2. Состав раздела.

Подпрограммы раздела разбиваются на группы в соответствии с указанной классификацией. При описании состава раздела приводится имя подпрограммы, использованный метод, особенности программы и индекс, который указан на соответствующих страницах настоящего руководства по использованию Библиотеки численного анализа.

2.1. Задачи линейного программирования.

ML01R модифицированный симплекс - метод для плотно заполненных матриц 88.1.1
ML02R модифицированный симплекс - метод для разреженных матриц 88.1.2
ML03R модифицированный симплекс - метод для задач с двусторонними ограничениями на переменные и разреженных матриц 88.1.3
ML04R модифицированный симплекс - метод для задач с двусторонними ограничениями на переменные и плотно заполненных матриц 88.1.4
ML05R модифицированный симплекс - метод для задач с двусторонними ограничениями; столбцы матрицы генерируются в процессе счета 88.1.5
MLOGR мультипликативный вариант модифицированного симплекс - метода для задач больших размеров с двусторонними ограничениями на переменные 88.1.6
ML08R симплекс - метод с использованием метода отражений 88.1.8

2.2. Задачи целочисленного программирования.

MNR3R метод Балаша для линейных задач с булевыми переменными 88.2.2
MLC2R полностью целочисленный алгоритм Гомори 88.2.3
MLC3R модифицированный вариант алгоритма Гомори 88.2.4
MLC6R решение задачи целочисленного линейного программирования с булевыми переменными методом вектора спада 88.2.5
MLC4R решение задачи целочисленного линейного программирования модифицированным методом Юнга 88.2.6

2.3. Задача поиска минимума функции одной переменной на отрезке.

MNGGR алгоритм поиска глобального минимума 89.1.1

2.4. Задача поиска минимума функции многих переменных
по заданному направлению или на заданном отрезке.

MNB5R метод квадратичной аппроксимации 89.2.5
MNB8R метод золотого сечения 89.2.8
MNK3R метод линейной и квадратичной аппроксимации производной по направлению 89.2.9
MNL1R метод Фибоначчи 89.2.13
MNL3R методы секущей, касательной и кубической аппроксимации 89.2.14
MNB2R метод деления пополам 89.2.15
MNB9R поиск отрезка, содержащего минимум на заданном направлении 89.2.16

2.5. Задача поиска минимума функции многих переменных на всем пространстве.

2.5.1. Подпрограммы, использующие только значения функции.

MNI2R квазиньютоновский метод 89.2.2
MNB1R метод Розенброка 89.2.6
MNB6R метод Нелдера - Мида 89.2.10
MNAVR метод Левенберга - Маркварта для минимизации суммы квадратов дифференцируемых функций 89.2.11

2.5.2. Подпрограммы, использующие значения функции и градиента.

MNR1R метод Бэсса 89.2.1
MNB3R метод Флетчера - Ривса 89.2.3
MNB4R метод Дэвидона - Флетчера - Пауэлла 89.2.4
MNK2R метод сопряженных градиентов 89.2.7

2.6. Задача поиска минимума функции многих переменных
на многомерном параллелепипеде.

2.6.1. Подпрограммы, использующие только значения функции.

MN06R метод покоординатного спуска 89.3.1
MNN1R метод покоординатного спуска с квадратичной аппроксимацией 89.3.13
MN04R метод случайного поиска 89.3.8
MNK6R градиентный метод с разностным представлением градиента 89.3.6

2.6.2. Подпрограммы, использующие значения функции и градиента.

MNK1R метод сопряженных градиентов 89.3.2
MNK4R градиентный метод 89.3.4
MNK5R метод условного градиента 89.3.5
MNR2R квазиньютоновский метод (метод Бэсса) 89.3.7

2.7. Задача поиска минимума квадратичной функции многих переменных.

MNT1R безусловная минимизация методом  M - покоординатного случайного поиска 89.2.12
MNP1R минимизация при линейных ограничениях методом покоординатного спуска 89.3.10
MN11R минимизация при двусторонних ограничениях на переменные методом покоординатного спуска 89.3.11

2.8. Задача поиска минимума функции многих переменных
при наличии линейных ограничений общего вида.

MNR5R метод условного градиента 89.3.9

2.9. Задача поиска минимума функции многих переменных
при наличии ограничений общего вида.

MNI1R MNI1D метод штрафных функций 89.3.3
MNBBR метод скользящего допуска 89.3.12