目标函数和约束条件

为了对设计进行评价，必须构造包含设计变量的评价函数，即优化的目标，称为目标函数。在优化过程中，通过设计变量的改变不断改善 的值，最后求得令 值最好或最满意的 x 值。在目标函数的构造中，应注意目标函数必须包含全部设计变量。目标函数一般用极小值表示，即 ，若求目标函数的极大值，一般用转换为极小值问题，因此极大化和极小化都可统一表示为求极小，即在机械设计中，一般用作目标函数的有体积最小、质量最小、效率最大、柔度最小、振幅或噪声最小、成本最低，等等。

机械优化设计一般分为单目标优化问题和多目标优化问题。只有一个目标函数的优化问题称为单目标优化问题；在同一个设计中要提出多个目标区数时，称为多目标优化问题。目标函数愈多，设计的综合效果愈好，但求解的难度也愈大。目标函数一般表现为显式和隐式两种。显式目标函数是根据设计理论或公式、科学定理的关系推导的代数方程，或是根据实验数据采用曲线拟合方法所得的曲线方程；隐式目标函数是利用有限元分析方法、人工神经网络方法或仿真模拟方法的程序计算的结果，没有明显的函数式，但可给出函数值。

一、具体分析

1、意思：约束条件里的项就是填X的无关项；

2、详解过程：

二、：关于卡诺图法

1、卡诺图化简法(reduced method of a Karnaughmap)化简真值函数的方法之一它具有几何直观性这一明显的特点，在变元较少(不超过六个)的情况下比较方便，且能得到最简结果。

2、此法由卡诺<Karnaugh,M)于1953年提出，其具体步骤如下:

1构造卡诺框；

2在卡诺框上做出所给真值函数f的卡诺图；

3用卡诺图化简真值函数，首先把相邻的1字块两两合成矩形得到一维块;把2'个相邻的1字块合成矩形(或正方形)得到二维块;把2';个相邻的1字块合成矩形得到三维块等合成的各种维块统称f的合块；

4把f的卡诺图中全部1字块做成若干个合块，这样一组合块就称为f的一个覆盖组，f的一切覆盖组中所含块数最小的组即是f的最小覆盖组；

5在最小覆盖组中，合块维数总和最大的组的对应式是f的最简式。

1、主键约束（Primary Key constraint）：要求主键列数据唯一，并且不允许为空。

2、唯一约束（Unique constraint）：要求该列唯一，允许为空，但只能出现一个空值。

3、检查约束（Check constraint）：某列取值范围限制，格式限制等，如有关年龄、邮箱（必须有@）的约束。

4、默认约束（Default constraint）：某列的默认值，如在数据库里有一项数据很多重复，可以设为默认值。

5、外键约束（Foreign Key constraint）：用于在两个表之间建立关系，需要指定引用主表的哪一列。

扩展资料：

对于存在外键约束的表，如果进行删除非空的外键，可能会出现错误。 如果在 FOREIGN KEY 约束的列中输入非 NULL 值，则此值必须在被引用的列中存在，否则将返回违反外键约束的错误信息。

列级 FOREIGN KEY 约束的 REFERENCES 子句仅能列出一个引用列，且该列必须与定义约束的列具有相同的数据类型。表级 FOREIGN KEY 约束的 REFERENCES 子句中引用列的数目必须与约束列列表中的列数相同。每个引用列的数据类型也必须与列表中相应列的数据类型相同。

在曲线上任找一点（x，y），矢径为（x，y)，该点切线方向为（1，y')，向量点积得（x，y）(1,y')=x+yy'=sqrt(x^2+y^2)sqrt(1+y'^2)cosa，整理就能得到结果。

设切点处的切线斜率为k，曲线方程为y=f(x)，则k=y'。

设切点坐标为(x1，y1)。则

y-y1=K(x-x1)

即两坐标轴交点为(0，y1-kx1)，(x1-yl/k，0)

由面积得：(Kx1-y1)(y1-kx1)=2a^2k

即：(y-y'x)^2=-2a^2y'

约束条件

微分方程的约束条件是指其解需符合的条件，依常微分方程及偏微分方程的不同，有不同的约束条件。常微分方程常见的约束条件是函数在特定点的值，若是高阶的微分方程，会加上其各阶导数的值，有这类约束条件的常微分方程称为初值问题。

若是二阶的常微分方程，也可能会指定函数在二个特定点的值，此时的问题即为边界值问题。若边界条件指定二点数值，称为狄利克雷边界条件（第一类边值条件），此外也有指定二个特定点上导数的边界条件，称为诺伊曼边界条件（第二类边值条件）等。

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