https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52135854 https://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48494607 解决约束优化问题——拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数 ...

1 等式约束优化问题 等式约束问题如下： 求解方法包括：消元法、拉格朗日乘子法。 1、消元法 通过等式约束条件消去一个变量，得到其他变量关于该变量的表达式代入目标函数，转化为无约束的极值 ...

拉格朗日乘数法 等式约束 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数 ...

　　拉格朗日乘数法是用于求条件极值的方法。对于条件极值，通常是将条件方程转换为单值函数，再代入待求极值的函数中，从而将问题转化为无条件极值问题进行求解。但是如果条件很复杂不能转换，就要用到拉格朗日乘数法了。拉格朗日乘数法使用条件极值的一组必要条件来求出一些可能的极值点（不是充要条件，说明求出 ...

　　拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）之前听数学老师授课的时候就是一知半解，现在越发感觉拉格朗日乘数法应用的广泛性，所以特意抽时间学习了麻省理工学院的在线数学课程。新学到的知识一定要立刻记录下来，希望对各位博友有些许帮助。 1. 拉格朗日乘数法的基本思想 ...

关于拉格朗日乘数法和KKT条件的一些思考 　　从我开始接触拉格朗日乘数法到现在已经将近有四个月了，但似乎直到今天我对其的理解才开始渐渐清晰，相信很多人在科研初期也会对一些基础的算法困惑不解，而一篇好的教程则可以大大缩短困惑的时间，从而把更多时间用在开创性的工作上去。经过近几日的搜索，我发现网上 ...

一 梯度 函数 z = f(x, y) 梯度表示为 ，其梯度方向始终指向函数较大值处。函数 z = f(x, y) 几何图形需要三维空间表示，为了更方便观察函数，可以使用二维平面上等高线表示 ...

导入 我们先来看这个不等式： $$(x+1)(x-1)>0$$ 这是在初中阶段，我们就已经学习过的一元二次不等式。解这个不等式也非常简单：数形结合，画图。 而解多次不等式也运用了类似的思想。 例题： 解不等式$(x-3)(x+1)(x-2)>0$. 对于本题 ...