大域的最適化問題という名の難問 - ハリ・セルダンになりたくてここでいう「最適化」というのは「関数の最小化もしくは最大化」を意味しています。 ラグランジュ方程式とハミルトン方程式とかって確かに制約条件付きの問題を制約無しの問題に変換するテクニックなワケでして, そうでなければそもそも問題を解けないのです. けれどもこれらの問題の解はラグランジアンの「鞍点」を与えるわけで, 単純に最大値や最小値を与えるものではないのです. 徒然なる数学な日々 at FC2 | 未だ分からず 大域的な最適化（大域的に最大値もしくは最小値の発見すること）は非常に難しい問題ですね。正直に言って矢野もよく分かっているとは言いがたいので（というかぜんぜん分かってない？）、あまりきれいに分類できませんが、以下のように僕自身は理解しています。 1. まったく制約条件のない場合に関数の局所的な最小値もしくは局所的な最大値は1次微分と2次微分をすれば見つかる 2. 2次関数のような単峰
