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@@ -417,6 +417,13 @@ 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
@@ -522,6 +529,13 @@ 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.
@@ -651,6 +665,14 @@ 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.
@@ -858,4 +880,4 @@ B. È risolubile solo mediante un albero decisionale di altezza esponenziale
 C. È risolubile in tempo polinomiale
 D. È sempre risolubile mediante un albero decisionale di altezza polinomiale
 E. Nessuna di queste
-D
+D

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@@ -417,6 +417,13 @@ 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
@@ -522,6 +529,13 @@ 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.
@@ -651,6 +665,14 @@ 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.
@@ -858,4 +880,4 @@ B. È risolubile solo mediante un albero decisionale di altezza esponenziale
 C. È risolubile in tempo polinomiale
 D. È sempre risolubile mediante un albero decisionale di altezza polinomiale
 E. Nessuna di queste
-D
+D