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…
svm为什么要引入拉格朗日的优化方法？ 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)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。
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？
条件极值 拉格朗日乘子法 λ=0的情况的理解？ 在等式条件下的拉格朗日乘子法，存在一种情形，即拉格朗日函数偏x，偏y 偏z 偏λ=0列出的方程组的解中，…
拉格朗日乘子法求优化问题 1.约束条件是不等式怎么构造函数 不等式实际是高维的等式.实际上，很明显二维欧氏平面和去除一个点的三维球面是一样的，二维欧氏平面上的圆形区域实际上也都和三维球面上的圆形区域对应。
如何理解拉格朗日乘子法？ 马同学 和@卢健龙 的答案可视化很强，深入浅出，很容易从直观上理解拉格朗日乘子法，但似乎都未。[1]https：//www. svm-tutorial.com/ [2]周志华.机器学习.清华大学出版社.2016
