能给出一个线性规划的实例吗？

可以的，一个线性规划的实例是：假设有一家公司要生产两种产品 A 和 B，每个产品的生产需要不同的原材料和工人，而原材料和工人的数量是有限的。产品 A 的售价是每个单位 10 元，产品 B 的售价是每个单位 15 元。原材料和工人的成本分别是每个单位 3 元和 5 元。现在公司要求最大化利润，同时满足原材料和工人的限制。这个问题可以用线性规划模型来解决。

相关问题

给出一个simulink非线性建模的实例

好的，以下是一个简单的Simulink非线性建模实例：

假设我们要建立一个非线性系统模型，该模型由一个输入信号u和一个输出信号y组成，其中输出信号y是输入信号u的平方。我们可以使用Simulink来建立这个模型。

首先，在Simulink中创建一个新模型。然后，从Simulink库中选择“数学操作”库，并将“幂”块拖动到模型中。

接下来，从Simulink库中选择“信号源”库，并将“正弦波”块拖动到模型中。将正弦波块的输出连接到幂块的输入。

然后，将幂块的输出连接到一个输出端口。这个输出端口将输出我们的非线性系统模型的输出信号y。

最后，我们需要将幂块的指数设置为2，以确保输出信号y是输入信号u的平方。

现在，我们已经成功地建立了一个Simulink非线性建模实例，该模型可以将输入信号u的平方作为输出信号y输出。

可以给我一个用python写的线性规划算法的实例吗

可以，以下是一个用Python写的线性规划算法的实例：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数和约束条件
c = [-1, 4] # 目标函数系数
A = [[3, 1], [-1, 2]] # 不等式约束条件系数
b = [9, 4] # 不等式约束条件右侧常数
x_bounds = (, None) # x的取值范围
x1_bounds = (, None) # x1的取值范围

# 调用线性规划函数求解
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x_bounds, x1_bounds])

# 输出结果
print('最小值:', -res.fun)
print('最优解:', res.x)

这个例子中，我们定义了一个目标函数和两个不等式约束条件，然后调用了`linprog`函数进行求解。最后输出了最小值和最优解。