以上是从别人的博客中摘过来的, 通俗地理解就是拉格朗日乘数法将目标优化函数与约束条件合并成了一个函数， ...

　　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函数。例如：函数 等高线可表示为XY平面上的同心圆。同理，函数 f(x, y, z) 梯度表示 ...

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 ...

　　基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=C 的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数 λ （即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值 ...

拉格朗日乘数法 　　大多数的优化问题都会加入特定的约束，而不仅仅是指定起点和终点，此时需要更好的办法去解决优化问题，拉格朗日乘数法正是一种求约束条件下极值的方法。 　　简单地说，拉格朗日乘数法(又称为拉格朗日乘数法)是用来最小化或最大化多元函数的。如果有一个方程f(x,y,z)，在这个方程里 ...