什么时候用拉格朗日?

拉格朗日方法用于求解约束优化问题，比如求函数在特定条件下的极值。常见实例包括经济学中的成本最小化、物理学中的能量平衡，以及工程中的资源分配问题。这种方法通过引入拉格朗日乘数，将约束条件转化为方程组，简化复杂计算。

在机器学习中，拉格朗日用于支持向量机的间隔最大化，或神经网络的正则化处理。实际应用还包括电路设计中的参数优化，以及物流运输中的路径规划。通过这种方法，可以高效处理多变量和多约束的复杂场景，确保结果满足所有给定条件。