庫恩-塔克定理,一般是用在不等式約束條件下maxf(x)s.t.g(x)<=c,x>=0求目標函數的最優值和最優解的問題.注意庫恩-塔克定理是個必要條件,而非充分條件,但在凸規劃是是充分條件.(在等式約束條件下,用拉格朗日乘數法就可以求解)http://wenku.baidu.com/view/db0ba9ea856a561252d36f2a.html。
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庫恩塔克條件例題:庫恩塔克條件解題步驟[朗讀]
庫恩-塔克定理,一般是用在不等式約束條件下maxf(x)s.t.g(x)<=c,x>=0求目標函數的最優值和最優解的問題.注意庫恩-塔克定理是個必要條件,而非充分條件,但在凸規劃是是充分條件.(在等式約束條件下,用拉格朗日乘數法就可以求解)http://wenku.baidu.com/view/db0ba9ea856a561252d36f2a.html。
是可以求出的。
kuhn-tucker條件,是可微非線性規劃中最優解的必要條件,本文結合幾何直觀,導出kuhn-tucker條件的一種簡明方法,並對導出這一條件所用的約束規格作較一般的討論.在數學中,卡羅需-庫恩-塔克條件(英文原名:karush-kuhn-tuckerconditions常見別名:kuhn-tucker,kkt條件,karush-kuhn-tucker最優化條件,karush-kuhn-tucker條件,kuhn-tucker最優化條件,kuhn-tucker條件)是一個非線性規劃(nonlinearprogramming)問有最優化解法的一個必要和充分條件.這是一個廣義化拉格朗日乘數的成果。
請以題目為例.解釋:不必以題目為例了,lagrange乘數的方法至少在一般的限制時間的數學競賽中不是通法--除非你的代數不等式奇弱,而其他部分奇強,否則對於大多數考試,你答不完卷.競賽中更常用的方法是對於對應的等號成立條件,以函數圖像的切線或割線作為每部分的上界或下界(例如對於y=x2(0≤x≤1),有x-14≤y≤x).關於是極大值還是極小值,往往你代幾個數就知道了;如果你參閱高等代數書籍,你會得到答案,但是會隨後發現,用那個判定方法,還不如自己代入幾個數快。