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拉格朗日乘数法问题请教

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发表于 2019-6-24 16:15:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
请教各位大侠,划线句子怎么理解比较好
Theorem 12 is the key to the method of Lagrange multipliers. Suppose that ƒ(x, y, z) and g(x, y, z) are differentiable and that P0 is a point on the surface g(x, y, z) = 0 where ƒ has a local maximum or minimum value relative to its other values on the surface. We assume also that ∇g ≠ 0 at points on the surface g(x, y, z) = 0. Then ƒ takes on a local maximum or minimum at P0 relative to its values on every differentiable curve through P0 on the surface g(x, y, z) = 0. Therefore, ∇ƒ is orthogonal to the tangent vector of every such differentiable curve through P0. So is ∇g, moreover (because ∇g is orthogonal to the level surface g = 0, as we saw in Section 14.5). Therefore, at P0, ∇ƒ is some scalar multiple l of ∇g.
附:theorem 12—the orthogonal Gradient theorem Suppose that ƒ(x, y, z) is differentiable in a region whose interior contains a smooth curve C: r(t) = x(t)i + y(t)j + z(t)k. If P0 is a point on C where ƒ has a local maximum or minimum relative to its values on C, then ∇ƒ is orthogonal to C at P0.
文章出自Thomas' Calculus 13th,第13.8章节
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发表于 2019-6-24 17:42:51 | 显示全部楼层
简单点说,就是梯度会垂直于等势面,也就是曲面的法线方向,
当然与经过这个点的所有曲面的切线正交,

其实就是,标量场f 的等势面扫过约束曲面时,会当与曲面相切,
此时的等势面就是一个局部极值,在相切的点,两个曲面的法线方向一致
也就是两个梯度会差一个常数

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然后定理是反推,根据梯度倍数关系得极值点  发表于 2019-6-24 22:05
所以梯度f和梯度g有个倍数关系,我这样理解没错吧,大侠  发表于 2019-6-24 21:51
先假设函数f在P0取得极值,然后根据定理12,梯度f垂直于所有值都等于g|p0的等位线,梯度g垂直于等位面g(x,y,z)=0,自然垂直于经过p0的等位线,  发表于 2019-6-24 21:50
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 楼主| 发表于 2019-6-24 22:00:52 | 显示全部楼层
茉莉素馨 发表于 2019-6-24 17:42
简单点说,就是梯度会垂直于等势面,也就是曲面的法线方向,
当然与经过这个点的所有曲面的切线正交,

Then ƒ takes on a local maximum or minimum at P0 relative to its values on every differentiable curve through P0 on the surface g(x, y, z) = 0。这句话中
relative to its values on every differentiable curve through P0 on the surface g(x, y, z) = 0
是不是翻译为“在曲面g上,经过p0点的,所有值都等于p0点的值的每个可微分曲线”,大侠能否帮我看看,谢谢

点评

翻译错了,应该翻译为“在曲面g上,经过p0点的每一个可微分曲线,相对于函数f的值,函数在P0取得相对极大值或者极小值",its values应为the values of f  发表于 2019-6-25 11:19
在二维上是等位线,三维就是等位面  发表于 2019-6-24 23:08
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 楼主| 发表于 2019-6-24 22:04:17 | 显示全部楼层
茉莉素馨 发表于 2019-6-24 17:42
简单点说,就是梯度会垂直于等势面,也就是曲面的法线方向,
当然与经过这个点的所有曲面的切线正交,

大侠,我觉得书中给出的应该是“梯度f垂直于等位线,梯度垂直于等位面”,不知道我又没有理解错

点评

正解!  发表于 2019-6-25 12:19
具体的可以去看看场论或者向量分析,对梯度的概念有详细的解释  发表于 2019-6-24 23:15
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发表于 2019-6-24 23:13:32 | 显示全部楼层
惯性矩 发表于 2019-6-24 22:04
大侠,我觉得书中给出的应该是“梯度f垂直于等位线,梯度垂直于等位面”,不知道我又没有理解错 ...



从百度百科取张图,f=C1,C2,...,Cn 都是等势线,三维就是等势面
可以看成f 是一个标量场,梯度方向是垂直于等势线(面)的
而g=0,就是其中一个等势面,在图上表示出来就是L围成的区域
或者说是一个曲面组成的区域,那些相切的点就是满足约束的极值点

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 楼主| 发表于 2019-6-25 11:30:25 | 显示全部楼层
本帖最后由 惯性矩 于 2019-6-25 12:59 编辑
茉莉素馨 发表于 2019-6-24 23:13
从百度百科取张图,f=C1,C2,...,Cn 都是等势线,三维就是等势面
可以看成f 是一个标量场,梯度方向是垂 ...

根据定理12,梯度f是垂直于通过P0出的曲线C,梯度g垂直于曲面,推导出梯度g垂直于通过P0出的曲线C,然后P0位于曲面g(x,y,z)=0上,根据这个就可以得出拉格朗日乘数法。
附:The Method of Lagrange Multipliers
Suppose that ƒ(x, y, z) and g(x, y, z) are differentiable and ∇g ≠ 0 when g(x, y, z) = 0. To find
the local maximum and minimum values of ƒ subject to the constraint g(x, y, z) = 0 (if these exist),
find the values of x, y, z, and l that simultaneously satisfy the equations
                                            ∇ƒ = a∇g  and  g(x, y, z) = 0.
For functions of two independent variables, the condition is similar, but without the variable z.
这些就是我理解后所总结的,我刚开始接触这个,先做个标记,以后学习场论再来瞧瞧
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