A partir das informações e da figura acima, julgue os itens a seguir.
Com base nessas informações e na figura acima, julgue os itens a seguir.
Para cada valor de k o gráfico correspondente à função y = k ax intercepta o eixo Oy no ponto de coordenadas (0, k).
Com base nessas informações e na figura acima, julgue os itens a seguir.
Para uma mesma abscissa x, considere os pontos de coordenadas (x, k ax ) para os diferentes valores de k. Nessa situação, o ponto que está mais próximo do eixo Ox é aquele que está sobre o gráfico da função em que o coeficiente k é o maior possível.
Com base nessas informações e na figura acima, julgue os itens a seguir.
Na figura acima, está esquematizado o projeto de construção de um oleoduto que deverá ligar uma plataforma de prospecção de petróleo, localizada em alto mar, a uma refinaria da PETROBRAS, localizada em terra firme. O ponto indicado por A na figura é o local em terra firme mais próximo da plataforma, e a distância de A à plataforma é igual a D km. A refinaria está localizada no ponto B, à distância de d km do ponto A. O segmento AB, todo em terra firme, é perpendicular ao segmento que liga a plataforma ao ponto A. Sabe-se que o custo por quilômetro de oleoduto construído no mar é igual a P reais e, em terra firme, ...
A função f tem concavidade voltada para baixo.
O fato de a função f - ser crescente garante que 
para todo número real x.
Considere o seguinte modelo de programação quadrática.
Considerando as informações fornecidas, julgue os itens que se seguem.
Escrevendo-se a função objetivo em função da variável x3 , a derivada de primeira ordem dessa função terá uma única raiz.
Considere o seguinte modelo de programação quadrática.
Considerando as informações fornecidas, julgue os itens que se seguem.
Escrevendo-se a função objetivo em função da variável x3 , a derivada de segunda ordem dessa função é uma constante positiva.
A simulação numérica como otimização de processos é um problema matemático e computacionalmente complexo, pois, em geral, as funções de custo ou objetivo são dependentes de uma grande quantidade de parâmetros, em cujo espaço de busca elas representam hipersuperfícies com um mínimo global e vários mínimos locais. Para esse tipo de problema, os métodos gradientes ou derivativos não são os mais convenientes, visto que fornecem informações apenas de mínimos locais. Nesse caso, é necessária a utilização de métodos de otimização globais, os quais permitem mapear-se a hipersuperfície da função objetivo, visando-se à busca do mínimo global ou absoluto. Hoje, existe uma variedade de métodos com tais características, entre os quais estão os métodos heurísticos e meta-heurísticos,...
