用构造拉格朗日函数法求解有约束参数的最优化问题来求半径为1m的圆内等腰三角形的最大面积。 如下图所示，考虑c点，坐标为(x，1+y)，则三角形的面积为 ；nbsp；f(x，y)=x(1+y) ；nbsp；nbsp；问题即转化为求上述函数的最大值。nbsp；nbsp；等式约束条件为 ；nbsp。
解一道最优化数学题，不用拉格朗日乘数的情况下，怎么解？ 化成三角函数
谁能详细解释一下拉格朗日乘数法，以下题为例 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。
拉格朗日乘子法几何意义？ 谢邀：今晚太累了，先整理这么多，后期我会对其修改，在求解最优化问题中，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。我们这里提到的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成最小值问题)。提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子。对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象。二者均是求解最优化问题的方法，不同之处在于应用的情形不同。一般情况下，最优化问题会碰到一下三种情况：（1）无约束条件这是最简单的情况，解决方法通常是函数对变量求导，令求导函数等于0的点可能是极值点。将结果带回原函数进行验证即可。（2）等式约束条件设目标函数为f(x)，约束条件为h_k(x)，形如：s.t.表示subject to，“受限于”的意思，l表示有l个约束条件。则解决方法是消元法或者拉格朗日法。消元法比较简单不在赘述，这里主要讲拉格朗日法，因为后面提到的KKT条件是对拉格朗日乘子法的一种泛化。例如给定椭球：求这个椭球的内接长方体的最大体积。这个。
请教经济学最优化问题中库恩塔克条件和拉格朗日条件的使用 ？ 拉格朗日方法适用于等式约束条件下的内点解情况。在一般情况的经济问题中，最优化问题求解时，无论有没有…
为什么要将最优化问题转变成拉格朗日函数问题 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求龋当然，这两个方法求得的结。
