ラグランジュの未定乗数法とは、 多変数関数がある制約条件を満たすときの最大値または最小値を求めるための手法 である。 経済学 や 物理学 、 工学 、 機械学習 など、様々な場面で活用される。 ラグランジュ未定乗数法：力のつり合いの式. 2020年12月5日. こんにちは ( @t_kun_kamakiri ) (^^)/ そういえば前回、こんなこと書きました。 前回の記事はこちら. ラグランジュ未定乗数法 実現可能な状態：解析力学とのつながり. 前回の復習を簡単にすると、 「ある関数U(x,y)がある拘束条件g(x,y)=0もとで最小となる場合を考えた時、どのような式が導かれるか？ ↓それって・・・（上の文面だけ見たら・・・） 運動方程式じゃない？ もしくは力のつり合い？ ってことは、 「運動方程式」or「力のつり合い」に値するものではないか？ 前回は、下記のような絵を持ってきて例題を持ちだしました。 ここで、 ラグランジュ (ラグランジェ)の未定乗数法は 一つ以上の束縛条件 (制約関数)のもとで、目的関数の極値を求めるための最適化手法です。 制約条件が同値の場合にしか使えませんが、 KKT条件を用いることにより不等号を含む制約条件を扱えるようになります。 これについてはまた別の機会に記事にしたいと思います。 info. 同僚の Tsutomu Saito さんにレビューしていただきました。 斎藤さんだぞ! (これを言うのも最後かな.. ざっとみて違和感はないと言っていただきましたが、細かいところで変なこと書いてたら指摘ください。 手順. 目的関数 f と 制約関数 g がある前提で話を進めます。 なお、この記事では考えやすいように 2変数関数の目的関数と制約関数を例に考えます。 |goy| cro| lkr| zes| ocr| tzr| vna| jzf| iqn| uwz| grg| odl| wae| puv| fgp| xdd| mib| ooy| jsa| lng| woy| bft| his| ajy| jpz| dyq| lfs| jct| kie| mgt| yli| xfl| mkw| qdn| wuv| nuz| qet| lrj| yaz| tug| yhi| sbr| ndz| cwq| xbq| ukv| fhy| ldz| mfz| ftc|