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拉格朗日极值(拉格朗日极值法例题)

啤酒之家 2022-12-29 12:17 编辑:admin 246阅读

1. 拉格朗日极值法例题

在数学最优化问题中,拉格朗日乘数法(以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名)是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题,其变量不受任何约束。这种方法引入了一种新的标量未知数,即拉格朗日乘数:约束方程的梯度(gradient)的线性组合里每个矢量的系数。

引入新变量拉格朗日乘数,即可求解拉格朗日方程

此方法的证明牵涉到偏微分,全微分或链法,从而找到能让设出的隐函数的微分为零的未知数的值。

2. 拉格朗日条件极值例题

判断是极大值还是极小值点,一个初步的方法是依靠经验和对问题的认识。当不能作出有效判断时,可以求取函数的二阶导数进行判断,其实一个简单的方法是比较该极值点的函数值与相邻点的函数来作出判断。

至于存在不能化为无条件极值的问题,一般是先不管约束条件建立求解极值点的方程,然后再限制在约束条件下求出最后解答,具体的过程,建议参看变分原理等数学或力学书籍,如《计算动力学》中就有提到,不过这本书不是纯粹的数学推演。

3. 拉格朗日乘数法条件极值例题

  在数学最优化问题中,拉格朗日乘数法(以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名)是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。

这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题,其变量不受任何约束。这种方法引入了一种新的标量未知数,即拉格朗日乘数:约束方程的梯度(gradient)的线性组合里每个向量的系数。此方法的证明牵涉到偏微分,全微分或链法,从而找到能让设出的隐函数的微分为零的未知数的值。

4. 拉格朗日条件极值法

拉格郎日乘数法的适用条件是乘数不等于0。

求最值(最值是某个区间的最大或最小,注意最大/最小可能有同值的多个,所以也不唯一哈,极值是一个小范围,很小很小,内的最值).因为最值总是发生在极值点+区间边界点+间断点处,所以可以用拉朗乘数求出极值,用边界和间断点极限求出可疑极值,比较他们的大小,就可以找到区间内的最值了.特别地,若函数在区间内用拉朗求出仅一个极值,切很易判定没有其他可疑极值点,就可以直接判断那个极值是最值;或者可以判断函数在所给区间内单调(比如exp(x^2+y^2)在(x>0,y>0)时单调递增),就不用求极值(因为没有),直接求区间边界(或者间断点,有间断点也可以单调的)作为最值。

5. 拉格朗日极值法约束条件是不等式

两个方法,第一,先不管不等式条件,求出普通极值的数个可行解,然后带入不等式,符合的为正解 第二,用kkt条件带入

6. 拉格朗日中值定理求极值的方法

一、直接法。先判断函数的单调性,若函数在定义域内为单调函数,则最大值为极大值,最小值为极小值

二、导数法(1)、求导数f'(x);(2)、求方程f'(x)=0的根;(3)、检查f'(x)在方程的左右的值的符号,如果左正右负,那么f(x)在这个根处取得极大值;如果左负右正那么f(x)在这个根处取得极小值。

7. 拉格朗日极值法怎么解

拉格朗日乘数原理(即拉格朗日乘数法)由用来解决有约束极值的一种方法。

有约束极值:举例说明,函数 z=x^2+y^2 的极小值在x=y=0处取得,且其值为零。如果加上约束条件 x+y-1=0,那么在要求z的极小值的问题就叫做有约束极值问题。

上述问题可以通过消元来解决,例如消去x,则变成

z=(y-1)^2+y^2

则容易求解。

但如果约束条件是(x+1)^2+(y-1)^2-5=0,此时消元将会很繁,则须用拉格朗日乘数法,过程如下:

f=x^2+y^2+k*((y-1)^2+y^2)

f对x的偏导=0

f对y的偏导=0

f对k的偏导=0

解上述三个方程,即可得到可让z取到极小值的x,y值。

拉格朗日乘数原理在工程中有广泛的应用,以上只简单地举一例,更复杂的情况(多元函数,多限制条件)可参阅高等数学教材。

8. 拉格朗日求极值法

构造函数4a+b+m(a^2+b^2+c^2-3)

对函数求偏导并令其等于0

4+2ma=0

1+2mb=0

2mc=0

同时a^2+b^2+c^2=3

所以

m=根号17/2根号3

a=-4根号3/根号17

b=-根号3/根号17

4a+b=-根号51

1、是求极值的,不是求最值的

2、如果要求最值,要把极值点的函数值和不可导点的函数值还有端点函数值进行比较

3、书上说是可能的极值点,这个没错,比如f(x)=x^3,在x=0点导数确实为0,但是不是极值点,所以是可能的极值点,到底是不是要带入原函数再看

9. 拉格朗日中值法求极值

举个最简单的例子

f(x,y)=x+y subject to the constraint:2x+y^2 -5=0

define the lagrange function

L(x,y)=x+y+λ(2x+y-5)

partial derivertive:

d(L)/d(x)=1+2λ=0

d(L)/d(y)=1+λy=0

d(L)/d(λ)=2x+y-5=0

最底下着三个方程组是怎么的出来的

f(x,y)= C ln x1+d ln x2

P1X1+P2X2=M

L(x,y) 分别对x,y,λ 求偏导

L(x,y)=C ln x1+d ln x2+λ (P1X1+P2X2-M)

分别对x1,x2,λ 求偏导

d(L)/d(x1)=c/x1+λp1=0

d(L)/d(x1)=d/x2+λp2=0

d(L)/d(x1)=P1X1+P2X2-M=0

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