Pengganda Lagrange digunakan dalam kalkulus boleh pelbagai untuk mencari maksima dan minima fungsi tertakluk kepada kekangan (seperti "cari ketinggian tertinggi di sepanjang laluan yang diberikan" atau "minimumkan kos bahan untuk kotak yang melampirkan isipadu tertentu").
Apakah pengganda Lagrange digunakan?
Dalam pengoptimuman matematik, kaedah pengganda Lagrange ialah strategi untuk mencari maksimum dan minima setempat bagi fungsi tertakluk kepada kekangan kesamaan (iaitu, tertakluk kepada syarat bahawa satu atau lebih banyak persamaan perlu dipenuhi dengan tepat oleh nilai pembolehubah yang dipilih).
Bagaimanakah anda menggunakan pengganda Lagrangian?
Kaedah Pengganda Lagrange
- Selesaikan sistem persamaan berikut. ∇f(x, y, z)=λ∇g(x, y, z)g(x, y, z)=k.
- Palamkan semua penyelesaian, (x, y, z) (x, y, z), dari langkah pertama ke f(x, y, z) f (x, y, z) dan kenal pasti minimum dan nilai maksimum, dengan syarat ia wujud dan ∇g≠→0. ∇ g ≠ 0 → pada titik.
Mengapa kita menggunakan pengganda Lagrange dalam SVM?
Perkara penting yang perlu diperhatikan daripada definisi ini ialah kaedah pengganda Lagrange hanya berfungsi dengan kekangan kesamaan. Jadi kami boleh menggunakannya untuk menyelesaikan beberapa masalah pengoptimuman: yang mempunyai satu atau beberapa kekangan kesaksamaan.
Apakah tafsiran ekonomi bagi pengganda Lagrange?
Oleh itu, peningkatan dalampengeluaran pada titik pemaksimuman berkenaan dengan peningkatan dalam nilai input bersamaan dengan pengganda Lagrange, iaitu, nilai λ∗ mewakili kadar perubahan nilai optimum f apabila nilai input meningkat, i.e., pengganda Lagrange ialah marginal …
