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* Functions and Variables for augmented_lagrangian::
@end menu

@node Functions and Variables for augmented_lagrangian,  , augmented_lagrangian, augmented_lagrangian
@section Functions and Variables for augmented_lagrangian

@deffn  {関数} augmented_lagrangian_method (@var{FOM}, @var{xx}, @var{C}, @var{yy})
@deffnx {関数} augmented_lagrangian_method (@var{FOM}, @var{xx}, @var{C}, @var{yy}, optional_args)
@deffnx {関数} augmented_lagrangian_method ([@var{FOM}, @var{grad}], @var{xx}, @var{C}, @var{yy})
@deffnx {関数} augmented_lagrangian_method ([@var{FOM}, @var{grad}], @var{xx}, @var{C}, @var{yy}, optional_args)

ゼロに等しい制約@var{C}を保ちながら、
式@var{FOM}の変数@var{xx}に関する近似最小を返します。
@var{yy}は
@var{xx}の初期推量のリストです。
利用した方法は拡張Lagrange法です。(文献[1]と[2]を参照してください。)

もしあるなら、@var{grad}は
@var{FOM}の@var{xx}に関するグラディエントであり、
@var{xx}の変数それぞれに関する式のリストとして表されます。
もしないなら、グラディエントは自動的に構成されます。

@var{FOM}と、もしあるなら@var{grad}の要素それぞれは、
関数名やラムダ式ではなく、通常の式でなければいけません。

@code{optional_args}は、
@code{@var{symbol} = @var{value}}として指定される、
追加の引数を表します。
認識されるオプション引数は以下の通りです:

@table @code
@item niter
拡張Lagrangeアルゴリズムの繰り返しの回数
@item lbfgs_tolerance
LBFGSに供給される許容誤差
@item iprint
LBFGSに供給される
IPRINTパラメータ(メッセージ出力を制御する２つの整数のリスト)
@item %lambda
拡張Lagrangeを計算するために使われる
@code{%lambda}の初期値
@end table

この実装は
擬似Newtonアルゴリズムであるメモリ制限付きBFGS (LBFGS)アルゴリズムを適用することで
拡張Lagraneを最小化します。

@code{load(augmented_lagrangian)}はこの関数をロードします。

@code{lbfgs}も参照してください。

参考文献:

@ifnottex
[1] @url{http://www-fp.mcs.anl.gov/otc/Guide/OptWeb/continuous/constrained/nonlinearcon/auglag.html}

[2] @url{http://www.cs.ubc.ca/spider/ascher/542/chap10.pdf}
@end ifnottex
@iftex
[1] @url{http://www-fp.mcs.anl.gov/@-otc/@-Guide/@-OptWeb/@-continuous/@-constrained/@*nonlinearcon/@-auglag.html}

[2] @url{http://www.cs.ubc.ca/spider/ascher/542/chap10.pdf}
@end iftex

例:

@c ===beg===
@c load (lbfgs);
@c load (augmented_lagrangian);
@c FOM: x^2 + 2*y^2;
@c xx: [x, y];
@c C: [x + y - 1];
@c yy: [1, 1];
@c augmented_lagrangian_method(FOM, xx, C, yy, iprint=[-1,0]);
@c ===end===
@example
(%i1) load (lbfgs);
(%o1)     /maxima/share/lbfgs/lbfgs.mac
(%i2) load (augmented_lagrangian);
(%o2) 
   /maxima/share/contrib/augmented_lagrangian.mac
(%i3) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o3)                       2 y  + x
(%i4) xx: [x, y];
(%o4)                        [x, y]
(%i5) C: [x + y - 1];
(%o5)                      [y + x - 1]
(%i6) yy: [1, 1];
(%o6)                        [1, 1]
(%i7) augmented_lagrangian_method(FOM, xx, C, yy, iprint=[-1,0]);
(%o7) [[x = 0.66665984108002, y = 0.33334027245545],
                                 %lambda = [- 1.333337940892525]]
@end example

前と同じ例ですが、今回は
グラディエントが引数として供給されます。

@c ===beg===
@c load (lbfgs)$
@c load (augmented_lagrangian)$
@c FOM: x^2 + 2*y^2;
@c xx: [x, y];
@c grad : [2*x, 4*y];
@c C: [x + y - 1];
@c yy: [1, 1];
@c augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy, 
@c                              iprint = [-1, 0]);
@c ===end===
@example
(%i1) load (lbfgs)$
(%i2) load (augmented_lagrangian)$
(%i3) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o3)                       2 y  + x
(%i4) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o4)                       2 y  + x
(%i5) xx: [x, y];
(%o5)                        [x, y]
(%i6) grad : [2*x, 4*y];
(%o6)                      [2 x, 4 y]
(%i7) C: [x + y - 1];
(%o7)                      [y + x - 1]
(%i8) yy: [1, 1];
(%o8)                        [1, 1]
(%i9) augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy,
                                   iprint = [-1, 0]);
(%o9) [[x = 0.666659841080025, y = .3333402724554462], 
                                 %lambda = [- 1.333337940892543]]
@end example

@opencatbox
@category{Numerical methods} @category{Optimization} @category{Share packages} @category{Package augmented_lagrangian}
@closecatbox

@end deffn

