পর্ব ১৩ · বহু-চলকীয় ক্যালকুলাস

ল্যাগ্রাঞ্জ মাল্টিপ্লায়ার

Constraint-এর অধীনে optimization — gradient parallelism-এর সৌন্দর্য।

শেখার লক্ষ্য

  • L=f−λg গঠন
  • জ্যামিতিক ব্যাখ্যা
  • AI-তে constrained ML

পূর্বপ্রয়োজন

gradient, multivariable critical point।

মূল ধারণা

g(x,y)=0 constraint-এ f-কে optimize করতে: extremum-এ ∇f এবং ∇g সমান্তরাল হবে।

∇f = λ ∇g

Lagrangian

ℒ(x,y,λ)=f(x,y) − λ·g(x,y)

Partials শূন্য করে: ℒ_x=0, ℒ_y=0, ℒ_λ=0 (অর্থাৎ g=0)।

একাধিক constraint

∇f=∑ λᵢ ∇gᵢ