条件极值拉格朗日乘数法
条件极值拉格朗日乘数法
该方法只是利用:如果一个函数可导,并且在某一点取极值,在这一点的导数必定为零。这只是一个必要条件,而不是充分条件。
所以拉格朗日乘子法,在设计的时候,都会只能解出来唯一的驻点,写的时候只需要加上一句话,由实际意义得这个问题有最大值或者是最小值,这个点就是最大值点或者是最小点。
如果解出来多个导数等于0的点,这个时候只需相互比较大小就可以了。
求函数f(x,y,z)在条件φ(x,y,z)=0下的极值。
方法(步骤)是:
1、做拉格朗日函数L=f(x,y,z)+λφ(x,y,z),λ称拉格朗日乘数;
2、求L分别对x,y,z,λ求偏导,得方程组,求出驻点P(x,y,z);
如果这个实际问题的最大或最小值存在,一般说来驻点只有一个,于是最值可求。
条件极值问题也可以化为无条件极值求解,但有些条件关系比较复杂,代换和运算很繁,而相对来说“拉格朗日乘数法”不需代换,运算简单一点,这就是优势。
条件极值是限制在一个子流形上的极值,条件极值存在时无条件极值不一定存在,即使存在二者也不一定相等。
设在约束条件之下求函数的极值。满足约束条件的点是函数的条件极值点,且在该点函数满足隐函数存在条件时, 由方程定隐函数 ,于是点就是一元函数的极限点。
2018-06-11 广告