拉格朗日乘子法

"math"

Posted by zwt on December 20, 2020

与原点的距离

假设方程$x^2 y =3$ 01

一种解题思路。首先,与原点距离为a的点全部在半径为a的圆上: 01

如上图扩大半径: 01 显然第一次与函数相交的点则为所求距离。

此时,圆和曲线相切,也就是在该点切线相同 01

所以可以分析出,在极值点,圆与曲线相切

等高线

如下图所示同心圆为等高线: 01

如下图为函数$f(x, y) = x^2 + y^2$的等高线: 01

根据梯度的性质,梯度向量: \(\nabla f=\left(\begin{array}{l} \frac{\partial f}{\partial x} \\ \frac{\partial f}{\partial y} \end{array}\right)=\left(\begin{array}{l} 2 x \\ 2 y \end{array}\right)\) 是等高线的法线: 01

另外一个函数$g(x,y) = x^2 y$的等高线为: 01 之前曲线$x^2y = 3$是其中值为3的等高线 梯度向量为: \(\nabla g=\left(\begin{array}{l} \frac{\partial g}{\partial x} \\ \frac{\partial g}{\partial y} \end{array}\right)=\left(\begin{array}{c} 2 x y \\ x^{2} \end{array}\right)\) 也垂直与等高线$x^2y = 3$.(梯度与等高线的切线垂直)

拉格朗日乘子法

求解

根据之前的分析,在极值点,圆与切线相切,梯度与等高线的切线垂直 综合可知,在切点,圆的梯度向量和曲线的梯度向量平行。 用数学表达也就是: \(\nabla f=\lambda \nabla g\)

还必须引入$x^2y = 3$这个条件,来确定具体的等高线。因此联立方程: \(\left\{\begin{array}{l} \nabla f=\lambda \nabla g \\ x^{2} y=3 \end{array}\right.\) 具体的求解: \(\left\{\begin{array}{l} \left(\begin{array}{c} 2 x \\ 2 y \end{array}\right)=\lambda\left(\begin{array}{c} 2 x y \\ x^{2} \end{array}\right) \\ x^{2} y=3 \end{array} \Rightarrow\left\{\begin{array}{l} x \approx \pm 1.61 \\ y \approx 1.1 \\ \lambda \approx 0.87 \end{array}\right.\right.\)

定以

要求函数f在g约束下的极值问题可以表示为: \(\begin{aligned} &\operatorname{minmax} f\\ &\text { s.t. } g=0 \end{aligned}\) s.t.的意思是subject to,服从于,约束于的意思。 可以列出方程组求解: \(\left\{\begin{array}{l} \nabla f=\lambda \nabla g \\ g=0 \end{array}\right.\) 用定以套一下刚才的例子: 令: \(\left\{\begin{array}{l} f(x, y)=x^{2}+y^{2} \\ g(x, y)=x^{2} y-3 \end{array}\right.\) 求: \(\begin{array}{c} \min f(x, y) \\ \text {s.t. } g(x, y)=0 \end{array}\) 联立方程求解: \(\left\{\begin{array}{l} \nabla f=\lambda \nabla g \\ g(x, y)=0 \end{array}\right.\)

变形

定以的一种变形: \(\begin{aligned} &\operatorname{minmax} f\\ &\text { s.t. } g=0 \end{aligned}\) 定以: \(F = f + \lambda g\) 求解下面的方程组即可: \(\left(\begin{array}{c} \frac{F}{\partial x} \\ \frac{F}{\partial y} \\ \frac{F}{\partial \lambda} \end{array}\right)=\left(\begin{array}{l} 0 \\ 0 \\ 0 \end{array}\right)\) 把等式左边的偏导算出来和上面的定以一致。

多个约束条件

如果增加一个约束条件,比如:$x - y = 3$ 求: \(\begin{array}{l} \quad \min x^{2}+y^{2} \\ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{l} x^{2} y-3=0 \\ x-y-3=0 \end{array}\right. \end{array}\) 可以从下图中看出约束是这样的: 01

很显然所求的距离为下图: 01

如图所示为三者法线的关系: 01

假设: \(\left\{\begin{array}{l} f(x, y)=x^{2}+y^{2} \\ g(x, y)=x^{2} y-3 \\ h(x, y)=x-y-3 \end{array}\right.\) 那么线性组合就表示为:$\nabla f=\lambda \nabla g+\mu \nabla h$ 联立方程为: \(\left\{\begin{array}{l} \nabla f=\lambda \nabla g+\mu \nabla h \\ g(x, y)=0 \\ h(x, y)=0 \end{array}\right.\) 即可求解

参考

  1. 马同学数学