下面将讲解数值网格的进阶方法“朗格朗日函数法”,也同样是把薛定谔方程写成波函数格点值的方程。方法就是把波函数,以拉格朗日函数为基作展开,系数是波函数格点值,代入后方程就变为波函数格点值的矩阵方程。 在前面的2.1-2.4中,我们讲解了怎样用数值网络方法求解薛定谔方程,主要使用的是有限差分的方法。有限差分方法中...
拉格朗日法[1]的一般形式和应用(家庭、企业) 一般均衡 库恩-塔克条件 1. 等式约束最大化 最优化表达式 最优化的一般表达式可以写作: maxx∈Rnf(x) s.t. gi(x)=0, i=1,...,m 目标函数为 f:Rn→R [2] 等式约束[3]为gi(x)=0, i=1,...,m 拉格朗日函数 拉格朗日函数 L(Lagrangian)可以写...
拉格朗日函数是一种多元函数,它由约束条件和目标函数组成,用来求解线性规划问题。拉格朗日函数法的步骤如下: 1.将线性规划问题转化为拉格朗日函数的最大化问题,即:构造拉格朗日函数; 2.用拉格朗日函数求解线性规划问题,即:求拉格朗日函数的极值; 3.根据拉格朗日函数求解的结果,得到原线性规划问题的解。
一维插值法:拉格朗日插值、牛顿插值、分段低次插值、埃尔米特插值、样条插值。 二维插值法:双线性插值、双二次插值。 拉格朗日插值法 已知函数f(x)的n+1个互异的节点 处的函数值 ,则其拉格朗日插值多项式可以写为: 其中, 为插值基函数,其表达式为: 牛顿插值法 已知函数f(x)的n+1个互异的节点 处的函数值 ,则...
3分钟掌握拉格朗日插值法-快速记忆Lagrange基函数,期末考试速成版 160 0 18:26 App 18.017二次插值多項式[第一章第三節] 1.0万 8 09:36 App 分段低次多项式插值 3208 2 04:45 App 2.二次插值 2673 0 20:17 App 【数值分析】2.2.1拉格朗日插值法 1.4万 0 07:45 App 2.1.1最小二乘法一二次拟合例题...
生成函数方法构造拉格朗日浸入子流形 🌊这次我们介绍一种用生成函数方法来构造拉格朗日浸入子流形的方法。具体例子包括Whitney球面和unfolding。 Whitney球面 🌍Whitney球面是一个经典的例子。对于n维单位球面 S^n := {(x, y) | x^2 + y^2 = 1},相应的拉格朗日浸入可以表示为 s(x, y) = (x, 2xy)。
方法/步骤 1 首先列出使用“拉格朗日求极值”的已知条件。2 然后列出拉格朗日辅助函数 F(x, y, z)。3 求出拉格朗日辅助函数 F(x, y, z) 对 x、y、z 的偏导数，并使之为零。4 然后依据所有偏导数构成的方程组，解出唯一的驻点。5 最后即可完成拉格朗日求极值的过程，得出函数的极大值（也是最大值）。
【多元函数】双约束条件下最值(拉格朗日乘数法) 06:56 【多元函数】用线代!!解决条件极值问题!!! 14:03 【多元函数】求最值注意边界 07:35 【多元函数】柯西不等式!!求最值 15:40 【多元函数】有界闭区域上的最值① 11:49 【多元函数】有界闭区域上最值 05:50 【多元函数】旋转体体积最大值...
根据拉格朗日乘数法: 当x = 2y时,便面积最小。 多个约束条件 上面的例子仅有一个约束条件,如果碰到多约束条件的时候如何处理? 一般过程 设目标函数为f(x,y,z),约束条件为gk(x,y,z),如果寻找在约束下f(x)的最小值: 如果用向量表示,还可以写成: ...