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- 回答日時:
n個の変数の組X=(x_1, x_2, ... , x_n)について束縛条件 g_k(X)=0 (k=1,2,...,m)のもとで関数f(X)が極値をとるときのXを求めます。
f(X)が極値をとるならば、(ア)Σ[k=1 to n](∂f/∂x_k)dx_k = 0
(イ)Σ[k=1 to n](∂g_p/∂x_k)dx_k = 0 (p=1,2,...,m)
ここに別のm個の変数の組Λ=(λ_1, λ_2, ..., λ_m)があって、それらが適切な値をとったとき
(ウ)(∂f/∂x_s) - Σ[p=1 to m]λ_p(∂g_p/∂x_s) = 0 (s=n-m+1,...,n)
が成立したとします。(ア)から、(イ)の各式にそれぞれλ_pをかけたものを引くと、
(エ)Σ[k=1 to n-m](∂f/∂x_k)dx_k - Σ[p=1 to m]Σ[k=1 to n-m]λ_p(∂g_p/∂x_k)dx_k = 0
この式に含まれる(x_1,...,x_n-m)は独立に変化できるので、
(オ)(∂f/∂x_k) - Σ[p=1 to m]λ_p(∂g_p/∂x_k) = 0 (k=1,..,n-m)
ここで、h(X,Λ)=f(X)-Σ[p=1 to m]λ_p g_p(X)
とおくと、hが極値をとる条件は
(カ)∂h/∂x_k = 0 (k=1, ..., n)
(キ)∂h/∂λ_p = 0 (p=1, ..., m)
この(カ)は、(ウ)と(オ)を合わせたもので、(キ)は元の束縛条件そのものです。したがって、(カ)と(キ)が成り立つようにXとΛを決定すれば、それが最初の問題のXの候補となります。これがラグランジュの未定係数法です。
(参考)
http://www.f-denshi.com/000TokiwaJPN/10kaisk/090 …
http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SV …
参考URL:http://www.neuro.sfc.keio.ac.jp/~masato/study/SV …
この回答への補足
詳しく説明していただき、ありがとうございました。
教えていただいたURLの1つ目(http://www.f-denshi.com/000TokiwaJPN/10kaisk/090 …
)について質問があります。このURLの説明の中ほどに次のような説明がありました。
2. 拘束条件が、g1(x1、x2、・・・、xn)=0、・・・、gm(x1、x2、・・・、xn)=0、と m 個ある場合は、
適当なλを変数に加えた(m+n)変数関数:
(ク)h(x1、x2、・・・、xn、λ)=f(x1、x2、・・・、xn)+λ1g1(x1、x2、・・・、xn)+・・・+λmg1(x1、x2、・・・、xn)
が極値をとる必要条件(m+n個の等式)に等しい。(ただし、m<n)
上の式(ク)の右辺は
f(x1、x2、・・・、xn)+Σ[p=1 to m]λ_pg1(x1、x2、・・・、xn)
となっていて、(オ)のg_pの部分と矛盾している気がするのですが、(ク)と(オ)はどちらが正しいのですか?
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