approximation of lagrange function 拉格朗日函数近似
incomplete Lagrange function 非完全Lagrange函数
augmented lagrange function 增广lagrange函数
analogous Lagrange function 类Lagrange函数
generalized lagrange function 广义lagrange函数
higher order Lagrange function 高阶Lagrange函数
weakly generalized lagrange function 弱增广lagrange函数
extend-lagrange function 增广拉格朗日函数
Lagrange function and Hamilton function Lagrange函数和Hamilton函数
Lagrange stream function 拉格朗日流函数
At first we set up the model of seesaw with the use of Lagrange function and linearize it.
我们首先运用拉格朗日方程建立了系统的数学模型并进行了线性化。
One of them is to find the minimum of a maximum of a function when the variables are not independent, and that is the method of Lagrange multipliers.
其中一个是找出一个函数的极小值，极大值，这个函数的变量是相关的，这种方法称为拉格朗日乘数法。
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.
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。
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