関数の最適化

与えられた制約条件のもとで関数の値を最大化または最小化する変数の値を求めることを最適化と呼びます。ここでは微分可能な関数を対象とする様々な最適化問題の解法を解説します。

学習内容

1変数関数の無制約最適化

目的関数が1変数関数であり、制約条件が存在しない場合に、関数の最大値や最小値を求める方法を解説します。

1変数関数の大域的最適解(最大値・最小値)

関数の値を最大化するような点が定義域上に存在する場合、そのような点を最大点や大域的最大点と呼びます。また、関数が最大点に対して定める値を最大値や大域的最大値と呼びます。

1変数関数の局所最適解(極大値・極小値)

関数の値を最大化するような点が定義域上に存在しない場合でも、変数がとり得る値を限定することにより、その範囲内において関数の値を最大化するような点が存在する状況は起こり得ます。そのような点を極大点や局所的最大点と呼びます。また、関数が極大点に対して定める値を極大値や大域的最大値と呼びます。

1変数関数の最大化問題の解法

1変数関数を目的関数とする制約条件の存在しない最大化問題の解法について解説します。

1変数関数の最小化問題の解法

1変数関数を目的関数とする制約条件の存在しない最小化問題の解法について解説します。

多変数関数の無制約最適化

目的関数が多変数関数であり、制約条件が存在しない場合に、関数の最大値や最小値を求める方法を解説します。

線型制約のもとでの関数の最適化

線型制約のもとでの関数の最適化について解説します。

線型不等式制約のもとでの多変数関数の最小化問題

多変数関数の変数がとり得る値の範囲が1本の線型不等式によって制限されている場合に、関数の最小点が満たす条件(クーン・タッカー条件)を特定するとともに、最小点を具体的に導出する方法(ラグランジュの未定乗数法)について解説します。

線型不等式制約のもとでの多変数関数の最大化問題

多変数関数の変数がとり得る値の範囲が1本の線型不等式によって制限されている場合に、関数の最大点が満たす条件(クーン・タッカー条件)を特定するとともに、最大点を具体的に導出する方法(ラグランジュの未定乗数法)について解説します。

複数の線型不等式制約条件のもとでの多変数関数の最小化問題

多変数関数の変数がとり得る値の範囲が複数の線型不等式によって制限されている場合に、関数の最小点が満たす条件(クーン・タッカー条件)を特定するとともに、最小点を具体的に導出する方法(ラグランジュの未定乗数法)について解説します。

複数の線型不等式制約条件のもとでの多変数関数の最大化問題

多変数関数の変数がとり得る値の範囲が複数の線型不等式によって制限されている場合に、関数の最大点が満たす条件(クーン・タッカー条件)を特定するとともに、最大点を具体的に導出する方法(ラグランジュの未定乗数法)について解説します。

線型等式制約条件のもとでの多変数関数の最小化問題

多変数関数の変数がとり得る値の範囲が複数の線型等式によって制限されている場合に、関数の最小点が満たす条件を特定するとともに、最小点を具体的に導出する方法(ラグランジュの未定乗数法)について解説します。

線型不等式と線型等式制約条件のもとでの多変数関数の最小化問題

多変数関数の変数がとり得る値の範囲が複数の線型不等式と線型等式によって制限されている場合に、関数の最小点が満たす条件を特定するとともに、最小点を具体的に導出する方法(ラグランジュの未定乗数法)について解説します。

学習ガイド

大学の数学カリキュラムとWIISのカリキュラムは何が違うのか

多くの大学では入学後すぐに微分積分学や線形代数学を学び、その後に実数論や位相空間論などの理論的な科目へ進みます。一方、WIISでは論理学・集合論の後に実数論を学び、その上で微分積分学へ進むカリキュラムを採用しています。本記事では、それぞれの考え方とWIISの学習順序のメリットについて解説します。

最新の議論

現在、活発な議論はありません。

関連分野

論理学

論理学は、数学における証明や推論の基礎となる分野です。命題論理や述語論理を通じて、論理式、真理値、量化記号、証明の考え方を体系的に解説します。大学数学や理論的な学問を学ぶための出発点となる教材を提供しています。

集合論

集合論は現代数学の共通言語です。集合、写像、関係、濃度、順序関係を中心に、数学のさまざまな分野を理解するための基礎概念を体系的に解説します。実数論、線形代数学、位相空間論などへ進むための土台を築きます。

実数論

実数論では、実数の連続性や極限の概念を基礎から学びます。実数の定義、数列、関数、級数、関数列、数直線の位相、拡大実数系を通じて、解析学の理論的基盤を体系的に理解することを目指します。

ユークリッド空間

ユークリッド空間は、現代数学における解析学と幾何学の出発点です。点列、位相、ベクトル値関数、多変数関数を通じて、高次元空間における極限・連続性・収束の概念を学びます。位相空間論や最適化理論へ進むための重要な基礎を体系的に解説します。

1変数関数の微分

1変数関数の微分の概念を定義した上で、微分の基本性質や初等関数の微分、平均値の定理、高階の微分、テイラーの定理などについて学びます。これらの知識は後に1変数関数を目的関数とする最適化について学ぶ上での基盤になります。

1変数関数の積分

1変数関数のリーマン積分について学びます。具体的には、積分の概念を定義した上で、積分の基本性質や初等関数の積分、微分と積分の関係、関連する諸定理について学びます。

ベクトル値関数の微分

曲線(1変数のベクトル値関数)について、その微分を定義した上で、微分に関して成り立つ様々な性質を解説します。

ベクトル値関数の積分

1変数のベクトル値関数(曲線)について、そのリーマン積分を定義した上で、積分に関して成り立つ様々な性質を解説します。

多変数関数の微分

多変数関数(スカラー場)について、偏微分、方向微分、全微分などの様々な微分概念を定義するとともに、これらの微分概念の性質について解説します。

多変数関数の積分

多変数関数について、そのリーマン積分を定義した上で、積分に関して成り立つ様々な性質を解説します。

多変数ベクトル値関数の微分

多変数のベクトル値関数(ベクトル場)の偏微分や方向微分、全微分などの概念について解説します。

微分積分の応用例

微分積分の現実社会における具体的な応用例について解説します。

このページの目次