Lagrange multiplier
- Lagrange multiplier的基本解释
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拉格朗日乘子
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At first, we present a necessary condition for the existence of optimal linear state feedback control by means of Lagrange multiplier theorem.
首先利用Lagrange multiplier定理得到了存在最优线性状态反馈解的必要条件，而在加强的条件下也得到了最优控制存在的充分条件。
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It is composed of variable neurons, Lagrange multiplier neurons and Kuhn-Tucker multiplier neurons which are interconnected.
该模型由变量神经元、Lagrange 乘子神经元和Kuhn-Tucker乘子神经元相互连接构成。
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The PetrovGalerkin formulation is applied to solve the genera lized Stokes problem in each subdomain, and the Lagrange multiplier problem on the interfaces is solved using an algorithm of conjugated gradient. Velocity, density and Lagrange multiplier are approached in the spaces of continue piecewise linear functions.
应用PetrovGalerkin方法解每个子域上的广义Stokes问题，而交界面上的Lagrange乘子则通过共轭梯度法迭代求解，各变量均由线性函数离散。
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