Lagrange'i kordajaid kasutatakse mitme muutujaarvutuses, et leida piirangutele alluva funktsiooni maksimumid ja miinimumid (nt "leida antud teekonnal kõrgeim kõrgus" või "kulu minimeerida" materjalidest antud mahtu ümbritseva kasti jaoks").
Milleks kasutatakse Lagrange'i kordajat?
Matemaatilises optimeerimises on Lagrange'i kordajate meetod strateegia funktsiooni kohalike maksimumide ja miinimumide leidmiseks, mille suhtes kehtivad võrdsuse piirangud (st tingimusel, et või enamat võrrandit peavad muutujate valitud väärtused täpselt rahuldama).
Kuidas te Lagrangi kordajat kasutate?
Lagrange'i kordajate meetod
- Lahendage järgmine võrrandisüsteem. ∇f(x, y, z)=λ∇g(x, y, z)g(x, y, z)=k.
- Ühendage kõik lahendused (x, y, z) (x, y, z) alates esimesest sammust f(x, y, z) f (x, y, z) ja tuvastage miinimum ja maksimaalsed väärtused, kui need on olemas ja ∇g≠→0. ∇ g ≠ 0 → punktis.
Miks me kasutame SVM-is Lagrange'i kordajaid?
Sellest definitsioonist lähtuv alt tuleb märkida, et Lagrange'i kordajate meetod toimib ainult võrdsuse piirangutega. Seega saame seda kasutada mõne optimeerimisprobleemi lahendamiseks: need, millel on üks või mitu võrdsuse piirangut.
Mis on Lagrange'i kordaja majanduslik tõlgendus?
Seega suurenebtoodang maksimeerimispunktis sisendite väärtuse suurenemise suhtes võrdub Lagrange'i kordajaga, st väärtus λ∗ tähistab f optimaalse väärtuse muutumise kiirust sisendite väärtuse suurenemisel, st., on Lagrange'i kordaja marginaalne …
