最小二乘和回归线、拉格朗日乘数、二元泰勒多项式、带约束变量的偏导数

本文主要是介绍最小二乘和回归线、拉格朗日乘数、二元泰勒多项式、带约束变量的偏导数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

33.最小二乘和回归线、拉格朗日乘数、二元泰勒多项式、带约束变量的偏导数

  • 33. 最小二乘和回归线、拉格朗日乘数、二元泰勒多项式、带约束变量的偏导数
    • 33.1 最小二乘和回归线
    • 33.2 拉格朗日乘数(寻找受约束函数的极值)
    • 33.3 带两个约束条件的拉格朗日乘数
    • 33.4 二元泰勒多项式(为二元函数提供所有阶的多项式逼近)
    • 33.5 线性估计的误差公式
    • 33.6 带约束变量的偏导数

33. 最小二乘和回归线、拉格朗日乘数、二元泰勒多项式、带约束变量的偏导数

33.1 最小二乘和回归线

33.2 拉格朗日乘数(寻找受约束函数的极值)

有时我们需要找到一个函数的极值,这个函数的定义域被限定在平面的某个特定子集内,例如,一个圆形区域,一个封闭的三角形区域,或者沿着一条曲线。


例1:



例2:

33.3 带两个约束条件的拉格朗日乘数

许多问题要求我们找到可导函数 f ( x , y , z ) f(x,y,z) f(x,y,z) 的极值,这个可导函数受两个约束条件:
g 1 ( x , y , z ) = 0 、 g 2 ( x , y , z ) = 0 g_1(x,y,z)=0、g_2(x,y,z)=0 g1(x,y,z)=0g2(x,y,z)=0


例子:

33.4 二元泰勒多项式(为二元函数提供所有阶的多项式逼近)

二阶导数判别法的推导

33.5 线性估计的误差公式


例子:

33.6 带约束变量的偏导数

决定哪些变量是自变量,哪些变量是因变量

例子:

当函数 w = f ( x , y , z ) w=f(x,y,z) w=f(x,y,z) 中的变量被另一个方程约束时,如何找到 ∂ w ∂ x \frac{\partial w}{\partial x} xw

例1:

例2:

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