简单的线性规划PPT课件
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线性规划PPT课件
线性规划的基本定理
线性规划的解存在性
对于任何线性规划问题,都存在至少一个最优解。
最优解的唯一性
在某些情况下,线性规划问题的最优解是唯一的,这取决于目标函 数和约束条件的形状和位置。
解的稳定性
线性规划问题的最优解是稳定的,即使目标函数或约束条件略有变 化,最优解也不会发生大的变化。
03
线性规划的求解方法
优缺点:内点法具有全局收敛性和对初始点不敏 感的优点,但计算量较大,需要较高的计算资源 。
椭球法
01
总结词:几何方法
02
03
04
详细描述:椭球法是一种基 于几何方法的线性规划算法。 它将可行解的边界表示为椭 球,通过迭代移动椭球中心
来逼近最优解。
算法步骤:椭球法的基本步 骤包括初始化、构建椭球和 迭代更新。在每次迭代中, 根据当前椭球的位置和方向 来更新中心和半径,直到满
运输问题
总结词
运输问题是线性规划在物流和供应链管理中的重要应用,旨在优化运输成本、 运输时间和运输量等目标。
详细描述
运输问题通常需要考虑多个出发地、目的地、运输方式和运输成本等因素。通 过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输成本最低、运输时间 最短,同时满足运输量和运输路线的限制。
投资组合优化问题
03
单纯形法
单纯形法是线性规划的标 准算法,通过迭代和优化, 找到满足约束条件的最大 或最小目标函数值。
初始解
在应用单纯形法之前,需 要先找到一个初始解,这 可以通过手动计算或使用 软件工具来实现。
迭代过程
单纯形法通过不断迭代和 优化,逐步逼近最优解, 每次迭代都需要重新计算 目标函数值和最优解。
线性规划的几何意义
4.2线性规划ppt课件
4.2线性规划ppt课件
目录
• 线性规划简介 • 线性规划的求解方法 • 线性规划的软件实现 • 线性规划案例分析 • 线性规划的优化策略
01
线性规划简介
线性规划的定义
线性规划是数学优化技术的一种 ,它通过将问题转化为线性方程 组,并寻找满足一定约束条件的 解,以实现目标函数的最优解。
线性规划问题通常由决策变量、 约束条件和目标函数三部分组成
运输问题
总结词
运输问题是在物流和供应链管理中常见的线性规划应用,旨在优化运输成本和时 间。
详细描述
运输问题通常涉及多个起点、终点和运输方式,需要考虑运输成本、时间、容量 和路线等约束条件。通过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输 成本最低或运输时间最短。
投资组合优化问题
总结词
投资组合优化问题是在金融领域中常见的线性规划应用,旨 在实现风险和收益之间的平衡。
对偶问题在理论研究和实际应用中都 具有重要的意义,可以用于求解一些 特殊类型的问题,如运输问题、分配 问题等。
对偶问题具有一些特殊的性质,如对 偶变量的非负性、对偶问题的最优解 与原问题的最优解之间的关系等。
初始解的确定
初始解的确定是线性规划求解过程中的 一个重要步骤,一个好的初始解可以大
大减少迭代次数,提高求解效率。
。
决策变量是问题中需要求解的未 知数,约束条件是限制决策变量 取值的条件,目标函数是要求最
大或最小的函数。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型通常由一 组线性不等式和等式约束以及 一个线性目标函数组成。
线性不等式和等式约束条件可 以用来表示各种资源和限制条 件。
目标函数是决策变量的线性函 数,表示要优化的目标。
目录
• 线性规划简介 • 线性规划的求解方法 • 线性规划的软件实现 • 线性规划案例分析 • 线性规划的优化策略
01
线性规划简介
线性规划的定义
线性规划是数学优化技术的一种 ,它通过将问题转化为线性方程 组,并寻找满足一定约束条件的 解,以实现目标函数的最优解。
线性规划问题通常由决策变量、 约束条件和目标函数三部分组成
运输问题
总结词
运输问题是在物流和供应链管理中常见的线性规划应用,旨在优化运输成本和时 间。
详细描述
运输问题通常涉及多个起点、终点和运输方式,需要考虑运输成本、时间、容量 和路线等约束条件。通过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输 成本最低或运输时间最短。
投资组合优化问题
总结词
投资组合优化问题是在金融领域中常见的线性规划应用,旨 在实现风险和收益之间的平衡。
对偶问题在理论研究和实际应用中都 具有重要的意义,可以用于求解一些 特殊类型的问题,如运输问题、分配 问题等。
对偶问题具有一些特殊的性质,如对 偶变量的非负性、对偶问题的最优解 与原问题的最优解之间的关系等。
初始解的确定
初始解的确定是线性规划求解过程中的 一个重要步骤,一个好的初始解可以大
大减少迭代次数,提高求解效率。
。
决策变量是问题中需要求解的未 知数,约束条件是限制决策变量 取值的条件,目标函数是要求最
大或最小的函数。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型通常由一 组线性不等式和等式约束以及 一个线性目标函数组成。
线性不等式和等式约束条件可 以用来表示各种资源和限制条 件。
目标函数是决策变量的线性函 数,表示要优化的目标。
线性规划ppt课件
a11x1+a12x2++a1nxn=b1
a21x1+a22x2++a2nxn=b2
(*)
am1x1+am2x2++amnxn=bm
x1, x2, , xn≥0
其中,bi≥0 (i=1,2,,m)
或者更简洁的,利用矩阵与向量记为
max z CT x
s.t. Ax b
(**)
x0
其中C和x为n维列向量,b为m维列向量, b≥0,A为m×n矩阵,m<n且rank(A)=m
⑵约束条件为 a11x1+a12x2++a1nxn≤b1 加入非a1负1x1变+a量12xx2n++1,+称a为1nx松n+弛xn+变1=量b1,有
⑶约束条件为 a11x1+a12x2++a1nxn≥b1 减去非a1负1x1变+a量12xx2n++1,+称a为1nx剩n -余xn变+1=量b1,有
⑷变量xj无约束。
令xj= xj - xj,对模型中的进行变量代换。
1.2 线性规划问题的求解——单纯形法 1.2.1 基本概念
可行解 满足约束条件(包括非负条 件)的一组变量值,称可行解。
所有可行解的集合称为可行域。
最优解 使目标函数达到最大的可行解 称为最优解。
基本解 对于有n个变量、m个约束方程的标准 型线性规划问题,取其m个变量。若这些变量在约 束方程中的系数列向量线性无关,则它们组成一组 基变量。确定了一组基变量后,其它n-m个变量称 为非基变量。
x0 必非最优解。
证 (1)显然
0051数学课件:简单的线性规划
坐标即为最优整解.
2.调整优解法:即先求非整数条件下的最优解,
调整Z的值使不定方程Ax+By=Z存在最大(小) 的整点值,最后筛选出整点最优解.
巩固练习一
设每天应配制甲种饮料x杯,乙种饮料y杯,则
咖啡馆配制两种饮料.甲种饮料每杯含奶粉9g 、咖啡4g、糖 9 x 4 y 3600 4 x 5 y 2000 3g,乙种饮料每杯含奶粉4g 、咖啡5g、糖10g.已知每天原料 的使用限额为奶粉3600g ,咖啡2000g 糖3000g,如果甲种饮 3x 10 y 3000 料每杯能获利0.7元,乙种饮料每杯能获利1.2元,每天在原料 x 0 的使用限额内饮料能全部售出,每天应配制两种饮料各多少 目标函数为:z =0.7x +1.2y y 0 杯能获利最大? 练习一.gsp 解:将已知数据列为下表:
直线x+y=12经过的整点是B(3,9)和C(4,8),它们是最优解. 答(略) 你能否猜测一下Z的最小值可能是多少?
3.最优解的几何意义是什么 (最优解可以转化为什么几何意义)?
结论2:
线性规划求最优整数解的一般方法:
1.平移找解法: 即先打网格,描出可行域内的
整点,平移直线,最先经过或最后经过的整点
9 x + 4 y = 3600 _
得点C的坐标为(200,240)
小结
答:每天配制甲种饮料200杯,乙种饮料240杯可获取最大利润.
巩固练习 二
某货运公司拟用集装箱托运甲.乙两种货物,一个大集装箱所装托 3 运货物的总体积不能超过24 m ,总重量不能超过1500kg,甲.乙 两种货物每袋的体积.重量和可获得的利润,列表如下:
原 料 奶粉(g) 咖啡(g) 糖(g) 利 润(元) 每配制1杯饮料消耗的原料 甲种饮料 x 乙种饮料 y 9 4 3 0.7 4 5 10 1.2 原 料限 额 3600 2000 3000
3.3.2简单的线性规划问题(1).ppt1
3.3.2简单的线性规划问题(1)
y
o
x
1.课题导入
在现实生产、生活中,经常会遇到资源利用、人力调配、 生产安排等问题。 1、下面我们就来看有关与生产安排的一个问题:
某工厂用A、B两种配件生产甲、乙两种产品,每 生产一件甲产品使用4个A配件耗时1h,每生产一件乙 产品使用4个B配件耗时2h,该厂每天最多可从配件厂 获得16个A配件和12个B配件,按每天工作8h计算,该 厂所有可能的日生产安排是什么? 按甲、乙两种产品分别生产x、y件,由 已知条件可得二元一次不等式组
5 x+3 y 1 5 1 y x+ x-5 y 3
1.解:作出平面区域
y
A
o x C
y x x+y 1 y - 1
z=2x+y
B
作出直线y=-2x+z的 图像,可知z要求最大值, 即直线经过C点时。 求得C点坐标为(2,-1), 则Zmax=2x+y=3
把z=2x+3y变形为
由上图可以看出,当实现直线x=4与直线x+2y-8=0的交点M z 14 (4,2)时,截距的值最大 ,最大值为 , 3 3
这时 2x+3y=14. 所以,每天生产甲产品 4 件,乙产品 2 件时, 工厂可获得最大利润14万元。
二、基本概念
Hale Waihona Puke 一组关于变量x、y的一次不等式,称为线性约束 条件。 把求最大值或求最小值的的函数称为目标函数,因 为它是关于变量x、y的一次解析式,又称线性目标函数。 在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值 y 问题,统称为线性规划问题。 4 可行域 最优解 满足线性约束的解
3
(x,y)叫做可行解。 由所有可行解组成 可行解 的集合叫做可行域。
y
o
x
1.课题导入
在现实生产、生活中,经常会遇到资源利用、人力调配、 生产安排等问题。 1、下面我们就来看有关与生产安排的一个问题:
某工厂用A、B两种配件生产甲、乙两种产品,每 生产一件甲产品使用4个A配件耗时1h,每生产一件乙 产品使用4个B配件耗时2h,该厂每天最多可从配件厂 获得16个A配件和12个B配件,按每天工作8h计算,该 厂所有可能的日生产安排是什么? 按甲、乙两种产品分别生产x、y件,由 已知条件可得二元一次不等式组
5 x+3 y 1 5 1 y x+ x-5 y 3
1.解:作出平面区域
y
A
o x C
y x x+y 1 y - 1
z=2x+y
B
作出直线y=-2x+z的 图像,可知z要求最大值, 即直线经过C点时。 求得C点坐标为(2,-1), 则Zmax=2x+y=3
把z=2x+3y变形为
由上图可以看出,当实现直线x=4与直线x+2y-8=0的交点M z 14 (4,2)时,截距的值最大 ,最大值为 , 3 3
这时 2x+3y=14. 所以,每天生产甲产品 4 件,乙产品 2 件时, 工厂可获得最大利润14万元。
二、基本概念
Hale Waihona Puke 一组关于变量x、y的一次不等式,称为线性约束 条件。 把求最大值或求最小值的的函数称为目标函数,因 为它是关于变量x、y的一次解析式,又称线性目标函数。 在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值 y 问题,统称为线性规划问题。 4 可行域 最优解 满足线性约束的解
3
(x,y)叫做可行解。 由所有可行解组成 可行解 的集合叫做可行域。
线性规划课件ppt
根据实际问题的特点,选择适合的线性规划模型进行建模和优化。
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。
人教版高中数学课件:简单的线性规划1
y ≥0
分 析 问 题:
原 每吨产品消耗的原材料 原 材料限 额 材 甲产品(t) xt 乙产品(t) yt 料 1.本问题给定了哪些原材料(资源)? 300 A种矿石 10 4
B种矿石 煤 利润 5 4 600 4
2.该工厂生产哪些产品? 200
3.各种产品对原材料(资源)有怎样的要求? 9 360 4.该工厂对原材料(资源)有何限定条件? 1000 5.每种产品的利润是多少?利润总额如何计算?
解:设生产甲、乙两种产品.分别为x 10x+4y≤300 5x+4y≤200 4x+9y≤360 x≥0 y ≥0 z=600x+1000y.
t、yt,利润总额为z元,那么 y
75
50 40
画出以上不等式组所表示的可行域 作出直线L 600x+1000y=0. 把直线L向右上方平移
经过可行域上的点M时,目标函数 在y轴上截距最大. 此时z=600x+1000y取得最大值. 由 0
例3.gsp图形
2。调查你的亲朋所在公司的某项目,并运 用你所学的线性规划知识帮助公司获得更多 的利润。
想一想(问题):
已知实数x,y满足下列条件: 5x+4y ≤ 20 2x+3y ≤12 x ≥0
线性约束 条件
y
Z的最大值为44
6. 最优解 . 5 12 20 4. M ( , ) 7 可行域 7 3. 2. 9x+10y=0 1 . .. .. . .. 1 2 3 4 5 6 2x+3y=12 5x+4y=20 x
消耗A种矿石4t、B种矿石4t、煤9t.每1t甲种产品的利润
是600元,每1t乙种产品的利润是1000元.工厂在生产这两
3.3《简单的线性规划问题3》课件(苏教版必修5).
{
2x+y≥15, x+2y≥18, x+3y≥27, x≥0 y≥0
目标函数为 z=x+y
作出可行域(如图) 作出可行域(如图)
例题分析
{
2x+y≥15, x+2y≥18, x+3y≥27, x≥0, x∈N ∈ y≥0 y∈N ∈
y 15
调整优值法
作出一组平行直线z=x+y, , 作出一组平行直线
甲产品 消耗量 产品 (1 杯) 资源 奶粉( 奶粉(g) 咖啡(g) 咖啡(g) 糖(g) 利润( 利润(元) 乙产品(1 乙产品 杯) 资源限额( ) 资源限额(g)
9 4 3 0.7
4 5 10 1.2
3600 2000 3000
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
设每天应配制甲种饮料x 设每天应配制甲种饮料x杯,乙种饮料y杯,则 乙种饮料y
y
x-y=0 1 x 1
(2,-1)
z=2x+y 叫做
线性目标函数 ;
都叫做可行解 满足 线性约束条件 的解(x,y)都叫做可行解; 都叫做可行解; 取得最大值 使z=2x+y取得最大值的可行解为 (2,-1) 取得最大值的可行解为 且最大值为 3 ; ,
0
(-1,-1)
y=-1
2x+y=0
取得最小值 使z=2x+y取得最小值的可行解 (-1,-1) , 取得最小值的可行解 且最小值为
应 用
简单的线性规划
可行解 可行域
求解方法: 求解方法:画、 移、求、答
最优解
练习巩固
1.某家具厂有方木材 某家具厂有方木材90m3 , 木工板 木工板600m3 , 准备加工成 某家具厂有方木材 书桌和书橱出售, 已知生产每张书桌需要方木料0.1m3 、 书桌和书橱出售 , 已知生产每张书桌需要方木料 木工板2m 生产每个书橱需要方木料0.2m3 , 木工板 木工板 3 ; 生产每个书橱需要方木料 1m3 , 出售一张书桌可以获利 元 , 出售一张书橱可以 出售一张书桌可以获利80元 获利120元; 获利 元 (1)怎样安排生产可以获利最大? )怎样安排生产可以获利最大? (2)若只生产书桌可以获利多少? )若只生产书桌可以获利多少? (3)若只生产书橱可以获利多少? )若只生产书橱可以获利多少?
3.4.2《简单线性规划》课件(北师大版必修5)
所以 zmin=4+3=7.
x+3y≥12 线性约束条件x+y≤10 3x+y≥12 最小值.
下, z=2x-y 的最大值和 求
• 先画出可行域,利用直线z=2x-y的平移来
寻求最优解,最先或最后通过的可行域顶点 坐标即为最优解,它可以使目标函数取得最 大值或最小值.
[解题过程] 如图作出线性约 x+3y≥12 束条件 x+y≤10 3x+y≥12
2 3 =ax+by(a>0,b>0)的最大值为12,求a+b的最小值.
解析: 不等式组表示的平面区域如图 所示阴影部分. 作直线l:ax+by=0(a>0,b>0)向 上平移直线l,目标函数z=ax+by(a>0, b>0)的值随之增大.由图可知当直线l过 直线x-y+2=0与直线3x-y-6=0的交点A(4,6)时,目标函 数z=ax+by(a>0,b>0)取得最大值为12,
1 1--2
7 2 7 kQA= = = . 1--1 2 4
3 7 故z=2k∈4,2.
1 3--2
y-b [题后感悟] 若目标函数为形如z= ,可考虑(a,b) x-a 与(x,y)两点连线的斜率. 若目标函数为形如z=(x-a)2+(y-b)2,可考虑(x,y)与 (a,b)两点距离的平方.
x-y-2=0, 2y-3=0,
得C
7 3 , 2 2
7 3 ,所以当x= 2 ,y= 2
7 3 29 2 + 2= . 时,目标函数z取最大值,zmax= 2 2 2
3 13 综上,当x=1,y=2时,z的最小值为 4 . 7 3 29 当x=2,y=2时,z的最大值为 2 .
• [题后感悟] 这是一道线性规划的逆向思维
问题.解答此类问题必须明确线性目标函 数的最值一般在可行域的顶点或边界取得, 运用数形结合的思想方法求解.边界直线 斜率与目标函数斜率间的关系往往是解题 的关键.
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思考分析:判断Ax+By+C>0在直线Ax+By+C=0 的哪一侧区域的步骤
对于直线Ax+By+C=0同一侧的所有点(x , y) , 把坐标(x , y)代入所得到实数的符号都相同,所以 只需要在直线的某一侧取一个特殊点(x0,y0), 从Ax0+By0+C的正负即可判断Ax+By+C>0表示直 线哪一侧的平面区域。
汇报人:XXX 汇报日期:20XX年10月10日
-2 -1
o 12
x区域如图所示。
作图要求
1:用直尺作图; 2:三要素要标明:x,y轴;原点;单位长度; 3:实、虚线要分清; 4:要注明每条边界直线的方程.
随堂练习
(1)画出不等式2x-y-4≥0所表示的平面区域。 (2)画出不等式y>2x所表示的平面区域。 (3)画出不等式x≥1所表示的平面
点集 {(x,y)|x+y-1<0}表示的是直线x+y-1=0的 左下方区域。
得出结论:
二元一次不等式Ax+By+C>0(<0)在平 面直角坐标系中表示直线Ax+By+C=0某 一侧所有点组成的平面区域。
想一想:
问题3:Ax+By+C>0 与Ax+By+C≥0有什么区别?
问题4:如何判断Ax+By+C>0在直线Ax+By+C=0 的哪一侧区域上?
演讲完毕,谢谢观看!
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注意:当C≠0时,常将原点作为特殊点。 即“直线定界、特殊点定域”。
举例:
例1:画出不等式2x+y-6<0表示的平面区域。
解:①直线定界:(注意虚实)
②特殊点定区域,作正负判断:
在此取(0,0),代入得 2*0+0-6<0
所以,原点在2x+y-6<0表 示得平面区域内。
y
2x+y-6<0
2
1
2x +y-6=0
杭州市长征中学 俞旭锋
一、新课引入
问题1:集合{(x,y)| x+y-1=0}表示什么图形? 它表示的图形是过点(0,1)和 点(1,0)的直线。
问题2:集合{(x,y)| x+y-1>0}表示什么图形?
全日制普通高级中学教科书数学第二册(上)
7.4简单线性规划
第一课时----二元一次不等式表示的平面区域
举例:
xy50
例2:画出不等组 式xy0
x+y=0
表示的
x3
平面区域。
x-y+5=0
y
x y5 0
x
y
0
x 3
o
x
x=3
课堂总结
1.二元一次不等式 Ax+By+C>0在平面直角坐 标系中表示什么图形? 2.怎样画二元一次不等式(组)所表示的平 面区域?应注意哪些事项?
⑴直线定界(注意虚实); ⑵特殊点定域(常取原点); ⑶作出公共区域。
二、新课探究
在坐标系中所有的 点被直线x+y-1=0分成三 类:
一类:在直线x+y-1=0上; 二类:在直线x+y-1=0 的右上方的平面区域内;
三类:在直线x+y-1=0的 左下方的平面区域内。
y
1
o
1
x
L:x+y-1=0
猜想:
点集 {(x,y)|x+y-1>0}表示的是哪部分区域?
直线x+y-1=0的右上方区域。 如何证明呢?