拉格朗日乘数法

条件极值的概念

条件极值

求函数 z=f(x,y)z = f(x, y)(称为目标函数)在满足约束条件 φ(x,y)=0\varphi(x, y) = 0 下的极值,称为条件极值(或约束极值)。

更一般地,求 nn 元函数 f(x1,,xn)f(x_1, \ldots, x_n) 在满足 mm 个约束条件

φi(x1,,xn)=0(i=1,,m)\varphi_i(x_1, \ldots, x_n) = 0 \quad (i = 1, \ldots, m)

下的极值,就是一般的条件极值问题。

拉格朗日乘数法(单约束)

定理1

求目标函数 z=f(x,y)z = f(x, y) 在约束条件 φ(x,y)=0\varphi(x, y) = 0 下的可能极值点,构造拉格朗日函数

L(x,y,λ)=f(x,y)+λφ(x,y)L(x, y, \lambda) = f(x, y) + \lambda \varphi(x, y)

其中 λ\lambda 称为拉格朗日乘数。令 LL 的所有一阶偏导数为零:

{Lx=fx+λφx=0Ly=fy+λφy=0Lλ=φ(x,y)=0\begin{cases} L_x = f_x + \lambda \varphi_x = 0 \\ L_y = f_y + \lambda \varphi_y = 0 \\ L_\lambda = \varphi(x, y) = 0 \end{cases}

解此方程组得到的 (x,y)(x, y) 就是可能的条件极值点。

几何解释
推论
证明
符号说明

几何解释

拉格朗日乘数法(多约束)

定理2

求目标函数 u=f(x,y,z)u = f(x, y, z) 在两个约束条件 φ(x,y,z)=0\varphi(x, y, z) = 0ψ(x,y,z)=0\psi(x, y, z) = 0 下的可能极值点,构造拉格朗日函数:

L(x,y,z,λ,μ)=f(x,y,z)+λφ(x,y,z)+μψ(x,y,z)L(x, y, z, \lambda, \mu) = f(x, y, z) + \lambda \varphi(x, y, z) + \mu \psi(x, y, z)

令所有一阶偏导数为零:

{Lx=fx+λφx+μψx=0Ly=fy+λφy+μψy=0Lz=fz+λφz+μψz=0Lλ=φ=0Lμ=ψ=0\begin{cases} L_x = f_x + \lambda \varphi_x + \mu \psi_x = 0 \\ L_y = f_y + \lambda \varphi_y + \mu \psi_y = 0 \\ L_z = f_z + \lambda \varphi_z + \mu \psi_z = 0 \\ L_\lambda = \varphi = 0 \\ L_\mu = \psi = 0 \end{cases}

解方程组得到可能的条件极值点。

一般地,mm 个约束条件引入 mm 个拉格朗日乘数 λ1,,λm\lambda_1, \ldots, \lambda_m

几何解释
推论
证明
符号说明

条件极值点的判定

典型例题

例题1:单约束条件极值

求函数 f(x,y)=xyf(x, y) = xy 在约束条件 x+y=1x + y = 1 下的极值。

参考答案(3 个标签)
条件极值拉格朗日乘数法单约束
  1. 约束 φ(x,y)=x+y1=0\varphi(x,y) = x+y-1 = 0
  2. 拉格朗日函数:L=xy+λ(x+y1)L = xy + \lambda(x+y-1)
  3. Lx=y+λ=0,Ly=x+λ=0,Lλ=x+y1=0L_x = y+\lambda=0, L_y = x+\lambda=0, L_\lambda = x+y-1=0
  4. 由前两式:x=y=λx = y = -\lambda,代入第三式:2x=12x=1x=y=12x=y=\frac{1}{2}
  5. 驻点 (12,12)(\frac{1}{2}, \frac{1}{2})f(12,12)=14f(\frac{1}{2},\frac{1}{2}) = \frac{1}{4}
  6. 判断:将 y=1xy=1-x 代入得 f=x(1x)=xx2f=x(1-x)=x-x^2,这是开口向下的抛物线,在 x=12x=\frac{1}{2} 处取最大值 14\frac{1}{4}

答案:条件极大值为 14\frac{1}{4}(在 (12,12)(\frac{1}{2},\frac{1}{2}) 处),无条件极小值(当 x±x\to\pm\inftyff\to-\infty)。

例题2:双约束条件极值

求函数 f(x,y,z)=xyzf(x, y, z) = xyz 在约束条件 x2+y2=1x^2 + y^2 = 1x+z=1x + z = 1 下的极值。

参考答案(3 个标签)
条件极值拉格朗日乘数法双约束
  1. 约束 φ=x2+y21=0\varphi = x^2+y^2-1=0ψ=x+z1=0\psi = x+z-1=0
  2. L=xyz+λ(x2+y21)+μ(x+z1)L = xyz + \lambda(x^2+y^2-1) + \mu(x+z-1)
  3. Lx=yz+2λx+μ=0L_x = yz + 2\lambda x + \mu = 0 Ly=xz+2λy=0L_y = xz + 2\lambda y = 0 Lz=xy+μ=0L_z = xy + \mu = 0 Lλ=x2+y21=0L_\lambda = x^2+y^2-1 = 0 Lμ=x+z1=0L_\mu = x+z-1 = 0
  4. Lz=0L_z=0μ=xy\mu = -xy
  5. Ly=0L_y=0xz=2λyxz = -2\lambda y;若 y0y\neq0λ=xz2y\lambda = -\frac{xz}{2y}
  6. 代入 Lx=0L_x=0yzx2zyxy=0yz - \frac{x^2z}{y} - xy = 0,即 z(y2x2)=xy2z(y^2-x^2) = xy^2
  7. z=1xz=1-xy2=1x2y^2=1-x^2,代入化简可得具体解
  8. 解得驻点:(12,±32,12)(\frac{1}{2}, \pm\frac{\sqrt{3}}{2}, \frac{1}{2})f=±38f = \pm\frac{\sqrt{3}}{8};以及 (1,0,2)(-1, 0, 2)f=0f=0(1,0,0)(1,0,0)f=0f=0
  9. 比较得:最大值 38\frac{\sqrt{3}}{8},最小值 38-\frac{\sqrt{3}}{8}

答案:条件极大值为 38\frac{\sqrt{3}}{8}(在 (12,32,12)(\frac{1}{2},\frac{\sqrt{3}}{2},\frac{1}{2}) 处),条件极小值为 38-\frac{\sqrt{3}}{8}(在 (12,32,12)(\frac{1}{2},-\frac{\sqrt{3}}{2},\frac{1}{2}) 处)。

例题3:距离最值

求原点到曲线 {x2+y2=1x+y+z=1\begin{cases} x^2 + y^2 = 1 \\ x + y + z = 1 \end{cases} 的最长和最短距离。

参考答案(4 个标签)
条件极值距离双约束最值
  1. 目标函数:距离平方 f(x,y,z)=x2+y2+z2f(x,y,z) = x^2+y^2+z^2(最小化距离等价于最小化距离平方)
  2. 约束:φ=x2+y21=0\varphi = x^2+y^2-1=0ψ=x+y+z1=0\psi = x+y+z-1=0
  3. L=x2+y2+z2+λ(x2+y21)+μ(x+y+z1)L = x^2+y^2+z^2 + \lambda(x^2+y^2-1) + \mu(x+y+z-1)
  4. Lx=2x+2λx+μ=0L_x = 2x+2\lambda x+\mu=0Ly=2y+2λy+μ=0L_y = 2y+2\lambda y+\mu=0Lz=2z+μ=0L_z = 2z+\mu=0
  5. 由前两式:2(xy)(1+λ)=02(x-y)(1+\lambda)=0,故 x=yx=yλ=1\lambda=-1
  6. x=yx=y:由 x2+y2=1x^2+y^2=1x=y=±12x=y=\pm\frac{1}{\sqrt{2}}z=12z=1\mp\sqrt{2}
    • (12,12,12)(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{\sqrt{2}},1-\sqrt{2})f=1+(12)2=422f = 1 + (1-\sqrt{2})^2 = 4-2\sqrt{2}
    • (12,12,1+2)(-\frac{1}{\sqrt{2}},-\frac{1}{\sqrt{2}},1+\sqrt{2})f=1+(1+2)2=4+22f = 1 + (1+\sqrt{2})^2 = 4+2\sqrt{2}
  7. λ=1\lambda=-1:由 Lx=0L_x=0μ=0\mu=0,由 Lz=0L_z=0z=0z=0,由 x+y=1x+y=1x2+y2=1x^2+y^2=1xy=0xy=0,即 (1,0,0)(1,0,0)(0,1,0)(0,1,0)f=1f=1
  8. 比较:最短距离 =1=1,最长距离 =4+22=\sqrt{4+2\sqrt{2}}

答案:最短距离为 11,最长距离为 4+22\sqrt{4+2\sqrt{2}}


练习题

练习1

f(x,y)=x2+y2f(x, y) = x^2 + y^2 在约束条件 xa+yb=1\frac{x}{a} + \frac{y}{b} = 1 下的最小值。

参考答案(3 个标签)
条件极值拉格朗日乘数法最小值
  1. L=x2+y2+λ(xa+yb1)L = x^2+y^2 + \lambda(\frac{x}{a}+\frac{y}{b}-1)
  2. Lx=2x+λa=0,Ly=2y+λb=0L_x = 2x+\frac{\lambda}{a}=0, L_y = 2y+\frac{\lambda}{b}=0
  3. x=λ2a,y=λ2bx = -\frac{\lambda}{2a}, y = -\frac{\lambda}{2b},代入约束:λ2a2λ2b2=1-\frac{\lambda}{2a^2}-\frac{\lambda}{2b^2}=1λ=2a2b2a2+b2\lambda = -\frac{2a^2b^2}{a^2+b^2}
  4. x=ab2a2+b2,y=a2ba2+b2x = \frac{ab^2}{a^2+b^2}, y = \frac{a^2b}{a^2+b^2}
  5. 最小值 f=a2b4+a4b2(a2+b2)2=a2b2a2+b2f = \frac{a^2b^4+a^4b^2}{(a^2+b^2)^2} = \frac{a^2b^2}{a^2+b^2}

答案:最小值为 a2b2a2+b2\frac{a^2b^2}{a^2+b^2}(这是原点到直线 xa+yb=1\frac{x}{a}+\frac{y}{b}=1 的距离的平方)。

练习2

求表面积为 a2a^2 而体积最大的长方体的体积。

参考答案(4 个标签)
条件极值长方体最值应用
  1. 设长宽高为 x,y,zx,y,z,目标 V=xyzV=xyz,约束 2(xy+yz+xz)=a22(xy+yz+xz)=a^2
  2. L=xyz+λ(2xy+2yz+2xza2)L = xyz + \lambda(2xy+2yz+2xz-a^2)
  3. Lx=yz+2λ(y+z)=0L_x = yz+2\lambda(y+z)=0Ly=xz+2λ(x+z)=0L_y = xz+2\lambda(x+z)=0Lz=xy+2λ(x+y)=0L_z = xy+2\lambda(x+y)=0
  4. 由前两式:yz(x+z)=xz(y+z)yz(x+z) = xz(y+z),化简得 x=yx=y;同理 y=zy=z
  5. x=y=zx=y=z,代入约束:6x2=a26x^2=a^2x=a6x=\frac{a}{\sqrt{6}}
  6. 最大体积 V=(a6)3=a366V = (\frac{a}{\sqrt{6}})^3 = \frac{a^3}{6\sqrt{6}}

答案:最大体积为 a366\frac{a^3}{6\sqrt{6}}(当长方体为正方体时)。


总结

本文出现的符号

符号类型读音/说明在本文中的含义
LL拉格朗日函数Lagrangian拉格朗日函数
λ,μ\lambda, \mu拉格朗日乘数lambda, mu拉格朗日乘数
φ,ψ\varphi, \psi约束函数constraint functions约束条件函数
ff目标函数objective function要求极值的函数

中英对照

中文术语英文术语音标
条件极值constrained extremum/kənˈstreɪnd ɪkˈstriːməm/
约束极值constrained optimization/kənˈstreɪnd ˌɒptɪmaɪˈzeɪʃən/
拉格朗日乘数法Lagrange multiplier method/ləˈɡrɑːndʒ ˈmʌltɪplaɪər ˈmɛθəd/
拉格朗日函数Lagrangian function/ləˈɡrɑːndʒən ˈfʌŋkʃən/
拉格朗日乘数Lagrange multiplier/ləˈɡrɑːndʒ ˈmʌltɪplaɪər/
目标函数objective function/əbˈdʒɛktɪv ˈfʌŋkʃən/
约束条件constraint condition/kənˈstreɪnt kənˈdɪʃən/
影子价格shadow price/ˈʃædoʊ praɪs/
代入法substitution method/ˌsʌbstɪˈtjuːʃən ˈmɛθəd/