以上是從別人的博客中摘過來的, 通俗地理解就是拉格朗日乘數法將目標優化函數與約束條件合並成了一個函數， ...

　　拉格朗日乘數法是用於求條件極值的方法。對於條件極值，通常是將條件方程轉換為單值函數，再代入待求極值的函數中，從而將問題轉化為無條件極值問題進行求解。但是如果條件很復雜不能轉換，就要用到拉格朗日乘數法了。拉格朗日乘數法使用條件極值的一組必要條件來求出一些可能的極值點（不是充要條件，說明求出 ...

　　拉格朗日乘數法（Lagrange Multiplier Method）之前聽數學老師授課的時候就是一知半解，現在越發感覺拉格朗日乘數法應用的廣泛性，所以特意抽時間學習了麻省理工學院的在線數學課程。新學到的知識一定要立刻記錄下來，希望對各位博友有些許幫助。 1. 拉格朗日乘數法的基本思想 ...

關於拉格朗日乘數法和KKT條件的一些思考 　　從我開始接觸拉格朗日乘數法到現在已經將近有四個月了，但似乎直到今天我對其的理解才開始漸漸清晰，相信很多人在科研初期也會對一些基礎的算法困惑不解，而一篇好的教程則可以大大縮短困惑的時間，從而把更多時間用在開創性的工作上去。經過近幾日的搜索，我發現網上 ...

一 梯度 函數 z = f(x, y) 梯度表示為 ，其梯度方向始終指向函數較大值處。函數 z = f(x, y) 幾何圖形需要三維空間表示，為了更方便觀察函數，可以使用二維平面上等高線表示函數。例如：函數 等高線可表示為XY平面上的同心圓。同理，函數 f(x, y, z) 梯度表示 ...

https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52135854 https://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48494607 解決約束優化問題——拉格朗日乘數法 拉格朗日乘數 ...

　　基本的拉格朗日乘子法(又稱為拉格朗日乘數法)，就是求函數 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=C 的約束條件下的極值的方法。其主要思想是引入一個新的參數 λ （即拉格朗日乘子），將約束條件函數與原函數聯系到一起，使能配成與變量數量相等的等式方程，從而求出得到原函數極值 ...

拉格朗日乘數法 　　大多數的優化問題都會加入特定的約束，而不僅僅是指定起點和終點，此時需要更好的辦法去解決優化問題，拉格朗日乘數法正是一種求約束條件下極值的方法。 　　簡單地說，拉格朗日乘數法(又稱為拉格朗日乘數法)是用來最小化或最大化多元函數的。如果有一個方程f(x,y,z)，在這個方程里 ...