ラグランジュ乗数法は、制約条件の下で目的関数を最大化または最小化するための一般的な方法であり、以下の数式で表されます。
最小化問題の場合:
L(x, λ) = f(x) + λ[g(x) – c]
最大化問題の場合:
L(x, λ) = f(x) – λ[g(x) – c]
ここで、xは最適化する変数、f(x)は最小化または最大化する目的関数、g(x)は制約条件、λはラグランジュ乗数、cは制約条件が与えられる定数です。
ラグランジュ乗数法では、ラグランジュ関数を定義し、その関数を最小化または最大化することで、元の問題を解決します。ラグランジュ関数は、目的関数と制約条件を組み合わせたものであり、ラグランジュ乗数は制約条件を満たすために必要なコストやリソースを表します。具体的には、ラグランジュ関数を最小化または最大化する変数の値を求めることで、目的関数を最小化または最大化すると同時に、制約条件を満たすことができます。
ラグランジュ乗数法は、経済学の様々な分野で応用されており、最適化問題を解くための重要なツールの一つとなっています。
最小化問題を例にとると、以下のような形式の問題を考えます。
minimize f(x) subject to g(x) = c
この問題では、目的関数 f(x)
を最小化することが目的であり、制約条件 g(x)=c
を満たす必要があります。ここで、ラグランジュ乗数法を用いるために、ラグランジュ関数 L(x,λ)
を以下のように定義します。
L(x,λ) = f(x) + λ(g(x) - c)
ここで、λ
はラグランジュ乗数と呼ばれます。このラグランジュ関数 L(x,λ)
を x
について微分して0とおくと、
∂L(x,λ)/∂x = ∂f(x)/∂x + λ∂g(x)/∂x = 0
となります。この式を満たす x
が最適解となります。また、ラグランジュ乗数 λ
は、制約条件 g(x)=c
を満たす必要があります。つまり、
g(x) - c = 0
が成り立ちます。このように、ラグランジュ関数を定義することで、制約条件の下での最適化問題を解くことができるようになります。
例えば、f(x) = x^2
、g(x) = x+1
、c=2
とした場合を考えます。この場合、ラグランジュ関数は、
L(x,λ) = x^2 + λ(x+1-2) = x^2 + λx - λ + 2λ
となります。この L(x,λ)
を x
について微分して0とおくと、
∂L(x,λ)/∂x = 2x + λ = 0
が得られます。また、g(x) = x+1
を c=2
で満たす必要から、λ
についても以下の式が得られます。
g(x) - c = x+1-2 = x-1 = 0
よって、λ=-2
、x=1
となり、制約条件の下で f(x)=x^2
を最小化する解は x=1
となります。
以上が、ラグランジュ乗数法の概要と、数式の意味・使い方についての説明です。
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"make you feel, make you think."
SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)
説明しよう!西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である!平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである!「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった1つだけ!そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。