Методы дифференциального исчисления (ДИ) действительно играют важную роль в оптимизации, однако их применение к задачам линейного программирования (ЛП) имеет свои ограничения. Давайте разберем, почему именно методы ДИ не являются основными при решении задач ЛП.

• Задачи ЛП имеют линейные целевые функции и линейные ограничения.
• Эти задачи формируют многоугольные (в многомерном пространстве - многогранные) области, где возможны решения.

• В задачах ЛП экстремумы (максимумы и минимумы) находятся не только в точках, где производные равны нулю (что характерно для методов ДИ),но и на границах области допустимых решений.
• Линейные функции не имеют "кривизны", что делает использование производных менее эффективным для нахождения оптимальных решений.

• Методы ДИ могут помочь найти экстремумы внутри области, но в случае ЛП, такие точки могут не быть оптимальными.
• Оптимальные решения задач ЛП чаще всего находятся именно на границе области допустимых решений, а не внутри нее.

• Методы ДИ не могут гарантировать нахождение глобального экстремума в задачах ЛП, так как они могут не учитывать все ограничения.
• Кроме того, в задачах ЛП могут возникать ситуации, когда решение не является уникальным, и в таких случаях методы ДИ не дадут однозначного ответа.

Таким образом, можно сделать вывод, что методы дифференциального исчисления не являются подходящими для решения задач линейного программирования, так как они не учитывают специфику линейных функций и ограничений, которые определяют область допустимых решений. Вместо этого в ЛП используются другие методы, такие как симплекс-метод или методы внутренней точки, которые более эффективно работают с линейными зависимостями.