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Lagrangian4

라그랑지 방정식 (Lagrange’s Equation) 라그랑지 방정식(Lagrange's equation)과 해밀톤 방정식(Hamilton's equation)은 해석 동역학(analytical dynamics)의 근간을 이룬다. 라그랑지 방정식은 해밀톤의 원리(Hamilton's principle)를 일반화 좌표로 표현한 2차 미분 방정식이며, 해밀톤 방정식은 라그랑지 방정식으로부터 유도할 수 있는 1차 미분 방정식이다. \(N\) 개의 질점으로 이루어진 홀로노믹(holonomic) 시스템이 있다고 하자. 그러면 \(N\) 개의 질점의 위치벡터를 일반화 좌표 \(q_i\) 를 이용하여 표현하면 다음과 같다. \[ \mathbf{r}_k= \mathbf{r}_k (q_1, q_2, ... , q_n, t), \ \ \ \ \ k=1, 2, ... ,N \t.. 2021. 8. 8.
해밀톤의 원리 (Hamilton’s Principle) \(N\) 개의 질점으로 이루어진 시스템이 있다고 하자. 각 질점에 작용하는 합력을 \(\mathbf{R}_k\) 이라고 할 때 시스템이 정적 평형 상태에 있다면 \(\mathbf{R}_k=0\) 이다. 그러면 합력이 질점에 하는 가상일(virtual work)은 \(\mathbf{R}_k \cdot \delta \mathbf{r}_k = 0 \) 이다. 전체 시스템에 대한 가상일은 각 질점의 가상일을 모두 합하면 된다. 전체 가상일도 \(0\) 이다. \[ \delta W= \sum_{k=1}^N \mathbf{R}_k \cdot \delta \mathbf{r}_k = 0 \tag{1} \] 이제 합력을 외력 \(\mathbf{F}_k\) 와 구속력 \(\mathbf{F}_k^\prime\) 의 합으로.. 2021. 8. 4.
라그랑지 곱수법의 증명 라그랑지 곱수(Lagrange multiplier)법을 증명해 보자. 먼저 기하학적 직관을 이용해서 증명해 본다. 다음과 같이 변수가 \( \mathbf{x} \in R^2 \)이고 등식 제약조건이 한 개 있는 최적화 문제를 살펴보자. \[ \begin{align} & p^* = \min_{x_1, x_2} f( x_1, x_2 ) \\ \\ subject \ to \ \ \ & h (x_1, x_2) = 0 \end{align} \] 등식 제약조건은 평면상의 곡선의 식을 나타낸다. 먼저 목적함수와 등식 제약조건 식을 \( x_1,x_2 \)을 축으로 하는 평면에 그려보자. 검은색 선은 \( f(x_1,x_2 )=c \)의 등고선을 나타낸다. 등고선이란 동일한 함수 값 \(c\)를 산출하는 변수 \( x.. 2020. 10. 1.
라그랑지 곱수법 라그랑지 곱수(Lagrange multiplier)법은 등식 제약조건이 있는 최적화 문제를 풀기 위해 고안된 방법이다. 등식 제약조건이 있는 최적화 문제는 다음과 같다. \[ \begin{align} & p^* = \min_{\mathbf{x}} f( \mathbf{x} ) \\ \\ subject \ to \ \ \ & h_j ( \mathbf{x} ) = 0, \ \ \ j=1,...,p \end{align} \] 여기서 \( \mathbf{x} \in R^n \) 은 최적화 변수, \( f( \mathbf{x}):R^n \to R \) 은 목적함수, \( h_j (\mathbf{x}):R^n \to R \) 은 등식 제약함수이다. 라그랑지 곱수법에 의하면 등식 제약조건이 있는 최적화 문제를 제약조건.. 2020. 10. 1.