条件付停留値問題 - 変更履歴

Nakamuri: /* 条件付き停留値問題への応用 */

2020-09-14T03:19:33Z

‎条件付き停留値問題への応用

2018-09-25T03:01:02Z

‎条件付き停留値問題への応用

2016-01-06T01:21:11Z

‎条件付き停留値問題への応用

2015-08-05T05:24:08Z

2015-07-10T07:56:25Z

2014-12-31T01:52:16Z

‎条件付き停留値問題への応用

2014-12-31T01:49:56Z

‎条件付き停留値問題への応用

2014-12-31T01:44:54Z

‎条件付き停留値問題への応用

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‎条件付き停留値問題への応用

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‎まとめ

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−	と書けます。<math>\frac{\partial h}{\partial h\lambda_i} = G_i = 0</math> は拘束条件そのものなので、<math>\mathrm{grad}</math>を <math>\lambda_1, \lambda_2, \cdots , \lambda_K</math> にまで拡張すれば	+	と書けます。<math>\frac{\partial h}{\partial \lambda_i} = G_i = 0</math> は拘束条件そのものなので、<math>\mathrm{grad}</math>を <math>\lambda_1, \lambda_2, \cdots , \lambda_K</math> にまで拡張すれば

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 これの条件付停留値問題への応用を示しましょう。
-ラグランジュの未定乗数法は、n個のパラメータを持つスカラー関数で説明するのが本来の形ですが、ここでは線形代数を使って説明したいので、以下の説明ではn次元のデカルト座標をベクトルとして入力とするスカラー関数の停留値を考察します。勿論数学的には全く等価です。
+ラグランジュの未定乗数法は、n個のパラメータを持つスカラー関数で説明するのが本来の形ですが、ここではベクトル解析風に説明したいので、以下の説明ではn次元のデカルト座標をベクトルとして入力とするスカラー関数の停留値を考察します。勿論数学的には全く等価です。
 ベクトル　<math>{\boldsymbol x} = \left(\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right) </math> の関数 <math>f({\boldsymbol x}) </math> が停留値を持つのは

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 これの条件付停留値問題への応用を示しましょう。
-ラグランジュの未定乗数法は、n個のパラメータを持つスカラー関数で説明するのが本来の形ですが、ここでは線形代数を使って説明したいので、以下の説明ではn次元のデカルト座標を入力とするスカラー関数の停留値を考察します。勿論数学的には全く等価です。
+ラグランジュの未定乗数法は、n個のパラメータを持つスカラー関数で説明するのが本来の形ですが、ここでは線形代数を使って説明したいので、以下の説明ではn次元のデカルト座標をベクトルとして入力とするスカラー関数の停留値を考察します。勿論数学的には全く等価です。
 ベクトル　<math>{\boldsymbol x} = \left(\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right) </math> の関数 <math>f({\boldsymbol x}) </math> が停留値を持つのは

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 ==条件付き停留値問題への応用==

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 ==条件付き停留値問題への応用==

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 <math>h({\boldsymbol x}, \lambda_1 ,\lambda_2, \cdots, \lambda_K) =  f({\boldsymbol x})+ \lambda_1 G_1({\boldsymbol x}) + \lambda_2 G_2({\boldsymbol x}) + \cdots +  \lambda_K G_K({\boldsymbol x}) </math>
 :を作ります。
 . 以下の式より、停留値での <math>{\boldsymbol x}</math> を求めます。