Advanced Math Archive: Questions from June 06, 2022
-
1 answer
-
1 answer
-
1 answer
-
hurry pls
Maximize p = 3x + 3y + 3z + 3w+ 3v subject to x + y ≤ 3 y + z ≤ 6 z + w ≤ 9 w + v ≤ 12 x ≥ 0, y ≥ 0, z ≥ 0, w z 0, v ≥ 0. P = 3 X (x, y, z, w, v) = 0,21,0,24,0 x × ) Submit Answer1 answer -
WANEFMAC7 6.3.013. DETAILS PREVIOUS ANSWERS Maximize p = 3x + 3y + 3z + 3w+ 3v subject to x + y ≤ 3 y +z ≤ 6 z+w≤9 w+v≤ 12 x ≥ 0, y ≥ 0, z ≥ 0, w ≥ 0, v ≥ 0. P= 3 X (0,21,0,24,0x * )1 answer -
DETAILS Maximize p = 3x + 3y + 3z + 3w+ 3v subject to x + y ≤ 3 y +z ≤ 6 z+w≤ 9 w+ v ≤ 12 x ≥ 0, y ≥ 0, z ≥ 0, w ≥ 0, v ≥ 0. P = X -(0 * ) X PREVIOUS ANSWERS WANEFMA (x, y, z, w, v)1 answer -
1 answer
-
the maximum of the function f(x,y)=108y−(7x2+9y2)+112x−780 with initial point x0=(−8,5) and λ=0.04. (The number λ is also known as the step size or learning rate.) The first two points of the
(1 point) Usa el método del gradiente para encontrar el máximo de la función f(x, y) = 108y (7x² +9y²) + 112x - 780 con punto inicial o = (-8, 5) y 1 = 0.04. (El número > también se conoce como1 answer -
The gradient method will be used to find an optimal point of the function f(x,y)=(0.9x−sin(0.5y))3 The iterations are started at the point (x0,y0)=(−0.3,0.8) and λ=0.05 is used. The first iterati
(1 point) Se utilizará el método del gradiente para hallar un punto óptimo de la función f(x, y) = (0.9x - sin(0.5y))³ Se inician las iteraciones en el punto (xo, y0) = (-0.3, 0.8) y se u1 answer -
Use the gradient ascent method to optimize the function f(x,y)=6xy−(6x2+4y2)−4x+32y−3 with initial point x0=(1,−8) and λ=0.04. The first two points of the iteration are x1=( , ) x2=( , ) The
(1 point) Usa el método de ascenso de gradiente para optimizar la función f(x, y) = 6xy (6x² + 4y²) - 4x + 32y - 3 con punto inicial o = (1, -8) y A = 0.04. Los primeros dos puntos de la itera1 answer -
The gradient method will be used to find a maximum point of the function f(x,y,z)=1xyz−4xy2z−9 The iterations are started at the point (x0,y0,z0)=(1.4,1.8,0.3) and λ=0.006 is used. (The number λ
(1 point) Se utilizará el método del gradiente para hallar un punto máximo de la función f(x, y, z) = 1xyz - 4xy²z - 9 Se inician las iteraciones en el punto (xo, yo, zo) = (1.4, 1.8, 0.3) y se u1 answer -
Find the line of fit via least squares for the following data: x y 7 2 5 5 0 3 6 0 twenty The least squares line is y=
(1 point) Encuentra la recta de ajuste vía mínimos cuadrados para los siguientes datos: xy 72 5 5 03 60 20 La recta de mínimos cuadrados es y =1 answer -
The following data is the result of an investigation of the effect of temperature on the conversion rate of a chemical process: Temperature (°C) Conversion (%) 200 52 208 54 212 56 215 74 220 70 An a
Los datos siguientes son el resultado de una investigación del efecto de temperatura en el porcentaje de conversión de un proceso quÃmico: Temperatura (°C) Conversión (%) 200 52 208 54 211 answer -
The following data is the result of an investigation of the effect of temperature on the conversion rate of a chemical process: Temperature (C) Conversion (%) 200 56 209 66 216 68 218 58 228 70 An ade
Los datos siguientes son el resultado de una investigacion del efecto de temperatura en el porcentaje de conversion de un proceso quimico: Temperatura (C) Conversion (%) 200 56 209 66 216 68 218 58 221 answer -
The equation y=αxeβx is equivalent to the equation ln(yx)=βx+lnα. Using this, fit the following data to the model using least squares regression. x y 0.9 0.87 4.05 10.51 4.9 16.41 3.2 5.85 1.9 2.2
(1 point) La ecuación Bx y = axe es equivalente a la ecuación In ( 2 ) = 3x + Ina. X Usando esto, ajustar los siguientes datos al modelo usando regresión vÃa mÃnimos cuadrados. x y 0.9 0.871 answer -
table data x 0.24 1.24 2.01 2.77 and 0.28 −0.40 0.15 0.61 They are represented by the function y=b0+b1ln(x)+b2cos(x)+b3ex. According to the theory of least squares, the parameters of the regression
(1 point) Los datos de la tabla x 0.24 1.24 2.01 2.77 y 0.28-0.40 0.15 0.61 se representan por medio de la función y = bo + b₁ ln(x) + b₂ cos(x) + b3e™. De acuerdo con la teoría de mínimos cu1 answer -
Fit the following data to a polynomial of degree 3 using least squares regression. x y 1.8 −2.17 −1.85 −22.3 0.1 −1.74 1.2 −2.08 −0.85 −7.13 Then the curve fitted to the data is y=
(1 point) Ajusta los siguientes datos a un polinomio de grado 3 usando regresión vía mínimos cuadrados. x y 1.8 -2.17 -1.85 -22.3 0.1 -1.74 1.2 -2.08 -0.85 -7.13 Entonces la curva ajustada a los da1 answer -
The gradient method will be used to find the minimum value of the function f(x,y)=(x2+y2-16x-14y+123)2 The iterations are started at the point (x0,y0)=(2.4,2.2) and λ=0.008 is used. (The number λ is
(1 point) Se utilizará el método del gradiente para hallar el valor mínimo de la función f(x, y) = (x² + y² – 16x – 14y + 123)² Se inician las iteraciones en el punto (co, Yo) = (2.4, 2.2)1 answer -
Maximize p = 4.2x + 8.2y + 4z subject to 3.1x + 1.2y + z ≤ 22 x + 2.3y + z ≤ 22 2.1x + y + 2.3z ≤ 20.8 x ≥ 0, y ≥ 0, z ≥ 0. P = (x, y, z) = ([1 answer -
Solve the IVP. Find an explicit formula for y (t). (a) y' = e^2t+y y(0) = 1 (b) y' = ye^-t y(0) = -11 answer
-
1 answer
-
dx (16). d= (4) -- + C X (17). xy'-ylny=0, y=- (4) y=Cet (18). z = x-siny (A) x əz Əx (B) = +C X (B) y = ex (B) sinx (C) - 1/ (C) y = Ce³x (C) siny (D) - (D) y = 2eCx (D) cosy1 answer -
Calculate the grain size of the next microstructure (Write in an organized way and step by step the processes carried out in the laboratory. Where u = 25x
I. Calcular el tamaño de granos de la siguiente microestructura (Escribir de manera organizada y paso a paso los procesos realizados en el laboratorio. Dónde μ = 25x1 answer -
1. Use the fourth-order Euler and Runge-Kutta methods to solve the following equation. Use Excel or Matlab software for its development; show in the PDF document evidence of the use of the software: y
1. Utilice los métodos de Euler y Runge-Kutta de cuarto orden para resolver la siguiente ecuación. Usar el software Excel o Matlab para su desarrollo; mostrar en el documento PDF evidencia del uso d1 answer -
1 answer
-
1 answer
-
The coefficient of determination, denoted by R2R2 or r2r2, is a parameter that is used as a criterion to check whether the regression model is adequate. To define it, we look at two measures of discre
(1 point) Coeficiente de Determinación El coeficiente de determinación, que se denota por R² o r², es un parámetro que se usa como criterio para verificar si el modelo de regresión es adecuado.1 answer -
1 answer
-
1 answer
-
1 answer
-
1 answer
-
1 answer