라그랑주 승수법
보이기
라그랑주 승수법(Lagrange乘數法, 영어: Lagrange multiplier method)은 제약이 있는 최적화 문제를 푸는 방법이다. 최적화하려 하는 값에 형식적인 라그랑주 승수(Lagrange乘數, 영어: Lagrange multiplier) 항을 더하여, 제약된 문제를 제약이 없는 문제로 바꾼다. 조제프루이 라그랑주가 도입하였다. 수학, 라그랑주 역학, 경제학, 운용 과학 등에 쓰인다.
정의
[편집]연속미분가능함수 와 를 생각하자. 인 제약 아래 를 최적화하는 문제를 생각하자. 이 문제는 라그랑주 승수법을 써 다음과 같이 풀 수 있다. 다음과 같은 함수 을 정의하자.
의 정류점(stationary point)은 오일러-라그랑주 방정식을 통하여 찾을 수 있다. 그렇다면, 다음을 보일 수 있다.
- 만약 가 의 정류점이라면, 는 으로 제약한 의 정류점이다.
- 만약 가 으로 제약한 의 정류점이라면, 가 의 정류점인 가 존재한다..
여기서 보조변수 를 라그랑주 승수(영어: Lagrange multiplier)라고 한다.
최적화 이론에서는 (국소적) 극점(extremum)을 찾는다. 극점은 정류점의 부분집합이므로, 정류점을 모두 찾아 극점인지 확인하면 된다. 반면, 라그랑주 역학에는 단순히 정류점만을 찾으면 되므로 이는 필요없다.
같이 보기
[편집]참고 문헌
[편집]- Conceptual introduction (plus a brief discussion of Lagrange multipliers in the calculus of variations as used in physics)
- Lagrange Multipliers for Quadratic Forms With Linear Constraints by Kenneth H. Carpenter
For additional text and interactive applets
- Simple explanation with an example of governments using taxes as Lagrange multipliers
- Applet
- Tutorial and applet
- Video Lecture of Lagrange Multipliers
- MIT Video Lecture on Lagrange Multipliers[깨진 링크(과거 내용 찾기)]
- Slides accompanying Bertsekas's nonlinear optimization text, with details on Lagrange multipliers (lectures 11 and 12)
- http://eom.springer.de/L/l057190.htm