直接 去套 欧拉-拉格朗日 方程 第二种 形式 是 无聊 和 乏味 的, 欧拉-拉格朗日 方程 封装了 事物 的 变化 和 复杂性, 将 我们 与 事物 的 变化 和 复杂性 隔离开来 。
我们 可以 这样 来 玩, 把 一根皮筋 拴 在 AB 上, 一头 拴 在 A 点, 另一端 拴 在 B 点 , 从 皮筋 的 中点 向下拉扯 皮筋 , 皮筋 拉伸 变形 为 曲线, 我们 观察 和 研究 拉伸 过程 中, 随着 皮筋(曲线) 形状 的 变化, 旋转面积 的 大小 如何 变化 ? 我想 也能 看到 由大到小, 又 由小到大 的 过程 。
我们 还可以 控制 对 皮筋 的 拉伸, 使之 呈现 不同 的 形状变化 。
在 数学 上, 我们 可以 添加 一些 函数 把 线段 AB 变成 曲线, 这就是 “拉伸”, 我们 观察 和 研究 各种 拉伸 过程 中 旋转面积 的 大小 变化 和 极值点 。
看 按 f ( x ) 使 AB 弯曲 的 旋转面积 极小值 和 按 g ( x ) 使 AB 弯曲 的 旋转面积 极小值 , 哪个 更小 ?
可以 弄 出 一些 函数 让 AB 弯曲 , 比如 g1 (x) , g2 (x), g3 (x) …… , 看 这组 函数 中 每个函数 导致 的 旋转面积 变化 和 极小值 ,
也可以 再弄一组 函数, 比如 f1 (x), f2 (x) , f3 (x) ……
f 组 和 g 组 还可以 团体 比较一下 。
唯一 的 最小解 我们并不稀罕, 我们 更关心 广泛 的 离散种子 的 变化趋势 、生存状况 、 活力 和 生命力 。
可以把 这些 种子 叠加起来,像 级数一样, 也就是 把 g1 (x) , g2 (x), g3 (x) …… f1 (x), f2 (x) , f3 (x) …… 叠加起来, 看 旋转面积 的 变化 和 极值点 又如何 ?
我们可以 去 任意 的 叠加 它们 。
可以 给 这些 叠加后 的 (效果) 样本 计算 一个 “方差”, 这样 的 结果 会不会 接近 “唯一 的 最小解” ?
哎 , 这 快变成 概率统计课 了 。
其实 用 n 元函数极值定理 应该 也可以 得到 和 欧拉-拉格朗日 方程 第二种 形式 一样 的 结果, 也就是 那个 唯一的 最小解 。
n 元函数极值定理 见 《二元函数 的 极值点 怎么求 ?》
https://tieba.baidu.com/p/6748535933 。