标签：组成 一条直线 最小化 bsp 拉格朗日乘子 目标 函数 最小值 三维
目标函数：最小化$f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$
约束：
$g_1(x,y,z)=x+y-2=0$
$g_2(x,y,z)=x+z-2=0$
目标函数f在三维空间中的等值线是一个个球面。
约束$g_1,g_2$在三维空间中分别是一个平面
仅考虑一个约束：考虑$g_1$上任意一条轨迹线t，它的行进方向必然与$g_1$的法向量（梯度向量）垂直。在$f$的最小值处，t也必定与$f$的法向量垂直
同时考虑两个约束：$g_1$和$g_2$相交为一条直线，这条直线上任意一条轨迹线t（只能是这条直线），它的行进方向必然与$g_1$和$g_2$的法向量（梯度向量）垂直。在$f$的最小值处，t也必定与$f$的法向量垂直。因此$f$的法向量必然在$g_1$和$g_2$法向量组成的平面上。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/milaohu/p/7144095.html
