原文:由拉格朗日函数推导守恒定律

运动积分 在力学系统的运动过程中,描述其状态的 s 个变量 q i, dot q i quad i , , cdots, s 随时间变化。但是存在关于这些变量的某些函数,其值在运动过程中保持恒定,且仅由初始条件决定,这样的函数称为 运动积分。 能量守恒 由 时间均匀性 可推导出 能量守恒。 由于时间具有均匀性,封闭系统的拉格朗日函数 L 不显含时间 t ,则有 frac dL dt sum i f ...

2020-01-11 20:09 0 1024 推荐指数:

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角动量守恒定律 是 谁 发现的 ? 能否 推导证明 ?

角动量守恒定律 是 谁 发现的 ? 能否 推导证明 ? 本文已发到 民科吧 《角动量守恒定律 是 谁 发现的 ? 能否 推导证明 ?》 http://tieba.baidu.com/p/6443878362 。 下面记录 帖 里 的 一些回复 ...

Wed Jan 15 08:25:00 CST 2020 0 1266
推导拉格朗日函数

拉格朗日函数其实是将有条件极值求法转化为无条件极值求法,再用隐函数对公式进行替换得出拉格朗日函数。 求z=f(x,y)的极值在条件的约束下。 将y用x表示,对z进行x的求导。 利用隐函数求出 对进行替换。 得出。 由此 ...

Fri Jul 30 00:55:00 CST 2021 0 191
拉格朗日函数的解释

看一下李航的统计学习是如何对广义拉格朗日函数进行描述的: 原始问题: min f(x) s.t. c(x)>=0 引入拉格朗日乘子λ。 min f(x)+λc(x)+λd(x) min max f(x)+λc(x)+λd(x) max的作用是如果x不满足d(x)或c(x)的约束 ...

Fri Jul 30 23:10:00 CST 2021 0 197
拉格朗日函数 Lagrangian Function

拉格朗日乘数法 Lagrange Multiplier Method 用于求有条件约束时的极值问题,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给变量的无约束优化问题 更多细节可查看 此博客 拉格朗日函数 $\lambda$为拉格朗日乘子 $F(x,\lambda)=f(x ...

Sat Oct 23 21:13:00 CST 2021 0 4869
从 功 W = Fs 推导出 动量守恒

网友 龙的传人ojbk 在 反相吧 发了一个 帖 《大吊们,看看这题》 https://tieba.baidu.com/p/6929653360 , 帖 里 列了 一个 题 : “用 伽利略变换 和 能量守恒 推导 线性动量守恒定律 。” 我 尝试 解答了一下 ...

Mon Sep 07 06:04:00 CST 2020 0 472
从 角动量守恒 推导出 椭圆轨道

我之前 写过 几篇 文章, 探讨 二体(一体) 问题, 比如 《一体方程 二体方程 三体方程》 https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/12075154.html 《如果没有 角动量守恒定律 , 二体 微分方程 是 解不出来 ...

Tue Jul 07 23:27:00 CST 2020 0 906
矩阵向量求导法则,拉格朗日函数

转自http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在学习算法的过程中,常常需要用到向量的求导。下边是向量的求导法则。 拉格朗日乘子法:应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 通常我们需要求解的最优化问题有如下几类 ...

Fri Nov 01 03:20:00 CST 2019 0 616
凸优化,对偶问题与拉格朗日函数

优化问题的基本形式 最大值问题可转化为最小值问题 优化问题的域       可行域:所有可行点的集合 最优化值: 最优化解: 凸优化问题的基本形式 其中,约束函数f(x)是凸函数,h(x)为仿射函数 仿射函数:即最高次数 ...

Sun Mar 31 02:28:00 CST 2019 0 2652
 
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