Multiplicadores de Lagrange
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Em matemática, em problemas de otimização, o método dos multiplicadores de Lagrange permite encontrar extremos (máximos e mínimos) de uma função de uma ou mais variáveis suscetíveis a uma ou mais restrições.[2]
Por exemplo (veja a figura 1 à direita), considere o problema de otimização
- maximize ou seja, deseja-se encontrar o ponto máximo desta função
- sujeito a
O método consiste em introduzir uma variável nova ( normalmente), chamada de multiplicador de Lagrange. A partir disso, estuda-se a função de Lagrange, assim definida:
Nesta função, o termo pode ser adicionado ou subtraído. Se é um ponto de máximo para o problema original, então existe um tal que é um ponto estacionário para a função lagrangiana, ou seja, existe um ponto para o qual as derivadas parciais de são iguais a zero.
No entanto, nem todos os pontos estacionários permitem uma solução para o problema original. Portanto, o método dos multiplicadores de Lagrange garante uma condição necessária para a otimização em problemas de otimização com restrição.[3][4][5][6][7]
O nome "multiplicador de Lagrange" é uma homenagem a Joseph Louis Lagrange.
Definição
[editar | editar código-fonte]Considere uma função de variáveis e funções de restrição . Sejam estas funções deriváveis em primeira ordem com derivadas contínuas e que para qualquer ponto do domínio existe algum para o qual , se tiver um extremo relativo dentro de suas restrições, este ponto ocorre em um ponto tal que pertença a uma superfície de restrição de na qual a seguinte condição seja satisfeita:
são os multiplicadores de Lagrange.
A solução recai em resolver um sistema com equações (as equações obtidas pela diferenciação, e as restrições ) e incógnitas (a coordenada de no espaço de dimensões e os multiplicadores de Lagrange).
Utilização
[editar | editar código-fonte]O método de lagrange é empregado na resolução de problemas de Programação, é uma ferramenta importante em restrições de igualdade.
Exemplo
[editar | editar código-fonte]A função potencial gravitacional em relação a um corpo celeste: , onde e são as coordenadas do centro do corpo celeste.
O problema é: a uma dada distância da Terra e da Lua, ou seja, fixando-se os potenciais gravitacionais relativos a esses 2 corpos, deseja-se saber qual o ponto em que a energia potencial gravitacional gerada pela massa do Sol é máxima (ou mínima).
A figura abaixo mostra a situação, onde os centros dos 3 corpos estão no plano da tela, As superfícies esféricas equipotenciais da Terra e da Lua aparecem como círculos no plano da tela. Sua intercessão é um círculo num plano normal à tela, que a cruza nos pontos e . Esses pontos são a solução do problema, pois um é o mais próximo e o outro é o mais distante do Sol, entre todo o conjunto de pontos desse círculo de intercessão das superfícies.
Qual a relação com os multiplicadores de Lagrange? Basta lembrar que a aceleração da gravidade é o gradiente do potencial gravitacional, e ela aponta para os centros dos corpos. Em geral, ao longo do círculo normal à tela, de intercessão entre as superfícies potenciais da Terra e Lua, esses vetores dirigidos respectivamente para o centro do Sol, da Terra e da Lua são linearmente independentes. Mas nos pontos e eles estão no mesmo plano, e um deles pode ser escrito como uma combinação linear dos outros.
Portanto pode-se escrever: ou
onde: e
é o potencial gravitacional do Sol, é o da Terra e é o da Lua. Como a restrição são as superfícies equipotenciais, as funções são zero para os pontos em que os potenciais são e respectivamente.[8]
Ver também
[editar | editar código-fonte]Referências
- ↑ a b «Faça exemplos com O Monitor». omonitor.io. Consultado em 24 de março de 2016
- ↑ Lagrange Multipliers without Permanent Scarring, por Dan Klein, tutorial hospedado no site da Computer Science Division da Universidade da Califórnia em Berkeley
- ↑ Bertsekas, Dimitri P. (1999). Nonlinear Programming Second ed. Cambridge, MA.: Athena Scientific. ISBN 1-886529-00-0
- ↑ Vapnyarskii, I.B. (2001), «Lagrange multipliers», in: Hazewinkel, Michiel, Enciclopédia de Matemática, ISBN 978-1-55608-010-4 (em inglês), Springer.
- ↑
- Lasdon, Leon S. (1970). Optimization theory for large systems. Col: Macmillan series in operations research. New York: The Macmillan Company. pp. xi+523. MR 337317
- Lasdon, Leon S. (2002). Optimization theory for large systems reprint of the 1970 Macmillan ed. Mineola, New York: Dover Publications, Inc. pp. xiii+523. MR 1888251
- ↑ Hiriart-Urruty, Jean-Baptiste; Lemaréchal, Claude (1993). «XII Abstract duality for practitioners». Convex analysis and minimization algorithms, Volume II: Advanced theory and bundle methods. Col: Grundlehren der Mathematischen Wissenschaften [Fundamental Principles of Mathematical Sciences]. 306. Berlin: Springer-Verlag. pp. 136–193 (and Bibliographical comments on pp. 334–335). ISBN 3-540-56852-2 Texto "" ignorado (ajuda)
- ↑ Lemaréchal, Claude (2001). «Lagrangian relaxation». In: Michael Jünger and Denis Naddef. Computational combinatorial optimization: Papers from the Spring School held in Schloß Dagstuhl, May 15–19, 2000. Col: Lecture Notes in Computer Science. 2241. Berlin: Springer-Verlag. pp. 112–156. ISBN 3-540-42877-1. doi:10.1007/3-540-45586-8_4. .doi:10.1007/3-540-45586-8_4
- ↑ www.saspinski.com/matematica/LagrangeExemplo.pdf
Ligações externas
[editar | editar código-fonte]- http://fma.if.usp.br/~fleming/lagrange/node4.html Em falta ou vazio
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(ajuda) - Texto sobre multiplicadores de lagrange com exemplos como encontrar