最近在看RGBD-Flow的文章,因为optical flow的思想中用了变分,所以需要了解一些泛函分析求极值的东西,这篇欧拉拉格朗日的文章是作者从wiki转载,留下来以备后用,话说最近看论文头好大,各种数学概念,讨厌微积分还做图像的孩纸伤不起啊~

文章转自拼装小火车博客http://www.cnblogs.com/summerRQ/articles/2396747.html
 研究过程中常用到能量极小化的思想,相当于泛函的极值问题。求解可以使用变分法,因此变分法的关键定理Euler-Lagrange方程是经典的能量极小化的求解方法。[其他还有哪些方法??]

[转自wiki] 欧拉-拉格朗日方程对应于泛函的临界点。在寻找函数的极大和极小值时,在一个解附近的微小变化的分析给出一阶的一个近似。但是它并不能分辨是找到了最大值或者最小值或者两者都不是。在理想的情形下,函数的极大值及极小值会出现在其导数为0的地方,同样的,求解变分问题时也可以先求解相关的欧拉-拉格朗日方程。方程的具体形式 :

第一方程:

 ,使得泛函  取得局部平稳值,则在区间  內對於所有的  ,皆有:

第二方程:

设  ,及  在  中連續,若  使得泛函  取得局部平穩值,則存在一常數  ,使得:

注意,欧拉-拉格朗日方程式极值的必要条件,并非充分条件。

解释一下为什么可以使用变分法来求解能量极小的问题。这是由于,当能量函数包含微分时,可以用变分方法推导其证明过程。简单的说,证明思路是:假设当前的函数(即真实解)已知,那么这个解必然使能量函数取全局最小值。换言之,在此真实解上加入任何扰动,都会使能量函数变大。当扰动的能量趋于0时,能量函数关于扰动的导数就是0.关键问题是扰动如何表示,才能便于上述过程的实现呢?答案就是扰动被表示成一个幅度很小的连续函数乘以一个扰动因子a,当a趋于0时意味着扰动的能量趋于0,这时能量泛函对a求导等于0就等价于能量泛函对扰动求导等于0。不得不承认这时一个非常绝妙的问题转化,把对函数的求导变为对单变量的求导。然后再利用变分算子的基本引理,就可以证明了

欧拉-拉格朗日方程【转】相关推荐

  1. 泛函,变分,欧拉-拉格朗日方程

    ∫f(Z)p(Z)dZ∫f(Z)p(Z)dZ\int f(Z)p(Z) dZ如何理解?假设Z={z1,z2,...,zn}Z={z1,z2,...,zn}Z=\{z_1,z_2,...,z_n \}. ...

  2. 机械手位置控制——欧拉-拉格朗日方程仿真

    机械手位置控制之欧拉-拉格朗日方程仿真 问题背景 控制率设计 仿真参数 仿真结果 (a)第一组期望位置仿真 (b)第二组期望位置仿真 仿真方法说明 1.通过Matlab的内置函数求解 2.通过simu ...

  3. 科学脑洞—最速降线问题(欧拉-拉格朗日方程的由来)

    约翰·伯努利对速降线问题产生了极大的兴趣,靠着对光的折射现象敏锐的洞察,他对该问题给出了一个拍案叫绝的解答: 该函数其实就是一条球滚线,画出其函数图像如下: 在求得该问题的解之后,约翰·伯努利就向科学 ...

  4. 【学习体会】泛函 欧拉-拉格朗日方程 两点之间直线最短

    泛函 泛函是函数的函数,定义域是函数集,值域是数集.也就是说,输入是函数,输出是实数. 参考:欧拉-拉格朗日方程(Euler -Lagrange equation)_qq_43217195的博客-CS ...

  5. 举例 微积分 拉格朗日方程_Euler-Lagrange Equation (欧拉-拉格朗日方程)推导

    我们知道,对于一个连续函数来说,取得极指的必要条件是它的导函数等于0,也就是驻点(stationary point),这也是费马引理(Fermat's theorem)所表述的内容.然而,函数本身的定 ...

  6. 《机器人动力学与控制》第九章——动力学 9.3 再看欧拉-拉格朗日运动方程

    文章目录 <机器人动力学与控制>第九章--动力学 9.3 再看欧拉-拉格朗日运动方程 9.3.0 回顾欧拉-拉格朗日方程法 9.3.1 方便计算的特殊形式 参考文献 <机器人动力学与 ...

  7. 【控制】《复杂运动体系统的分布式协同控制与优化》-方浩老师-第5章-多欧拉-拉格朗日系统分布式编队跟踪控制

    第4章 回到目录 第6章 第5章-多欧拉-拉格朗日系统分布式编队跟踪控制 5.1 引言 5.2 问题描述 5.3 队形加权中心估计器设计 5.4 编队跟踪控制器设计 5.5 仿真验证 5.6 本章小结 ...

  8. 【控制】《复杂运动体系统的分布式协同控制与优化》-方浩老师-第4章-一类欧拉-拉格朗日系统全局稳定的输出反馈协调控制

    第3章 回到目录 第5章 第4章-一类欧拉-拉格朗日系统全局稳定的输出反馈协调控制 4.1 引言 4.2 问题描述 4.3 基于坐标变换和状态重构的部分线性化 4.4 分布式输出反馈跟踪控制器设计 4 ...

  9. 【控制】《复杂运动体系统的分布式协同控制与优化》-方浩老师-第3章-局部指数稳定的多欧拉-拉格朗日系统协同控制

    第2章 回到目录 第4章 第3章-局部指数稳定的多欧拉-拉格朗日系统协同控制 3.1 引言 3.2 对动态领航者的分布式跟踪控制 3.3 无领航者的分布式一致性控制 3.4 仿真验证 3.5 本章小结 ...

最新文章

  1. 获取某个元素相对于视窗的位置-getBoundingClientRect
  2. IDEA2018软件安装教程
  3. 改变DIV的背景颜色透明度,但其中的文字不受影响?
  4. Centos6 安装RabbitMq3.7.7
  5. 200903阶段一C++
  6. 【转】设备数据通过Azure Functions 推送到 Power BI 数据大屏进行展示
  7. php suse 安装mysql_SUSE Linux apache,Mysql,php,svn的安装
  8. 关于选择排序的优化——同时找出最小值与最大值
  9. IDEA如何打包可运行jar,外部引用jar包版
  10. 【java】JOptionPane的几种方法的作用
  11. 开发基于大数据平台的搜索引擎
  12. 手机信令数据在城市规划领域的应用
  13. java加水印 盖章_如何通过Java加水印的方式实现一键添加校徽外圈
  14. Xshell访问连接路由器的服务器
  15. 企业如何进行客户细分 客户细分的方法和类型
  16. 我的2020年度总结 “既往不恋,纵情向前”
  17. 3.3 典型交易流程
  18. C++中string.size()函数 踩坑
  19. 由FlexBox算法强力驱动的Weex布局引擎
  20. npm yarn 包管理机制

热门文章

  1. 看看我当年23岁如何书写的休学申请书
  2. 我的公号正式更名,公布中奖名单,几点活动展开的话题
  3. 测试工程师真的35岁就干不动了吗?
  4. 只有努力的人才有青春 (2013-07-18 13:23:10)
  5. 使用企业微信的API给指定用户发送消息
  6. 分享几个英文翻译网站
  7. 《非暴力沟通》:有些话真的可以好好说
  8. 装饰器模式在MyBatis以及Spring源码中的应用
  9. pyside2 系列之QMainWindow和QWidget
  10. c语言生日创意代码_生日快乐c语言