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ラグランジュの未定乗数法条件付き極値・成り立つ条件・計算例

制約 g(x,y)=0g(x, y) = 0 のもとで f(x,y)f(x, y) の極値をとる点では、∇g≠0\nabla g \neq \boldsymbol{0} なら ∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g となる定数 λ\lambda がある。この λ\lambda を未定乗数という。方程式 fx=λgxf_x = \lambda g_x、fy=λgyf_y = \lambda g_y、g=0g = 0 を連立して極値の候補を求め、制約集合が有界閉集合なら候補の値を比べて最大値・最小値を決める。この条件は必要条件なので、候補が極値かどうかは別に確かめる。

微分積分 の第5単元(全8単元)。先に読む単元:偏微分と極値

院試数学 基礎完成シリーズ 微分積分編

基礎ノートと類題を答案の形で解いた問題集(2,480円)。収録章と見本ページを商品ページで確認できる。過去問の本文は収録していない。

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条件付き極値とラグランジュ関数

定義

条件付き極値

集合 S={(x,y)∣g(x,y)=0}S = \{(x, y) \mid g(x, y) = 0\} 上に限って ff の値を比べたとき、点 P∈SP \in S のある近くの SS の点 QQ すべてで f(Q)≤f(P)f(Q) \le f(P) となるなら、ff は PP で条件 g=0g = 0 のもとでの極大値をとるという。極小も同様である。

定義

ラグランジュ関数

L(x,y,λ)=f(x,y)−λg(x,y)L(x, y, \lambda) = f(x, y) - \lambda g(x, y)

をラグランジュ関数という。Lx=Ly=Lλ=0L_x = L_y = L_\lambda = 0 は ∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g と g=0g = 0 を合わせた連立方程式になる。λ\lambda の前の符号を ++ にする流儀もあり、その場合は λ\lambda の符号が逆になるだけで候補の点は同じである。このページでは f−λgf - \lambda g を使う。

図形的には、ff の等高線 f=cf = c が曲線 g=0g = 0 に接する点が候補になる。接する点では2つの曲線の法線ベクトル ∇f\nabla f と ∇g\nabla g が平行なので、∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g と書ける。

未定乗数法が成り立つ条件

定理・法則

ラグランジュの未定乗数法

条件

f,gf, g は点 PP の近くで C1C^1 級。ff は条件 g=0g = 0 のもとで PP において極値をとり、∇g(P)≠0\nabla g(P) \neq \boldsymbol{0}。

主張

∇f(P)=λ∇g(P)\nabla f(P) = \lambda \nabla g(P)

となる実数 λ\lambda が存在する。

要点

∇g(P)≠0\nabla g(P) \neq \boldsymbol{0} なら陰関数定理で SS を PP の近くで1変数のなめらかな曲線として表せ、その上で1変数の極値条件を書くと結論になる。nn 変数・mm 個の制約では、∇g1,…,∇gm\nabla g_1, \dots, \nabla g_m が PP で一次独立なら ∇f=∑λi∇gi\nabla f = \sum \lambda_i \nabla g_i となる。

計算例

制約の勾配が零の点で極値をとる例

条件 g(x,y)=y2−x3=0g(x, y) = y^2 - x^3 = 0 のもとで f(x,y)=xf(x, y) = x の最小値を求めよ。

解答

曲線上では x3=y2≥0x^3 = y^2 \ge 0 なので x≥0x \ge 0 で、ff は原点で最小値 00 をとる。しかし ∇f=(1,0)\nabla f = (1, 0)、∇g(0,0)=(−3x2,2y)=(0,0)\nabla g(0, 0) = (-3x^2, 2y) = (0, 0) で、∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g を満たす λ\lambda はない。連立方程式を解くだけではこの点が出てこない。

検算

連立方程式 1=−3λx21 = -3\lambda x^2、0=2λy0 = 2\lambda y、y2=x3y^2 = x^3 は、λ≠0\lambda \neq 0 から y=0y = 0、x=0x = 0 となり 1=01 = 0 で矛盾し、解をもたない。答案では ∇g=0\nabla g = \boldsymbol{0} となる SS 上の点を別に調べる。

最大値・最小値を求める手順

  1. 制約集合 SS 上で ∇g=0\nabla g = \boldsymbol{0} となる点を求め、候補に加える。
  2. ∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g、g=0g = 0 を解いて候補を求める。
  3. SS が有界閉集合なら、最大値・最小値の定理から ff は SS 上で最大値と最小値をとる。候補の ff の値を比べて決める。
  4. SS が有界でないときは、SS 上で遠くへ行ったときの ff の振る舞いを調べてから結論する。

計算例

円周上の1次関数の最大・最小

x2+y2=1x^2 + y^2 = 1 のもとで f=x+yf = x + y の最大値と最小値を求めよ。

解答

g=x2+y2−1g = x^2 + y^2 - 1、∇g=(2x,2y)\nabla g = (2x, 2y) は円周上で零にならない。1=2λx1 = 2\lambda x、1=2λy1 = 2\lambda y から x=yx = y、2x2=12x^2 = 1 で x=y=±1/2x = y = \pm 1/\sqrt{2}。円周は有界閉集合なので、最大値は 2\sqrt{2}、最小値は −2-\sqrt{2}。

検算

x=cos⁡tx = \cos t、y=sin⁡ty = \sin t とおくと f=2sin⁡(t+π/4)f = \sqrt{2}\sin(t + \pi/4) で、範囲は [−2,2][-\sqrt{2}, \sqrt{2}]。コーシー・シュワルツの不等式 ∣x+y∣≤2x2+y2|x + y| \le \sqrt{2}\sqrt{x^2 + y^2} からも同じ結果になる。

計算例

楕円上の距離の2乗の最大・最小

x2+xy+y2=3x^2 + xy + y^2 = 3 のもとで f=x2+y2f = x^2 + y^2 の最大値と最小値を求めよ。

解答

∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g は 2x=λ(2x+y)2x = \lambda(2x + y)、2y=λ(x+2y)2y = \lambda(x + 2y)。辺々の差と和をとると (x−y)(2−λ)=0(x - y)(2 - \lambda) = 0 と (x+y)(2−3λ)=0(x + y)(2 - 3\lambda) = 0。

  • x=yx = y のとき 3x2=33x^2 = 3 で (±1,±1)(\pm 1, \pm 1)、f=2f = 2(λ=2/3\lambda = 2/3)。
  • x=−yx = -y のとき x2=3x^2 = 3 で (±3,∓3)(\pm\sqrt{3}, \mp\sqrt{3})、f=6f = 6(λ=2\lambda = 2)。

x=yx = y と x=−yx = -y が同時に成り立つのは原点だけで、原点は制約を満たさない。∇g=0\nabla g = \boldsymbol{0} も原点だけなので、追加の候補はない。楕円は有界閉集合だから、最大値 66、最小値 22。

検算

制約は2次形式 xTAx=3\boldsymbol{x}^{\mathsf T}A\boldsymbol{x} = 3、A=(11/21/21)A = \begin{pmatrix} 1 & 1/2 \\ 1/2 & 1 \end{pmatrix} で、AA の固有値は 3/23/2 と 1/21/2。ff の最小値・最大値は 3/(3/2)=23/(3/2) = 2 と 3/(1/2)=63/(1/2) = 6 で一致する(固有値と固有ベクトル)。

計算例

原点から平面までの最短距離

平面 x+2y+2z=9x + 2y + 2z = 9 上の点で、原点に最も近い点と距離を求めよ。

解答

f=x2+y2+z2f = x^2 + y^2 + z^2、g=x+2y+2z−9g = x + 2y + 2z - 9 とする。(2x,2y,2z)=λ(1,2,2)(2x, 2y, 2z) = \lambda(1, 2, 2) から (x,y,z)=(λ/2,λ,λ)(x, y, z) = (\lambda/2, \lambda, \lambda)。制約に代入して λ/2+4λ=9\lambda/2 + 4\lambda = 9、λ=2\lambda = 2。点は (1,2,2)(1, 2, 2) で距離は 33。平面は有界でないが、遠ざかると f→∞f \to \infty なので最小値は存在し、ただ1つの候補で達成される。

検算

点と平面の距離の公式 ∣0+0+0−9∣/12+22+22=9/3=3|0 + 0 + 0 - 9|/\sqrt{1^2 + 2^2 + 2^2} = 9/3 = 3 と一致する。(1,2,2)(1, 2, 2) は平面の法線ベクトル (1,2,2)(1, 2, 2) の方向にある。

縁付きヘッセ行列による判定

定理・法則

2変数・1制約の2階の判定

条件

f,gf, g は C2C^2 級。点 PP と λ\lambda が ∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g、g=0g = 0 を満たし、∇g(P)≠0\nabla g(P) \neq \boldsymbol{0}。L=f−λgL = f - \lambda g とする。

主張

Hˉ=det⁡(0gxgygxLxxLxygyLxyLyy)\bar{H} = \det \begin{pmatrix} 0 & g_x & g_y \\ g_x & L_{xx} & L_{xy} \\ g_y & L_{xy} & L_{yy} \end{pmatrix}

を PP で評価し、Hˉ>0\bar{H} > 0 なら条件付き極大、Hˉ<0\bar{H} < 0 なら条件付き極小。Hˉ=0\bar{H} = 0 なら判定できない。

要点

曲線 g=0g = 0 に接する方向に限った2次形式の符号を調べている。曲線上で ff を1変数関数として2階微分しても同じ判定になる。

円周上の f=x+yf = x + y の点 (1/2,1/2)(1/\sqrt{2}, 1/\sqrt{2}) では λ=1/2\lambda = 1/\sqrt{2}、gx=gy=2g_x = g_y = \sqrt{2}、Lxx=Lyy=−2λ=−2L_{xx} = L_{yy} = -2\lambda = -\sqrt{2}、Lxy=0L_{xy} = 0 で、Hˉ=42>0\bar{H} = 4\sqrt{2} > 0。この点は条件付き極大で、上の計算例の最大値と合う。

答案でよくある誤り

  1. 1

    ∇g=0\nabla g = \boldsymbol{0} となる点を調べない。未定乗数法は ∇g≠0\nabla g \neq \boldsymbol{0} の点でだけ成り立つので、制約集合上の ∇g=0\nabla g = \boldsymbol{0} の点を別に候補へ加える。

  2. 2

    連立方程式の解をそのまま極値と書く。∇f=λ∇g\nabla f = \lambda \nabla g は必要条件である。制約集合が有界閉集合であることを示して値を比べるか、縁付きヘッセ行列などで判定する。

  3. 3

    連立方程式を λ\lambda や変数で割って解を落とす。x=λ(… )x = \lambda(\dots) の形から割るときは、割る式が 00 の場合を先に分ける。上の楕円の例は、差と和をとって因数分解すると漏れがない。

  4. 4

    有界でない制約集合で、候補の値の大小だけから最大値・最小値を決める。遠方で ff がどうなるかを調べ、最大値・最小値が存在することを先に示す。

  5. 5

    不等式の制約 g≤0g \le 0 に等式の未定乗数法をそのまま使う。内部の停留点と境界 g=0g = 0 上の候補を分けて調べる。

ラグランジュの未定乗数法が出た院試の過去問

院試hubが年度別解説の大問を分類した集計から、この単元の内容を扱う出題を挙げる。問題文は各大学の公式過去問で確かめ、解き方は各年度の解説ページで読める。

微分積分の前後の単元

このページの本文を数式のLaTeXのまま読むには Markdown版。最終更新 2026-11-16。誤りに気づいたら 運営者 へ連絡してほしい。

院試数学 基礎完成シリーズ 微分積分編

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