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1.約束條件下多變量的優化方法

2.等式約束下的拉格朗日乘子法

2.1等式約束下極值存在的必要條件

上述兩頁講了兩個必要條件，無約束條件下和等式約束下存在極小的必要條件。

2.2拉格朗日法的計算方法

3-85式十分重要，它的推導過程，稱為拉格朗日乘子，就是兩個約束式子進行比。

其中極值點存在的必要條件是，L對x1,x2和lamda的偏導數都=0.

?這個L就是拉格朗日函數。

這個第一段沒太看懂。

總之是將約束條件和目標函數都在一個式子中，通過引入拉格朗日乘子，變為無約束的最優化問題。

3.一個例子

4.推廣到n元函數

這里提出了一個直接尋優的函數。第一項是L對各個自變量Xi的偏導數平方和，第二項是約束條件的平方和。

5.對于不等式約束的拉格朗日乘子法

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總結

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