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It is pointed out that the classical Lagrange multiplier method is one of the theoretical fundament of the adjoint method in data assimilation.
论述了数据同化中的伴随方法与泛函分析中的伴随算子的关系，指出经典的拉格朗日乘子法可以作为伴随方法的理论基础。
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The example shows that the exponential change has tremendous influences on iterative number, Lagrange multiplier value and initial value. An appropriate value selected can make the algorithm have a good convergence property.
算例结果表明，指数的变化对迭代次数、拉格朗日乘子的取值及初值的选取都有较大影响，通过合适的取值可使算法具有更好的收敛性。
- 更多网络解释与拉格朗日算子相关的网络解释 [注：此内容来源于网络，仅供参考]
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pointwise infimum：点式下确界
pointwise convergence 点态收敛 | pointwise infimum 点式下确界 | pointwise Lagrangian 点态的拉格朗日算子
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Lagrangian function：拉格朗日算子
lagrangian 拉格朗日算子 | lagrangian function 拉格朗日算子 | lagrangian operator 拉格朗日算符
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Lagrangesche Funktion Lagrangian function：拉格朗日算子
Lagrange-Polynom Lagrange Polynomial 拉格郎日多项式 | Lagrangesche Funktion Lagrangian function 拉格朗日算子 | Lagrangesche Gleichung Lagrange's equation 拉格朗日方程
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lagrangian operator：拉格朗日算符
lagrangian function 拉格朗日算子 | lagrangian operator 拉格朗日算符 | laguerre differential equation 拉盖尔微分方程
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Lagrangian：拉格朗日算符
lagrange's method of undetermined multiplier 拉格朗日的待定乘子法 | lagrangian 拉格朗日算符 | lagrangian formalism 拉格朗日形式论
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Lagrangian：拉格朗日算子
lagrange theorem 拉格朗日定理 | lagrangian 拉格朗日算子 | lagrangian function 拉格朗日算子