Задачи эмм: Задачи по ЭММ в онлайн режиме

Решение задач по ЭММ — Курс по теории эконометрического анализа

Срочное решение репетитором — преподавателем МФТИ задач по ЭММ — Экономико-математическим методам и моделям Пример запроса репетитору онлайн с просьбой помочь решить пару задач по Экономико-математическим методам и моделям — ЭММ-М Здравствуйте, ALEX110365 (Логин репетитора Алексея Учителя в Skype)! Я хочу внести Вас в свой список контактов скайпа — Skype. Александр. Интересует решение 2-ух задач по ЭММ. Предприятию задана месячная программа на изготовление 4-ёх типов изделий в количествах соответственно 500, 200, 3000, 1800 штук. На предприятии имеются три типа станков с различной производительностью. Суммарное допустимое время для каждой группы, составляет соответственно: 800, 1000, 500 часов. Данные о технологическом процессе указаны в таблице: Таблицу вышлю. Задание: Распределить изделия по станкам так, чтобы месячная программа была выполнена при наименьших издержках. Объявление репетитора: Телефон в Москве репетитора, который сможет решить математику во время экзамена ЕГЭ — Единый Госэкзамен по математике — на новом сайте: Решение задач по математике тестов GMAT math, SAT, GRE Список тем: Addition table (1 задача) Counting (4 задачи) Functions (3) Geometry (9 задач) GMAT Prep (29) Inequalities (23 задачи) Integers (36 задач) Manhattan Challenge Problem (29) Mixture (1 задача) Modulus (4) Numbers (17) Percentage (2) Permutations and Combinations (5) Видео : Маленький принц отличного репетитора по ЭММ и математике, экономике, микроэкономике и макроэкономике, эконометрике Probability (8) Problem Solving (71) Quadratic equations (1) Ratio (3) Sequences and Series (4) Data Sufficiency (67 задач) такого типа: Is 5^k less than 1,000? (1) 5^(k — 1) is less than 3000 (2) 5^(k — 1) = 5^k — 500 Или вторая: What is the 999th term of the series S ? (1) The first 4 four terms of S are (1 + 1)² , (2 + 1)² , (3 + 1)² , and (4 + 1)². (2) For every x, the xth term of S is (x + 1)². Репетиторы по математике в Москве. Решение задач по математике. Пермь, Екатеринбург. Иркутск. Казань. Краснодар. Красноярск. Москва. Набережные Челны. Новокузнецк. Новосибирск. Омск. Пермь. Пушкин. Ростов на Дону, Челны, Казань, Москва. Татарстан. Казань • Набережные Челны • Нижнекамск • Альметьевск. Удмуртия. Ижевск • Сарапул • Воткинск. Москва — Владимир — Муром — Ульяновск — Самара — Уфа — Челябинск — Екатеринбург — Пермь — Ижевск — Набережные Челны — Казань — Йошкар-Ола — Чебоксары — Нижний Новгород — Владимир — Москва Чебоксары • Новочебоксарск. Пермский край. Пермь • Березники. Кировская область. Киров. Москва, Набережные Челны, Казань Вторая задача ЭММ-М: Для выращивания криссталлов из трёх химических соединений составляется смесь, в состав которой должно входить не менее 6 мг химического вещества A, 8 мг химического вещества B, 12мг химического вещества C. Структура химических соединений приведена в таблице: таблицу вышлю. Задание: Составить наиболее дешевую смесь. Экономико-математические методы и модели (ЭММ) — решение задач. Исследование операций в экономике, ТВиМС, Высшая и Финансовая матем. Физика и математика. Контр. работы, помощь в решении задач, репетиторство. Математические методы в управлении. Помощь студентам по математике в решении задач ЭММ-М. Репетиторы по математике в Саратове, подготовка к ЕГЭ по математике, решение задач ЭММ Эмма пишет репетитору по математике Алексею Э. Султанову. Пример запроса с вопросом. Добрый день, Здравствуйте, Алексей Эдуардович (Эдвардович)! не знаю точно как к Вам обращаться, нужно решить тестовую контрольную работу (2 шт,) и сдать экзамен, одна тестовая контрольная в течение 2-х часов по микроэкономике — Можно. Звоните. Мой телефон в Москве – 8 495-345-20-61 — Хорошо, вечером позвоню, стоимость контрольной какая и можно если что, я вам буду перечислять на карточку? — на карточку можно. А стоимость контрольной зависит от её сложности. Есть пример? — Да. Например такая задача:  Функция спроса на товар имеет вид Qd=50-0,4Р,функция предложения -Qs= -4+1.6P. Определите равновесное количество при введении налога на каждую единицу произведенного товара в размере 0,5 ден.ед.Ответ введите в виде числа с точностью-два знака после точки,в де.ед.,без указания единиц измерения. Задачи для контрольной работы такого типа: Решить задачу ЛП графическим методом. Найти и исследовать стационарные точки функции Решить задачу  о потребительском спросе. Решение задач по дискретной математике Услуги репетитора по МАТЕМАТИКЕ и ФИЗИКЕ для школьников.  Индивидуальный подход к каждому ученику с целью повышения успеваемости в школе. Помощь в решении домашних заданий, повторный разбор сложных тем, наверстывание упущенного материала. Пример задачи по физике на 500 р: Два маленьких проводящих шарика одного радиуса c разноименными зарядами, находящиеся на расстоянии 0,3м, притягиваются с силой 4 × 10−3 Н. После того как шарики на короткое время привели в соприкосновение и вновь поместили на прежнее расстояние, сила электрического взаимодействия стала равной 2.25 × 10−3 Н. Определить заряды шариков до их соприкосновения. Помогите пожалуйста решить задачу прошу вас. Если можно с полным объяснением. Задача с GMAT — math in English — по математике на английском языке — как мы занимаемся онлайн в Skype How many 5 digit numbers can be created if the following terms apply: the leftmost digit is even, the second is odd, the third is a non even prime and the fourth and fifth are two random digits not used before in the number? a) 2520 b) 3150 c) 3360 d) 6000 e) 7500 Ученик отвечает репетитору GMAT : С на первом месте 2,4, 6, 8 — 4 варианта на втором 1, 3, 5, 7, 9 — 5 вариантов на третьем 3, 5, 7 четвертом 8 вариантов, потому что на втором и третьем месте могут повторяться на пятом 7, потому что на пятом и четвертом не могут повторяться 4*5*3*8*7=3360 The first digit will be a non zero even (2, 4, 6, 8) = 4 ways 3rd digit is a non even prime = (3, 5, 7) = 3 ways 2nd digit is a REPEAT of that prime: 1 way  the fourth digit has not been used: 8 ways  the fifth digit has not been used: 7 ways Hence 4*3*8*7 = 672 ways

Задачи, решаемые по экономико-математическим моделям

Цель классификации задач оптимизации — показать, что эти задачи, различные по своему содержанию, можно решать на компьютере с помощью стандартных программных продуктов. Классификацию задач оптимизации, возникающих на производстве, можно выполнить по следующим признакам область применения содержание задачи класс экономико-математических моделей.  [c.103]
Для каждого варианта проекта плана транспортировки газа с помощью экономико-математической модели решаются задачи определения таких объемов транспортировки газа по сети ЕСГ, при которых  [c.190]

Экономико-математические модели являются важнейшим элементом методического обеспечения АСПР. Их разработка и применение в практике народнохозяйственного планирования являются одним из центральных моментов создания и внедрения системы. Роль и значение практического использования современных методов экономико-математического моделирования определяются тем, что они позволяют не только лучше и оперативнее решать традиционные плановые задачи, но ставить и решать принципиально новые задачи, обеспечивающие качественно более высокий уровень всей методики разработки народнохозяйственных планов. Сегодня уже ни у кого не вызывает сомнений, что переход к планированию от конечных потребностей, к многовариантной проработке и оптимизации плановых решений, предвидение их непосредственных и отдаленных последствий во времени и пространстве с учетом усложняющихся под влиянием научно-технического прогресса прямых и обратных связей в экономике, обеспечение планового работника всей необходимой прогноз-  [c.

116]

Выбор наиболее эффективной отраслевой структуры промышленного производства предусматривает многовариантную разработку межотраслевого баланса. Эта задача решается с помощью экономико-математической модели межотраслевого ба- ланса. Например, модель производства и потребления газа может быть представлена следующим образом  [c.9]

Возникает вопрос соответствуют ли аналитические возможности такого способа применения показателя приведенных затрат потребностям оптимального планирования технического прогресса и выявления его магистральных направлений в отрасли Приходится ответить, что нет. Простое ранжирование вариантов по уровню их сравнительной эффективности этих задач не решает. Признание указанного недостатка не содержит 13 себе отказа от концепции приведенных затрат, а означает лишь необходимость корректного ее использования в рамках логически и математически вполне завершенной экономико-математической модели.  [c.98]

Важнейшим условием эффективной работы объединений и предприятий является сбалансированность производственной программы. В силу чрезвычайного множества организационных и производственно-технологических связей в процессе создания производственных мощностей комплектно-блочным методом это условие становится просто необходимым. Наиболее эффективно эту задачу можно решить с помощью системы экономико-математических моделей и современных средств вычислительной техники.  [c.97]

Поиски оптимальных решений (наилучшего варианта) на базе имеющейся информации производят с применением математических методов». Математическое обеспечение представляет собой комплекс экономико-математических моделей, алгоритмов и алгоритмических языков, программ и методических указаний, с помощью которых решаются задачи автоматизированной обработки информации и оптимизации планово-экономических расчетов.  [c.382]

Экономико-математическая модель должна быть адекватной действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подразделить на три этапа 1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпирических данных о его структуре и особенностях на основе такого анализа формируются модели 2) определение методов, с помощью которых можно решить задачу 3) анализ полученных результатов.  [c.103]

Используя совокупность экономико-математических моделей всех ГДП, объединение решает задачу оптимального распределения плановой добычи газа, полученного из министерства, между ГДП.  [c.51]

Задача районирования производства и потребления нефтепродуктов каждого НПЗ может -быть решена при применении современных экономико-математических методов и электронной вычислительной техники. Постановка такой задачи требует уточнения математической модели, решения и разработки ряда методологических вопросов, уточнения методики определения технико-экономических показателей, большего учета районных различий в производстве и потреблении нефтепродуктов.

Без решения этих задач невозможна действительная оптимизация  [c.23]

Если финансирование капитальных вложений осуществляется из фонда развития производства либо за счет кредитов Госбанка, то задачу экономического анализа проектных вариантов новых изделий можно решить с помощью экономико-математической модели (4.>24) — (4.31), в целевой функции которой нормативный коэффициент народнохозяйственной эффективности капитальных вложений н заменен на нормативный коэффициент хозрасчетной эффективности капитальных вложений /Гнх-  [c.153]

К.о, — важнейший компонент любой оптимальной экономико-математической модели. Чем больше (если нас интересует максимум) или чем меньше (если нужен минимум) показатель К.о., тем больше удовлетворяет нас решение задачи. Если решается задача составления хозяйственного плана, то это означает,  [c.163]

После построения экономико-математической модели решается задача прикрепления поставщиков к потребителям. Расчеты выполняют в специальной таблице (матрице) линейного программирования методом потенциалов (табл. 4.19). В этой таблице, кроме ресурсов поставщиков, потребностей потребителей и транспортных расходов, имеются столбец и строка для записи потенциалов /, и Uj, которые дают возможность определить оптимальность плана закрепления поставщиков за потребителями.  [c.153]

Методы оптимального планирования широко используются в сельском хозяйстве при определении структуры посевных площадей, специализации хозяйств, состав машинно-тракторного парка. Разработана экономико-математическая модель межотраслевого баланса народного хозяйства. Большое значение имеет создание и развитие автоматизированных и информационных систем управления, которые позволяют решать плановые задачи через систему моделей, обрабатывать массовую информацию и документооборот фирм.  [c.205]

Пример. Определить оптимальное прикрепление потребителей к поставщикам. Задача решается по следующей экономико-математической модели. Минимизируем целевую функцию, выражающую суммарный тонно-километраж, т. е.  [c.231]

Выбор оптимальной загрузки оборудования осуществлялся в два этапа. На первом рассчитывались приведенные затраты, трудоемкость и затраты машинного времени для изделий, входящих в отобранный блок. Названные показатели определялись для каждого из трех вариантов числа гнезд в форме. На втором этапе решалась задача выбора оптимальной загрузки оборудования по описанной экономико-математической модели.  [c.213]

МИНИМУМ ЗАТРАТ — часто применяемый в экономико-математических моделях критерий оптимальности. Это означает, что в условиях задачи фиксируется определенный объем продукции, а расчет ведется таким образом, чтобы получить заданный объем при наименьших затратах. Таким методом, например, решается сейчас большинство отраслевых экономико-математических задач размещения и развития производства.  [c.64]

Каждая из подсистем — сложный комплекс экономико-математических моделей, программ и алгоритмов решения повторяющихся задач. Все они решаются на едином информационно-вычислительном центре.  [c.139]

Описаны особенности формирования и методы анализа экономических показателей добычи нефти. Показаны пути и резервы снижения эксплуатационных затрат на уровне производственных единиц нефтедобывающих объединений. Изложены методические предпосылки экономико-математического моделирования и прогнозирования экономических показателей добычи нефти, предложены методы и модели, позволяющие решать широкий круг практических задач при анализе показателей добычи нефти.  [c.279]

Значительный научный задел имеется и в области экономико-математического моделирования. Теоретически обоснованы и экспериментально проверены методы и модели, позволяющие решать важные планово-экономические задачи, связанные с планированием межотраслевых связей в народном хозяйстве, оптимизацией развития и размещения отдельных отраслей и производств, рационализацией транспортных связей, прогнозированием спроса населения на различные предметы потребления и др. При этом необходимо иметь в виду, что для этих и ряда других плановых задач наукой разработаны эффективные экономико-математические методы решения, основанные на использовании ЭВМ. Без ЭВМ невозможно не только решение указанных задач, но и накопление, хранение и обновление таких огромных массивов данных, какие, например, необходимы для создания комплексной системы плановых норм и нормативов.  [c.25]

К концу десятой пятилетки несколько изменился и видовой состав задач. Более быстрыми темпами проектировались и внедрялись задачи прямой обработки данных, в результате чего в АСПР Госплана СССР, например, в настоящее время около 90% задач относятся к задачам этого класса и только 10% решаются с использованием экономико-математических методов и моделей. Аналогичные соотношения наблюдаются и  [c.182]

В этом параграфе мы опишем более близкие к реальности и одновременно более сложные модели развития отрасли. Основной особенностью этих моделей является учет пространственного расположения уже существующих и строящихся предприятий, а также расположение пунктов, в которых есть потребность в продукции отрасли. При огромных затратах на перевозку продукции и сырья для предприятий учет этих затрат в модели делает ее гораздо ближе к реальности. Кроме того, в модель вносят и некоторые другие усовершенствования, о которых мы расскажем подробнее в процессе математической формулировки модели. Делая модель более реалистичной, мы теряем ее достоинство — простоту. Поэтому модель отрасли будет анализироваться отдельно от остальных отраслей экономики. Потребность в продукции отрасли будет считаться заданной заранее. Возникает вопрос о том, как можно заранее задать эту потребность (а также расположение пунктов, где эта потребность имеется), если не решены еще задачи перспективного планирования других отраслей. Для решения этого вопроса предлагаются различные итеративные методы, основная идея которых состоит в том, что задаются исходные варианты потребности в продукции каждой из отраслей, затем строятся планы перспективного развития каждой из отраслей на основе ее математической модели, после чего потребность в продукции отраслей пересматривается, что приводит к изменению в планах развития отраслей, и так далее до тех пор, пока оптимальные планы различных отраслей не будут согласованы как между собой, так и с целями развития экономики.  [c.169]

Реализация математической модели. На следующем этапе прикладного экономико-математического исследования должны быть решены следующие задачи (см. рис. 2.22) сформулирована математическая модель изучаемого объекта решен вопрос о том, какие методы исследования модели будут применяться и в каком виде предстоит осуществить анализ результатов исследования в соответствии с результатом решения предыдущего вопроса осуществлено программирование модели на ЭВМ в той форме, которая необходима для проведения исследования данного типа, а также подготовлены соответствующие стандартные процедуры подготовлена исходная информация осуществлены экспериментальные расчеты, в которых должна быть проверена готовность  [c.141]

На стадии перспективного планирования в основном используются те же математические методы, что и на стадии текущего планирования, но особое внимание уделяется проверке прогнозных свойств моделей. При экономико-математическом моделировании отдельных экономических показателей деятельности нефтебазового хозяйства предусматривается проверка устойчивости параметров модели во времени. Задачи линейного программирования решаются в вариантной постановке, поэтому выходная информация дается в определенных интервалах значений, соответствующих минимальной, наиболее достоверной и максимальной потребностям в нефтепродуктах. Особенностью математической модели задачи 7 является то, что она охватывает два взаимосвязанных этапа планового периода (5 и 10 лет) и предусматривает использование неоднородной структуры представления исходной информации. В целом эта задача сводится к динамической модели общей задачи линейного программирования.  [c.31]

С помощью математической модели и найденного экономико-математического метода решаем задачу.  [c.26]

Оптимизационными задачами, в экономике называются экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего (оптимального) с точки зрения некоторого критерия (критериев) варианта использования наличных ресурсов (материальных, временных и т.д.). Решаются такие задачи с помощью оптимизационных моделей методами математического программирования.  [c.522]

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ — анализ изменений экономических категорий с помощью математических методов. Создается математическая модель — формализованное описание изучаемых явлений разрабатывается программа машинного счета собирается и предварительно обрабатывается необходимая информация решается задача в нужном количестве вариантов принимается вариант, в наибольшей мере удовлетворяющий первоначально поставленным условиям. Развитие и широкое использование ЭВМ и, в частности, персональных компьютеров создали возможности для глубокого изучения экономических закономерностей, решения задач для конкретных ситуаций в большом количестве вариантов.  [c.589]

Экономико-математические задачи, цель которых состоит в нахождении наилучшего (оптимального) с точки зрения некоторого критерия (или критериев) варианта использования имеющихся ресурсов (труда, капитала, и пр.), называются оптимизационными. Оптимизационные задачи решаются с помощью оптимизационных моделей методами математического программирования. Необходимым условием использования оптимального подхода к планированию и управлению (принципа оптимальности) является гибкость, альтернативность производственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Именно такие ситуации, как правило, и составляют повседневную практику хозяйствующего субъекта (выбор оптимального ассортимента производственной программы, прикрепление к поставщикам, составление портфеля ценных бумаг, вложение инвестиций в оптимальный проект, маршрутизация, раскрой материалов и т.д.).  [c.23]

ЭКОНОМИКС — МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ — описание экономических процессов в виде математических моделей (это понятие подробно разъясняется в разделе Экономическая система и ее модель ). Модели, применяемые в исследованиях и плановой практике, обычно очень сложны. Они заключают множество уравнений и неравенств, которые решаются совместно. Каждый школьник знает, что решить одно уравнение нетрудно, систему из двух уравнений с двумя неизвестными — сложнее, но вот когда приходится решать системы из десятка уравнений, то это требует непомерной счетной работы. Что же сказать о задаче, которая насчитывает несколько сот и даже тысяч уравнений Такие задачи в экономике не редкость, и решаются они успешно лишь на цифровых ЭВМ. При этом моделирование часто называют численным или цифровым,  [c.34]

Задача прогнозирования себестоимости добычи нефти на мес- торождениях решалась в несколько этапов по данным пространственной выборки за каждый год исследуемого периода (1968-f— -1977 гг.) были построены экономико-математические модели. Затем был определен вид тренда и найдены экономические изменения коэффициентов уравнений регрессии во времени (прогнозирование коэффициентов регрессии). И, наконец, были построены многофакторные динамические модели прогноза себестоимости добычи нефти по месторождениям на перспективу.  [c.54]

Методы, основанные на использовании множителей Лаграи-жа, позволяют решать задачи оптимизации, если число ограничений не слишком велико, а также анализировать общие свойства экономико-математических моделей. Все же они не стали основным средством решения задач оптимизации в силу ряда специфических особенностей экономических задач, главные из которых состоят в большой размерности экономических задач и в возможности формулировать многие экономико-математические модели на основе линейных соотношений. Читатель убедится в этом, прочитав следующие главы книги.  [c.49]

Формирование и использование при планировании нефтеснаб-жения научно обоснованной нормативной базы возможно лишь при условии создания соответствующей подсистемы (или нормативной службы) в составе АСУнефтепродукта. В настоящее время в рамках АСУнефтепродукта решаются и сдаются в промышленную эксплуатацию ежедневные оперативные задачи по контролю приемки нефтепродуктов от нефтеперерабатывающих заводов, формированию месячной и квартальной отчетности о поставке, наличии свободной емкости нефтепродуктов, бухгалтерскому учету деятельности территориальных управлений и др. Иными словами, в основном решаются отдельные разрозненные задачи, направленные на получение суточной оперативной информации. Большая часть задач решается по алгоритмам, основанным на методах прямого счета, без использования оптимизационных экономико-математических моделей.  [c.18]

Решить перечисленные вопросы во взаимосвязи и взаимозависимости старыми методами анализа невозможно. Нужны новые методы и соответствующая им счетно-решающая техника. Нужен комплекс экономико-математических и статистических моделей, которые могли бы увязать в единое целое и решить поставленные вопросы. Однако чтобы создать этот комплекс математических моделей, необходимо прежде всего выявить и в определенной степени формализовать взаимозависимость рассматриваемых вопросов. Для придания взаимосвязи большей четкости и определенности предлагается разрабатывать общие схемы комплексного планирования нефтеснабжения, схемы информационной связи задач оптимального планирования нефтеснабжения региона и др. Общие схемы дают наглядное представление о взаимосвязи всего комплекса задач оптимизации нефтеснабжения (с учетом формирования рациональных н транспортно-экономичесхих связей) и последовательности их решения. Таким образом, для осуществления оптимального планирования связей региона должен рассматриваться широкий круг вопросов. Несмотря на то, что эти вопросы взаимосвязаны, решить их в одноЛ задаче не представляется, возможным. Поэтому в настоящем сборнике предусматривается решение нескольких самостоятельных, но связанных между собой потоками информации задач Прогнозирование потребности народного хозяйства в массовых светлых нефтепродуктах Оптимальное текущее планирование нефтеснабжения региона Оптимальное перспективное планирование нефтеснабжения и др.Каждая из перечисленных задач это сложная система, состоящая из нескольких подзадач. Алгоритмы решения подзадач представлены в виде блок-схем, отдельные блоки которых могут быть решены на основе использования экономико-математических моделей.  [c.12]

Общая математическая модель такой задачи может быть представлена в виде сетевой транспортной задачи линейного1 программирования с дополнительными ограничениями. Поставленные задачи были решены на ЭЦВМ БЭСМ-4 по программе,, реализующей алгоритмы К. И. Кима. Проведенное сравнение расчетных вариантов перевозок светлых нефтепродуктов, полученных при решении задач по разным показателям критерия оптимальности, с фактическими- перевозками, имевшими место-в базисном году, показали высокую экономическую эффективность использования предлагаемой экономико-математической модели. Как видно из табл. 2, экономические показатели работы транспорта по расчетным вариантам перевозок не имеют существенных различий. По величине затрат разница между ними колеблется в пределах 0,2—1,1%. Зато разница между расчетными вариантами и фактическим значительная по отдельным периодам года расчетные варианты обеспечивают снижение затрат против фактических в среднем на 7—13%.  [c.31]

Предлагаемый порядок оперативного планирования рассчитан на широкое применение электронно-вычислительной техники. Разработанные экономико-математические модели могут быть реализованы на ЭВМ по стандартным программам. На первом этапе планирования в Главном вычислительном центре АСУнефтеснаб РСФСР предлагается решать сетевую транспортную задачу линейного программирования с дополнительными ограничениями, на втором этапе в кустовых вычислительных центрах этой организации — многопродуктовую транспортную задачу линейного программирования в матричной постановке.  [c.33]

При имеющемся критерии эффективности выбор вариантов эффективных конструкций резервуаров ограничен производительностью заводов-изготовителей, обеспечением этих заводов металлом, потребностью нефтебаз в резервуарах, различных типов и объемов, необходимостью применения резервуаров, значительно сокращающих потери нефтепродуктов от испарения. Наличие технологических ограничений и ограничений на материальные ресурсы требует оптимального подхода к решению задач, заключающегося в выборе таких вариантов, которые укладываются в имеющиеся средства и будучи реализованы дадут наибольший экономический эффект. В такой постановке задачи решаются на ЭВМ методами математического программирования и включают в себя построение экономико-математической модели исследования, определение цели исследования, выражаемой критерием эффективности, обеспечение экстремальности целевой функции при ограниченных ресурсах.  [c.139]

До сих пор нами расматривались двухэтапные экономико-математические модели задачи выбора проектных вариантов новых изделий. При этом считались известными предприятия, на которых должны создаваться новые изделия. Однако нередко при проектировании новой техники вне завода полностью либо частично не всегда бывает известно, на каких предприятиях отрасли и в каких объемах будут производиться эти изделия. Следовательно, решая задачу выбора оптимальных проектных вариантов новых изделий, необходимо одновременно решать и задачу о выборе пунктов производства новых изделий и определении объемов их производства в этих пунктах, имея в виду известными общую потребность в проектируемых изделиях и сеть потребителей. Будем рассматривать только случай действующих заводов, на которых должно осуществляться производство проектируемых изделий.  [c.157]

Экономико-математические модели. Если говорить о нормативном методе расчета потребностей, будь то метод прямого счета по отдельным составляющим элементам процесса или по всей технологической цепочке, или о регрессионных, эконометрических методах, то можно отметить, что они с разной степенью комплексности отражают аспекты опредеяения отраслевых потребностей. Наряду с указанным отраслевым направлением определения потребности целесообразно решать задачи межотраслевых взаимодействий в процессе потребления ТЭР, согласования ресурсного и спросо-вого разделов экономики. Такой подход к определению потребности с различной степенью детализации учета реальных условий осуществляется путем построения соответствующих экономико-математических моделей — моделей межотраслевого баланса (МОБ). Их недостаток — сильная агрегированность. Некоторой подправкой модели МОБ с целью уменьшения агрегированности является разработанная в ЦЭМИ АН СССР модель межотраслевых взаимодействий [117], в которой наряду с классическими уравнениями модели МОБ предлагаются регрессионные уравнения, где связь отдельных двух отраслей (поток продукции одной отрасли в другую) выражается через аналогичную взаимосвязь их с сопряженными отраслями, выражая присущие сдвиги в структуре, ассортименте и т. д. В этой работе [117] приводятся, в частности, взаимосвязи энергетических отраслей с другими отраслями народного хозяйства. Указанное сочетание регрессионных уравнений, описывающих состояние отдельных отраслей, с регрессионными уравнениями, отражающими взаимосвязи отраслей, позволит углубить решение вопроса определения потребностей в ТЭР.  [c.123]

Ц. в с. х. применяются экономико-математические модели и вычислит, техника, создаются автоматизиров. система обработки информации по ценам (АСОИ цен), подсистемы цен в АСУ отдельных мин-в. Решаются задачи по автоматизиров. расчёту прейскурантов, планированию и прогнозированию цен с использованием межотраслевых и многопродуктовых моделей.  [c.375]

ОПТИМАЛЬНАЯ (ИЛИ ОПТИМИЗАЦИОННАЯ) ЗАДАЧА [optimization problem] — экономико-математическая задача, цель которой состоит в нахождении наилучшего (с точки зрения какого-то критерия) распределения наличныхресурсов. (Иногда то же Экстремальная задача.) Решается с помощью оптимальной модели методами математического программирования, т. е. путем поиска максимума или минимума некоторых функций или функционалов при заданных ограничениях (условная оптимизация) и без ограничений (безусловная оптимизация).  [c.242]

Можно ли в принципе планировать все производство из одного центра На этот вопрос отвечает расчет, сделанный недавно сотрудниками Центрального экономико-математического института. В СССР 50 тыс. средних и крупных предприятий. Они производят около двух миллионов различных видов продуктов и используют примерно около одного миллиона разных видов ресурсов (сырья, материалов и т. п.). Чтобы решить модель, включающую столько показателей, потребуется примерно 1018 арифметических операций. Что означает эта цифра Мощная вычислительная машина, совершающая миллион операций в секунду, потратит на решение такой задачи ни много ни мало — около 30 тыс. лет непрерывной работы Как показали другие подсчеты, ни в ближайшей, ни в отдаленной перспективе прямое управление из одного центра всевд ходом производства не будет реальным — при любой мощности вычислительных устройств.  [c.42]

КРИТЕРИЙ ОПТИМАЛЬНОСТИ — показатель, количественно выражающий предельную меру экономического эффекта принимаемого хозяйственного решения. Это может быть, например, максимум прибыли, минимум трудовых затрат, время достижения цели и т. д. Критерий оптимальности — важнейший компонент любой экономико-математической оптимальной модели. Чем больше (если нас интересует максимум) показатель критерия, тем больше удовлетворяет нас решение задачи. Если решается задача составления хозяйственного плана, то это означает, что выбран наилучший, оптимальный план все остальные варианты не могут дать нам столь же удовлетворительного результата. Важно подчеркнуть количественный характер критерия. Критерий оп-44 тимальности необходим для того, что-  [c.44]

Обзор и выводы из общих задач при обработке научных документов 2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm

Muthu Kumar Chandrasekaran, Гай Фейгенблат, Эдуард Хови, Абхилаша Равичандер, Михал Шмуэли-Шойер, Anita de Waard

---

Abstract

Мы представляем результаты трех общих задач, проведенных на семинаре по обработке научных документов в рамках EMNLP2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm. Мы отчитываемся по каждой из задач, которые получили в общей сложности 18 заявок, причем некоторые заявки касаются двух или трех задач. Таким образом, качество и количество представленных материалов показывают, что существует большой интерес к обобщению научных документов, а уровень техники в этой области находится на полпути между невыполнимой задачей и полностью решенной задачей.

ID антологии:

2020.SDP-1.24

Оригинал:

2020.SDP-1.24V1

Версия 2:

2020.SDP-1.24V2

Орх. Обработка научных документов

Месяц:

ноября

Год:

2020

Адрес:

онлайн

Место проведения:

SDP

SIG:

Publisher:

SIG:

.0013

Note:

Pages:

214–224

Language:

URL:

https://aclanthology.org/2020.sdp-1.24

DOI:

10. 18653/v1/2020. sdp-1.24

Bibkey:

Cite (ACL):

Мутху Кумар Чандрасекаран, Гай Фейгенблат, Эдуард Хови, Абхилаша Равичандер, Михал Шмуэли-Шойер и Анита де Ваард. 2020. Обзор и выводы из общих задач при обработке научных документов 2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm. В Материалы первого семинара по обработке научных документов , страницы 214–224, Интернет. Ассоциация компьютерной лингвистики.

Процитируйте (неофициально):

Обзор и выводы из общих задач при обработке научных документов 2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm (Chandrasekaran et al., sdp 2020)

Копия цитирования:

PDF:

https://aclanthology.org/2020.sdp-1.24.pdf

PDF (v2) PDF  (v1) Процитировать Поиск

---

• BibTeX
• MODS XML
• Конечная сноска
• Предварительно отформатированный

 @inproceedings{chandrasekaran-etal-2020-overview-insights,
    title = "Обзор и выводы из общих задач на конференции Scholarly Document Processing 2020: {CL}-{S}ci{S}umm, {L}ay{S}umm и {L}ong{S}umm",
    автор = "Чандрасекаран, Мутху Кумар и
      Фейгенблат, Гай и
      Хови, Эдуард и
      Равичандер, Абхилаша и
      Шмуэли-Шойер, Михал и
      де Ваард, Анита»,
    booktitle = "Материалы первого семинара по обработке научных документов",
    месяц = ​​ноябрь,
    год = "2020",
    адрес = "Онлайн",
    издатель = "Ассоциация вычислительной лингвистики",
    url = "https://aclanthology. org/2020.sdp-1.24",
    doi = "10.18653/v1/2020.sdp-1.24",
    страницы = "214--224",
    abstract = "Мы представляем результаты трех общих задач, проведенных на семинаре по обработке научных документов на EMNLP2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm. Мы сообщаем о каждой из задач, которые получили в общей сложности 18 заявок, причем некоторые заявки касаются двух или Таким образом, качество и количество представленных материалов показывают, что существует большой интерес к обобщению научных документов, а уровень техники в этой области находится на полпути между невыполнимой задачей и задачей, которая полностью решено.",
}
 

 

<моды>
    <информация о заголовке>
        
    
    <название типа="личное">
        Мутху
        Кумар
        Чандрасекаран
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Парень
        Файгенблат
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Эдуард
        Хови
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Абхилаша
        Равичандер
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Михал
        Шмуэли-Шойер
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Анита
        де Ваард
        <роль>
            автор
        
    
    <информация о происхождении>
        2020-11
    
    текст
    
        <информация о заголовке>
            
        
        <информация о происхождении>
            Ассоциация компьютерной лингвистики
            <место>
                Онлайн
            
        
        публикация конференции
    
    Мы представляем результаты трех общих задач, проведенных на семинаре по обработке научных документов в рамках EMNLP2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm.  Мы отчитываемся по каждой из задач, которые получили в общей сложности 18 заявок, причем некоторые заявки касаются двух или трех задач. Таким образом, качество и количество представленных материалов показывают, что существует большой интерес к обобщению научных документов, а уровень техники в этой области находится на полпути между невыполнимой задачей и полностью решенной задачей.
    chandrasekaran-etal-2020-overview-insights
    10.18653/v1/2020.sdp-1.24
    <местоположение>
        https://aclanthology.org/2020.sdp-1.24
    
    <часть>
        <дата>2020-11
        <единица экстента="страница">
            214
            <конец>224
        
    


 

 %0 Материалы конференции
Обзор %T и выводы из общих задач на конференции Scholarly Document Processing 2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm
% А Чандрасекаран, Мутху Кумар
%A Фейгенблат, Гай
%А Хови, Эдуард
%А Равичандер, Абхилаша
%A Шмуэли-Шойер, Михал
%А де Ваард, Анита
%S Материалы первого семинара по обработке научных документов
%D 2020
%8 ноябрь
%I Ассоциация компьютерной лингвистики
%С онлайн
%F chandrasekaran-etal-2020-обзор-аналитика
%X Мы представляем результаты трех общих задач, проведенных на семинаре по обработке научных документов в рамках EMNLP2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm.  Мы отчитываемся по каждой из задач, которые получили в общей сложности 18 заявок, причем некоторые заявки касаются двух или трех задач. Таким образом, качество и количество представленных материалов показывают, что существует большой интерес к обобщению научных документов, а уровень техники в этой области находится на полпути между невыполнимой задачей и полностью решенной задачей.
%R 10.18653/v1/2020.sdp-1.24
%U https://aclanthology.org/2020.sdp-1.24
%U https://doi.org/10.18653/v1/2020.sdp-1.24
%Р 214-224
 

Markdown (неофициальный)

[Обзор и выводы из общих задач при обработке научных документов 2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm] (https://aclanthology.org/2020.sdp-1.24) (Chandrasekaran et al. , sdp 2020)

• Overview and Insights from the Shared Tasks at Scholarly Document Processing 2020: CL-SciSumm, LaySumm and LongSumm (Chandrasekaran et al., sdp 2020)

ACL

• Muthu Kumar Chandrasekaran, Guy Feigenblat, Эдуард Хови, Абхилаша Равичандер, Михал Шмуэли-Шойер и Анита де Ваард. 2020. Обзор и выводы из общих задач при обработке научных документов 2020: CL-SciSumm, LaySumm и LongSumm. В Материалы первого семинара по обработке научных документов , страницы 214–224, Интернет. Ассоциация компьютерной лингвистики.

Обязанности и функции — |

2. Профиль
3. Должностная инструкция

Начальник ИКАБ

1. Докладывать ректору УММ о выполнении его задач.
2. Планировать, устанавливать, выполнять, оценивать, контролировать и улучшать практику обеспечения качества внедрения высшего образования в УММ на основе Стандартов высшего образования УММ на постоянной основе;
3. Издать руководство по внедрению обеспечения качества в соответствии с типом и/или количеством стандартов высшего образования, определенных руководством УММ;
4. К инструментам и формам, необходимым для определения, внедрения, оценки, контроля и разработки системы обеспечения качества;
5. Общение и помощь в обеспечении качества в рабочих подразделениях УММ.
6. Развивать сотрудничество в области обеспечения качества с отечественными и зарубежными учреждениями и агентствами.
7. Предоставление ректору рекомендаций по улучшению качества по результатам внутренней оценки;
8. Для управления данными и информацией, относящейся к процессу и реализации обеспечения качества, которые должны периодически сообщаться ректору и храниться в PD-Dikti UMM.
9. Вместе с Управлением по управлению данными и информацией (ODIM/LPDI) для синхронизации данных в PD-Dikti UMM и PD-Dikti Kemristekdikti вместе с;
10.  Наладить сотрудничество с другими учреждениями, связанными с обеспечением качества, сертификацией и рейтингом;
11.  Развивать культуру качества в IQAB

 

Секретарь IQAB

1. Секретарь IQAB является административным исполнителем, отвечающим за помощь руководителю IQAB в осуществлении административного и хозяйственного ведения;
2. Отчитываться перед начальником IQAB при выполнении задач и обязанностей;
3. Для управления административными задачами IQAB;
4. Для управления домашними делами IQAB;
5. Для содействия деятельности, проводимой IQAB;
6. Для разработки бюджетов, связанных с мероприятиями № 1, 2 и 3 в течение учебного года финансового года УММ;
7. Для управления персоналом IQAB;
8. Управлять и документировать данные и информацию, связанную с побочными и бытовыми действиями, которые необходимо сообщать руководителю IQAB;
9. Помогать руководителю IQAB в качестве представителя руководства в координации, планировании, мониторинге, оценке и отчетности в соответствии с бюджетом;
10.  Взять на себя ответственность за осуществление переписки, связанной с IQAB, и ее архивирование;
11.  Возьмите на себя ответственность за составление отчетов о рутинной и непредвиденной деятельности в IQAB;
12. Взять на себя ответственность за обновление и пересмотр профилей IQAB на основе информационных технологий.

 

Отдел стандартного контроля

1. Для разработки управления IQAS.
2. Для разработки документов IQAS.
3. Оценить и обновить формулировку стандартов качества на основе внутренней и внешней политики.
4. Оценивать и обновлять формы качества и стандартные операционные процедуры на основе внутренних и внешних политик.
5. Для периодического выполнения внутреннего и внешнего сравнительного анализа.
6. Для облегчения управления обеспечением качества на основе специальных мероприятий.
7. Содействовать синхронизации и оптимизации формулирования показателей эффективности и целей достижения для каждого органа управления.

 

Отдел IQAS и Survey MIS

 

1. Разработка и управление информационной системой управления IQAS.
2. Контролировать проведение внутренних и внешних опросов удовлетворенности заинтересованных сторон и составлять отчеты.
3. Развивать понимание внедрения культуры качества.

 

Отдел контроля и развития документации

1. Обеспечение и контроль за внедрением IQAS во всех подразделениях по обеспечению качества.
2. Контролировать независимый мониторинг и оценку подразделения по внедрению качества при внедрении IQAS.
3. Проводить обучение, семинары, консультации и помощь в области IQAS как внутри компании, так и за ее пределами.
4. Оказать помощь в области ВОК при осуществлении аккредитации.
5. Для контроля документов по внедрению IQAS.
6. Периодически и постоянно отчитываться о деятельности по внедрению IQAS перед внутренними и внешними заинтересованными сторонами.

Подразделение IQA/AMI dan MRM/RTM

1. Для управления внедрением и отчетом о внутреннем аудите качества (IQA).

   No related posts.