Lagrangeの未定乗数法

同義語:method of Lagrange multipliersラグランジュの未定乗数法Lagrange乗数法

概要

Lagrangeの未定乗数法(method of Lagrange multipliers)とは、等式の条件 $g_1=\dots=g_k=0$ のもとで関数 $f$ の極値をとる点の候補を、未知数 $\lambda_i$ を加えた連立方程式 $\nabla f=\sum_i\lambda_i\nabla g_i$、$g=0$ の解として求める方法である。$f$、$g$ が $C^1$ 級で $\nabla g_1,\dots,\nabla g_k$ が線形独立な点で条件付きの極値をとれば、陰関数定理により $\nabla f$ が条件の集合の接空間に直交し、乗数がただ 1 組存在する。これは必要条件で、極大・極小は Lagrange 関数の 2 階偏導関数を接空間に制限した符号で判定する。乗数は条件の右辺を動かしたときの最適値の変化率であり、実対称行列の固有値の存在もこの方法で導かれる。

$$\newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{div}[0]{\mathbin{÷}} \newcommand{N}[0]{\mathbb{N}} \newcommand{Q}[0]{\mathbb{Q}} \newcommand{R}[0]{\mathbb{R}} \newcommand{Z}[0]{\mathbb{Z}} $$

前提知識: 全微分, 偏微分, 陰関数定理, 線形写像

Lagrange の未定乗数法(method of Lagrange multipliers)は、等式の条件 $g_1(x)=\dots=g_k(x)=0$ のもとで関数 $f(x)$ の最大・最小(極値)をとる点の候補を、連立方程式
$$ \nabla f(x)=\lambda_1\nabla g_1(x)+\dots+\lambda_k\nabla g_k(x),\qquad g_1(x)=\dots=g_k(x)=0 $$
の解として求める方法である。新しく導入する未知数 $\lambda_1,\dots,\lambda_k$ を Lagrange の未定乗数 という。条件の集合が「なめらか」な点(def-lm-regular)で $f$ が条件付きの極値をとれば、この方程式が必ず成り立つ(thm-lm-main)。
高校数学の 条件付きの最大・最小 では、2 変数で条件が円の場合を、円を角で表して示した。この記事では、変数が $n$ 個、条件が $k$ 個の一般の場合を 陰関数定理 を使って証明し、候補が本当に極大・極小であるかを判定する 2 次の十分条件(thm-lm-second-order)、乗数 $\lambda$ が「条件を緩めたときの最適値の変化率」であること(prop-lm-sensitivity)を示す。応用として、実対称行列が実数の固有値をもつこと、相加平均と相乗平均の関係を導く。

設定と主定理

以下、$U\subset\mathbb{R}^n$ を 開集合、$1\le k\le n$ とし、$f\colon U\to\mathbb{R}$ と $g=(g_1,\dots,g_k)\colon U\to\mathbb{R}^k$ を $C^1$ 級(すべての偏導関数が存在して連続)とする。条件の集合を
$$ M:=\{x\in U\mid g(x)=0\} $$
とおく。$\nabla f$ は勾配 $\bigl(\frac{\partial f}{\partial x_1},\dots,\frac{\partial f}{\partial x_n}\bigr)$、$Dg(a)$ は $g$ の $a$ での 全微分($k\times n$ の Jacobi行列)で、その第 $i$ 行は $\nabla g_i(a)$ である。

条件付きの極値

$a\in M$ とする。ある $\delta>0$ があって、$x\in M$、$\|x-a\|<\delta$ ならば $f(x)\le f(a)$ となるとき、$f$ は $a$ で 条件 $g=0$ のもとで極大 になるという。不等号を逆にしたものを 極小、合わせて 条件付きの極値 という。

正則点と接空間

$a\in M$ で $Dg(a)$ の階数が $k$、すなわち $\nabla g_1(a),\dots,\nabla g_k(a)$ が線形独立であるとき、$a$ を条件 $g=0$ の 正則点 という。このとき
$$ T_a:=\{v\in\mathbb{R}^n\mid\nabla g_i(a)\cdot v=0\ (i=1,\dots,k)\}=\ker Dg(a) $$
を $M$ の $a$ での 接空間 とよぶ。次元定理から $\dim T_a=n-k$ である。

Lagrange 関数

$\lambda=(\lambda_1,\dots,\lambda_k)\in\mathbb{R}^k$ について
$$ \mathcal{L}(x,\lambda):=f(x)-\sum_{i=1}^{k}\lambda_ig_i(x) $$
を Lagrange 関数 という。$(a,\lambda)$ で $\mathcal{L}$ の $n+k$ 個の偏微分係数がすべて $0$ であることは、$\nabla f(a)=\sum_i\lambda_i\nabla g_i(a)$ かつ $g(a)=0$ であることと同じである($\lambda_i$ で偏微分すると $-g_i$ が出る)。

主定理の証明の準備として、接空間の各ベクトルが $M$ の中を通る曲線の速度として実現できることを、陰関数定理から示す。主定理では、この曲線に沿って $f$ を見ると 1 変数の極値になることから $\nabla f(a)$ が接空間に直交することを導き、接空間の直交補空間が $\nabla g_i(a)$ で張られることを次元から示す。

接ベクトルを速度にもつ曲線

$a\in M$ を正則点とする。各 $v\in T_a$ について、ある $\varepsilon>0$ と微分可能な曲線 $\gamma\colon(-\varepsilon,\varepsilon)\to M$ で、$\gamma(0)=a$、$\gamma'(0)=v$ を満たすものがある。

$k=n$ なら $\dim T_a=0$ で $v=0$ なので、定数の曲線 $\gamma(t)=a$ でよい。以下 $k< n$ とする。
陰関数定理 の定理「正則な等位集合の局所グラフ表示」を $F=g$、$c=0$、$p=a$ に当てる($g$ は $C^1$ 級で $\operatorname{rank}Dg(a)=k$)。座標を並べ替えて $z\leftrightarrow(x,y)$($x\in\mathbb{R}^{n-k}$、$y\in\mathbb{R}^k$)、$a\leftrightarrow(a',b')$ と同一視すると、$a'$ を含む開集合 $W$、$b'$ を含む開集合 $V$ と $C^1$ 級写像 $\varphi\colon W\to V$ があって、$M\cap(W\times V)=\{(x,\varphi(x))\mid x\in W\}$ となる。とくに $\varphi(a')=b'$ である。
$\Gamma(x):=(x,\varphi(x))$ とおくと、$W$ 上で $g(\Gamma(x))=0$ である。連鎖律 の記事の定理「多変数の連鎖律」で $x=a'$ において微分すると、すべての $w\in\mathbb{R}^{n-k}$ について
$$ Dg(a)\bigl(w,\ D\varphi(a')w\bigr)=0 $$
となる。したがって部分空間 $S:=\{(w,D\varphi(a')w)\mid w\in\mathbb{R}^{n-k}\}$ は $T_a$ に含まれる。$w\mapsto(w,D\varphi(a')w)$ は単射なので $\dim S=n-k=\dim T_a$ であり、$S=T_a$ である。
$v\in T_a$ を $v\leftrightarrow(v',v'')$ と分けると、$S=T_a$ から $v''=D\varphi(a')v'$ である。$W$ は開集合なので、ある $\varepsilon>0$ について $|t|<\varepsilon$ なら $a'+tv'\in W$ であり、$\gamma(t):=\Gamma(a'+tv')=(a'+tv',\varphi(a'+tv'))$ とおけば $\gamma(t)\in M$、$\gamma(0)=a$、$\gamma'(0)=(v',D\varphi(a')v')=v$ である(座標の並べ替えを戻して読む)。

Lagrange の未定乗数法

$a\in M$ を正則点とし、$f$ が $a$ で条件 $g=0$ のもとで極値をとるとする。このとき、ただ 1 組の $\lambda=(\lambda_1,\dots,\lambda_k)\in\mathbb{R}^k$ があって
$$ \nabla f(a)=\sum_{i=1}^{k}\lambda_i\nabla g_i(a) $$
が成り立つ。言い換えると、$\nabla f(a)$ は接空間 $T_a$ に直交する。

段 1($\nabla f(a)\perp T_a$)。$f$ は $a$ で条件付きの極大をとるとする(極小でも同じ)。$v\in T_a$ に対し lem-lm-curve の曲線 $\gamma$ をとる。$\gamma$ は連続で $\gamma(0)=a$ なので、$|t|$ が小さければ $\|\gamma(t)-a\|<\delta$ であり、$\gamma(t)\in M$ だから $f(\gamma(t))\le f(a)=f(\gamma(0))$ となる。1 変数の関数 $t\mapsto f(\gamma(t))$ は $t=0$ で極大で、連鎖律(連鎖律 の記事の系「成分による表示と曲線に沿った微分」)により $t=0$ で微分可能だから、その微分係数は $0$ である(偏微分 の記事の命題「極値での偏微分係数」の 1 変数の場合)。微分係数は $\nabla f(a)\cdot\gamma'(0)=\nabla f(a)\cdot v$ なので、$\nabla f(a)\cdot v=0$ である。
段 2(直交補空間)。$N:=\operatorname{span}\{\nabla g_1(a),\dots,\nabla g_k(a)\}$ とおく。$T_a$ の定義から $N$ のベクトルは $T_a$ に直交するので $N\subset T_a^{\perp}$ である。$\dim N=k$(正則点)、$\dim T_a^{\perp}=n-\dim T_a=k$ なので $N=T_a^{\perp}$ である。段 1 から $\nabla f(a)\in T_a^{\perp}=N$ であり、$\nabla f(a)=\sum_i\lambda_i\nabla g_i(a)$ と書ける。$\nabla g_i(a)$ は線形独立なので、係数 $\lambda_i$ はただ 1 組である。

同じ主張は、条件の集合のすべての点が正則点で $f$ がその上で最大値をとる場合について、LS90 第 3 章 §12 の Theorem 12.2(p. 174)に座標によらない形($dF_a=l\circ dG_a$ となる線形汎関数 $l$ がある)で述べられている。同書は陰関数定理で条件の集合をグラフに書き、そのグラフ上の関数の微分が $0$ であることから直接 $l$ を構成する。

直感

$n=2$、$k=1$ で考える。条件 $g(x,y)=0$ は平面上の曲線で、$f$ の等高線 $f=c$ を $c$ を変えながら動かすと、曲線と交わる等高線のうち $c$ が最大のものは、曲線に接している。接する点では 2 つの曲線の法線がそろうが、等高線の法線は $\nabla f$、条件の曲線の法線は $\nabla g$ なので、$\nabla f=\lambda\nabla g$ となる。thm-lm-main の段 1 はこれを「曲線に沿って動いても $f$ の 1 次の変化が $0$」と言い換えたものである。条件が $k$ 個あると、条件の集合の法線の方向は $k$ 次元あり、$\nabla f$ はその中のどれかであればよい。
正則点の仮定は、条件の集合が $a$ の近くで $n-k$ 次元の「なめらかな面」になっていることを保証する。この仮定のない点(尖った点など)では法線が定まらず、方程式が成り立たないことがある(ex-lm-table の 1 行目)。

使い方:候補を挙げて値を比べる

thm-lm-main は必要条件なので、最大値・最小値を求めるには次の 3 つを組み合わせる。

  1. 存在:$M$ が空でない有界な閉集合なら、連続関数 $f$ は $M$ 上で最大値と最小値をとる(Bolzano–Weierstrassの定理 の記事の系「最大値と最小値の存在」)。
  2. 候補:最大・最小の点 $a$ は、正則点でないか、または連立方程式 $\nabla f(a)=\sum_i\lambda_i\nabla g_i(a)$、$g(a)=0$ の解である。
  3. 比較:候補の値を比べ、最も大きいものが最大値、最も小さいものが最小値である。
球面と平面の交わりの上の高さ

$g_1=x^2+y^2+z^2-1$、$g_2=x+y+z-1$ のもとで $f=z$ の最大値と最小値を求める。$M$ は球面と平面の交わりの円で、有界な閉集合である。
正則点でない点:$\nabla g_1=(2x,2y,2z)$ と $\nabla g_2=(1,1,1)$ が線形従属になるのは $x=y=z$ のときで、$x+y+z=1$ から $x=y=z=\frac13$ だが、これは $x^2+y^2+z^2=\frac13\ne1$ で $M$ の点でない。よって $M$ のすべての点は正則点である。
方程式:$(0,0,1)=\lambda(2x,2y,2z)+\mu(1,1,1)$ の第 1、2 成分から $2\lambda x+\mu=0=2\lambda y+\mu$、つまり $\lambda(x-y)=0$ である。$\lambda=0$ なら $\mu=0$ で第 3 成分が $1=0$ となり矛盾するので、$x=y$ である。$z=1-2x$ を $2x^2+z^2=1$ に代入すると $6x^2-4x=0$、$x=0$ または $x=\frac23$ で、候補は $(0,0,1)$ と $\bigl(\frac23,\frac23,-\frac13\bigr)$ である。値を比べて、最大値 $1$、最小値 $-\frac13$ である。

2 次の十分条件

thm-lm-main の方程式を満たす点が極値とは限らない。$f$ と $g$ が $C^2$ 級なら、Lagrange 関数の 2 階の偏導関数で判定できる。

2 次の十分条件

$f$、$g$ を $C^2$ 級とし、$a\in M$ を正則点、$\lambda\in\mathbb{R}^k$ を $\nabla f(a)=\sum_i\lambda_i\nabla g_i(a)$ を満たすものとする。$\varphi(x):=\mathcal{L}(x,\lambda)=f(x)-\sum_i\lambda_ig_i(x)$ の 2 階偏導関数を並べた行列を $H:=\bigl(\frac{\partial^2\varphi}{\partial x_i\partial x_j}(a)\bigr)$ とする。

  1. すべての $v\in T_a\setminus\{0\}$ で $v\cdot Hv>0$ ならば、$f$ は $a$ で条件 $g=0$ のもとで狭義の極小($a$ の近くの $M$ の点 $x\ne a$ で $f(x)>f(a)$)をとる。
  2. すべての $v\in T_a\setminus\{0\}$ で $v\cdot Hv<0$ ならば、狭義の極大をとる。

1 を示す。2 は $f$、$\lambda$ を $-f$、$-\lambda$ に替えて 1 を当てればよい。
狭義の極小でないと仮定すると、$M$ の点列 $x_j\ne a$ で $x_j\to a$、$f(x_j)\le f(a)$ となるものがある。$h_j:=x_j-a$、$d_j:=h_j/\|h_j\|$ とおく。$d_j$ は単位球面の上にあるので、Bolzano–Weierstrassの定理 の記事の定理「$\mathbb{R}^m$ の Bolzano–Weierstrass の定理」により部分列をとって $d_j\to d$、$\|d\|=1$ としてよい。
段 1($d\in T_a$)。$g_i$ は $a$ で全微分可能なので $0=g_i(x_j)-g_i(a)=\nabla g_i(a)\cdot h_j+r_i(h_j)$、$r_i(h)/\|h\|\to0$ である。$\|h_j\|$ で割って $j\to\infty$ とすると $\nabla g_i(a)\cdot d=0$ を得る。
段 2(2 次の展開)。$\varphi$ は $C^2$ 級で、thm-lm-main の式から $\nabla\varphi(a)=0$ である。$a$ を中心とする開球 $B\subset U$ をとると、$B$ は凸なので、Taylorの定理 の注意「多変数の関数への拡張」により、$x_j\in B$ のとき線分 $[a,x_j]$ 上の点 $\xi_j$ で
$$ \varphi(x_j)=\varphi(a)+\nabla\varphi(a)\cdot h_j+\frac12\,h_j\cdot H(\xi_j)\,h_j=\varphi(a)+\frac12\,h_j\cdot H(\xi_j)\,h_j $$
となる($H(\xi)$ は $\xi$ での 2 階偏導関数の行列)。$M$ の上では $g=0$ なので $\varphi=f$ であり、
$$ 0\ge f(x_j)-f(a)=\varphi(x_j)-\varphi(a)=\frac12\,h_j\cdot H(\xi_j)\,h_j $$
である。$\|h_j\|^2$ で割ると $d_j\cdot H(\xi_j)d_j\le0$ である。$j\to\infty$ のとき $\xi_j\to a$ で、2 階偏導関数は連続なので $H(\xi_j)\to H(a)=H$ であり、$d\cdot Hd\le0$ を得る。
段 1 から $d\in T_a\setminus\{0\}$ なので、これは仮定 $d\cdot Hd>0$ に反する。

判定に使う行列は $f$ だけの 2 階偏導関数ではなく、Lagrange 関数の 2 階偏導関数であり、しかも接空間 $T_a$ の上だけで符号を見ればよい。$f$ だけで判定すると誤る(ex-lm-table の 5 行目)。

2 次の条件の使用例

$x+y=2$ のもとで $f=xy$ を考える。$\nabla f=(y,x)=\lambda(1,1)$ から $x=y=1$、$\lambda=1$ である。$\varphi=xy-(x+y-2)$ の 2 階偏導関数の行列は $H=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}$、接空間は $T=\{(t,-t)\}$ で、$v=(t,-t)$ について $v\cdot Hv=-2t^2<0$ である。thm-lm-second-order の 2 により $(1,1)$ は狭義の極大である。実際 $f=x(2-x)=1-(x-1)^2$ である。$H$ 自身は固有値 $\pm1$ をもち $\mathbb{R}^2$ 全体では符号が定まらないが、接空間に制限すると負になる。

乗数の意味

条件の右辺を $c\in\mathbb{R}^k$ に動かすと、最適な点と最適値が $c$ に依存する。乗数 $\lambda_i$ は、最適値の $c_i$ についての変化率である。

乗数は最適値の変化率

$C\subset\mathbb{R}^k$ を開集合とし、微分可能な写像 $x\colon C\to U$ と $\lambda\colon C\to\mathbb{R}^k$ が、すべての $c\in C$ で
$$ g\bigl(x(c)\bigr)=c,\qquad\nabla f\bigl(x(c)\bigr)=\sum_{l=1}^{k}\lambda_l(c)\,\nabla g_l\bigl(x(c)\bigr) $$
を満たすとする。このとき $V(c):=f(x(c))$ について $\dfrac{\partial V}{\partial c_i}(c)=\lambda_i(c)$ である。

連鎖律(連鎖律 の記事の系「成分による表示と曲線に沿った微分」)により
$$ \frac{\partial V}{\partial c_i}=\nabla f(x(c))\cdot\frac{\partial x}{\partial c_i}=\sum_{l}\lambda_l\,\nabla g_l(x(c))\cdot\frac{\partial x}{\partial c_i}=\sum_l\lambda_l\,\frac{\partial(g_l\circ x)}{\partial c_i} $$
である。$g_l(x(c))=c_l$ なので $\frac{\partial(g_l\circ x)}{\partial c_i}$ は $l=i$ のとき $1$、それ以外は $0$ であり、和は $\lambda_i$ になる。

たとえば $x+y=c$($c>0$)のもとで $xy$ を最大にすると $x=y=c/2$、$\lambda=c/2$ で、最大値 $V(c)=c^2/4$ について $V'(c)=c/2=\lambda$ である。経済学では、予算の制約のもとで効用を最大にするときの乗数を、予算を 1 単位増やしたときの効用の増分(シャドウ・プライス)として読む。

応用

実対称行列の固有値

実対称行列は実数の固有値をもつ

$A$ を $n\times n$ の実対称行列とし、$q(x):=x\cdot Ax$ とする。単位球面 $S:=\{x\in\mathbb{R}^n\mid\|x\|=1\}$ の上で $q$ が最大値をとる点を $a$ とすると、$Aa=\lambda a$ となる実数 $\lambda$ があり、$\lambda=q(a)=\max_Sq$ である。とくに $A$ は実数の 固有値 とそれに属する実の固有ベクトルをもつ。

$S$ は有界な閉集合で $q$ は連続なので、$q$ は $S$ 上で最大値をとる(Bolzano–Weierstrassの定理 の記事の系「最大値と最小値の存在」)。$S$ は $g(x):=x\cdot x-1=0$ で与えられ、$\nabla g(x)=2x$ は $S$ の上で $0$ にならないので、$S$ のすべての点は正則点である($k=1$)。$A$ は対称なので $\nabla q(x)=2Ax$ である(全微分 の記事の例「2 次形式とノルム」の (1))。thm-lm-main により、ある実数 $\mu$ で $2Aa=\mu\cdot2a$、すなわち $Aa=\mu a$ となる。$a\cdot a=1$ なので $q(a)=a\cdot Aa=\mu$ である。$\lambda:=\mu$ とすればよい。

最小値をとる点も同じく固有ベクトルで、最小値は最小の固有値である(どの固有値 $\nu$ も、長さ $1$ の固有ベクトル $u$ について $\nu=q(u)\ge\min_Sq$ となるからである)。$a$ に直交する部分空間 $\{x\mid x\cdot a=0\}$ は $A$ で保たれる($x\cdot a=0$ なら $Ax\cdot a=x\cdot Aa=\lambda\,x\cdot a=0$)ので、そこへ制限して同じ議論を繰り返すと、正規直交基底が固有ベクトルからとれること、つまり実対称行列の対角化(スペクトル定理)が得られる。条件 $x\cdot a=0$ を 2 つ目の条件 $g_2$ として加え、thm-lm-main を $k=2$ で使ってもよい。

相加平均と相乗平均の関係

相加平均と相乗平均の関係

正の実数 $x_1,\dots,x_n$ について
$$ \sqrt[n]{x_1x_2\cdots x_n}\le\frac{x_1+x_2+\dots+x_n}{n} $$
であり、等号はすべての $x_i$ が等しいときに限る。

$s>0$ を固定し、$K:=\{x\in\mathbb{R}^n\mid x_i\ge0,\ x_1+\dots+x_n=s\}$ の上で $P(x):=x_1\cdots x_n$ を考える。$K$ は有界な閉集合なので $P$ は $K$ 上で最大値をとる。$x=(s/n,\dots,s/n)\in K$ で $P>0$ なので、最大の点 $a$ では $P(a)>0$、つまりすべての $a_i>0$ である。
$U:=\{x\mid x_i>0\ (i=1,\dots,n)\}$ は開集合で、$a\in U$、$g(x):=x_1+\dots+x_n-s$ とすると $a$ は $M=U\cap K$ 上での $P$ の最大の点、とくに条件付きの極大の点である。$\nabla g=(1,\dots,1)\ne0$ なので正則点であり、thm-lm-main により $\frac{\partial P}{\partial x_i}(a)=\frac{P(a)}{a_i}=\lambda$($i=1,\dots,n$)となる $\lambda$ がある。$P(a)>0$ なので $a_1=\dots=a_n$ であり、$a_i=s/n$ である。よって $K$ 上で $P\le(s/n)^n$ であり、等号は $x=(s/n,\dots,s/n)$ のときに限る(最大値をとる点は上の方程式の解なので、この 1 点だけである)。
正の $x_i$ が与えられたら $s:=\sum_ix_i$ とおけば、$x_1\cdots x_n\le(s/n)^n$ であり、$n$ 乗根をとって主張を得る。

反例

thm-lm-main、thm-lm-second-order と、上の「使い方」の手順 1(存在)の仮定を 1 つずつ外すと、結論が崩れる。1・2 行目は主定理(2 行目は定理の逆)、3 行目は手順 1、4・5 行目は 2 次の十分条件についてのものである。

外す条件反例成り立たなくなること
正則点である$f=x$、$g=y^2-x^3$原点で最小値をとるが、$\nabla f=\lambda\nabla g$ となる $\lambda$ がない
条件付きの極値である(定理の逆)$f=x^2-y^2$、$g=z$($\mathbb{R}^3$)原点で $\lambda=0$ として方程式を満たすが、極値ではない
条件の集合が有界で閉じている$f=x+y$、$g=xy-1$方程式の解 $\pm(1,1)$ はあるが、$f$ は $M$ 上で最大値も最小値ももたない
2 次の条件の不等号が狭義である$f=y$、$g=y-x^3$原点で $\lambda=1$、$v\cdot Hv=0\ge0$ だが極小でない
2 次の条件で Lagrange 関数を使う$f=x^2/2-y$、$g=y-x^2$$f$ だけの 2 階偏導関数は接空間の上で正だが、原点は極大である
表の反例の確かめ

各行を確かめる。

5 つの確かめを開く

1 行目:$M$ の点では $x^3=y^2\ge0$ なので $x\ge0$ であり、$f=x$ は原点で最小値 $0$ をとる。原点で $\nabla g=(-3x^2,2y)=(0,0)$ なので原点は正則点でなく、$\nabla f=(1,0)$ は $\lambda\nabla g=(0,0)$ の形にならない(条件付きの最大・最小 の注意「一般の条件の曲線の場合」も同じ例を扱っている)。

2 行目:$M$ は平面 $z=0$ で、$\nabla g=(0,0,1)$ なので正則点である。原点で $\nabla f=(0,0,0)=0\cdot\nabla g$ だが、$M$ の上で $f(t,0,0)=t^2>0$、$f(0,t,0)=-t^2< 0$ なので極値ではない。

3 行目:$\nabla f=(1,1)=\lambda(y,x)$ と $xy=1$ から $x=y=\pm1$ である。$M$ の上で $f(t,1/t)=t+1/t$ は $t\to+\infty$ で $+\infty$、$t\to-\infty$ で $-\infty$ に発散するので、最大値も最小値もない($(1,1)$ は $x>0$ の枝の上での極小である)。$M$ は閉集合だが有界でない。

4 行目:$\nabla f=(0,1)=\lambda(-3x^2,1)$ は原点で $\lambda=1$ とすれば成り立つ。$\varphi=y-(y-x^3)=x^3$ で、原点での 2 階偏導関数の行列は零行列なので $v\cdot Hv=0$ である。$M$ の上では $f=x^3$ で、原点の近くに正の値も負の値もあるので極値ではない。

5 行目:$\nabla g=(-2x,1)$ は $0$ にならず、原点で $\nabla f=(x,-1)=(0,-1)=\lambda(0,1)$ から $\lambda=-1$ である。接空間は $x$ 軸で、$f$ の 2 階偏導関数の行列 $\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}$ は $(t,0)$ で $t^2>0$ を与える。しかし $\varphi=f+(y-x^2)=-x^2/2$ の行列は $(t,0)$ で $-t^2< 0$ を与え、thm-lm-second-order の 2 により狭義の極大である。実際 $M$ の上で $f=x^2/2-x^2=-x^2/2$ である。

補足

不等式の条件。 条件が不等式 $h(x)\le0$ を含むときは、境界上の最大の点で $\nabla h\ne0$ なら(一般には制約の正則性の条件のもとで)、$\nabla f=\mu\nabla h$ に符号の条件 $\mu\ge0$ が加わる(2 変数の場合は 領域を使った最大・最小)。一般には Karush–Kuhn–Tucker 条件としてまとめられ、凸な問題では最適性の十分条件にもなる(BV04 §5.5.3、pp. 243–244。十分性は p. 244)。
座標によらない形。 LS90 Theorem 12.2 は、有限次元ベクトル空間 $X$ の開集合上の $C^1$ 級写像 $G\colon U\to Y$ の微分が零点集合 $\{G=0\}$ のすべての点で全射であるとき、$F$ が $\{G=0\}$ 上で最大値をとる点 $a$ で $dF_a=l\circ dG_a$ を満たす $l\in Y^*$($Y$ の双対空間の元)がある、という形で述べる。$Y=\mathbb{R}^k$、$l(y)=\sum_i\lambda_iy_i$ とすれば、thm-lm-main の結論の式 $\nabla f(a)=\sum_i\lambda_i\nabla g_i(a)$ が得られる。$M$ のすべての点が正則点なら、$M$ は LS90 Theorem 12.1(p. 172)により $n-k$ 次元の部分多様体であり、$T_a$ はその 接空間 である。
位置づけ。 条件のない極値問題では $\nabla f(a)=0$ が必要条件であった(偏微分 の記事の命題「極値での偏微分係数」)。Lagrange の未定乗数法は、それを「条件の集合に沿った方向の微分が $0$」に置き換えたものであり、その正当化に 陰関数定理 が使われる。高校で学ぶ条件付きの最大・最小の解法(文字の消去、判別式、不等式による評価)は、条件が具体的に解ける場合の別解として 条件付きの最大・最小 にまとめてある。

関連項目

参考文献

[1]
Lynn H. Loomis, Shlomo Sternberg, Advanced Calculus, Revised Edition, Revised ed., Jones and Bartlett, 1990, 第 3 章 §12 Theorem 12.1(正則な零点集合は部分多様体、p. 172)、Theorem 12.2(Lagrange の未定乗数法、p. 174)

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