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机械优化设计评审问题一.单一选择题1.多个函数在X*附近的部分微分中连续时，该点的最小点的充要条件是()A.b .数量限制C.d .设定为负数2.对于n维问题，复合形状的顶点数k()，使复合形状方法易于克服退化的缺点A.b.c.d3.如果目标函数F(x)=4x 5x，具有相等约束且相应的相等约束为h(x)=2x1 3x2-6=0，则目标函数的最小值为()A.1b.19.05c.0.25d.0.14.目标函数F(X)=对于ax b约束到g(X)=c x0的最佳设计问题，使用外部补偿函数方法解决时，相应的补偿函数表达式 (x，m (k)为()。A.ax b M(k) min 0，c x 2，M(k)是增量正序列B.ax b M(k) min 0，c x 2，M(k)是降序正数序列C.ax b M(k) max c x，0 2，M(k)是增量正序列D.ax b M(k) max c x，0 2，M(k)是降序的正数序列0.186C6.F(X)是间隔x1，x3中的单峰值函数，x2是间隔中的一点，x4是使用二次插值公式获得的近似极值点。在下一个搜索间隔内，X4点将用作F(x)的最小值，例如X4-x20和F(x4)F(x2)()。A.x1 B.x3 C.x2 D.x47.已知二进制二次函数F(X)=，其中A=的二次类型为()。A.正定b .负定c .不确定d .正半定finite8.内部点补偿函数法的补偿系数为()。A.升序负序列b .降序正序列c .升序正序列d .降序负序列9.如果多函数F(X)在点X*附近的偏微分中连续，F(X*)=0，H(X*)是正定，则点是F(X)的()。a .最小点b .最大点c .鞍点d .间断点10.F(X)是n维欧氏空间中具有凸集d中定义的连续二次部分微分的函数，H(X)是正限定值时，F(X)是凸集d中定义的()。A.凸函数b .凹函数c .严格凸
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