库恩-塔克定理,一般是用在不等式约束条件下maxf(x)s.t.g(x)<=c,x>=0求目标函数的最优值和最优解的问题.注意库恩-塔克定理是个必要条件,而非充分条件,但在凸规划是是充分条件.(在等式约束条件下,用拉格朗日乘数法就可以求解)http://wenku.baidu.com/view/db0ba9ea856a561252d36f2a.html。
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库恩塔克条件例题:库恩塔克条件解题步骤[朗读]
库恩-塔克定理,一般是用在不等式约束条件下maxf(x)s.t.g(x)<=c,x>=0求目标函数的最优值和最优解的问题.注意库恩-塔克定理是个必要条件,而非充分条件,但在凸规划是是充分条件.(在等式约束条件下,用拉格朗日乘数法就可以求解)http://wenku.baidu.com/view/db0ba9ea856a561252d36f2a.html。
是可以求出的。
kuhn-tucker条件,是可微非线性规划中最优解的必要条件,本文结合几何直观,导出kuhn-tucker条件的一种简明方法,并对导出这一条件所用的约束规格作较一般的讨论.在数学中,卡罗需-库恩-塔克条件(英文原名:karush-kuhn-tuckerconditions常见别名:kuhn-tucker,kkt条件,karush-kuhn-tucker最优化条件,karush-kuhn-tucker条件,kuhn-tucker最优化条件,kuhn-tucker条件)是一个非线性规划(nonlinearprogramming)问有最优化解法的一个必要和充分条件.这是一个广义化拉格朗日乘数的成果。
请以题目为例.解释:不必以题目为例了,lagrange乘数的方法至少在一般的限制时间的数学竞赛中不是通法--除非你的代数不等式奇弱,而其他部分奇强,否则对于大多数考试,你答不完卷.竞赛中更常用的方法是对于对应的等号成立条件,以函数图像的切线或割线作为每部分的上界或下界(例如对于y=x2(0≤x≤1),有x-14≤y≤x).关于是极大值还是极小值,往往你代几个数就知道了;如果你参阅高等代数书籍,你会得到答案,但是会随后发现,用那个判定方法,还不如自己代入几个数快。