一、拉格朗日θx
在这里xyz都是自变量，
V=xyz就是一个多元函数，并不是方程，
x，y，z的变化都会使V发生变化
没错，xyz满足了条件
φ(x,y,z)=2xy+2yz+2xz-a^2=0
你当然可以把其中一个用另外两个来表示，
再带回到V=xyz中，
然后只求偏导两次就可以了
二、拉格朗日 l1
它是地球围绕太阳公转的，不是静止的随地球而公转
三、拉格朗日kkt
一．线性插值(一次插值） 已知函数f(x)在区间[xk ,xk+1 ]的端点上的函数值yk =f(xk ), yk+1 = f(xk+1 ),求一个一次函数y=P1 (x)使得yk =f(xk ),yk+1 =f(xk+1 ), 其几何意义是已知平面上两点(xk ,yk ),(xk+1 ,yk+1 ),求一条直线过该已知两点。
首先,插值法是：利用函数f (x)在某区间中插入若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这种方法称为插值法.
其目的便就是估算出其他点上的函数值.
而拉格朗日插值法就是一种插值法.
四、拉格朗日简介
罗尔中值定理能推出拉格朗日中值定理和柯西中值定理，反过来拉格朗日中值定理和柯西中值定理也可以推出罗尔中值定理。
泰勒中值定理是由柯西中值定理推出来的。泰勒中值定理在一阶导数情形就是拉格朗日中值定理。
罗比达法则是柯西中值定理在求极限时应用。
五、拉格朗日l=t-v
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。
六、拉格朗日的
拉格朗日中值定理又称拉氏定理，是微分学中的基本定理之一，它反映了可导函数在闭区间上的整体的平均变化率与区间内某点的局部变化率的关系。