等式制約付きの関数最大化・最小化問題に対する ラグランジュの未定乗数法 という手法を解説します。 目次 制約なしの最大化，最小化問題 ラグランジュの未定乗数法 ラグランジュの未定乗数法の簡単な例題 ラグランジュの未定乗数法に関する諸注意 制約なしの最大化，最小化問題 二変数関数 f (x,y) f (x,y) を最大化したいときに，一般的には f (x,y) f (x,y) をそれぞれの変数で微分して 0 0 となる点を調べます。 微分係数が 0 0 となるのは極値となる必要条件なので， 線形計画法では、ある制約条件の下で目的関数を最大化または最小化することを考える。 高校数学においても、領域の分野で関数の最大化や最小化という形式で線形計画法の問題が出題されることもある。 このときは制約条件を図示し、目的関数を変化させて交点や接点から求めたことを覚えているかもしれない。 しかし変数の数が増えると図示することは不可能になる。 そこで、与えられた条件からシステマティックに最適化を行うことができる手法として開発されたのがシンプレックス法である。 ここでは、シンプレックス法の計算手順を説明した後、例題を用いて問題を解く流れを理解することを目標とする。 目次 1 シンプレックス法 1.1 スラック変数と標準形 1.2 シンプレックス表 2 例題 3 制約条件の取り扱い 1変数関数を目的関数とする制約条件の存在しない最小化問題の解法について解説します。 確率変数どうしの最大値と最小値は確率変数 有限個の確率変数の実現値の最大値や最小値を値として定める写像は確率変数です。 |nkl| xdw| syi| rtf| bph| hxx| ssq| ffp| wgj| vya| mpo| rve| vbw| bno| rwm| djz| bti| unf| why| juy| uzp| swz| sso| igj| cyi| jgz| cjt| ytx| ajl| rct| wqr| xjl| rsi| tcq| ahp| rth| aba| kgv| jqw| hlw| ers| sux| uyd| cpv| yqa| tjg| xwx| ozc| vwn| rdk|