条件极值的一种求法

求二元函数z=f(x,y)及三元函数z=f(x,y,z)的条件极值一般采用的方法有两种,一种是间接法,即将条件极值问题化为无条件极值问题来求解,但此法对不易显化的约束条件不适用;另一种是拉格朗日乘数法,这种方法对任何条件极值均适用,但对初学者往往存在这样一个容易误解的问题:例如求z=f(x,y),则在条件.(?)(x,y)= 0下的极值.由拉格朗日乘数法,作函数     

求条件极值的一种新方法

利用线性代数的理论方法，对多元函数求条件极值的拉格朗日乘数法加以改进，建立了求条件极值的一种新方法     

求条件极值的一种新方法

利用线性代数的理论方法一对多元函数求条件极值的拉格朗日乘数法加以改进。建立了求条件极值的一种新方法．     

关于用拉格朗日乘数法求条件极值的充分条件

求条件极值的拉格朗日乘数法在应用数学的许多专业课程中出现。本文讨论了在某些重要的教科书中论述此方法求条件极值的充分条件的一点疏忽,并举了一个典型的例子说明问题。文中还列出了关于用拉格朗日乘数法求条件极值的充分条件的一个定理。     

拉格朗日乘数法在条件不等式证明中的应用

拉格朗日乘数法是高等数学中求多元函数条件极值的重要方法，应用广泛，思想深刻．该方法程序性强，非常容易掌握，但由于涉及到求多元函数的偏微分，因此并不适合中学生直接学习。那么，能否将该法加以改进，使普通中学生也能轻松掌握呢？回答是肯定的．下面笔者将通过例题说明如何用改进后的拉格朗日乘数法证明条件不等式．     

关于条件极值的两点思考

认为现行高等数学教材关于多元函数条件极值的处理存在值得商榷之处.实例分析多元函数条件极值的拉格朗日乘数法和代人法.指出它们都必须受条件函数梯度非零的限制.利用已知目标函数和条件函数的一阶、二阶偏导数可以判定拉格朗日乘数法所得出的可能极值点处是取极大值还是极小值.由此可得判定条件极值的一个充分条件.     

关于用拉格朗日乘数法求条件极值的充分条件

<正> 拉格朗日乘数法是用来讨论条件极值同题的一种数学方法.它通过引进一个拉格朗日函数L,然后按L取得极值的必要条件来求可能的极值点,至于所求出的可能极值点,是否确为极值点,则不能完全按照L取得极值的充分条件进行判定,这一点往往易被人们所疏忽.关于条件极值的充分判别法,有的教科书在这个问题上有所疏忽.现引出如下: “设目标函数为f(x,y,z),约束条件为假定在所讨论的范围内f,g和h具有     

关于拉格朗日乘数法的一点注记

建立了多元函数在任意有限多个约束条件下的极值点和拉格朗日函数极值点之间的一一对应关系,从而找到拉格朗日函数的极值点也就找到了多元函数在这些约束条件下的极值点.从另一角度给出了拉格朗日乘数法的证明.     

条件极值在证明不等式中的应用

条件极值是多元函数微分学的重要内容之一。在一定约束条件下求解最值问题实际上是求解条件极值问题，常用方法之一是拉格期日乘数法。对于许多不等式的证明，我们可以将它转化成在一定约束条件下求解最值问题，从而可以利用条件极值来证明不等式。例证明为自然数）。分析设本题相当于证明在条件y＝a下的最小值为证明设，用拉格朗日乘数法，令，则由从上面例子可以看出，只要将不等式转化为条件最值问题，就可利用条件极值来证明。下面利用条件极值证明数学上应用广泛的不等式。1．算术平均数、几何平均数不等式分析设f（；，x。，…，x。）…     

从几何角度给予拉格朗日乘数法新的推导思路

拉格朗日乘数法是求条件极值的重要方法,该文通过数形结合给出定理推导的新路径,相比教材上纯代数推导更直观,体现了"几何意义"的重要性.     

关于二元函数条件极值的充分条件

<正> 用Lagrange乘数法求二元函数f(x,y)在附加条件φ(x,y)=0下的条件极值,作Lagra-nge函数     

用拉格朗日乘数法证明对称不等式

设f(x_1,x_2,…,x_n)、g(x_1,x_2,…,x_n)是两个轮回对称函数,若欲证明无约束不等式,f(x_1,x_2,…,x_n)≥g(x_1,x_2,…,x_n)可以增加约束条件并利用拉格朗日乘数法来证.约束条件要选取为对称方程才能便于计算.如x_1 x_2 … x_n=C,x_1~2 十x_2~2 十…x_n~2=R~2 等.以下通过例题加以说明.     

用降幂不等式求多元函数的极值

在数学最优化问题中,拉格朗日乘数法是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数极值的方法.这种方法将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个有n+k个变量的方程组的极值问题,其变量不受任何约束.这种方法引入了一种新的标量未知数,即拉格朗日乘数.但是不同于拉格朗日乘数法可应用于所有情况,此初等方法仅在某些特殊条件下使用.     

含边界在内的一般极值的必要条件与拉格朗日乘数法

讨论包括定义域边界点在内的极值,称为一般极值.对可导的一元和多元函数给出了一般极值点的必要条件,这些必要条件与经典极值的必要条件是相容的.还利用一般极值的必要条件导出了条件极值的拉格朗日乘数法.     

利用Lagrange乘数法证明加权平均不等式

在高等数学中,证明不等式的常用方法是利用函数的单调性及函数的极值或最值．文献[1]用多元函数极值性质证明了算术-几何平均不等式,本文用Lagrange乘数法证明在应用上很重要的一个不等式—加权平均不等式．不等式称为加权平均不等式其中等号当且仅当时成立．行证明即可．构造Lagrange函数对诸X;求偏导并令其为零,则有解得,将其代中就得到山（下转第37页）为唯一驻点．因为是诸的连续函数,由文献[3]知,处取得最小值所以等号当且仅当时成立．利用Lagrange乘数法证明加权平均不等式@张俊祖$西安公路交通大学[1]薛红,条件极值在证明不…     

关于条件极值的一个注記

本文讨论待求极值的函数以隐函数的形式给出,且约束方程中含有待求极值的函数情况下的条件极值问题。设方程 F(x_1,x_2,…x_n,y)=0~1) (1)在所论某邻域內滿足隐函数存在定理的一切条件,它确定着y对于x_i(i=1,…,n)的函数: y=y(x_1,x_2,…x_n);(2)又设方程组 (m相似文献   

条件极值两种求法的不等价条件分析

本文说明了求条件极值的代入法与Ｌａｇｒａｎｇｅ乘数法的条件不等价。分析了这种不等价的原因，得到了求一般条件极值时，代入法与Ｌａｇｒａｎｇｅ乘数法均有效、前者无效而后者有效，以及两种方法均无效的各种不同条件．     

多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法

文献[21]给出了实希尔伯特空间中含有一个约束条件的向量优化问题的有关帕雷托解的拉格朗日乘数法.该文把文献[21]中的主要结果推广到了含有任意m个约束条件的多目标向量优化问题中,给出了实希尔伯特空间中,以proximal法锥和目标函数的coderivative刻画的多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法.     

多元函数条件极值的必要条件

推导证明了一般n元函数及常用的二元、三元函数在等式约束条件下用行列式表示的极值的必要条件,并从几何上对二元、三元函数在等式约束条件下取极值的必要条件予以了直观解释.利用这些必要条件求解条件极值,因除去了Lagrange乘数法带来的Lagrange乘子对解方程组的困扰,而使得最终方程组的求解变得明快简洁.     

欧氏空间中线性子流形间的距离公式

应用多元函数条件极值的Lagrange乘数法,探讨了n维欧氏空间中线性子流形的距离问题,给出了线性流形距离公式的证明.