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最適制御（さいてきせいぎょ、英: optimal control）の理論は、場合によれば制約条件のもとで、性能の判別値を最小化（もしくは最大化）させるところのひとつの系の制御を決定するのを、可能にする。人はその状態における同じ型の制約条件を検討に加えるがしかし、さらに古典的な（さらに加えて単純な）
{\displaystyle x} が集合 A {\displaystyle A} に含まれるという条件のことを制約条件、制約関数(英: constraint,constraint function)と呼ぶ。制約条件の集合 A を実行可能領域(英: feasible region)あるいは許容領域と呼び、そ
双対問題では、目的関数は m 個の値の線型な組合せであり、これらは主問題の m 個の制約条件（上限値）それぞれに対応している。n 個の双対制約条件（dual constraints）があり、それぞれが m 個の双対変数（dual
線形フィードバックを導入することを試みる方法: フィードバック線形化（英語版） リャプノフに基づいた方法: リャプノフの再設計法（英語版） 非線形減衰（英語版） Backstepping スライディングモード制御（英語版） 初期の非線形フィードバックシステム解析問題はアナトリー・イサコビッチ・ルーリエによって公式化された。
らずマルクスに批判的な経済学者にとっては、長い間有効な批判と考えられて来た。ヒルファーディングの反論は、後の転形論争の中では時に「歴史的転形」(historical transformation)と呼ばれることがあったように、転形問題を資本主義の発展過程での歴史的な変容であるかのように扱っている部
アルゴリズムは次のように進行する: 最適化問題のKKT条件を破るラグランジュ乗数 α 1 {\displaystyle \alpha _{1}} を見つける。 第2の乗数 α 2 {\displaystyle \alpha _{2}} を選び、組 ( α 1 , α
最大クリーク問題（さいだいクリークもんだい）は、グラフ理論において、グラフ中のクリーク（任意の二頂点間に枝があるような頂点集合）の中で最大のものを見つける問題。NP困難であることが知られている。 この問題は、補グラフに対する最大独立集合問題と等価である。 近似アルゴリズムについても研究されているが、グラフの頂点数を
最小費用流問題の特殊ケースと見ることもできる。 最小カット問題（英: Minimum cut problem）とは、辺の重みが非負値の有向グラフにおいて、始点から終点までのパスが存在しなくなるように辺を除去した時に、除去した辺の重みの総和を最小にする
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