date: 2_20在實際建模中，這種數學應用題的模式往往是後面的步驟。在此之前，我們需要依據以往的市場資料，制定合理的銷售**，考察(估計)各個彈性係數，這還只是資料上的考慮。如果我們能夠斷定或者以某種合理的理由假設，認為最優化的**在我們考察的銷售水平的範圍內，那麼出於微積分的基本思想，我們實際上考察的是非線性函式在乙個相當小的區域的變化情況，從而可以做出線性的近似，也就是我們的線性關係假設。name: guo yehao
theme: optimality with multiple variables
reference: 數學建模方法與分析(華章)
文章接著介紹了有關於決策變數更多約束條件的情況，它將引出拉格朗日乘子。從數學理論的角度講，我們是把(或者被動的)最優化的集合變得複雜，做題家們無非覺得自己是在處理一道更複雜的題目；但從實際問題的角度，我們應該主動地考慮這些新的要素，因為實際產能受到生產力的限制，我們可以簡單、直接、表面地處理這些限制，例如調查或者假設每年生產多少臺作為限制；或者更加全面但也複雜地考慮到，廠家的零件如映象管、底盤、標準配件及電路板之中的短板，從而對生產能力造成限制；除此之外還可能考慮多個層次的共同限制，例如乙個層次是工人、加工裝置造成總量的限制，另乙個層次是原材料對於每種產品的限制。在資料收集階段，改變我們考慮問題的層次，可能會給資料收集難度帶來質的影響。
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