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文檔簡介

具有約束方程的最優(yōu)化目錄一、求穩(wěn)定值(拉格朗日乘數(shù)法和全微分法)二、拉格朗日乘數(shù)的解釋和二階條件三、海塞加邊行列式四、擬凹性和擬凸性五、效用最大化和消費需求六、齊次函數(shù)七、投入的最小成本組合約束的影響

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拉格朗日乘數(shù)法

一般而言:

全微分法

拉格朗日乘數(shù)的解釋

將Z*視為c的函數(shù),Z*對c求全微分:

=0二階全微分

海塞爾加邊行列式

應(yīng)用到與原來的例子中:

擬凹性和擬凸性擬凹:定義域的線段uv在函數(shù)f圖形上給出的弧段MN,使得點N高于M。如果弧段MN上除了點M和N以外所有的點的高度均高于或等于點M的高度,則稱函數(shù)f為擬凹函數(shù)。若嚴格高于,則為嚴格擬凹函數(shù)。擬凸:如果弧段MN上除了點M和N以外所有的點的高度均低于或等于點N的高度。嚴格擬凹嚴格擬凸擬凹可微函數(shù)兩種判斷凹凸的方法;二階連續(xù)可微函數(shù):一元可微函數(shù):F為擬凹函數(shù)該函數(shù)為擬凹的。

無差異曲線是指能夠產(chǎn)生相同效用水平U的x與y組合的點的軌跡。

結(jié)論:要使效用最大化,消費者必須對其預(yù)算線進行分配,以使預(yù)算線的斜率等于無差異曲線的斜率,即預(yù)算線與無差異曲線的切點。

齊次函數(shù)定義:若以常數(shù)j乘以函數(shù)的每一自變量,使函數(shù)變?yōu)樵瓉淼谋度魟t稱此函數(shù)為r次齊次函數(shù)。線性齊次函數(shù):所有投入增加j倍,總使產(chǎn)

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