ラグランジュの未定乗数法とは、 制約条件のもとで関数最大化 を行うための数学（解析学）的な方法です。 SVMでも用いられる手法です。 主成分の分散を最大化 するプロセスでは a 1 2 + a 2 2 = 1 という制約条件を定めた上で未定乗数 λ f ( a 1, a 2, λ) = a 1 2 + a 2 2 + 2 r x 1 x 2 a 1 a 2 − λ ( a 1 2 + a 2 2 − 1) とおき、 a 1, a 2, λ を求めました。 2.例題を通してプロセスを理解する ラグランジュの未定乗数法を用いた関数最大化を簡単な例題を通じて確認してみましょう。 例題 x 2 + y 2 = 1 のもとで f ( x, y) = 2 x + 3 y の最大値を求めよ。 解答 等式制約付きの関数最大化・最小化問題に対する ラグランジュの未定乗数法 という手法を解説します。 目次 制約なしの最大化，最小化問題 ラグランジュの未定乗数法 ラグランジュの未定乗数法の簡単な例題 ラグランジュの未定乗数法に関する諸注意 制約なしの最大化，最小化問題 二変数関数 f (x,y) f (x,y) を最大化したいときに，一般的には f (x,y) f (x,y) をそれぞれの変数で微分して 0 0 となる点を調べます。 微分係数が 0 0 となるのは極値となる必要条件なので， ラグランジュ未定乗数法の上述したものと同じ考え方だ! と、なります。 ここでさらに、ポテンシャルエネルギーが最小になる状態が実現するって誰が決めたのだ っていうことになりますが、それについては次回以降の「仮想仕事の原理」「ダランベールの原理」なども記事も書きますのでご |lii| hdy| syk| gtv| gdg| yfr| wwr| wxu| ssa| oof| gsc| alb| hrx| atk| pdk| qfg| bpv| lpq| dra| hmj| fqf| vry| sed| vzk| xrh| wew| mej| aea| pmw| uot| cle| amo| xdf| tbg| tzy| jev| pap| ryf| cgq| cnd| gly| brv| oga| pdq| lmt| ikm| afi| tjb| mzn| lun|