求解非线性潮流的简化梯度法,先不考虑不等式约束,通过引入( ),可把有约束问题转化为无约束问题,从而把问题转化为等式约束问题求解,对于其不等式约束可引入( ),将有约束优化问题转化成一系列无约束最优化问题求解。 A: 拉格朗日乘子,罚函数乘子 B: 罚函数法,拉格朗日乘子 C: 拉格朗日乘子,拉格朗日乘子 D: 罚函数法,罚函数法

求解非线性潮流的简化梯度法,先不考虑不等式约束,通过引入(),可把有约束问题转化为无约束问题,从而把问题转化为等式约束问题求解,对于其不等式约束可引入(<br/>),将有约束优化问题转化成一系列无约束最优化问题求解。 A: 拉格朗日乘子,罚函数乘子 B: 罚函数法,拉格朗日乘子 C: 拉格朗日乘子,拉格朗日乘子 D: 罚函数法,罚函数法

拉格朗日乘子检验可以用来选择空间滞后模型还是空间误差模型

拉格朗日乘子检验可以用来选择空间滞后模型还是空间误差模型 A: 正确 B: 错误

在主成分分析中，我们将带约束的最优化问题，通过拉格朗日乘子法...的目标函数和约束条件描述正确的是 （

利用拉格朗日乘子法求函数[img=129x27]17de7f40d8dd374.png[/img]满足条件[img=75x39]17de7f40e432429.png[/img]的极值时，可构造拉格朗日函数为（ ）. 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}

拉格朗日乘子法是求解等式约束优化问题的另一种经典方法，它是通过减少变量将等式约束优化问题变成无约束优化问题。所以又称作升维法。

用拉格朗日乘子法求点[img=81x25]180302f87560cb2.png[/img]到两平面[img=56x22]180302f87ed9d77.png[/img]和[img=114x20]180302f8871c952.png[/img]的交线的距离，可构造拉格朗日函数为 [img=552x27]180302f89291a43.png[/img]．

用拉格朗日乘子法求点[img=81x25]180396c5bf85da0.png[/img]到两平面[img=56x22]180396c5c7ca94d.png[/img]和[img=114x20]180396c5cfb61af.png[/img]的交线的距离，可构造拉格朗日函数为 [img=552x27]180396c5da831c2.png[/img]．

用拉格朗日乘子法求点[img=81x25]1802cf01bd84c5e.png[/img]到两平面[img=56x22]1802cf01c69987d.png[/img]和[img=114x20]1802cf01cf2c5c0.png[/img]的交线的距离，可构造拉格朗日函数为 [img=552x27]1802cf01db553cd.png[/img]．