这篇博文中直观上讲解了拉格朗日乘子法和 KKT 条件，对偶问题等内容。     首先从无约束的优化问题讲起，一般就是要使一个表达式取到最小值： \[min \quad f(x) \] ...

拉格朗日乘数法解含不等式约束的最优化问题 拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约 ...

　　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） ...

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 ...

拉格朗日对偶问题的理解 拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法本身就是帮助我们求函数的最值。在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多 ...

题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5666/D 题目大意：给定一实正定二次型矩阵\(A\)，求当\(\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^{n ...