L'application de la programmation linéaire pour résoudre les codes d'erreur de programmation informatique est une pratique courante . Les programmeurs créent des codes correcteurs d'erreurs qui transmettent des informations numériques sur des canaux non fiables. Le décodage de ces codes correcteurs d'erreurs en utilisant la programmation linéaire nécessite une solide connaissance des algorithmes et leur application. Codes de correction d'erreur sont des codes écrits dans le but de reconstruire des données ou des codes de programmation informatique qui comportent des erreurs , sans avoir à réécrire tout un programme . La programmation linéaire fournit le langage mathématique utilisé par les programmeurs pour corriger ces erreurs. Instructions
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Reconnaître le principal point de correction d'erreur par programmation linéaire : déterminer l'étendue d'une erreur de programmation et s'il est possible d'insérer du code pour le résoudre. Si vous ne parvenez pas à évaluer cette avance, vous pourriez devoir accomplir un exercice futile . Vous devez d'abord regarder votre matrice de codage pour déterminer si les données sont suffisantes pour vous offrir la solution que vous cherchez , ce qui est de la reprise ou de rectification des données à code correcteur d'erreurs .
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liste toutes les données, ou des variables connues, vous disposez d'un tableau ou un graphique de sorte que vous pouvez visualiser comment s'y prendre pour résoudre le problème. Aussi la liste de toutes les contraintes que vous aurez à essayer de résoudre le problème. Par exemple, si vous savez qu'une variable peut ne pas être égale à zéro, mais doit être inférieure à 10 exprimer cette connaissance en l'écrivant comme une relation mathématique . La liste de ces contraintes que les inégalités en utilisant les ≤ et ≥ signes . Dans cet exemple , vous savez que la variable que vous résolvez pour doit être quelque part entre zéro et neuf . Un document publié sur l'Université de Californie sur le site de Los Angeles Math Ministère et celui affiché sur le site de l'Université Standford fois vous recommandons d'utiliser le problème de minimisation connu comme le problème de Basis Pursuit pour résoudre des variables inconnues .
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résoudre l'équation en utilisant des solutions réalisables . Ces solutions sont ceux qui sont formés par les contraintes . Lorsque les contraintes sont branchés dans l'équation, le graphe de l'équation résultante devrait créer d'intersection des lignes qui forment une région de solutions possibles.
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Calculer les solutions possibles basées sur les sommets où l'équation d'une droite coupe la Y- axes x et . Chacun d'entre eux vous donnera valeurs minimales et maximales ou un ensemble de paramètres avec lesquels vous pouvez travailler .