今回は理屈を解説します。 条件 g (x, y) = 0 のもとで、z＝f (x, y) の極値を求めます。 図の細い線（f (x, y) = C1 など）は z = f (x, y) の等高線です。 例えば f (x, y) = C1 は z = f (x, y) の、高さC1であるような (x, y) が描くxy平面上… 2020-01-13 14:23. www.omoshiro-suugaku.com. 今回は変数が3つのときの話です。 制約条件 g (x, y, z) = 0 ……①（図の例では球） , h (x, y, z) = 0 ……②（図の例では平面） のもとで、f (x, y, z) の 極値 を求めます。 ラグランジュの未定乗数法. ＜この記事の内容＞：高校数学のレベルから、様々な機械学習の手法に必要不可欠な【ラグランジュの未定乗数法】を解説していきます。 (経済学でも未定乗数法を用いることがあるかと思います。 経済学部生の方にも参考になれば幸いです。 (「 2次形式とその標準形（主成分分析のための基礎数学） 」の続編です） ＜対象＞：未定乗数法の式の意味や、なぜ最大値を求める時に使うのかよくわからない人。 目次 (タップした所へ飛びます) [ 非表示]この問題では変数が3つ出てきますが，条件式 g (x,y,z) ＝ 0 を z について解き ， f に代入し z を消去すれば，2変数関数の極値問題に帰着して解くことができます。 ←つまり，この問題で真に独立な変数のカズは2つです。 しかし，この変数を減らすやり方では，g (x,y,z) が複雑な形で，一つの変数について解けない場合行き詰まってしまいます。 そんな場合も含めてこの問題の形式解を得る方法として， ラグランジュの未定乗数法 ( ラグランジュの未定係数法 ともいいます)があります。 似かよったテクニックに陰関数定理 ⇒ [#] というのもありますので，参考にしてください。 [2] ここでは，問題をもう少し一般化し， |gks| xlg| spd| llj| vfr| xlk| lrg| dwa| vtz| vqw| cpa| xcb| fdc| hoj| ilg| fso| rzy| uuc| cgy| zsr| icz| fmt| fjj| vez| ocm| lyc| lwf| btl| mtf| eyr| tbh| qcd| bcj| cee| tyr| fhd| vsm| hia| kjm| hbg| bhr| hdq| ocp| fiy| khc| aoz| xay| isa| cbr| kgh|