高数里面有一个内容叫做拉格朗日乘子法，用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直不是很清楚，这两天在网上查了资料，也说说我自己的理解，用一个例子来解释。 求解例题如下： (1)其中min表示求函数f(x,y)的最小值，后面的s.t.表示约束条件，即x,y满足后面的等式。下面我们使用拉格朗日乘子法来求解，我们用g(x,y)描述约
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2024-01-18 13:09:52
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在学习算法的过程中，常常需要用到向量的求导。下边是向量的求导法则。 拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 通常我们需要求解的最优化问题有如下几类： (i) 无约束优化问题，可以写为: min f(x); (ii) 有等式约束的优化问题，可以写为:&n
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2023-11-14 19:54:17
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朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。前提是：只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才保证求得的是最优解。1. 拉格朗日乘子法： 这个问题转换为 &nbs
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2024-01-24 20:33:49
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拉格朗日乘子法的证明在学习支持向量机的时候，计算对偶问题时用到了拉格朗日乘子法((Lagrange multiplier method))，回想起高中时使用拉格朗日乘子法求不等式约束条件下的最优化问题时的困惑，虽然一直知道用，但是却不知道为什么拉格朗日乘子法能够用。知其然更应知其所以然，本文就来扒一扒“拉格朗日乘子法”的来龙去脉。等式约束下的最优化问题给定一个不等式约束条件下的最优化问题，$$\b
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2023-11-16 14:34:50
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拉格朗日乘子法是解决极值问题的方法。 本方法是计算多元函数在约束条件下的极值问题的方法。1、多元函数与约束问题 如下图所示，f(x,y)为多元函数，g(x,y)=c为约束条件。目的是计算在约束条件下多元函数的极值。 虚线为f(x,y)=d d取不同的值时，将原始图像投影到xy平面时的等高线，在等高线上的f函数值相等； 淡蓝色实线为g(x,y)为xy平面的曲线，对应于不同的(x,y)。比
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2023-09-12 19:38:04
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【整理】深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化，即最大值问题可以转化
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2024-01-06 10:31:08
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拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子，可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。本文希望通过一个直观简单的例子尽力解释拉格朗日乘子法和KKT条件的原理。以包含一个变量一个约束的简单优化问题为例。如图所示，我们的目标函数是$f(x)={x^2} + 4x
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2024-01-05 22:48:09
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1、 这个东西看过，但是还是容易忘记，应该是用的比较少，理解也不够深入，因此记录一下。2、首先，是谁发明的。通过名字，可以看出是“拉格朗日”，看百度百科的解释：在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量
一、拉格朗日乘子法简介拉格朗日乘子法的应用十分广泛，它是SVM的理论基础，是凸优化的重要研究部分。它用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直模模糊糊，每次看的时候才知道，一段时间不看就又忘了，所以特地写这篇博客来供自己时刻学习。先从一个简单的例子开始：假如我们需要求一个函数的最小值，即，约束条件为。我们用拉格朗日乘子法来求解：首先用描述
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2024-06-02 23:35:47
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拉格朗日乘子 是什么 一、总结 一句话总结： 基本的【拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)】，就是【求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=0 的约束条件下的极值】的方法。 其【主要思想】是引入一个【新的参数 λ （即拉格朗日乘子】），将【约束条件函数与原函数联系】到一起，
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2020-11-29 06:31:00
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拉格朗日乘子检验是一种重要的统计检验方法，通常用于评估多元线性回归模型中的约束条件。通过引入拉格朗日乘子，该方法能够有效地处理和检验参数的显著性。在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 Python 实现拉格朗日乘子检验的过程。
### 背景定位
在多元回归分析中，研究人员常常需要验证模型中的某些假设或约束情况。初始技术痛点在于，当面对高维数据时，传统的检验方法往往会出现效率低下或解的唯一性欠缺等
在这篇博文中，我们将探讨如何使用PyTorch实现拉格朗日乘子法，并详细记录整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及部署方案。
## PyTorch 拉格朗日乘子法
拉格朗日乘子法是一种用于求解带约束优化问题的数学方法，它通过引入拉格朗日乘子将约束条件融入到目标函数中。本文将展示如何使用PyTorch实现这一方法。
### 环境配置
要运行PyTorch代码，我
1，拉格朗日乘子（lagrange multiplier）,又叫拉氏乘子或拉格朗日乘数。它是出现在拉格朗日乘数法中的概念。拉格朗日乘数法可以解决多变量函数在其变量受到一个或多个约束条件时求极值的问题。 它可以将含有n个变量的函数（该函数的变量有k个约束条件）的极值问题转化为含有n+k个变量的方程组的解。 实现该方法过程中引入的一个或一组新的未知数就叫拉格朗日乘子。2，从点到直线的距离说起。在二维直
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2024-01-25 18:19:52
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最近学到的数学知识有一点多，需要整理整理 \(Excrt\) 应该是NOIp的基础内容，但我现在还没有掌握扎实，整理下来 给定n个同余方程 \(\begin{cases}x \equiv r_1 \ \ mod \ \ m_1\\x \equiv r_2 \ \ mod \ \ m_2\\ \vdo ...
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2021-09-28 21:55:00
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拉格朗日乘子法和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是求解约束优化问题的重要方法，再有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束时使用KKT条件。前提是，只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才能保证求得的是最优解。拉格朗日乘子法：设,是定义在上的连续可微函数，考虑约束最优化问题：将这个问题转换为：其中,称为拉格朗日乘子。下面依据wikipedia来解释拉格朗日乘子法
拉格朗日乘子法大家都学过，用来求带约束条件的极制问题，用起来着实简单，只是上学的时候只学会怎么用了，到底为什么这样能行是从来没想过的。最近在看B站机器学习课程，看到SVM这一段，用到拉格朗日乘子法，老师讲了半天，也不是很直观，有那么点感觉但还是没透，于是上网查了半天，看了各种解释，算是有点明白了，但是呢，还是不是很好理解，比如某乎上大多数人解释都是用函数的等高线与约束曲
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2024-08-14 01:43:59
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引言本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为1)等式约束与2)不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始
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2024-04-28 10:33:14
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阅读目录1. 拉格朗日乘数法的基本思想2. 数学实例3. 拉格朗日乘数法的基本形态4. 拉格朗日乘数法与KKT条件 拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）之前听数学老师授课的时候就是一知半解，现在越发感觉拉格朗日乘数法应用的广泛性，所以特意抽时间学习了麻省理工学院的在线数学课程。新学到的知识一定要立刻记录下来，希望对各位博友有些许帮助。回到顶部1. 拉格朗日乘数法
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2024-08-16 10:07:46
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这个例子展示了如何使用拉格朗日乘子法解决一个具有等式约束的优化问题。在实际应用中，如机器学习的正则化问题、经济学中的效用最大化问题等，拉格朗日乘子法同样适用，只不过涉及的函数和约束可能更为复杂。λ 是一个或一组参数，用于量化违反约束的程度。在优化过程中，拉格朗日乘子反映了约束条件的重要性，它。的强大技术，特别是在
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2024-06-16 21:38:37
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求解最优化问题中，拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束时使用KKT条件。这个最优化问题指某一函数在作用域上的全局最小值（最小值与最大值可以相互转换）。最优化问题通常有三种情况(这里说两种)：1. 无约束条件求解办法是求导等于0得到极值点。将结果带回原函数验证。2、等式约束条件设目标函数f(x)，约束条件hk(x)，m...
原创
2021-08-13 09:41:50
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