SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 12
MÉTODO DE LAGRANGE
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
I.U.P “SANTIAGO MARIÑO”
ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS
MATURÍN ESTADO MONAGAS
BACHILLER:
DÍAZ YUNIOR 23.895.594
ASESORA:
AMELIA MALAVE
HISTORIA DEL METODO
DE LAGRANGE
• El método lagrange (también conocido como multiplicadores langrange) lo propuso Joseph
Louis Lagrange (1736-1813), un matemático nacido en Italia. Sus multiplicadores lagrange
tienen aplicaciones en una variedad de campos, incluyendo el físico, astronomía y
económica. La lectura de una obra del astrónomo inglés Edmund Halley despertó su interés,
y, tras un año de incesante trabajo, era ya un matemático consumado. Nombrado profesor de
la Escuela de Artillería, en 1758 fundó una sociedad, con la ayuda de sus alumnos, que fue
incorporada a la Academia de Turín.
• En su obra Miscellanea taurinensia, escrita por aquellos años, obtuvo, entre otros resultados,
una ecuación diferencial general del movimiento y su adaptación para el caso particular del
movimiento rectilíneo, y la solución a muchos problemas de dinámica mediante el cálculo de
variantes.
• Realizo un trabajo sobre el equilibrio lunar, donde razonaba la causa de que la Luna siempre
mostrara la misma cara, le supuso la concesión, en 1764, de un premio por la Academia de
Ciencias de París
• En 1795 se le concedió una cátedra en la recién fundada École Normale, que ocupó tan solo
durante cuatro meses. Dos años más tarde, tras la creación de la École Polytechnique,
Lagrange fue nombrado profesor, y quienes asistieron a sus clases las describieron como
«perfectas en forma y contenido».
• Sus enseñanzas sobre cálculo diferencial forman la base de sus obras Teoría de las
funciones analíticas y Resolución de ecuaciones numéricas (1798). En 1810 inició una
revisión de su Teoría, pero sólo pudo concluir dos terceras partes antes de su muerte.
¿Qué es y para qué sirve el método
de Lagrange?
• El método de Lagrange, es un procedimiento para encontrar los máximos y mínimos de
funciones de múltiples variables sujetas a restricciones. Este método reduce el problema
restringido con n variables a uno sin restricciones de n + k variables, donde k es igual al
número de restricciones, y cuyas ecuaciones pueden ser resueltas más fácilmente. El método
dice que los puntos donde la función tiene un extremo, condicionado con k restricciones,
están entre los puntos estacionarios de una nueva función sin restricciones construida como
una combinación lineal de la función y las funciones implicadas en las restricciones, cuyos
coeficientes son los multiplicadores.
• La demostración usa derivadas parciales y la regla de la cadena para funciones de varias
variables. Se trata de extraer una función implícita de las restricciones, y encontrar las
condiciones para que las derivadas parciales con respecto a las variables independientes de
la función sean iguales a cero.
Objetivos del método de Lagrange
• Visualizar algunas superficies cuadráticas y curvas de nivel para distintos valores de la
variable z.
• Identificar, a través de los simuladores, los puntos (x,y) sobre la curva correspondiente a la
función restricción donde la función principal tiene extremos.
• Interpretar gráficamente los resultados obtenidos empleando el método de multiplicadores de
Lagrange.
• Aproximar las soluciones del problema a partir de la observación en el simulador, de las
curvas de nivel de la función principal y la curva correspondiente a la función condicionante.
• Adquirir habilidad en la resolución de problemas de optimización en un ambiente
computacional.
Características del método de
Lagrange
• Visualizar algunas superficies cuadráticas y curvas de nivel para distintos valores de la
variable z.
• El método de eliminación de variables no resulta operativo cuando el problema tiene muchas
restricciones o las restricciones son complejas, por lo que resulta muy útil éste método.
• Los Multiplicadores de Lagrange es un método alternativo que además proporciona más
información sobre el problema.
• Todos los óptimos que verifiquen las condiciones de regularidad establecidas tienen
asociados los correspondientes multiplicadores.
• El teorema de Lagrange establece una condición necesaria de optimalidad (bajo las
condiciones de regularidad).
Existen en todas las ramas de la ciencia, en la Física, en la Matemática, en
la Química, en la Astronomía, en Biología, en Economía etc. Situaciones
en las que conociendo un conjunto de datos experimentales en un cierto
intervalo de la variable independiente, esto es, conociendo una cierta
cantidad de datos tabulados, se hace preciso encontrar una función que
verifique todos esos datos y permita, por consiguiente, predecir la
existencia de otros valores con la aproximación adecuada. El método de la
interpolación de Lagrange es de gran importancia en el análisis numérico.
Campo de aplicación del método de
Lagrange
Función del método de Lagrange
El método de Lagrange aplica cálculo diferencial, implicando el cálculo de
derivadas parciales, hasta temas de optimización restringida. El propietario
de un negocio, por ejemplo, puede utilizar esta técnica para maximizar el
beneficio o minimizar los costos dados que el negocio tiene sólo una cierta
cantidad de dinero que invertir. Un consumidor hipotético, que, por ejemplo,
deriva la utilidad de coleccionar libros y CDs, podría utilizar este método
para determinar la forma de obtener el número óptimo de libros y CDs,
dado que sólo tiene 8000bs. de ingresos disponibles para gastar.
IDENTIFICACIÓN
El multiplicador de Lagrange, representado en la ecuación por la letra
minúscula griega lambda ( λ), representa la tasa de cambio en la
utilidad relativa al cambio en la restricción de presupuesto. En
economía, esto se conoce como el valor o utilidad marginal, el
aumento en la utilidad ganada de un aumento en la restricción de
presupuesto.
EFECTOS
Basado en los resultados de un análisis de Lagrange, una persona o
empresa tiene una base empírica para tomar decisiones sobre la
maximización de utilidad continuada en los cambios de las
restricciones externas. Un incremento del precio en un artículo
favorito. por ejemplo, podría llevar a que el consumidor compre una
cantidad más baja de ese artículo o trabajar más horas para
conseguir más ingresos y alcanzar el precio más alto.
Aporte que brinda el método de
Lagrange
Para la Solución de Problemas de Optimización Dinámica: La
resolución de un problema de interpolación lleva a un problema
de álgebra lineal en el cual se debe resolver un sistema de ecuaciones.
Usando una base monómica estándar para el polinomio interpolador, se
llega a la matriz de Vandermonde. Eligiendo una base distinta, la base
de Lagrange, se llega a la forma más simple de matriz identidad = δi
que puede resolverse inmediatamente.
• Sea f (x) una función definida en un conjunto abierto n-dimensional {x ∈ Rn}. Se definen s restricciones gk (x) = 0, k=1,..., s,
y se observa (si las restricciones son satisfechas) que:
• Se procede a buscar un extremo para h
• Lo que es equivalente a:
• Para entender mejor explicaremos el procedimiento de la siguiente manera:
• Se tiene una función y una restricción.
• Se iguala la restricción a 0.
• La restricción se multiplica por lambda y se resta de la función principal
• Se obtienen las derivadas parciales de la función resultante.
• Se construye un sistema de ecuaciones con estas derivadas.
• A continuación se obtienen los valores críticos desarrollando el sistema de ecuaciones, en donde siempre el valor
debe eliminarse para que se puedan obtener los valores críticos de las variables.
• Se sustituyen los valores necesarios para sacar los puntos críticos.
Método
FIN DE LA PRESENTACIÓN
Muchas gracias por su atención

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

MéTodo De IteracióN De Punto Fijo
MéTodo De IteracióN De Punto FijoMéTodo De IteracióN De Punto Fijo
MéTodo De IteracióN De Punto Fijo
lisset neyra
 

La actualidad más candente (20)

Metodo De Taylor
Metodo De TaylorMetodo De Taylor
Metodo De Taylor
 
Matlab integración numérica, método del trapecio
Matlab integración numérica, método del trapecioMatlab integración numérica, método del trapecio
Matlab integración numérica, método del trapecio
 
Serie de-taylor-y-maclaurin
Serie de-taylor-y-maclaurinSerie de-taylor-y-maclaurin
Serie de-taylor-y-maclaurin
 
Diferenciación numérica Metodos Numericos
Diferenciación numérica Metodos NumericosDiferenciación numérica Metodos Numericos
Diferenciación numérica Metodos Numericos
 
Método numéricos para diferenciación e integración.
Método numéricos para diferenciación e integración.Método numéricos para diferenciación e integración.
Método numéricos para diferenciación e integración.
 
Ley de enfriamiento de newton
Ley de enfriamiento de newtonLey de enfriamiento de newton
Ley de enfriamiento de newton
 
Matriz jacobiana
Matriz jacobianaMatriz jacobiana
Matriz jacobiana
 
MéTodo De IteracióN De Punto Fijo
MéTodo De IteracióN De Punto FijoMéTodo De IteracióN De Punto Fijo
MéTodo De IteracióN De Punto Fijo
 
Ejercicios resueltos- de metodos
Ejercicios resueltos- de metodosEjercicios resueltos- de metodos
Ejercicios resueltos- de metodos
 
Metodo romberg
Metodo rombergMetodo romberg
Metodo romberg
 
VECTOR TANGENTE NORMAL Y BINORMAL
VECTOR TANGENTE NORMAL Y BINORMALVECTOR TANGENTE NORMAL Y BINORMAL
VECTOR TANGENTE NORMAL Y BINORMAL
 
Métodos numéricos método de la secante
Métodos numéricos   método de la secanteMétodos numéricos   método de la secante
Métodos numéricos método de la secante
 
Metodo de diferencias finitas
Metodo de diferencias finitasMetodo de diferencias finitas
Metodo de diferencias finitas
 
Método numérico - regla de simpson
Método numérico  - regla de simpsonMétodo numérico  - regla de simpson
Método numérico - regla de simpson
 
Series de taylor
Series de taylorSeries de taylor
Series de taylor
 
Método gráfico, Método de bisección y Método de la regla falsa
Método gráfico, Método de bisección  y Método de la regla falsa Método gráfico, Método de bisección  y Método de la regla falsa
Método gráfico, Método de bisección y Método de la regla falsa
 
Definicion de error
Definicion de errorDefinicion de error
Definicion de error
 
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales
Aplicaciones de las ecuaciones diferenciales
 
CÁLCULO INTEGRAL. CAPÍTULO 1. SUCESIONES Y SERIES
CÁLCULO INTEGRAL. CAPÍTULO 1. SUCESIONES Y SERIESCÁLCULO INTEGRAL. CAPÍTULO 1. SUCESIONES Y SERIES
CÁLCULO INTEGRAL. CAPÍTULO 1. SUCESIONES Y SERIES
 
Ejercicios resueltos edo exactas
Ejercicios resueltos edo exactasEjercicios resueltos edo exactas
Ejercicios resueltos edo exactas
 

Destacado

Sistemas dinámicos varios grados de libertad
Sistemas dinámicos varios grados de libertadSistemas dinámicos varios grados de libertad
Sistemas dinámicos varios grados de libertad
Julio Rayme Moroco
 
Ejercicios resueltos de transformada de laplace
Ejercicios resueltos de transformada de laplaceEjercicios resueltos de transformada de laplace
Ejercicios resueltos de transformada de laplace
Sthefany Celeste
 

Destacado (20)

Metodo
MetodoMetodo
Metodo
 
matriz jacobiana
matriz jacobiana matriz jacobiana
matriz jacobiana
 
Kuhn tucker
Kuhn tuckerKuhn tucker
Kuhn tucker
 
Condiciones Kuhn - Tucker
Condiciones Kuhn - TuckerCondiciones Kuhn - Tucker
Condiciones Kuhn - Tucker
 
Optimización de sistemas. Gerardo Caolo
Optimización de sistemas. Gerardo CaoloOptimización de sistemas. Gerardo Caolo
Optimización de sistemas. Gerardo Caolo
 
Las plantas carnÍvoras ainhara
Las plantas carnÍvoras ainharaLas plantas carnÍvoras ainhara
Las plantas carnÍvoras ainhara
 
Practica 1
Practica 1 Practica 1
Practica 1
 
Optimización de Sistemas y Funciones: Método de Lagrange
Optimización de Sistemas y Funciones: Método de LagrangeOptimización de Sistemas y Funciones: Método de Lagrange
Optimización de Sistemas y Funciones: Método de Lagrange
 
Formulação de Lagrange
Formulação de LagrangeFormulação de Lagrange
Formulação de Lagrange
 
Estructuras en concreto vii 1070264
Estructuras en concreto vii   1070264Estructuras en concreto vii   1070264
Estructuras en concreto vii 1070264
 
Ejemplos de cálculo escaleras 2011
Ejemplos de cálculo escaleras 2011Ejemplos de cálculo escaleras 2011
Ejemplos de cálculo escaleras 2011
 
Metodo de lagrange (1)
Metodo de lagrange (1)Metodo de lagrange (1)
Metodo de lagrange (1)
 
Método de lagrange
Método de lagrangeMétodo de lagrange
Método de lagrange
 
Algunos Teoremas, Principios y Conceptos
Algunos Teoremas, Principios y ConceptosAlgunos Teoremas, Principios y Conceptos
Algunos Teoremas, Principios y Conceptos
 
Clase 1era introducción 1
Clase 1era introducción   1Clase 1era introducción   1
Clase 1era introducción 1
 
Análisis estructural teorema de castigliano carlos a. riveros jerez
Análisis estructural teorema de castigliano carlos a. riveros jerezAnálisis estructural teorema de castigliano carlos a. riveros jerez
Análisis estructural teorema de castigliano carlos a. riveros jerez
 
Maths 3 ppt
Maths 3 pptMaths 3 ppt
Maths 3 ppt
 
Metodo de la grange
Metodo de la grangeMetodo de la grange
Metodo de la grange
 
Sistemas dinámicos varios grados de libertad
Sistemas dinámicos varios grados de libertadSistemas dinámicos varios grados de libertad
Sistemas dinámicos varios grados de libertad
 
Ejercicios resueltos de transformada de laplace
Ejercicios resueltos de transformada de laplaceEjercicios resueltos de transformada de laplace
Ejercicios resueltos de transformada de laplace
 

Similar a Método de lagrange

Kuhn tucker y lagrange jose avila
Kuhn tucker y lagrange jose avilaKuhn tucker y lagrange jose avila
Kuhn tucker y lagrange jose avila
Jose Avila
 
Las condiciones de kuhn tucker y lagrange
Las condiciones de kuhn tucker y lagrangeLas condiciones de kuhn tucker y lagrange
Las condiciones de kuhn tucker y lagrange
Chely Briceño
 
Kuhn Tucker y Lagrange
Kuhn Tucker y LagrangeKuhn Tucker y Lagrange
Kuhn Tucker y Lagrange
Renier007
 
Lagrange y Kuhn-Tucker
Lagrange y Kuhn-TuckerLagrange y Kuhn-Tucker
Lagrange y Kuhn-Tucker
Joe García
 
Metodos de Optimizacion
Metodos de OptimizacionMetodos de Optimizacion
Metodos de Optimizacion
J_cordero
 
Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.
Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.
Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.
Daniel Paz
 
Método Kuhn Tucker y Lagrange
Método Kuhn Tucker y LagrangeMétodo Kuhn Tucker y Lagrange
Método Kuhn Tucker y Lagrange
gilfrennys9208
 

Similar a Método de lagrange (20)

Multiplicadores de lagrange
Multiplicadores de lagrangeMultiplicadores de lagrange
Multiplicadores de lagrange
 
Kuhn tucker y lagrange jose avila
Kuhn tucker y lagrange jose avilaKuhn tucker y lagrange jose avila
Kuhn tucker y lagrange jose avila
 
LaGrange.
LaGrange.LaGrange.
LaGrange.
 
Las condiciones de kuhn tucker y lagrange
Las condiciones de kuhn tucker y lagrangeLas condiciones de kuhn tucker y lagrange
Las condiciones de kuhn tucker y lagrange
 
Kuhn tucker y lagrange
Kuhn tucker y lagrangeKuhn tucker y lagrange
Kuhn tucker y lagrange
 
Optimizacion
OptimizacionOptimizacion
Optimizacion
 
Kuhn Tucker y Lagrange
Kuhn Tucker y LagrangeKuhn Tucker y Lagrange
Kuhn Tucker y Lagrange
 
Lagrange y Kuhn-Tucker
Lagrange y Kuhn-TuckerLagrange y Kuhn-Tucker
Lagrange y Kuhn-Tucker
 
Kuhn tucker
Kuhn tucker Kuhn tucker
Kuhn tucker
 
Optimizacion métodos
Optimizacion métodos Optimizacion métodos
Optimizacion métodos
 
Metodos de Optimizacion
Metodos de OptimizacionMetodos de Optimizacion
Metodos de Optimizacion
 
Tucker-Lagrange
Tucker-LagrangeTucker-Lagrange
Tucker-Lagrange
 
Tucker- Lagrange Mariana Jaspe
Tucker- Lagrange Mariana JaspeTucker- Lagrange Mariana Jaspe
Tucker- Lagrange Mariana Jaspe
 
Optimización de sistemas y funciones
Optimización de sistemas y funcionesOptimización de sistemas y funciones
Optimización de sistemas y funciones
 
Nixon
NixonNixon
Nixon
 
Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.
Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.
Metodo lagrange & kuhn tucker - Optimizacion de sistemas y funciones.
 
Lagrange y kunh tucker
Lagrange y kunh tuckerLagrange y kunh tucker
Lagrange y kunh tucker
 
Método Kuhn Tucker y Lagrange
Método Kuhn Tucker y LagrangeMétodo Kuhn Tucker y Lagrange
Método Kuhn Tucker y Lagrange
 
Optimización de sistemas y funciones
Optimización de sistemas y funcionesOptimización de sistemas y funciones
Optimización de sistemas y funciones
 
Optimización de sistemas y funciones
Optimización de sistemas y funcionesOptimización de sistemas y funciones
Optimización de sistemas y funciones
 

Último

S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdfS01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
SalomeRunco
 

Último (20)

INTEGRATED PROJECT DELIVERY.pdf (ENTREGA INTEGRADA DE PROYECTOS)
INTEGRATED PROJECT DELIVERY.pdf (ENTREGA INTEGRADA DE PROYECTOS)INTEGRATED PROJECT DELIVERY.pdf (ENTREGA INTEGRADA DE PROYECTOS)
INTEGRATED PROJECT DELIVERY.pdf (ENTREGA INTEGRADA DE PROYECTOS)
 
Tippens fisica 7eDIAPOSITIVAS TIPENS Tippens_fisica_7e_diapositivas_33.ppt
Tippens fisica 7eDIAPOSITIVAS TIPENS Tippens_fisica_7e_diapositivas_33.pptTippens fisica 7eDIAPOSITIVAS TIPENS Tippens_fisica_7e_diapositivas_33.ppt
Tippens fisica 7eDIAPOSITIVAS TIPENS Tippens_fisica_7e_diapositivas_33.ppt
 
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemasentropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
entropia y neguentropia en la teoria general de sistemas
 
metodos de fitomejoramiento en la aolicacion de plantas
metodos de fitomejoramiento en la aolicacion de plantasmetodos de fitomejoramiento en la aolicacion de plantas
metodos de fitomejoramiento en la aolicacion de plantas
 
8 mejores máquinas virtuales para Windows.pdf
8 mejores máquinas virtuales para Windows.pdf8 mejores máquinas virtuales para Windows.pdf
8 mejores máquinas virtuales para Windows.pdf
 
dokumen.tips_311-determinacion-del-espacio-estatico.pptx
dokumen.tips_311-determinacion-del-espacio-estatico.pptxdokumen.tips_311-determinacion-del-espacio-estatico.pptx
dokumen.tips_311-determinacion-del-espacio-estatico.pptx
 
slideshare.vpdfs.com_sensores-magneticos-controles-pptx.pdf
slideshare.vpdfs.com_sensores-magneticos-controles-pptx.pdfslideshare.vpdfs.com_sensores-magneticos-controles-pptx.pdf
slideshare.vpdfs.com_sensores-magneticos-controles-pptx.pdf
 
Practica_Calificada_03333333333333333.pdf
Practica_Calificada_03333333333333333.pdfPractica_Calificada_03333333333333333.pdf
Practica_Calificada_03333333333333333.pdf
 
docsity-manzaneo-y-lotizacion para habilitacopm urbana
docsity-manzaneo-y-lotizacion para habilitacopm urbanadocsity-manzaneo-y-lotizacion para habilitacopm urbana
docsity-manzaneo-y-lotizacion para habilitacopm urbana
 
Mecatronica Automotriz .pdf
Mecatronica Automotriz              .pdfMecatronica Automotriz              .pdf
Mecatronica Automotriz .pdf
 
Video sustentación GA2- 240201528-AA3-EV01.pptx
Video sustentación GA2- 240201528-AA3-EV01.pptxVideo sustentación GA2- 240201528-AA3-EV01.pptx
Video sustentación GA2- 240201528-AA3-EV01.pptx
 
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdfTrabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
Trabajos Preliminares en Obras de Construcción..pdf
 
EFICIENCIA ENERGETICA-ISO50001_INTEC_2.pptx
EFICIENCIA ENERGETICA-ISO50001_INTEC_2.pptxEFICIENCIA ENERGETICA-ISO50001_INTEC_2.pptx
EFICIENCIA ENERGETICA-ISO50001_INTEC_2.pptx
 
S06_s2+-+Centro.pdf qiieiejanahshsjsnndjd
S06_s2+-+Centro.pdf qiieiejanahshsjsnndjdS06_s2+-+Centro.pdf qiieiejanahshsjsnndjd
S06_s2+-+Centro.pdf qiieiejanahshsjsnndjd
 
Determinación de espacios en la instalación
Determinación de espacios en la instalaciónDeterminación de espacios en la instalación
Determinación de espacios en la instalación
 
3er Informe Laboratorio Quimica General (2) (1).pdf
3er Informe Laboratorio Quimica General  (2) (1).pdf3er Informe Laboratorio Quimica General  (2) (1).pdf
3er Informe Laboratorio Quimica General (2) (1).pdf
 
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdfS01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
S01.s1 - Clasificación de las Industrias.pdf
 
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdfNTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
NTC 3883 análisis sensorial. metodología. prueba duo-trio.pdf
 
Balance materia y energia procesos de Secado
Balance materia y energia procesos de SecadoBalance materia y energia procesos de Secado
Balance materia y energia procesos de Secado
 
seminario-de-plc- controladores logicos programables
seminario-de-plc- controladores logicos programablesseminario-de-plc- controladores logicos programables
seminario-de-plc- controladores logicos programables
 

Método de lagrange

  • 1. MÉTODO DE LAGRANGE REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA I.U.P “SANTIAGO MARIÑO” ESCUELA DE INGENIERIA DE SISTEMAS MATURÍN ESTADO MONAGAS BACHILLER: DÍAZ YUNIOR 23.895.594 ASESORA: AMELIA MALAVE
  • 2. HISTORIA DEL METODO DE LAGRANGE • El método lagrange (también conocido como multiplicadores langrange) lo propuso Joseph Louis Lagrange (1736-1813), un matemático nacido en Italia. Sus multiplicadores lagrange tienen aplicaciones en una variedad de campos, incluyendo el físico, astronomía y económica. La lectura de una obra del astrónomo inglés Edmund Halley despertó su interés, y, tras un año de incesante trabajo, era ya un matemático consumado. Nombrado profesor de la Escuela de Artillería, en 1758 fundó una sociedad, con la ayuda de sus alumnos, que fue incorporada a la Academia de Turín. • En su obra Miscellanea taurinensia, escrita por aquellos años, obtuvo, entre otros resultados, una ecuación diferencial general del movimiento y su adaptación para el caso particular del movimiento rectilíneo, y la solución a muchos problemas de dinámica mediante el cálculo de variantes.
  • 3. • Realizo un trabajo sobre el equilibrio lunar, donde razonaba la causa de que la Luna siempre mostrara la misma cara, le supuso la concesión, en 1764, de un premio por la Academia de Ciencias de París • En 1795 se le concedió una cátedra en la recién fundada École Normale, que ocupó tan solo durante cuatro meses. Dos años más tarde, tras la creación de la École Polytechnique, Lagrange fue nombrado profesor, y quienes asistieron a sus clases las describieron como «perfectas en forma y contenido». • Sus enseñanzas sobre cálculo diferencial forman la base de sus obras Teoría de las funciones analíticas y Resolución de ecuaciones numéricas (1798). En 1810 inició una revisión de su Teoría, pero sólo pudo concluir dos terceras partes antes de su muerte.
  • 4. ¿Qué es y para qué sirve el método de Lagrange? • El método de Lagrange, es un procedimiento para encontrar los máximos y mínimos de funciones de múltiples variables sujetas a restricciones. Este método reduce el problema restringido con n variables a uno sin restricciones de n + k variables, donde k es igual al número de restricciones, y cuyas ecuaciones pueden ser resueltas más fácilmente. El método dice que los puntos donde la función tiene un extremo, condicionado con k restricciones, están entre los puntos estacionarios de una nueva función sin restricciones construida como una combinación lineal de la función y las funciones implicadas en las restricciones, cuyos coeficientes son los multiplicadores. • La demostración usa derivadas parciales y la regla de la cadena para funciones de varias variables. Se trata de extraer una función implícita de las restricciones, y encontrar las condiciones para que las derivadas parciales con respecto a las variables independientes de la función sean iguales a cero.
  • 5. Objetivos del método de Lagrange • Visualizar algunas superficies cuadráticas y curvas de nivel para distintos valores de la variable z. • Identificar, a través de los simuladores, los puntos (x,y) sobre la curva correspondiente a la función restricción donde la función principal tiene extremos. • Interpretar gráficamente los resultados obtenidos empleando el método de multiplicadores de Lagrange. • Aproximar las soluciones del problema a partir de la observación en el simulador, de las curvas de nivel de la función principal y la curva correspondiente a la función condicionante. • Adquirir habilidad en la resolución de problemas de optimización en un ambiente computacional.
  • 6. Características del método de Lagrange • Visualizar algunas superficies cuadráticas y curvas de nivel para distintos valores de la variable z. • El método de eliminación de variables no resulta operativo cuando el problema tiene muchas restricciones o las restricciones son complejas, por lo que resulta muy útil éste método. • Los Multiplicadores de Lagrange es un método alternativo que además proporciona más información sobre el problema. • Todos los óptimos que verifiquen las condiciones de regularidad establecidas tienen asociados los correspondientes multiplicadores. • El teorema de Lagrange establece una condición necesaria de optimalidad (bajo las condiciones de regularidad).
  • 7. Existen en todas las ramas de la ciencia, en la Física, en la Matemática, en la Química, en la Astronomía, en Biología, en Economía etc. Situaciones en las que conociendo un conjunto de datos experimentales en un cierto intervalo de la variable independiente, esto es, conociendo una cierta cantidad de datos tabulados, se hace preciso encontrar una función que verifique todos esos datos y permita, por consiguiente, predecir la existencia de otros valores con la aproximación adecuada. El método de la interpolación de Lagrange es de gran importancia en el análisis numérico. Campo de aplicación del método de Lagrange
  • 8. Función del método de Lagrange El método de Lagrange aplica cálculo diferencial, implicando el cálculo de derivadas parciales, hasta temas de optimización restringida. El propietario de un negocio, por ejemplo, puede utilizar esta técnica para maximizar el beneficio o minimizar los costos dados que el negocio tiene sólo una cierta cantidad de dinero que invertir. Un consumidor hipotético, que, por ejemplo, deriva la utilidad de coleccionar libros y CDs, podría utilizar este método para determinar la forma de obtener el número óptimo de libros y CDs, dado que sólo tiene 8000bs. de ingresos disponibles para gastar.
  • 9. IDENTIFICACIÓN El multiplicador de Lagrange, representado en la ecuación por la letra minúscula griega lambda ( λ), representa la tasa de cambio en la utilidad relativa al cambio en la restricción de presupuesto. En economía, esto se conoce como el valor o utilidad marginal, el aumento en la utilidad ganada de un aumento en la restricción de presupuesto. EFECTOS Basado en los resultados de un análisis de Lagrange, una persona o empresa tiene una base empírica para tomar decisiones sobre la maximización de utilidad continuada en los cambios de las restricciones externas. Un incremento del precio en un artículo favorito. por ejemplo, podría llevar a que el consumidor compre una cantidad más baja de ese artículo o trabajar más horas para conseguir más ingresos y alcanzar el precio más alto.
  • 10. Aporte que brinda el método de Lagrange Para la Solución de Problemas de Optimización Dinámica: La resolución de un problema de interpolación lleva a un problema de álgebra lineal en el cual se debe resolver un sistema de ecuaciones. Usando una base monómica estándar para el polinomio interpolador, se llega a la matriz de Vandermonde. Eligiendo una base distinta, la base de Lagrange, se llega a la forma más simple de matriz identidad = δi que puede resolverse inmediatamente.
  • 11. • Sea f (x) una función definida en un conjunto abierto n-dimensional {x ∈ Rn}. Se definen s restricciones gk (x) = 0, k=1,..., s, y se observa (si las restricciones son satisfechas) que: • Se procede a buscar un extremo para h • Lo que es equivalente a: • Para entender mejor explicaremos el procedimiento de la siguiente manera: • Se tiene una función y una restricción. • Se iguala la restricción a 0. • La restricción se multiplica por lambda y se resta de la función principal • Se obtienen las derivadas parciales de la función resultante. • Se construye un sistema de ecuaciones con estas derivadas. • A continuación se obtienen los valores críticos desarrollando el sistema de ecuaciones, en donde siempre el valor debe eliminarse para que se puedan obtener los valores críticos de las variables. • Se sustituyen los valores necesarios para sacar los puntos críticos. Método
  • 12. FIN DE LA PRESENTACIÓN Muchas gracias por su atención