包络定理例题？ ppi计算例题？

包络定理例题？

包络定理是在最大值函数与目标函数的关系中，我们看到，当给定参数 a 之后，目标函数中的选择变量 x 可以任意取值。如果 x 恰好取到此时的最优值，则目标函数即与最大值函数相等。

包络定理即分析参数对函数极值的影响，按情况可分为无约束极值和条件极值。

主要应用

无约束极值

考虑含参量a的函数f(x,a)的无条件极值问题（x是内生变量，a是外生变量）。

显然，一般地其最优解V是参量a的函数，即V(a)。

包络定理指出：V对a的导数等于f对a的偏导数（注意是f对“a所在位”变量的偏导数）。

而且，我们还可以注意到，当目标函数与最大值函数恰好相等时，相 应的目标函数曲线与最大值函数曲线恰好相切，即它们对参数的一阶导数相等。对这一 特点的数学描述就是所谓的“包络定理”。

数理表示：dΦ/da=∂f/∂a(x=x*)

条件极值

包络定理指出，某参数对目标函数极值的影响，等于拉格朗日函数直接对该参数求偏导数，并在最优解处取值的情况。在微观经济学中有广泛应用。

数理表示：dΦ/da=∂L(x,a,λ)/∂a(x=x*)=∂f/∂a-λ∂g/∂a

ppi计算例题？

PPI，英文全称：pixels per inch，即每英寸所拥有的像素数目，也叫像素密度，它是描述在水平的和垂直的方向上，每英寸距离的图像包含的像素（pixel）数目。因此PPI数值越高，即代表显示屏能够以越高的密度显示图像。显示的密度越高，拟真度就越高。

计算 PPI 的公式：

举个例子，一块 6.67 英寸，分辨率为 2400 × 1080 分辨率的屏幕，经计算 PPI 为 395，而同样尺寸的屏幕，分辨率升级到 3216 × 1440，那么它计算所得的 PPI 为 528，后者的显示细腻程度自然要更高些。

mips计算例题？

mips运算公式为：MIPS = 指令数/(执行时间 * 10^6) = 指令数 / (指令数 * CPI / 时钟频率 * 10^6) = 时钟频率 / (CPI * 10^6)。具体如下：

假设cpu的时钟频率是AHZ，每B个时钟周期组成一个机器周期，执行一条指令平均需要C个机器周期 MIPS=A/(B*C)。

终值定理例题？

【例题•计算题】甲企业现将1000万元资金用于委托理财，以期年收益率为10%，期限3年，请问3年后能取得到期本息多少万元？

『正确答案』

　　F＝P×（F/P，i，n）

　　F＝1000×（F/P，10%，3）

　　＝1331（万元）

　　【例题•计算题】甲企业的投资活动经过3年建设期后从第4年年末到第10年年末每年能收回600万元，若利率为10%，请问该投资的规模为多大时才合算？

『正确答案』

　　P＝A×（P/A，i，n）×（P/F，i，m）

　　P＝600×（P/A，10%，7）×（P/F，10%，3）

　　＝2194.58（万元）

　　投资规模小于等于2194.58万元时才合算。

ncf计算例题？

净现金流量NCF=营业收入-付现成本-所得税；

净现金流量=净利润+折旧=(营业收入-相关现金流出-折旧)*(1-税率)+折旧

方差计算例题？

假设一组数据为2、4、5、6、8，则该数据的方差为：

[(2-5)² + (4-5)² + (5-5)² + (6-5)² + (8-5)²] ÷ 5 = 2.8

解释一下公式：

1. 首先计算这组数据的平均数，这里设平均数为5。

2. 对于每一个数据，将其与平均数相减，得到差值。

3. 对于每一个差值，求平方。

4. 将所有差值平方后相加，再除以数据个数。

5. 最后得到的商就是方差。

所以，这组数据的方差为2.8。

均值定理例题？

均值定理：

　　已知x，y∈R+，x+y=S，x·y＝P

　　(1)如果P是定值，那么当且仅当x=y时，S有最小值；

　　(2)如果S是定值，那么当且仅当x=y时，P有最大值。

　　或

　　当a、b∈R+，a+b=k（定值）时，a+b≥2√ab (定值）当且仅当a=b时取等号 。

　　（3）设X1，X2，X3，……，Xn为大于0的数。

　　则X1+X2+X3+……+Xn≥n乘n次根号下X1乘X2乘X3乘……乘Xn

　　（一定要熟练掌握）

　　当a、b、c∈R+， a + b + c = k（定值）时， abc≤((a+b+c)/3)3=k^3/27 (定值） 当且仅当a=b=c时取等号。

　　例题：1。求x+y-1的最小值。

　　分析：此题运用了均值定理。∵x+y≥2√xy。 ∴x+y-1≥2√xy -1

ito公式例题？

ITO，是Inventory Turn Over的缩写，意思是库存周转率。

正文

ITO=Inventory Turn Over

越高越好，代表库存流动快；库存周转天数是越少越好，代表物品在库时间短，占用资金越少，对企业的现金流状况有极大的贡献。

一般公式：ITO=销售成本COGS/平均存货金额, 平均存货金额=(期末库存+起初库存)/2

stolz定理例题？

例题1：若 limn→∞an=L （ L为有限数或+∞ 或 −∞ ），证明： limn→∞a1+a2+⋯+ann=limn→∞an

解

由Stolz定理知：

limn→∞a1+a2+⋯+ann

=limn→∞(a1+a2+⋯+an)−(a1+a2+⋯+an−1)n−(n−1)

=limn→∞an

例题2：若 an＞0，limn→∞an=L （ L为有限数或+∞ 或 −∞ ），证明： limn→∞a1a2⋯ann=limn→∞an

解：

a1a2⋯ann=eln⁡a1+ln⁡a2+⋯+ln⁡nn

limn→∞ln⁡a1+ln⁡a2+⋯+ln⁡nn

=limn→∞(ln⁡a1+ln⁡a2+⋯+ln⁡an)−(ln⁡a1+ln⁡a2+⋯+ln⁡an−1)n−(n−1)

=limn→∞ln⁡an

故 limn→∞a1a2⋯ann=limn→∞eln⁡an=limn→∞an

hall定理例题？

Hall定理是二分图匹配问题中匈牙利算法的基础。

中文名

Hall定理

适用领域范围

X中的任意k个点至少与Y中的k个点相邻

适用领域范围

二分图匹配问题

推导结论

匈牙利算法

Hall定理：

此定理使用于组合问题中，二部图G中的两部分顶点组成的集合分别为X, Y, X={X1, X2, X3,X4,.........,Xm}, Y={y1, y2, y3, y4 ,.........,yn},G中有一组无公共点的边，一端恰好为组成X的点的充分必要条件是：

X中的任意k个点至少与Y中的k个点相邻。（1≤k≤m)

本论还有一个重要推论：

二部图G中的两部分顶点组成的集合分别为X,Y, 若∣X∣=∣Y∣,且G中有一组无公共端点的边，一端恰好组成X中的点，一端恰好组成Y中的点，则称二部图G中存在完美匹配。若图G的每个点度数为t，则称二部图G为t---正则的二部图存在完美匹配。