有约束条件的求极值方法除了拉格朗日乘子法还有别的方法么？请朋友指教 有约束条件的求极值方法除了拉格朗日乘子法还有别的方法么？有约束条件的求极值方法除了拉格朗日乘子法还有别的方法，微分法和变分法，行列式法，还有许多数值方法，等等。
如何理解拉格朗日乘子法？ 谢邀。拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier）有很直观的几何意义。举个2维的例子来说明：假设有自变量x…
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。
用拉格朗日乘子法求解约束力，遇到无解的情况怎么办？ 已知质点P（x，y，z），质量为1，初速度为（0，-1，0），现在质点受到约束 C（x，y，z）=x^2+y^2+z^2-1=0，现…
罚函数法和拉格朗日乘子法的区别？ 我的理解是，拉格朗日乘子法的求解是解析的，而求解罚函数是不断迭代的数值方法，不知道这样的理解对不对？
