ラグランジュの未定乗数法# 制約条件付きの凸最適化を解析的に解く方法としてよく用いられる方法。 大まかには、以下の手続きで問題の制約を緩和して解く。 (1) 微分可能な凸関数 \(f(\boldsymbol{x})\) に対する制約付き最小化問題があるとする。. ラグランジュの未定乗数法の解説と直感的な証明. ある関数 f (x,y) f (x,y) を束縛条件 g (x,y)=0 g(x,y) = 0 の元で最大化あるいは最小化する (x,y) (x,y) を求める際に用いられるのがラグランジュの未定乗数法 (Lagrange Multipliers)です。. ラグランジュの未定乗数法の式.
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ラグランジュ未定乗数法
ラグランジュの未定乗数法 (Lagrange multiplier) は，多変数関数における，条件付き極値問題を解く方法を指します。これについて，その内容とイメージ，証明を解説しましょう。. なぜラグランジュの未定乗数法はあれで導出することができるのか、厳密な証明、直感的な理解、幾何的な解釈をすべて取り扱う渾身の記事である。 この記事を読めばラグランジュの未定乗数法の理解が深淵に達すること請け合い。
