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ラグランジュの未定乗数法(2次元)

$f(x, y) = 0$ の条件のもとで,関数 $g(x, y)$ が極値をとる点 $(x, y) = (a, b)$ では,

$$F(x, y, \lambda) \equiv g(x, y) + \lambda\, f(x, y)$$

について

$$\frac{\partial F}{\partial x} = \frac{\partial F}{\partial y} = \frac{\partial F}{\partial \lambda} = 0$$

を満たすような定数 $\lambda$ が存在する。(以下の証明でわかるように,$\displaystyle \frac{\partial f}{\partial x}$ と $\displaystyle \frac{\partial f}{\partial y}$ が同時にゼロになることはない,という条件がある。)

証明:パート 1

まず,点 $(x, y) = (a, b)$ で $\displaystyle \frac{\partial f}{\partial y} \neq 0$ とする。このとき,$f(x, y) = 0$ を満たす陰関数を $y = y(x)$ として,陰関数定理より

$$\frac{dy}{dx} = – \frac{\ \ \frac{\partial f}{\partial x}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial y}}$$

この陰関数 $y = y(x)$ を使うと,$g(x, y) = g(x, y(x))$ となり関数 $g$ は $x$ のみの1変数関数となる。したがって $g(x, y)$ が極値をとる点では

\begin{eqnarray}
\frac{dg}{dx} &=& \frac{\partial g}{\partial x} + \frac{\partial g}{\partial y} \frac{d y}{d x} \\
&=& \frac{\partial g}{\partial x} + \frac{\partial g}{\partial y}\cdot\left( -\frac{\ \ \frac{\partial f}{\partial x}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial y}} \right) \\
&=& \frac{\partial g}{\partial x} + \left(-\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial y}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial y}} \right)\frac{\partial f}{\partial x} = 0 \ \ \mbox{at} \ \ (x, y) = (a, b)\\
\mbox{ここで} \ \ \lambda &\equiv& -\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial y}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial y}} \ \ \mbox{とおくと} \\
\frac{\partial g}{\partial x} + \lambda\,\frac{\partial f}{\partial x} &=& 0 \ \ \mbox{at} \ \ (x, y) = (a, b) \\
\therefore\ \ \frac{\partial F}{\partial x} &=& 0 \ \ \mbox{at} \ \ (x, y) = (a, b)
\end{eqnarray}

また,$\displaystyle \frac{\partial F}{\partial y} $ については,$\displaystyle \lambda = -\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial y}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial y}}$ を使うと,

\begin{eqnarray}
\frac{\partial F}{\partial y} &=& \frac{\partial g}{\partial y} + \lambda\, \frac{\partial f}{\partial y} \\
&=& \frac{\partial g}{\partial y} + \left(-\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial y}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial y}} \right) \frac{\partial f}{\partial y} \\
&=& \frac{\partial g}{\partial y}  -\frac{\partial g}{\partial y} \\
&=& 0
\end{eqnarray}

最後に $\displaystyle \frac{\partial F}{\partial \lambda} $ については,そもそもの拘束条件 $f(x, y) = 0$ より

$$\frac{\partial F}{\partial \lambda} = f(x, y) = 0$$

となり,

$$\frac{\partial F}{\partial x} = \frac{\partial F}{\partial y} = \frac{\partial F}{\partial \lambda} = 0$$

を満たすような定数 $\lambda$ が存在することが示された。


証明:パート 2

点 $(x, y) = (a, b)$ で $\displaystyle \frac{\partial f}{\partial y} = 0$ の場合は,$\displaystyle \frac{\partial f}{\partial x} \neq 0$ であるから,$f(x, y) = 0$ を満たす陰関数を $x = x(y)$ としてやれば同様に証明できる。

まず,点 $(x, y) = (a, b)$ で $\displaystyle \frac{\partial f}{\partial x} \neq 0$ とする。このとき,$f(x, y) = 0$ を満たす陰関数を $x = x(y)$ として,陰関数定理より

$$\frac{dx}{dy} = – \frac{\ \ \frac{\partial f}{\partial y}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial x}}$$

この陰関数 $y = y(x)$ を使うと,$g(x, y) = g(x(y),  y)$ となり関数 $g$ は $y$ のみの1変数関数となる。したがって $g(x, y)$ が極値をとる点では

\begin{eqnarray}
\frac{dg}{dy} &=& \frac{\partial g}{\partial x} \frac{d x}{d y}+ \frac{\partial g}{\partial y} \\
&=& \frac{\partial g}{\partial y} + \frac{\partial g}{\partial x}\cdot\left( -\frac{\ \ \frac{\partial f}{\partial y}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial x}} \right) \\
&=& \frac{\partial g}{\partial y} + \left(-\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial x}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial x}} \right)\frac{\partial f}{\partial y} = 0 \ \ \mbox{at} \ \ (x, y) = (a, b)\\
\mbox{ここで} \ \ \lambda &\equiv& -\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial x}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial x}} \ \ \mbox{とおくと} \\
\frac{\partial g}{\partial y} + \lambda\,\frac{\partial f}{\partial y} &=& 0 \ \ \mbox{at} \ \ (x, y) = (a, b) \\
\therefore\ \ \frac{\partial F}{\partial y} &=& 0 \ \ \mbox{at} \ \ (x, y) = (a, b)
\end{eqnarray}

また,$\displaystyle \frac{\partial F}{\partial x} $ については,$\displaystyle \lambda = -\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial x}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial x}}$ を使うと,

\begin{eqnarray}
\frac{\partial F}{\partial x} &=& \frac{\partial g}{\partial x} + \lambda\, \frac{\partial f}{\partial x} \\
&=& \frac{\partial g}{\partial x} + \left(-\frac{\ \ \frac{\partial g}{\partial x}\ \ }{\frac{\partial f}{\partial x}} \right) \frac{\partial f}{\partial x} \\
&=& \frac{\partial g}{\partial x}  -\frac{\partial g}{\partial x} \\
&=& 0
\end{eqnarray}

最後に $\displaystyle \frac{\partial F}{\partial \lambda} $ については,そもそもの拘束条件 $f(x, y) = 0$ より

$$\frac{\partial F}{\partial \lambda} = f(x, y) = 0$$

となり,

$$\frac{\partial F}{\partial x} = \frac{\partial F}{\partial y} = \frac{\partial F}{\partial \lambda} = 0$$

を満たすような定数 $\lambda$ が存在することが示された。

拘束条件付きで極値を求める例題

面積一定の長方形で,周長が最小となるのは正方形のときであることを,陽関数でやったり,陰関数定理を使ったり,ラグランジュの未定乗数法を使ったりして示してみる。

斜方投射をラグランジュの未定乗数法で

斜方投射の最大水平到達距離をラグランジュの未定乗数法を使って求める練習問題。