1. 欧拉和拉格朗日的区别
其实他们的区别仅仅是颜色版本上的不同而已，
前者采用的是白色的面板，后者采用的是黑色的面板，他们的内置配置都是一模样的，他们都承认是高通骁龙870处理器，都支持5G双模全网通功能。都累死了，4500毫安电池，支持65w的快速充电，都支持立体声双扬声器。
2. 拉格朗日描述和欧拉描述的区别
描述流体力学可以使用欧拉方法或是拉格朗日方法，各有优缺点。
连续介质假设是因为一般的流体都可以看成是连续介质，连续介质才能使得N_S方程成立。但是在稀薄空气中，该假设无效，需要通过分子动力学计算。
3. 拉格朗日描述与欧拉描述的区别
拉格朗日定理存在于多个学科领域中，分别为：流体力学中的拉格朗日定理；微积分中的拉格朗日定理；数论中的拉格朗日定理；群论中的拉格朗日定理。
正压理想流体在质量力有势的情况下，如果初始时刻某部分流体内无涡,则在此之前或以后的任何时刻中这部分流体皆为无涡。以某一起始时刻每个质点的坐标位置（a、b、c），作为该质点的标志。 如果在一个正整数的因数分解式中，没有一个数有形式如4k+3的质数次方，该正整数可以表示成两个平方数之和。
4. 拉格朗日和欧拉法的区别
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：
令
f=x^2+y^2+k*((y-1)^2+y^2)
令
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。
5. 拉格朗日描述和欧拉描述转换
拉格朗日点是在天体力学中三体问题计算的5个解，也就是一个小天体在两个大天体的引力作用下，在空间中的某个点，小天体可以相对两个大天体达到相对静止。
这个点最初由瑞士数学家欧拉计算证明了3个解，也就是有三个点可以达到平衡。
后来法国数学家拉格朗日又推导证明了剩余的两个解，最终一共证明了5个解都是可以达到平衡的。这就是拉格朗日点的原理。
6. 拉格朗日与欧拉法区别
[拉格朗日(Lagrange)中值定理]若函数f(x)满足条件：
（1）在闭区间[a,b]上连续；
（2）在开区间(a,b)内可导，则在(a,b)内至少存在一点ξ，使得
显然，罗尔定理是拉格朗日中值定理当f(a)=f(b)时的特殊情形，拉格朗日中值定理是罗尔定理的推广。
7. 欧拉和拉格朗日的关系
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。