Lagrangemultiplikator

Lagrangemultiplikator är ett begrepp i matematisk analys som kan användas om man vill hitta alla extrempunkter för funktionen f(x, y) när den begränsas av ett bivillkor g(x, y) = 0. Metoden är namngiven efter Joseph Louis Lagrange och baseras på följande teorem.

Antag att två funktioner f(x,y) samt g(x,y) har kontinuerliga förstaderivator i punkten P0 = (x0, y0) på kurvan C med ekvationen g(x, y) = 0. Antag också att när f(x, y) begränsas av punkter på C så har funktionen alltid ett lokalt maximum eller minimum i P0.

Antag även att: P0 är inte en slutpunkt på C och att g ( x , y ) 0 {\displaystyle \nabla g(x,y)\neq 0} .

Då finns ett tal, λ0, sådant att (x0, y0) är en stationär punkt för Lagrangefunktionen

L ( x , y , λ ) = f ( x , y ) + λ g ( x , y ) {\displaystyle L(x,y,\lambda )=f(x,y)+\lambda g(x,y)}

där λ är en Lagrangemultiplikator.

Bevis

De båda första antagandena tillsammans antyder att C är tillräckligt jämn för att ha en tangent igenom P0 och att g ( P 0 ) {\displaystyle \nabla g(P_{0})} är en normal till tangenten. Om f ( P 0 ) {\displaystyle \nabla f(P_{0})} inte är parallell med g ( P 0 ) {\displaystyle \nabla g(P_{0})} så har f ( P 0 ) {\displaystyle \nabla f(P_{0})} en projicerad vektor, v, som inte är en nollvektor längs tangenten till C i P0. Det innebär att f har en positiv riktningsderivata i P0 i vs riktning och en negativ riktningsderivata i motsatt riktning till v. Därmed ökar f om den rör sig bort från P0 i riktningen v och minskar i riktningen -v, vilket i sin tur innebär att f inte kan ha ett lokalt maximum eller minimum i P0. Det innebär att f ( P 0 ) {\displaystyle \nabla f(P_{0})} måste vara parallell med g ( P 0 ) {\displaystyle \nabla g(P_{0})} och eftersom g ( P 0 ) 0 {\displaystyle \nabla g(P_{0})\neq 0} så måste det finnas ett tal, λ0, sådant att

f ( P 0 ) = λ 0 g ( P 0 )     eller     ( f ( P 0 ) + λ 0 g ( P 0 ) ) = 0 {\displaystyle \nabla f(P_{0})=-\lambda _{0}\nabla g(P_{0})~~{\textrm {eller}}~~\nabla (f(P_{0})+\lambda _{0}g(P_{0}))=0}

Båda komponenterna i ovanstående vektor försäkrar oss om att L x = 0 {\displaystyle {\tfrac {\partial L}{\partial x}}=0} och att L y = 0 {\displaystyle {\tfrac {\partial L}{\partial y}}=0} i (x0, y0, λ0).

Den tredje ekvationen som måste satisfieras av en stationär punkt på L är L λ = g ( x , y ) = 0. {\displaystyle {\tfrac {\partial L}{\partial \lambda }}=g(x,y)=0.} Den satisfieras i punkten (x0, y0, λ0) därför att P0 ligger på C. Då fås att (x0, y0, λ0) är en stationär punkt till
L(x, y, λ).

Exempel

Maximera f(x, y) = x3y5 under bivillkoret g(x, y) = x + y - 8.

Lösning

Vi börjar med att ställa upp Lagrangefunktionen

L ( x , y , λ ) = x 3 y 5 + λ ( x + y 8 ) {\displaystyle L(x,y,\lambda )=x^{3}y^{5}+\lambda (x+y-8)}

Vi tar sedan fram alla partiella derivator och sätter dem lika med noll i ett ekvationssystem

A : 3 x 2 y 5 + λ = 0 B : 5 x 3 y 4 + λ = 0 C : x + y 8 = 0 {\displaystyle {\begin{matrix}A:&3x^{2}y^{5}+\lambda &=0\\B:&5x^{3}y^{4}+\lambda &=0\\C:&x+y-8&=0\end{matrix}}}

A - B ger D nedan:

C : x + y 8 = 0 D : 3 x 2 y 5 5 x 3 y 4 = 0 5 x + 3 y = 0 {\displaystyle {\begin{matrix}C:&x+y-8&=0\\D:&3x^{2}y^{5}-5x^{3}y^{4}&=0&\Longleftrightarrow &-5x+3y&=0\end{matrix}}}

Detta ger x = 3 och y = 5.

Det sökta värdet ges av f(3, 5) = 84375.

Se även

  • Nablaoperatorn {\displaystyle \nabla }

Källor

  • Calculus, A Complete Course 4th Edition av Robert A. Adams