在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·拉格朗日命名）是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。这种方法可以将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个解有n + k个变量的方程组的解的问题。这种方法中引入了一个或一组新的未知数，即拉格朗日乘数，又称拉格朗日乘子，或拉氏乘子，它们是在转换后的方程，即约束方程中作为梯度（gradient）的线性组合中各个向量的系数。
adj. Lagrangian
上次我们看了，怎样利用拉格朗日算子，去求解一个受约束的，多变量函数的最大最小值。
OK, so last time we saw how to use Lagrange multipliers to find the minimum or maximum of a function of several variables when the variables are not independent.
本模型采用破开算子法求解控制方程：用欧拉-拉格朗日法求解水平对流项；
The operator-splitting scheme is used to solve the governing equations: using the Eulerian-Lagrangian method for solving the horizontal advection terms;
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