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分类: C/C++

2011-12-30 09:26:04


Lagrange(拉格朗日,1736~1813)18世紀最偉大的數學家之二,另一位是長他29歲的 Euler(尤拉,1707~1783)。Euler 賞識 Lagrange,在1766年和 d'Alembert 一起推薦 Lagrange 為(柏林科學院)Euler 的繼承人。

在他一生浩瀚的工作中,最為所有數學家熟知的發明就是 Lagrange multiplier(拉格朗日乘數)或 Lagrange multiplier method,這是一個求極值的方法。比方在兩個變數的時候,我們要找 f(x,y) 的極值,一個必要的條件是:

.begin{displaymath}
.frac{.partial f}{.partial x}=.frac{.partial f}{.partial y}=0
.end{displaymath}

但是如果 x,y 的範圍一開始就被另一個函數 g(x,y)=0 所限制,Lagrange 提出以 $f(x,y)+.lambda g(x,y)$xy 的偏導數為 0,來代替 $.frac{.partial f}{.partial x}=.frac{.partial f}{.partial y}=0$ 作為在 g(x,y)=0 上面尋找 f(x,y) 極值的條件。式中引入的 λ 是一個待定的數,稱為乘數,因為是乘在 g 的前面而得名。

首先我們注意,要解的是 x,y 和 λ 三個變數,而

.begin{eqnarray*}
&&.frac{.partial f}{.partial x}+.lambda.frac{.partial g}{.part...
...partial y}+.lambda.frac{.partial g}{.partial y}=0 ..
&&g(x,y)=0
.end{eqnarray*}

雖然有三個方程式,原則上是可以解得出來的。

f(x,y)=xg(x,y)=x2+y2-1 為例,當 x,y 被限制在 x2+y2-1=0 上活動時,對下面三個方程式求解

.begin{eqnarray*}
&&.frac{.partial}{.partial x}[x+.lambda(x^2+y^2-1)]=1+2.lambda...
...l}{.partial y}[x+.lambda(x^2+y^2-1)]=2.lambda y..
&&x^2+y^2-1=0
.end{eqnarray*}

答案有兩組,分別是 x=1y=0$.lambda=-.frac{1}{2}$x=-1y=0$.lambda=.frac{1}{2}$。 對應的是 x2+y2-1=0 這個圓的左、右兩個端點。它們的 x 坐標分別是 1-1,一個是最大可能,另一個是最小可能。

讀者可能認為為何不把 x2+y2-1=0 這個限制改寫為 $x=.cos.theta$$y=.sin.theta$ 來代入得到 $f(x,y)=f(.cos.theta ,.sin.theta)$,然後令對 θ 的微分等於 0 來求解呢?對以上的這個例子而言,當然是可以的,但是如果 g(x,y) 是相當一般的形式,而無法以 x,y 的參數式代入滿足,或是再更多變數加上更多限制的時候,舊的代參數式方法通常是失效的 。

這個方法的意義為何?原來在 g(x,y)=0 的時候,不妨把 y 想成是 x 的隱函數,而有 g(x,y(x))=0,並且 f(x,y) 也變成了 f(x,y(x))。令 $.frac{d}{dx}f(x,y(x))=0$ 根據連鎖法則,我們得到

.begin{displaymath}
f_x+f_y.frac{dy}{dx}=0
.end{displaymath}

和(因為 $.frac{d}{dx} g(x,y(x))$ 恆等於 0)
.begin{displaymath}
g_x+g_y.frac{dy}{dx}=0
.end{displaymath}

因此有行列式為 0 的結論。
.begin{displaymath}
.left.vert
.begin{array}{cc}
f_x&f_y..
g_x&g_y
.end{array}.right.vert
=0
.end{displaymath}

這表示 fx,fygx,gy 成比例,所以有 λ
.begin{displaymath}
.begin{array}{lll}
f_x&=&.lambda g_x..
f_y&=&.lambda g_y
.end{array}.end{displaymath}

另外一個解釋是幾何圖形的角度來考量。我們考慮 f(x,y) 的等位曲線,亦即 f(x,y)=c 諸曲線,如果曲線 f(x,y)=cg(x,y)=0 互相穿過,亦即如果互不相切,則 f(x,y) 稍稍大於 c(或稍稍小於 c)都會持續穿過 g(x,y)=0,這就表示在 g(x,y)=0 之上,c 不可能是一個極值,反過來說,如果 c 是極值的話,f(x,y)=c 這條曲線和 g(x,y)=0 一定互相切著,會有相同的切線,也可以說有相同的法線。但是 f(x,y)=cg(x,y)=0 的法線方向分別是 $(.frac{.partial f}{.partial x},.frac{.partial f}{.partial y})$$(.frac{.partial g}{.partial x},.frac{.partial g}{.partial y})$,它們必須平行,因此

.begin{displaymath}
(.frac{.partial f}{.partial x},.frac{.partial f}{.partial y}...
... (.frac{.partial g}{.partial x},.frac{.partial g}{.partial y})
.end{displaymath}

λ 待定。從這裡也可以看出萬一 $(.frac{.partial g}{.partial x},.frac{.partial g}{.partial y})=(0,0)$ 那 λ 多半是求不出來的。然而 $(.frac{.partial g}{.partial x},.frac{.partial g}{.partial y}).neq
(0,0)$ 恰好保證了 yxxy 的隱函數,這又回到了上一段以隱函數為出發點來解釋乘數法的前提。

乘數法有許多用處,舉凡在若干限制條件之下求極值的問題,都可以考慮引用這個方法。當然如前所述,引用本法雖然有若干限制,這些限制反映了問題本身的特質,本來就是問題的一部分,值得好好推敲。

Lagrange 一生貢獻無數,Boyer 讚美他是

... the keenest mathematician of the eighteenth century ...
(十八世紀最敏銳的數學家)

他所發明的乘數法展現了他對這類問題敏銳的洞察力。這正是 "keenest" 最佳的詮釋。

 
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