等式约束英文解释翻译、等式约束的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 equality constraint
【化】 equality constraint
分词翻译:
等的英语翻译:
class; grade; rank; wait; when
【机】 iso-
式的英语翻译:
ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type
约束的英语翻译:
engage oneself to; restrict; bind; hold in; restrain; tie; tutor; wrap
【计】 constraint
【医】 bridle; restraint
【经】 restraint; restrict
专业解析
在数学优化和工程领域,等式约束指优化问题中要求某些变量必须精确满足的数学方程条件。其核心特征是将解空间严格限制在等式定义的关系上。
汉英词典角度解释:
- 等式 (děngshì): Equation
指表示两个数学表达式相等的数学陈述,通常用等号“=”连接。
- 约束 (yuēshù): Constraint
指对变量或解施加的限制条件。
- 等式约束 (děngshì yuēshù): Equality Constraint
指要求优化问题的解必须严格满足一个或多个等式方程的约束条件。其数学形式通常表示为:
$$
h_i(mathbf{x}) = 0, quad i = 1, 2, ..., m
$$
其中 $mathbf{x}$ 是决策变量向量,$h_i(mathbf{x})$ 是定义约束的函数。
关键特征与应用:
- 严格相等性: 与不等式约束不同,等式约束要求精确满足,没有松弛余地。例如,在化学反应平衡计算中,物质守恒定律必须严格满足 。
- 解空间限制: 等式约束将可行解限制在由这些方程定义的超曲面或流形上,显著缩小了搜索范围 。
- 拉格朗日乘数法: 求解带等式约束的优化问题通常使用拉格朗日乘数法,引入乘子将约束问题转化为无约束问题 。
- 工程应用: 广泛应用于结构设计(如节点位移协调)、电路设计(如基尔霍夫电流定律)、经济学(如预算平衡)等领域,确保解满足物理定律或设计规范 。
权威参考来源:
- Cambridge Dictionary. Equation. https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english-chinese-simplified/equation (Accessed: 2025-07-30)
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. (Chapter 12, Equality Constrained Minimization)
- Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press. (Chapter 5, Duality)
- MIT OpenCourseWare. Optimization Methods. Lecture Notes on Lagrange Multipliers. https://ocw.mit.edu/courses/optimization-methods (Accessed: 2025-07-30)
- Arora, J. S. (2016). Introduction to Optimum Design (4th ed.). Academic Press. (Applications in Engineering Design)
网络扩展解释
等式约束是数学优化问题中的一类条件,要求某些变量或函数在解中必须严格等于特定值。它在工程、经济学、运筹学等领域广泛应用,用于描述必须完全满足的限制条件。
核心概念
-
定义
在优化问题(如最小化或最大化目标函数)中,等式约束通常表示为:
$$
h_i(x) = 0 quad (i=1,2,dots,m)
$$
其中 ( x ) 是决策变量,( h_i(x) ) 是约束函数。解必须同时满足所有等式约束和目标函数的最优性。
-
与不等式约束的区别
- 等式约束:严格等于某个值(如 ( x + y = 10 ))。
- 不等式约束:允许在一定范围内变化(如 ( x + y leq 10 ))。
等式约束的满足通常更严格,解的空间更受限。
典型例子
- 资源分配问题:若总预算必须用完,约束可写为 ( p_1x_1 + p_2x_2 = B )(( p_i ) 为价格,( B ) 为总预算)。
- 几何问题:求圆上点到原点的最近距离时,约束为 ( x + y = r )。
- 物理平衡条件:如力学系统中力的平衡方程 ( sum F = 0 )。
解决方法
常用拉格朗日乘数法处理等式约束优化问题:
- 构建拉格朗日函数 ( mathcal{L}(x, lambda) = f(x) + sum lambda_i h_i(x) )。
- 对变量 ( x ) 和乘数 ( lambda ) 求偏导并令其为零,得到最优解条件。
应用领域
- 经济学:预算完全分配、市场均衡模型。
- 工程优化:结构设计需满足物理平衡方程。
- 机器学习:支持向量机(SVM)中的约束条件。
若需进一步了解数学推导或具体案例,可提供更具体的方向。
分类
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