un'istanza di un problema?
A. Un possibile algoritmo per risolverlo.
Expand Down

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