Матричная коррекция противоречивых линейных оптимизационных моделей

Работа посвящена методам оптимальной по минимуму евклидовой матричной нормы совместной коррекции данных двойственной пары несобственных задач линейного программирования. В работе проводится теоретическое исследование указанной проблемы, а также предлагаются эффективные вычислительные методы и алгоритмы решения рассматриваемых задач. Теоретические выкладки, приведенные в монографии, сопровождаются полными доказательствами и подтверждаются численными примерами с модельными данными, демонстрирующими также и работоспособность предлагаемых алгоритмов. Предложенные в настоящей работе методы и алгоритмы матричной коррекции, могут быть применены для решения прикладных задач распознавания образов с пересекающимися классами и задач гарантирующего оценивания параметров. Представленные в монографии алгоритмы допускают прямое практическое применение при создании соответствующего программного обеспечения.